고충실도 보행 분석을 달성하기 위해 고정밀 관성 측정 장치(IMU)는 일반적으로 세 가지 특정 위치에 배치됩니다. 바로 신발의 발등, 발뒤꿈치, 그리고 허리(벨트로 고정)입니다. 이러한 위치는 임의적이지 않으며, 인간 움직임의 복잡한 역학을 포착하는 최적의 물리적 수집 지점입니다.
핵심 통찰: 효과적인 보행 분석은 두 가지 구별되는 데이터 유형을 캡처하는 데 달려 있습니다. 발에서의 직접적인 충격력과 신체 중심에서의 안정성 지표입니다. 발 끝과 허리에 센서를 배치하면 운동 충격과 무게 중심 변화가 모두 정확하게 기록됩니다.
신발 센서 배치 최적화
재활 또는 스포츠 성능을 위한 실행 가능한 데이터를 얻으려면 센서가 충격 지점에 가까워야 합니다.
발뒤꿈치 및 발등
신발 통합 센서의 주요 위치는 발등과 발뒤꿈치입니다.
여기에 IMU를 배치하면 발 충격력을 직접 측정할 수 있습니다. 이 배치는 걷기, 달리기 또는 점프 중 지면 접촉의 정확한 순간을 감지하는 데 중요합니다.
외측 후면의 특이성
"발뒤꿈치"는 일반적인 대상이지만, 정밀 엔지니어링은 종종 신발의 외측 후면을 선호합니다.
이 특정 영역에 센서를 장착하면 운동 특성 캡처를 극대화할 수 있습니다. 발과 지면의 접촉 및 후속 리프트오프 단계에 대한 가장 명확한 데이터를 제공합니다.
신호 노이즈 감소
외측 후면 위치는 움직임 아티팩트를 최소화하기 위해 선택되기도 합니다.
보행 주기 동안 센서가 느슨하거나 부적절하게 배치되면 센서가 흔들려 노이즈가 발생할 수 있습니다. 외측 후면 위치는 안정성을 제공하여 센서가 발뒤꿈치 충격 및 발가락 떨어짐에 대한 선명한 신호 피크를 기록하도록 보장하며, 이는 보행 매개변수 알고리즘의 신뢰성을 향상시킵니다.
전신 역학 캡처
보행은 발 움직임뿐만 아니라 전체 운동 사슬을 포함합니다.
허리의 역할
신발 센서 외에도 고정밀 IMU는 종종 벨트를 사용하여 허리에 고정됩니다.
이 위치는 신체의 무게 중심 변화를 모니터링하는 데 필수적입니다. 발 센서가 "무엇"(걸음)을 캡처하는 반면, 허리 센서는 "어떻게"(균형 및 자세)를 캡처하여 사용자의 안정성에 대한 완전한 그림을 제공합니다.
절충안 이해
고정밀 데이터를 달성하려면 이러한 배치 프로토콜을 엄격하게 준수해야 합니다. 이러한 주요 위치에서 벗어나면 데이터 품질이 저하되는 경우가 많습니다.
아티팩트에 대한 민감도
센서가 신발에 무분별하게 배치되면 움직임 아티팩트에 취약해집니다. 이로 인해 소프트웨어가 실제 발뒤꿈치 충격과 무작위 진동을 구별할 수 없는 "잡음이 많은" 데이터가 생성됩니다.
알고리즘 의존성
보행 추출 알고리즘은 뚜렷한 신호 피크에 의존합니다. 센서가 외측 후면에 안정적으로 고정되지 않거나 발등에 단단히 부착되지 않으면 알고리즘이 걸음 수, 보폭 길이 또는 충격 강도를 정확하게 계산하지 못할 수 있습니다.
목표에 맞는 올바른 선택
올바른 센서 배열을 선택하는 것은 캡처해야 하는 특정 데이터에 따라 달라집니다.
- 주요 초점이 충격 역학인 경우: 발등 또는 외측 후면 발뒤꿈치의 센서를 우선적으로 사용하여 발뒤꿈치 충격 및 발가락 떨어짐 힘에 대한 고충실도 데이터를 캡처합니다.
- 주요 초점이 안정성 및 균형인 경우: 허리에 장치를 장착하여 무게 중심 변화를 정확하게 추적합니다.
- 주요 초점이 알고리즘 정확도인 경우: 신발의 외측 후면 배치를 활용하여 아티팩트를 최소화하고 신호 피크의 안정적인 기록을 보장합니다.
이러한 최적의 물리적 수집 지점에 센서를 고정함으로써 원시 움직임을 정확하고 실행 가능한 생체 역학적 통찰력으로 변환합니다.
요약 표:
| 센서 위치 | 캡처된 주요 데이터 유형 | 주요 이점 |
|---|---|---|
| 발등 | 발 충격 및 떨어짐 | 접촉 단계의 직접 측정 |
| 외측 후면 발뒤꿈치 | 운동 특성 | 최소 신호 노이즈 및 안정적인 피크 감지 |
| 허리 (벨트 장착) | 무게 중심 및 균형 | 안정성 및 전신 자세 모니터링 |
| 발 끝 | 지면 접촉 역학 | 정확한 보폭 길이 및 걸음 수 추적 |
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참고문헌
- Walid Gomaa, Mohamed A. Khamis. A perspective on human activity recognition from inertial motion data. DOI: 10.1007/s00521-023-08863-9
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