2019년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
관성센서 기반 낙상 위험 예측 기법 |
| 영문제목(English Title) |
IMU sensor-based fall risk prediction method |
| 저자(Author) |
김정균
배명남
이강복
홍상기
Jeongkyun Kim
MyungNam Bae
KangBok Lee
SangGi Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 0334 ~ 0336 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 관성센서(Inertial Measurement Unit, IMU)에서 획득된 보행 데이터를 이용하여 과거 낙상 여부를 판단함으로써 낙상 위험을 예측하는 방법을 고안한다. 낙상 위험을 검증하기 위해 65세 이상의 노인을 대상으로 획득 된 Long Term Movement Monitoring(LTMM) 데이터를 사용하며 낙상 위험을 가장 잘 나타내는 신호를 찾기 위해 이산코사인변환, 랜덤 포레스트를 적용하여 anterior-posterior 가속도 신호의 특성이 낙상 위험을 예측하는 좋은 특성임을 검증하였다. 또한, 최근 많은 분야에서 좋은 성능을 보여주는 딥러닝 기법을 적용하여 낙상 위험을 예측해보았지만 좋은 성능을 보여주지 못했다. 많은 낙상 위험요인 (근력 저하, 낙상 과거력, 걸음걸이 불안정, 균형감 저하, 인지기능 장애, 등) 때문에 허리에서 얻은 데이터를 통해 낙상 위험을 예측하는 것은 어려움이 있으며 보행 특징이 더욱 뚜렷한 발에 센서를 추가하면 더 정확한 예측 결과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
관성센서
낙상
IMU
낙상위험
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