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보행의 안정성을 평가하기 위한 장치에 있어서,착용 가능한 형태로 이루어지며, 보행 시의 가속도 정보, 각속도 정보 및 지자기 정보 중 적어도 둘 이상을 측정하여 관성 정보 신호를 생성하는 관성 측정 장치와상기 관성 정보 신호를 수신하고, 상기 수신한 관성 정보 신호를 인공 신경망 모델의 입력으로 하여 보행 안정성 지표 추정값을 생성하는 데이터 처리 장치를 포함하며, 상기 보행 안정성 지표 추정값은 상기 보행 시의 인체 무게 중심과 족부의 압력 중심 사이의 경사각 정보를 추정한 값인 것인 보행 안정성 평가 장치
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제1 항에 있어서,상기 인공 신경망 모델은 상기 입력을 기초로 상기 보행 안정성 지표 추정값을 생성하기 위한 복수의 가중치를 포함하고, 상기 복수의 가중치는 상기 입력에 대응하는 상기 보행 안정성 지표 추정값과 상기 입력에 대응하는 보행 안정성 지표 실측값 사이의 상관값에 기초하여 상기 인공 신경망 모델의 학습을 통해 결정된 것인 보행 안정성 평가 장치
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제1 항에 있어서,상기 인공 신경망 모델은 LSTM(Long Short Term Memory) 아키텍처를 포함하는 것인 보행 안정성 평가 장치
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제1 항에 있어서,상기 데이터 처리 장치는 상기 인공 신경망 모델에 상기 관성 정보 신호를 입력하기 전에 상기 관성 정보 신호로부터 미리 정해진 주파수 이상의 주파수 성분을 제거하는 것인 보행 안정성 평가 장치
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제4 항에 있어서,상기 미리 정해진 주파수는 2Hz 이상 25Hz이하의 범위에서 선택된 주파수인 것인 보행 안정성 평가 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터 처리 장치는 근거리 통신 모듈을 포함하며, 상기 인공 신경망 모델의 적용은 상기 근거리 통신 모듈을 이용하여 외부의 스마트 장치에서 이루어지는 것인 보행 안정성 평가 장치
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관성 측정 장치와 데이터 처리 장치를 포함하는 보행 안정성 평가 장치를 이용하여 보행의 안정성을 평가하기 위한 방법에 있어서,상기 관성 측정 장치가 보행 시의 가속도 정보, 각속도 정보 및 지자기 정보 중 적어도 둘 이상의 정보를 측정하여 관성 정보 신호를 생성하는 단계;상기 데이터 처리 장치가 상기 보행 시의 보행 안정성을 측정한 보행 안정성 지표 실측값을 수신하는 단계;상기 데이터 처리 장치가 상기 관성 정보 신호와 상기 보행 안정성 지표 실측값을 기초로 복수의 가중치를 포함하는 제1 인공 신경망 모델을 설정하는 단계; 상기 데이터 처리 장치가 상기 관성 정보 신호를 상기 제1 인공 신경망에 입력하여 보행 안정성 지표 추정값을 획득하는 단계;상기 데이터 처리 장치가 상기 보행 안정성 지표 추정값과 상기 보행 안정성 지표 실측값을 이용한 학습을 통해 상기 복수의 가중치를 수정하여 제2 인공 신경망 모델을 설정하는 단계;상기 데이터 처리 장치가 상기 제2 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 보행 안정성 지표 추정값을 수정하는 단계;를 포함하며,상기 보행 안정성 지표 추정값은 상기 보행 시의 인체 무게 중심과 족부의 압력 중심 사이의 경사각 정보를 추정한 값인 것인 보행 안정성 평가 방법
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제 8항에 있어서,상기 보행 안정성 지표 추정값을 수정하는 단계 이후에,상기 데이터 처리 장치가 상기 보행 안정성 지표 추정값과 상기 보행 안정성 지표 실측값 사이의 상관값을 미리 정해진 상관값과 비교하여 상기 복수의 가중치에 대한 수정 여부를 결정하는 단계;상기 데이터 처리 장치가 최종 인공 신경망 모델을 결정하는 단계;상기 데이터 처리 장치가 상기 관성 정보 신호를 상기 최종 인공 신경망 모델에 입력하여 최종 보행 안정성 지표 추정값을 획득하는 단계를 더 포함하는 보행 안정성 평가 방법
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제8 항에 있어서,상기 제1 또는 제2 인공 신경망 모델은 LSTM(Long Short Term Memory) 아키텍처를 포함하는 것인 보행 안정성 평가 방법
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제8 항에 있어서,상기 관성 정보 신호는 상기 입력으로 사용되기 전에 미리 정해진 주파수 이상의 주파수 성분이 제거되는 것인 보행 안정성 평가 방법
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제11 항에 있어서,상기 미리 정해진 주파수는 2Hz 이상 25Hz이하의 범위에서 선택된 주파수인 것인 보행 안정성 평가 방법
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