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가상 보행 환경을 대상자에게 제공하고 상기 가상 보행 환경에 따른 상기 대상자의 제자리 걸음 특성 정보를 취득하는 제자리 걸음 보행 특성 취득부;상기 대상자의 신체 움직임을 감지하고 상기 대상자의 신체 움직임 정보로부터 대상자의 보행 패턴 정보를 추출하는 모션 감지부;상기 대상자의 제자리 걸음 특성 별 상기 대상자의 보행 패턴 정보를 저장하는 데이터 베이스부;상기 대상자의 제자리 걸음 특성에 대한 상기 대상자의 보행 패턴 정보의 관계를 분석하고, 기계 학습하여 상기 대상자의 제자리 걸음 특성에 대응되는 표준 보행 패턴 정보를 생성하는 표준 보행 패턴 정보 생성부; 및새로운 대상자로부터 취득한 제자리 걸음 특성 정보를 상기 표준 보행 패턴 정보에 대입하여 상기 새로운 대상자의 보행 능력을 예측하는 보행 능력 예측부를 포함하는 보행 능력 예측 시스템
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제1 항에 있어서,상기 제자리 걸음 특성 정보는 적어도 오른발 압력, 오른발 뒤꿈치 딛는 시각, 오른 발가락 떼는 시각, 왼발 압력, 왼발 뒤꿈치 딛는 시각, 왼 발가락 떼는 시각을 포함하는 보행 능력 예측 시스템
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제2 항에 있어서,상기 대상자의 보행 패턴 정보는 시간 파라미터 및 공간 파라미터를 포함하고,상기 시간 파라미터는 스트라이드 시간, 스탭 시간, 스탠스 시간, 스윙 시간, 싱글 림 서포트 시간, 더블 림 서포트 시간 및 케이던스를 포함하고,상기 공간 파라미터는 스트라이드 길이, 스탭 길이 및 보행 속도를 포함하는 보행 능력 예측 시스템
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제3 항에 있어서,상기 표준 보행 패턴 정보 생성부는 상기 제자리 걸음 특성 정보를 입력 값으로 사용하고, 상기 대상자의 보행 패턴 정보를 출력 값으로 사용하여 기계 학습을 수행하는 보행 능력 예측 시스템
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제4 항에 있어서,상기 표준 보행 패턴 정보 생성부는 딥 러닝을 통해 상기 표준 보행 패턴 정보를 생성하는 보행 능력 예측 시스템
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제1 항에 있어서,상기 제자리 걸음 보행 특성 취득부는 표시 장치, 보행 동작 장치를 포함하고,상기 모션 감지부는 관성 측정 센서를 포함하는 웨어러블 모션 캡쳐 시스템인 보행 능력 예측 시스템
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보행 능력 예측 시스템에서 수행되는 보행 능력 예측 방법으로, 상기 보행 능력 예측 시스템이, 가상 보행 환경을 대상자에게 제공하고 상기 가상 보행 환경에 따른 상기 대상자의 제자리 걸음 특성 정보를 취득하고, 상기 대상자의 신체 움직임을 감지하고 상기 대상자의 신체 움직임 정보로부터 대상자의 보행 패턴 정보를 추출하여, 상기 대상자의 제자리 걸음 특성 별 상기 대상자의 보행 패턴 정보를 저장하고, 상기 대상자의 제자리 걸음 특성에 대한 상기 대상자의 보행 패턴 정보의 관계를 분석하고, 기계 학습하여 상기 대상자의 제자리 걸음 특성에 대응되는 표준 보행 패턴 정보를 구축하는 단계;상기 보행 능력 예측 시스템이, 새로운 대상자로부터 제자리 걸음 특성 정보를 취득하는 단계; 및상기 보행 능력 예측 시스템이, 상기 새로운 대상자의 제자리 걸음 특성 정보를 상기 표준 보행 패턴 정보에 대입하여 상기 새로운 대상자의 보행 능력을 예측하는 단계를 포함하는 보행 능력 예측 방법
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제7 항에 있어서,상기 제자리 걸음 특성 정보는 적어도 오른발 압력, 오른발 뒤꿈치 딛는 시각, 오른 발가락 떼는 시각, 왼발 압력, 왼발 뒤꿈치 딛는 시각, 왼 발가락 떼는 시각을 포함하는 보행 능력 예측 방법
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제8 항에 있어서,상기 대상자의 보행 패턴 정보는 시간 파라미터 및 공간 파라미터를 포함하고,상기 시간 파라미터는 스트라이드 시간, 스탭 시간, 스탠스 시간, 스윙 시간, 싱글 림 서포트 시간, 더블 림 서포트 시간 및 케이던스를 포함하고,상기 공간 파라미터는 스트라이드 길이, 스탭 길이 및 보행 속도를 포함하는 보행 능력 예측 방법
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제9 항에 있어서,상기 표준 보행 패턴 정보를 구축하는 단계는,상기 제자리 걸음 특성 정보를 입력 값으로 사용하고, 상기 대상자의 보행 패턴 정보를 출력 값으로 사용하여 기계 학습을 수행하는 보행 능력 예측 방법
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제10 항에 있어서,상기 표준 보행 패턴 정보를 구축하는 단계는,딥 러닝을 통해 상기 표준 보행 패턴 정보를 생성하는 보행 능력 예측 방법
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