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Hana Lee (Yonsei University) Dong Hyun Kim (Yonsei University) Seo Hyun Kim (Yonsei University) Young Jin Jung (Yonsei University) Dong Hyun Hwang (Yonsei University) Bokku Kang (Yonsei University) Han Sung Kim (Yonsei University)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2017 대한인간공학회 춘계학술대회
발행연도
2017.4
수록면
498 - 501 (4page)

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Objective: The aim of this study is to propose an algorithm to distinguish specific behaviors of the elderly using IMU sensor. Background: In recent years, many wearable devices are being developed. In addition, as the aging society progresses, it is emphasized the necessity of development of a wearable devices for the elderly living alone, who is likely to be in an emergency during daily life. Therefore, the need to build a database for the elderly is emerging. Analysis of human activities can offer useful information regarding on individual’s degree of functional ability and lifestyle, especially for the elderly. Method: Four male and six female volunteers (average age: 72.4±3.2years; height: 164.1±7.5㎝; weight: 63.5±11.8㎏g) participated in the experiment. The minimum number of IMU sensors for the whole body motion classification was set to five. And the specific action was set to three actions: lying down, sitting down, sitting in a chair. To The signal vector magnitude (SVM) acquired from angular velocity data of sensor was used to distinguish specific postures. Results: Data of sensors which are located on upper arm, lower thoracic and pelvic showed no significant differences in three actions. However, the proposed algorithm is possible to distinguish three postures using the rest sensors. Conclusion: Motion classification algorithm based on angular velocity with only two sensors was applicable to distinguish motion of lying down, sitting down, and sitting in a chair. Application: The results of our study might help to build a database of wearable device on specific behaviors of the elderly.
#IMU sensor #signal vector magnitude (SVM) #the elderly #whole body motion classification #algorithm

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Method
3. Results
4. Conclusion
References

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