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보행 중 족부 압력 분포를 추정하는 장치에 있어서, 족부 전체를 N개로 분할한 단위 영역 중 M(N003e#M)개의 단위 영역을 커버하는 위치에 설치된 압력 센서를 포함하며 깔창 형태로 구현된 인솔 센서와,상기 압력 센서에 전원을 공급하고, 상기 압력 센서로부터 신호를 송수신하는데 이용되는 연결부와,상기 연결부를 통해 인솔 센서와 연결되며, 상기 M개의 압력 센서의 측정값을 이용하여 N-M개의 영역의 압력 분포를 추정하는 통신 및 데이터 처리 장치를 포함하며,상기 N-M개의 영역의 압력 분포는, 상기 M개의 압력 센서의 측정값을 입력값으로 한 인공 신경망 모델을 적용하여 추정되며,상기 인공 신경망 모델은,상기 M개의 단위 영역에 인접한 L개(N 003e# L+M) 단위 영역의 압력값을 출력값으로 하는 1차 인공 신경망 모델과,상기 L개의 출력값을 입력값으로 이용하여 잔여 N-(M+L)개의 압력값을 출력하는 2차 인공 신경망 모델을 포함하는 것인 압력 분포 추정 장치
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보행 중 족부 압력 분포를 추정하는 장치에 있어서, 족부 전체를 N개로 분할한 단위 영역 중 M(N003e#M)개의 단위 영역을 커버하는 위치에 설치된 압력 센서를 포함하며 깔창 형태로 구현된 인솔 센서와,상기 압력 센서에 전원을 공급하고, 상기 압력 센서로부터 신호를 송수신하는데 이용되는 연결부와,상기 연결부를 통해 인솔 센서와 연결되며, 상기 M개의 압력 센서의 측정값을 이용하여 N-M개의 영역의 압력 분포를 추정하는 통신 및 데이터 처리 장치를 포함하며,상기 N-M개의 영역의 압력 분포는, 상기 M개의 압력 센서의 측정값을 입력값으로 한 인공 신경망 모델을 적용하여 추정되며,상기 인공 신경망 모델은,상기 M개의 단위 영역에 인접한 L개(N 003e# L+M) 단위 영역의 압력값을 출력값으로 하는 1차 인공 신경망 모델과,상기 L개의 출력값과 상기 M 개의 압력값을 입력값으로 이용하여 잔여 N-(M+L)개의 압력값을 출력하는 2차 인공 신경망 모델을 포함하는 것인 압력 분포 추정 장치
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제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 압력 센서의 크기는 상기 단위 영역보다 크고, 상기 압력 센서의 중심점은 상기 M개의 단위 영역에 대응하도록 배치되는 것인 압력 분포 추정 장치
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제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 통신 및 데이터 처리 장치는, 근거리 통신 모듈을 이용하여 상기 인공 신경망 모델의 적용을 외부의 스마트 장치에서 수행하는 것인 압력 분포 추정 장치
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압력 센서와 연결된 통신 및 데이터 처리 장치를 이용하여 보행중 족부 압력 분포를 추정하는 방법에 있어서, 상기 통신 및 데이터 처리 장치는 족부 전체를 N개로 분할한 단위 영역 중 M(N003e#M)개의 단위 영역을 커버하는 위치에 설치된 압력 센서로부터 입력 표본의 입력값을 수집하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 입력 표본의 N개의 단위 영역의 압력 측정값에 대응하는 출력 표본값을 수집하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 입력값과 출력 표본값을 이용하여 제1인공 신경망 모델을 설정하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 제1인공 신경망 모델을 이용하여, 상기 입력 표본의 입력값에 대응하는 N개의 압력 분포인 예측 출력값을 수집하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 출력 표본값과 예측 출력값을 이용한 학습을 통해 제1인공 신경망 모델을 수정하여 제2인공 신경망 모델을 설정하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 제2인공 신경망 모델을 이용하여 N-M개의 단위 영역의 보행중 압력 분포를 추정하는 단계를 포함하며,상기 제1인공 신경망 모델 설정 단계는, a) 상기 M개의 단위 영역에 인접한 L개(N 003e# L+M) 단위 영역의 압력값을 출력값으로 하는 1차 인공 신경망 모델을 설정하는 단계와,b) 상기 L개의 출력값을 입력값으로 이용하여 잔여 N-(M+L)개의 압력값을 출력하는 2차 인공 신경망 모델을 설정하는 단계를 포함하는 것인 족부 압력 분포 추정 방법
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압력 센서와 연결된 통신 및 데이터 처리 장치를 이용하여 보행중 족부 압력 분포를 추정하는 방법에 있어서, 상기 통신 및 데이터 처리 장치는 족부 전체를 N개로 분할한 단위 영역 중 M(N003e#M)개의 단위 영역을 커버하는 위치에 설치된 압력 센서로부터 입력 표본의 입력값을 수집하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 입력 표본의 N개의 단위 영역의 압력 측정값에 대응하는 출력 표본값을 수집하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 입력값과 출력 표본값을 이용하여 제1인공 신경망 모델을 설정하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 제1인공 신경망 모델을 이용하여, 상기 입력 표본의 입력값에 대응하는 N개의 압력 분포인 예측 출력값을 수집하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 출력 표본값과 예측 출력값을 이용한 학습을 통해 제1인공 신경망 모델을 수정하여 제2인공 신경망 모델을 설정하는 단계와,상기 통신 및 데이터 처리 장치는 상기 제2인공 신경망 모델을 이용하여 N-M개의 단위 영역의 보행중 압력 분포를 추정하는 단계를 포함하며,상기 제1인공 신경망 모델 설정 단계는, c) 상기 M개의 단위 영역에 인접한 L개(N 003e# L+M) 단위 영역의 압력값을 출력값으로 하는 1차 인공 신경망 모델을 설정하는 단계와,d) 상기 L개의 출력값과 상기 M 개의 압력값을 입력값으로 이용하여 잔여 N-(M+L)개의 압력값을 출력하는 2차 인공 신경망 모델을 설정하는 단계를 포함하는 것인 족부 압력 분포 추정 방법
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제6항 또는 제7항에 있어서,상기 제2인공 신경망 모델 설정 단계는 은닉층과 가중 링크의 값을 수정을 적어도 한번 이상 수행하는 것인 족부 압력 분포 추정 방법
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