관성 센서 데이터를 이용한 다차원 부분 시퀀스 동적 시간 왜곡을 통한 자유 보행 움직임 중 보폭 세분화

보행 패턴의 변화는 개인의 건강에 대한 중요한 정보를 제공합니다. 센서 기반 보행 분석을 수행하기 위해서는 지속적인 움직임 시퀀스에서 단일 보폭을 자동으로 세분화하는 방법론을 개발하는 것이 중요합니다. 본 연구에서는 시간 불변 템플릿 매칭을 기반으로 한 알고리즘을 개발하여 관성 센서 신호에서 보폭을 분리했습니다. 신발 장착 자이로스코프와 가속도계를 사용하여 40명의 노인 대조군, 15명의 파킨슨병 환자 및 15명의 노인 환자에서 보행 데이터를 기록했습니다. 각 보폭은 직선 40m 보행 테스트와 비디오 모니터링된 자유 보행 시퀀스에서 수동으로 라벨링되었습니다. 다차원 부분 시퀀스 동적 시간 왜곡(msDTW) 접근법을 사용하여 25명의 노인 대조군으로 구성된 미리 정의된 보폭 템플릿과 일치하는 패턴을 검색했습니다. 40m 보행 테스트에서 98%의 F-측정치(재현율 98%, 정밀도 98%)와 자유 보행 테스트에서 97%의 F-측정치(재현율 97%, 정밀도 97%)가 세 그룹에서 얻어졌습니다. 기존의 피크 탐지 방법과 비교할 때 최대 15%의 F-측정치 향상이 나타났습니다. msDTW는 표준화된 보행 테스트와 자유 보행 모두에서 보폭을 세분화하는 데 효과적임을 입증했습니다. 이 접근법은 일상 활동 중 개별화된 보폭 세분화를 위한 플랫폼이 될 수 있습니다.