보행 분석 중에 저역 통과 디지털 필터를 적용하는 주된 목적은 모션 캡처 시스템에 내재된 전자 노이즈와 고주파 진동으로부터 실제 인간의 움직임을 분리하는 것입니다. 실제 사지 움직임을 나타내는 저주파 신호를 분리함으로써 연구자들은 부드러운 운동학 곡선을 생성하고 복잡한 계산의 정확성을 보장할 수 있습니다.
핵심 요점 저역 통과 필터는 중요한 게이트키퍼 역할을 하여 비물리적 인공물을 제거하면서 자연스러운 움직임을 나타내는 데이터를 보존합니다. 이 단계를 거치지 않으면 고주파 노이즈가 속도 및 가속도와 같은 파생된 측정값을 크게 왜곡하여 분석을 신뢰할 수 없게 만듭니다.
신호와 노이즈 구분하기
인간 움직임의 주파수
인간의 보행은 생체 역학적으로 제약이 있습니다. 사지의 물리적 움직임은 비교적 저주파에서 발생하며, 이는 위치 변화가 시간에 따라 부드럽고 점진적으로 발생한다는 것을 의미합니다.
모션 캡처 인공물의 특성
반대로, 모션 캡처 카메라의 원시 데이터에는 종종 "지터" 또는 고주파 진동이 포함됩니다. 이것은 피사체가 만든 물리적 움직임이 아니라 캡처 하드웨어 또는 마커 진동으로 생성된 인공물입니다.
차단 주파수의 역할
저역 통과 필터는 차단 주파수라고 하는 특정 임계값을 설정하여 작동합니다. 일반적인 보행 분석의 경우 약 7Hz의 차단 주파수가 일반적으로 사용됩니다. 이를 통해 느린 실제 움직임 신호는 통과시키고 빠른 비물리적 노이즈는 차단합니다.
파생 매개변수에 미치는 영향
운동학 곡선 부드럽게 하기
원시 궤적 데이터는 노이즈로 인해 종종 거칠게 나타납니다. 필터링은 부드러운 운동학 곡선을 생성하여 피사체의 움직임 경로를 시각적 및 수학적으로 더 명확하게 표현할 수 있도록 합니다.
속도 계산 개선
속도는 위치 변화 속도를 결정하여 계산됩니다. 위치 데이터에 노이즈가 있으면 계산된 속도가 크게 변동합니다. 필터링은 속도 프로필이 시스템 오류가 아닌 피사체의 실제 속도를 반영하도록 보장합니다.
가속도 데이터 안정화
가속도는 위치의 두 번째 도함수이므로 노이즈에 매우 민감합니다. 위치 데이터의 미세한 오류도 엄청나고 비현실적인 가속도 스파이크를 유발할 수 있습니다. 이러한 계산 오류를 방지하려면 필터링이 절대적으로 필수적입니다.
절충점 이해하기
과도한 필터링의 위험
차단 주파수가 너무 낮게 설정되면(예: 7Hz보다 훨씬 낮게), 데이터를 과도하게 부드럽게 만들 위험이 있습니다. 이는 노이즈뿐만 아니라 발뒤꿈치 충격의 초기 충격과 같은 합법적인 빠른 움직임도 제거합니다.
과소 필터링의 위험
차단 주파수가 너무 높게 설정되면 상당한 노이즈가 유지됩니다. 위치 데이터는 괜찮아 보일 수 있지만, 파생된 가속도 데이터는 동적 분석에 유용하기에는 너무 노이즈가 많습니다.
분석의 정확성 보장
보행 분석이 실행 가능한 통찰력을 제공하도록 하려면 신호 유지와 노이즈 감소 간의 균형을 맞춰야 합니다.
- 시각적 궤적이 주요 초점인 경우: 표준 저역 통과 필터는 프레젠테이션을 위한 부드러운 애니메이션과 깔끔한 그래프를 보장합니다.
- 관절 힘 및 가속도가 주요 초점인 경우: 이러한 도함수에서 노이즈 증폭은 결과를 무효화하므로 엄격한 필터링은 협상 불가능합니다.
효과적인 필터링은 원시적이고 노이즈가 많은 좌표를 인간 움직임의 신뢰할 수 있는 디지털 트윈으로 변환합니다.
요약 표:
| 특징 | 신호 (인간 움직임) | 노이즈 (시스템 인공물) |
|---|---|---|
| 주파수 범위 | 저주파 (일반적으로 < 7 Hz) | 고주파 |
| 물리적 출처 | 실제 사지 및 신체 움직임 | 전자 지터, 마커 진동 |
| 데이터 영향 | 실제 운동학 경로 나타냄 | 속도 및 가속도 왜곡 |
| 필터 작용 | 임계값 통과 | 차단/감쇠 |
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참고문헌
- Takuo Negishi, Naomichi Ogihara. Functional significance of vertical free moment for generation of human bipedal walking. DOI: 10.1038/s41598-023-34153-4
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