16점 압력 인솔이 제공하는 기술적 이점은 무엇인가요? 비감독 보행 모니터링의 정확도 향상

비감독 환경에서 16점 압력 인솔의 주요 기술적 이점은 보행 주기 분할을 위한 확실한 기준 데이터를 제공하는 능력입니다. 실험실 외부의 복잡한 보행 패턴 해석에 어려움을 겪을 수 있는 관성 센서와 달리, 이 인솔은 물리적 힘을 측정하여 초기 접촉 및 발가락 떨어짐을 정확하게 식별합니다. 이를 통해 사용자가 불규칙한 지형이나 다양한 보행 속도를 경험하더라도 데이터 신뢰도를 높일 수 있습니다.

복잡한 실제 시나리오에서 모션 센서는 종종 발걸음이 시작되고 끝나는 지점을 정확하게 정의하는 데 실패합니다. 16점 압력 인솔은 족저압 분포의 순간적인 변화를 감지하여 이 문제를 해결하며, 보행 매개변수 계산의 정확도를 크게 향상시킵니다.

비감독 모니터링의 과제

모션 기반 센서의 한계

통제된 실험실 환경에서는 관성 센서(IMU)가 움직임을 추적하기에 충분한 경우가 많습니다. 그러나 비감독 환경에서는 모션 데이터에만 의존하면 오류가 발생할 수 있습니다.

지면과의 직접적인 참조 없이 관성 센서는 실제 발걸음과 다른 팔다리 움직임을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이는 "드리프트" 또는 보행 주기 오인으로 이어집니다.

실제 보행의 복잡성

실제 보행은 거의 직선적이고 꾸준하지 않습니다. 사용자는 멈추고, 돌고, 끌고, 자주 속도를 변경합니다.

이러한 불규칙성은 데이터에 "노이즈"를 생성합니다. 모니터링 시스템이 효과적이려면 이 노이즈를 필터링하고 발이 지면과 접촉하는 정확한 순간을 식별할 수 있어야 합니다.

16점 인솔이 정확도를 향상시키는 방법

중요 보행 이벤트 감지

16점 인솔의 핵심 기능은 보행 이벤트의 정확한 감지입니다.

구체적으로 센서는 초기 접촉(발뒤꿈치가 닿는 순간)과 발가락 떨어짐(발이 지면에서 떨어지는 순간)을 식별합니다. 이 두 지점은 모든 후속 보행 분석의 기준점이 됩니다.

순간 압력 측정

16개의 개별 측정 지점을 활용하여 시스템은 족저압 분포의 고해상도 맵을 캡처합니다.

센서는 이 압력의 순간적인 변화를 감지합니다. 이는 모션 센서가 단순히 근사할 수 없는 체중 이동에 대한 물리적 확인을 제공합니다.

분할 신뢰도 향상

정확한 이벤트 감지와 압력 매핑의 조합은 우수한 보행 주기 분할을 가능하게 합니다.

각 주기의 시작과 끝을 정확하게 정의함으로써 시스템은 보폭 시간 또는 입각기 지속 시간과 같은 계산된 보행 매개변수가 수학적으로 정확하도록 보장합니다.

절충안 이해

통합 복잡성

압력 인솔은 우수한 데이터 충실도를 제공하지만 모니터링 시스템에 복잡성을 더합니다.

16개의 개별 데이터 포인트를 통합하려면 간단한 가속도계에 비해 증가된 정보 스트림을 처리하기 위한 강력한 처리 기능이 필요합니다.

물리적 구현

이 솔루션을 구현하려면 신발 안에 들어가는 하드웨어가 필요합니다.

손목 착용 추적기 또는 허리 장착 센서와 달리, 이는 장기간의 비감독 사용 중에 센서가 보정되고 발 아래에 올바르게 위치하도록 보장해야 합니다.

목표에 맞는 올바른 선택

보행 모니터링 시스템의 가치를 극대화하려면 특정 분석 요구 사항에 맞게 센서 선택을 조정하십시오.

주요 초점이 명확한 이벤트 감지인 경우: 16점 인솔을 우선적으로 사용하여 초기 접촉 및 발가락 떨어짐의 정확한 밀리초를 캡처하여 주기 타이밍의 모호성을 제거하십시오.
주요 초점이 실제 환경에서의 데이터 유효성인 경우: 이 인솔을 사용하여 불규칙한 보행 패턴의 노이즈를 상쇄하여 분석에 확인된 발걸음만 포함하도록 하십시오.

물리적 압력 측정을 기반으로 데이터를 고정하면 노이즈가 많은 실제 움직임을 실행 가능하고 임상 등급의 통찰력으로 변환할 수 있습니다.

요약 표:

기능	모션 센서 (IMU)	16점 압력 인솔
데이터 소스	움직임/가속	직접 물리적 힘
보행 이벤트 감지	알고리즘을 통한 추정	정확한 초기 접촉 및 발가락 떨어짐
환경 성능	불규칙한 지형에서 높은 노이즈	모든 표면에서 높은 신뢰도
분할 정확도	중간 (드리프트 발생 가능성 있음)	높음 (확실한 기준 데이터)
주요 사용 사례	일반 활동 추적	임상 등급 보행 분석

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참고문헌

Kirsty Scott, Claudia Mazzà. Design and validation of a multi-task, multi-context protocol for real-world gait simulation. DOI: 10.1186/s12984-022-01116-1

이 문서는 다음의 기술 정보도 기반으로 합니다 3515 지식 베이스 .