정확한 보행 분석은 세분화된 공간 해상도에 달려 있습니다. 단일 센서로는 인간 보행의 복잡성을 포착할 수 없습니다. 따라서 압력 분포의 상세한 지도를 만들기 위해 여러 개의 고동적 압력 장치가 필요합니다. 이러한 장치를 중요한 접촉점, 즉 발뒤꿈치, 아치, 앞발에 배치함으로써 시스템은 시간이 지남에 따라 발 전체에 걸쳐 힘이 어떻게 동적으로 이동하는지 추적할 수 있습니다.
여러 압력 장치의 통합은 단순한 힘 감지를 동적 움직임 추적으로 변환합니다. 이 구성은 사용자의 무게 중심 이동을 모니터링하는 데 필수적이며, 시스템이 위층 걷기와 아래층 걷기와 같이 생체 역학적으로 유사한 활동을 구별할 수 있도록 합니다.
공간 압력 매핑의 역학
주요 해부학적 영역 포착
보행을 이해하려면 가장 중요한 곳에서 힘을 측정해야 합니다. 스마트 인솔은 발뒤꿈치, 아치, 앞발에 전략적으로 배치된 고동적 장치를 사용합니다. 이 다중 지점 접근 방식은 시스템이 단일의 일반화된 충격 데이터 포인트가 아닌, 발과 지면 간의 전체 상호 작용을 포착하도록 보장합니다.
무게 중심 추적
보행은 정적 충격뿐만 아니라 움직임의 흐름으로 정의됩니다. 동시에 여러 개의 서로 다른 위치에서 데이터를 수집함으로써 인솔은 무게 중심의 이동을 계산할 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 사용자가 걸음의 단계를 거치면서 체중 이동 궤적을 시각화할 수 있습니다.
복잡한 활동 구별
자세 모호성 해결
특정 신체 상태는 기본 센서에 동일하게 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 총 힘 부하 측면에서 앉아 있는 것과 서 있는 것의 차이는 미묘할 수 있습니다. 여러 센서는 앉아 있을 때의 분포와 비교하여 하중이 실린 서 있는 자세를 구별하는 데 필요한 특정 공간 압력 변이를 감지합니다.
방향 이동 식별
동적 활동은 종종 유사한 힘 특성을 공유하지만 실행 방식이 다릅니다. 위층과 아래층을 오가는 것은 단일 센서가 일반적인 걷기로 잘못 해석할 수 있는 뚜렷한 힘 패턴을 생성합니다. 여러 압력 장치의 순차적 활성화는 알고리즘이 상승 또는 하강과 관련된 특정 역학을 인식할 수 있도록 합니다.
절충점 이해
데이터 복잡성 증가
여러 개의 고동적 장치를 사용하면 원시 데이터의 양이 크게 증가합니다. 이는 정밀도를 제공하지만, 공간 분포 및 이동 패턴을 실시간으로 해석하기 위해 더 정교한 처리 알고리즘이 필요합니다.
정밀도 의존성
이 접근 방식의 효과는 전적으로 센서 배치에 달려 있습니다. 시스템은 특정 해부학적 영역(발뒤꿈치, 아치, 앞발)을 매핑하는 데 의존하므로, 센서가 잘못 정렬되면 무게 중심의 부정확한 계산으로 이어질 수 있습니다.
목표에 맞는 올바른 선택
여러 센서의 필요성은 프로젝트에 필요한 진단 충실도 수준에 따라 달라집니다.
- 주요 초점이 활동 분류인 경우: 유사한 움직임(예: 계단 오르기 대 평지 걷기) 간의 미묘한 차이를 해결하려면 여러 장치를 사용해야 합니다.
- 주요 초점이 자세 분석인 경우: 앉아 있거나 서 있을 때의 체중 분포 변화를 정확하게 추적하려면 발뒤꿈치와 앞발에 별도의 센서가 필요합니다.
궁극적으로 여러 개의 고동적 장치가 제공하는 세분화된 데이터는 단순히 걸음을 감지하는 것과 인간의 움직임을 진정으로 이해하는 것 사이의 다리 역할을 합니다.
요약 표:
| 주요 특징 | 기능적 이점 | 실용적 적용 |
|---|---|---|
| 다중 지점 매핑 | 발뒤꿈치, 아치, 앞발의 힘 포착 | 고충실도 생체 역학 데이터 수집 |
| CoG 추적 | 무게 중심 이동 모니터링 | 보행 중 체중 이동 시각화 |
| 공간 해상도 | 미묘한 자세 변화 구별 | 앉아 있거나 서 있는 것의 구별 |
| 순차 감지 | 동적 힘 패턴 인식 | 계단 오르기 대 평지 걷기 식별 |
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참고문헌
- Luigi D’Arco, Huiru Zheng. DeepHAR: a deep feed-forward neural network algorithm for smart insole-based human activity recognition. DOI: 10.1007/s00521-023-08363-w
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