데이터 무결성은 노이즈로부터 신호를 분리하는 데 달려 있습니다. 스마트 신발 보행 분석에서 처음 두 걸음의 데이터는 시작 단계, 즉 정지 상태에서 신체가 가속되는 과도기적 기간을 포착하기 때문에 일관되게 폐기됩니다. 이 단계는 지속적인 걷기에서 발견되는 리듬 안정성과 일관된 압력 중심(CoP) 분포가 부족하여 피험자의 실제 자연스러운 보행을 통계적으로 대표하지 못합니다.
걷기 시작은 데이터 세트에 과도한 노이즈를 도입하는 별개의 비정상적인 기계적 과정입니다. 이 초기 단계를 폐기하면 분석가가 안정적인 보행 주기를 분리할 수 있어 추출된 특징이 가속 전략이 아닌 피험자의 기준선 역학을 반영하도록 보장합니다.
걷기 시작의 역학
정적에서 동적으로 전환
처음 두 걸음은 비정상 상태 과정을 구성합니다. 정적 자세에서 동적 걷기로 전환하려면 관성을 깨기 위해 고유한 힘을 적용해야 합니다.
신체가 적극적으로 가속되기 때문에 이 단계의 생체 역학은 정상적인 걷기에서 보이는 진자형 에너지 보존과 근본적으로 다릅니다.
압력 중심(CoP)의 불안정성
시작하는 동안 압력 중심 분포는 아직 안정화되지 않았습니다. 발과 지면의 상호 작용은 균형 유지보다는 전방 추진력 생성에 집중됩니다.
이 데이터를 포함하면 체중 분포 분석이 왜곡되어 실제로는 정상적인 가속 역학인 균형 이상에 대한 잘못된 양성 결과를 초래할 수 있습니다.
보행 리듬 확립
자연스러운 걷기 상태는 일관된 주기성, 즉 보행 리듬으로 정의됩니다. 신경 및 기계 시스템이 이 리듬 패턴에 정착하는 데 약 두 걸음이 걸립니다.
이 동기화가 발생하기 전에 수집된 데이터는 불규칙합니다. 보행 분석이 측정하려는 잠재의식적 반복 동작을 반영하지 않습니다.
데이터 충실도 보장
과도한 노이즈 필터링
시작 단계는 움직임 시작 노력으로 인해 발생하는 불규칙한 데이터 스파이크인 과도한 노이즈를 도입합니다.
처음 두 걸음을 필터링함으로써 시스템은 이러한 불규칙성을 제거합니다. 이는 신호 대 잡음비를 개선하여 나머지 데이터를 더 깨끗하고 해석하기 쉽게 만듭니다.
대표 상태 캡처
대부분의 보행 실험의 궁극적인 목표는 피험자의 대표적인 자연 걷기 상태를 특성화하는 것입니다.
시작 단계를 포함하면 결과 평균은 "시작"과 "걷기"의 혼합이 됩니다. 시작을 폐기하면 추출된 특징이 피험자가 거리를 걸을 때의 상태만을 순수하게 나타내도록 보장합니다.
절충안 이해
가속 데이터 손실
이 필터링 기법의 주요 절충안은 시작 지표의 총 손실입니다.
연구의 특정 목표가 피험자가 시작 토크를 생성하거나 관성을 극복하는 방법을 분석하는 것이라면 이 표준 필터링 방법은 관련 데이터를 파괴할 것입니다.
안정성 가정
이 방법은 피험자가 두 걸음 후에 안정화된다고 가정합니다.
건강한 피험자에게는 사실이지만, 심각한 운동 제어 문제가 있는 집단에서는 "안정 상태"에 도달하지 못할 수도 있습니다. 이러한 예외적인 경우, 처음 두 걸음을 폐기하면 한 유형의 불안정한 데이터를 다른 유형으로 교환하는 것일 수 있습니다.
목표에 맞는 올바른 선택
보행 분석에서 실행 가능한 통찰력을 얻으려면 특정 목표에 따라 이 필터링 논리를 적용하십시오.
- 주요 초점이 기준선 프로파일링인 경우: 메트릭이 피험자의 잠재의식적 리듬 걷기 습관을 반영하도록 처음 두 걸음을 폐기하십시오.
- 주요 초점이 특징 정확도인 경우: 가속 아티팩트가 압력 중심 및 리듬 평균을 왜곡하지 않도록 시작 단계를 제거하십시오.
안정 상태 주기를 엄격하게 분리하면 원시 센서 데이터를 신뢰할 수 있는 임상 또는 생체 역학 벤치마크로 변환할 수 있습니다.
요약 표:
| 요인 | 시작 단계 (처음 2걸음) | 안정 상태 단계 (지속적인 걷기) |
|---|---|---|
| 기계적 상태 | 비정상 (관성 돌파를 위한 가속) | 안정 (진자형 에너지 보존) |
| CoP 안정성 | 높은 변동성 (추진력 집중) | 안정화됨 (균형 집중) |
| 보행 리듬 | 불규칙/개발 중 | 일관된 주기성 |
| 데이터 영향 | 과도한 노이즈 및 가속 아티팩트 | 대표적인 기준선 역학 |
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참고문헌
- Zhen Song, Zhuoming Chen. Fall Risk Assessment for the Elderly Based on Weak Foot Features of Wearable Plantar Pressure. DOI: 10.1109/tnsre.2022.3167473
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