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공예은 (순천향대학교) 정승민 (순천향대학교) 호종갑 (순천향대학교) 김영 (순천향대학교) 민세동 (순천향대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2022년도 대한전기학회 의용시스템 학술대회
발행연도
2022.1
수록면
3 - 6 (4page)

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가속도센서를 통한 보행특징 분석으로 질병의 정도 파악뿐 아니라 개인의 성격이나 감정, 지면 및 환경 상태 등을 분석할 수 있다. 본 연구에서는 총 8명의 건강한 20대 피험자(남 3명, 평균 나이: 23.6 ± 1.3세, 평균 신장: 168.5 ± 8.1cm, 평균 체중: 70.3 ± 11.1kg, 평균 신발사이즈: 256.1 ± 11.1mm)를 모집하여 보행패턴 특징이 큰 보행의태어 3가지에 대한 특징 추출 및 분류를 시도하였다. 분석을 위한 머신러닝모델로 Random Forest(RF)모델과 Gradient Boosting Machine(GBM)을 적용했고 결과로 MDI 변수 중요도를 산출했을 때 공통적으로 중요도가 높았던 다섯 가지 특징값은 순서대로 오른손목 X축 가속도의 RMS값, 오른손목 X축 가속도의 평균값, 왼발목 Z축 가속도의 Peak to Peak 값, 왼발목 Z축 가속도의 최솟값, 왼발목 X축 가속도의 분산값이었다. 본 연구결과를 통해 가속도 데이터를 기반으로 감정을 유추할 수 있는 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌

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