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트레드밀 이용중인 사용자의 보행관련 파라미터를 측정하는 단계; 상기 사용자로부터 어지럼증 정도를 판단하기 위한 설문에 대한 응답을 입력받는 단계; 상기 사용자에게 시각적 자극을 제공하는 단계; 상기 사용자의 보행관련 파라미터를 재측정하는 단계; 상기 사용자로부터 상기 설문에 대한 응답을 재입력받는 단계; 상기 시각적 자극 전후에 각각 측정한 보행관련 파라미터의 변화량과 설문 응답 변화 사이의 상관성을 분석하는 단계; 상관성 분석 결과에 기반하여 보행관련 파라미터 측정 결과로부터 어지럼증 지수를 산출하는 단계; 및 산출된 어지럼증 지수를 기초로 사용자의 낙상을 예측하는 단계를 포함하는 트레드밀 이용시의 낙상 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 보행관련 파라미터는 좌측 한걸음 속도(Stride Velocity Left), 우측 한걸음 속도(Stride Velocity Right), 속도(Velocity), 분당 걸음수(Cadence), 좌측 한발짝 길이(Step Length Left), 우측 한발짝 길이(Step Length Right), 좌측 한걸음 길이(Stride Length Left) 및 우측 한걸음 길이(Stride Length Right) 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 트레드밀 이용시의 낙상 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 상관성을 분석하는 단계는,상관성 분석 결과를 기초로 각각의 보행관련 파라미터에 대한 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 트레드밀 이용시의 낙상 예측 방법
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제 3 항에 있어서, 상기 어지럼증 지수를 산출하는 단계는, 상기 각각의 보행관련 파라미터에 부여된 가중치를 고려하여 상기 어지럼증 지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 트레드밀 이용시의 낙상 예측 방법
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제 4 항에 있어서,상기 어지럼증 지수(Dizzy probability)는 하기의 수학식,Dizzy probability = a0 + b0(V2-V1) + C0(Ca2-Ca1) + d0(L1-L2)에 따라 산출하며, a0, b0, c0 및 d0은 상기 상관성을 분석하는 단계에서 결정된 가중치이고, V1, V2는 시각적 자극 전 및 후의 보행 속도 관련 파라미터를 나타내고, Ca1, Ca2는 시각적 자극 전 및 후의 분당 걸음수를 나타내며, L1, L2는 시각적 자극 전 및 후의 보행 길이 관련 파라미터를 나타내는 것을 특징으로 하는 트레드밀 이용시의 낙상 예측 방법
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제 5 항에 있어서,a0003e#0, b0003c#0, C0003e#0, d0003e#0이고, a0는 사용자의 성별에 따라 정해진 값으로 여성인 경우 남성에 비해 더 큰 값을 가지는 것을 특징으로 하는 트레드밀 이용시의 낙상 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 낙상을 예측하는 단계는,상기 어지럼증 지수가 속하는 범위에 따라 사용자의 낙상 가능성을 평가하는 것을 특징으로 하는 트레드밀 이용시의 낙상 예측 방법
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트레드밀을 이용중인 사용자에게 시각적 자극을 제공하는 디스플레이; 상기 시각적 자극이 제공되기 전 및 후에 각각 상기 사용자의 보행관련 파라미터를 측정하는 측정부;상기 사용자로부터 어지럼증 정도를 판단하기 위한 설문에 대한 응답을 입력받는 설문 응답 입력부; 및 상기 시각적 자극 전후에 각각 측정한 보행관련 파라미터의 변화량과 설문 응답 변화 사이의 상관성을 분석하고, 상관성 분석 결과에 기반하여 보행관련 파라미터 측정 결과로부터 어지럼증 지수를 산출하며, 산출된 어지럼증 지수를 기초로 사용자의 낙상을 예측하는 분석부를 포함하는 트레드밀 이용시의 낙상 예측 장치
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