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기설정된 분류지표들 중 학습지표 집합에 포함되지 않은 후보지표들 각각을 상기 학습지표 집합에 포함된 학습지표들과 함께 기수집된 데이터들이 입력된 상태 분류기에 입력하는 단계;상기 상태 분류기에서 출력된 결과에 기반하여, 상기 후보지표들 각각이 상기 학습지표들과 함께 상기 기수집된 데이터들의 상태를 분류한 분류 정확도를 산출하는 단계;상기 후보지표들 중 상기 산출된 분류 정확도가 가장 높은 후보지표를 상기 학습지표 집합에 추가하는 단계; 및상기 학습지표 집합에 포함된 학습지표들을 상기 기수집된 데이터들이 입력된 상태 분류기에 입력시켜, 상기 상태 분류기를 학습시키는 단계를 포함하는,상태 분류기 생성방법
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제1항에 있어서,상기 상태 분류기에 입력하는 단계에서,상기 학습지표 집합은 초기에 공백 집합으로 설정된,상태 분류기 생성방법
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제1항에 있어서,상기 학습지표 집합에 추가하는 단계 이후,기설정된 조건을 만족할 때까지, 상기 기설정된 분류지표들 중 상기 후보지표가 추가된 학습지표 집합에 포함되지 않은 후보지표들 및 상기 후보지표가 추가된 학습지표 집합에 대하여, 상기 상태 분류기에 입력하는 단계 내지 상기 학습지표 집합에 추가하는 단계를 반복 수행하는 단계를 더 포함하는, 상태 분류기 생성방법
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제3항에 있어서, 상기 기설정된 조건은,상기 산출된 분류 정확도가 직전 수행에서 산출된 분류 정확도 보다 일정 정도 이하로 증가한 경우 또는 상기 기설정된 분류지표들 전부가 상기 학습지표 집합에 추가된 경우를 포함하는,상태 분류기 생성방법
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제1항에 있어서,상기 분류 정확도를 산출하는 단계는,상기 기수집된 데이터들 각각에 대해 분류된 상태가 상기 기수집된 데이터들 각각에 기설정된 상태와 동일한 정도인 분류 정확도를 산출하는 단계를 포함하는,상태 분류기 생성방법
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제1항에 있어서,상기 상태 분류기에 입력하는 단계는,상기 후보지표들 중 하나의 후보지표를 선택하는 단계;상기 선택된 후보지표를 상기 학습지표들과 함께 상기 상태 분류기에 입력하는 단계;상기 상태 분류기에서 출력되는 결과를 저장하고, 상기 상태 분류기를 초기화시키는 단계; 및상기 후보지표들 전부가 상기 상태 분류기에 입력될 때까지, 상기 선택된 후보지표들이 중복되지 않게 상기 하나의 후보지표를 선택하는 단계 및 상태 분류기를 초기화하는 단계를 반복적으로 수행하는 단계를 포함하는,상태 분류기 생성방법
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제1항에 있어서,상기 기수집된 데이터들은,피험자들이 보행하는 동안 측정된 상기 피험자의 가속도 및 각속도 데이터들을 포함하는,상태 분류기 생성방법
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제7항에 있어서,상기 상태 분류기에서 출력된 결과는,편마비성 보행 또는 정상 보행 중 어느 하나를 포함하는,상태 분류기 생성방법
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제7항에 있어서,상기 기설정된 분류지표들은,상기 피험자의 보행상태가 편마비성 보행인지 또는 정상 보행인지를 판단하기 위하여, 상기 측정된 가속도 및 각속도 데이터들을 가공하여 산출될 수 있는 지표들을 포함하는,상태 분류기 생성방법
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10
피험자가 보행하는 동안, 상기 피험자의 보행 데이터들을 수집하는 단계;상기 수집된 보행 데이터들을 제1항에서 생성된 상태 분류기에 입력하는 단계; 및상기 생성된 상태 분류기에서 출력된 결과에 기반하여, 상기 피험자의 보행상태를 판단하는 단계를 포함하는,보행상태 판단 방법
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제10항에 있어서,상기 피험자의 보행 데이터들을 수집하는 단계는,상기 피험자가 보행하는 동안, 상기 피험자의 가속도 및 각속도 데이터들을 수집하는 단계를 포함하는,보행상태 판단 방법
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제11항에 있어서,상기 피험자의 보행상태를 판단하는 단계는,상기 수집된 보행 데이터들에 기반하여, 상기 피험자의 보행상태를 편마비성 보행 또는 정상 보행 중 어느 하나로 판단하는 단계를 포함하는,보행상태 판단 방법
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