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기계학습 모델을 이용한 노인보행과 비노인보행의 구별 방법에 관한 연구 = A Study on the Method of Differentiating Between Elderly Walking and Non-Senior Walking Using Machine Learning Models
저자
김가영 ( Ga Young Kim ) ; 정수환 ( Su Hwan Jeong ) ; 엄수현 ( Soo Hyeon Eom ) ; 장성원 ( Seong Won Jang ) ; 이소연 ( So Yeon Lee ) ; 최상일 ( Sangil Choi ) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템(KIPS Transactions on Computer and Communication Systems)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
251-260(10쪽)
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제공처
보행 분석은 인간의 걸음걸이를 분석하여 보행과 관련된 여러 다양한 정보를 얻기 위한 연구 분야 중 하나로써 의료 분야뿐만 아니라 기계공학, 전자공학 및 컴퓨터공학 등 다양한 학문 분야에서 오랫동안 연구되고 있다. 보행 분석을 통해 걸음걸이에 문제가 있는지를 파악하려는 노력이 꾸준히 이어져 왔다. 본 논문에서는 이러한 보행 이상을 알아보기 위한 전 단계로써 보행 데이터를 활용하여 동일 실험 참가자에 대해 노인 체험복 착용 전후의 걸음걸이를 기계학습 모델에 적용하여 학습시킴으로써 노인 체험복 착용 여부를 구별할 수 있는지를 연구하였다. 총 45명의 실험 참가들을 대상으로 노인 체험복 착용 전과 후 각각의 보행 데이터를 수집하였고, 총 6개의 기계학습 모델을 이용하여 보행 데이터를 학습시켰다. 신경망 모델을 활용하여 노인 체험복 착용 여부를 판별한 결과 약 99%의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 시사하는 것은 기계학습을 활용하여 보행의 이상 유무를 판단할 수 있는 가능성을 모색했다는 데 있다.
더보기Gait analysis is one of the research fields for obtaining various information related to gait by analyzing human ambulation. It has been studied for a long time not only in the medical field but also in various academic areas such as mechanical engineering, electronic engineering, and computer engineering. Efforts have been made to determine whether there is a problem with gait through gait analysis. In this paper, as a pre-step to find out gait abnormalities, it is investigated whether it is possible to differentiate whether experiment participants wear elderly simulation suit or not by applying gait data to machine learning models for the same person. For a total of 45 participants, each gait data was collected before and after wearing the simulation suit, and a total of six machine learning models were used to learn the collected data. As a result of using an artificial neural network model to distinguish whether or not the participants wear the suit, it showed 99% accuracy. What this study suggests is that we explored the possibility of judging the presence or absence of abnormality in gait by using machine learning.
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2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2012-10-31 | 학술지명변경 | 한글명 : 컴퓨터 및 통신시스템 -> 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 | KCI등재 |
2012-10-10 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지A -> 컴퓨터 및 통신시스템외국어명 : The KIPS Transactions Part : A -> KIPS Transactions on Computer and Communication Systems | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-03-04 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지 A, B, C, D -> 정보처리학회논문지 A외국어명 : The KIPS Transactions Part : A, B, C, D -> The KIPS Transactions Part : A | KCI등재 |
2009-03-04 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지 A -> 정보처리학회논문지A | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.16 | 0.16 | 0.14 |
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