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녕설리 (순천향대학교) 조은혜 (순천향대학교) 김윤성 (순천향대학교) 장승완 (순천향대학교) 김영 (순천향대학교) 민세동 (순천향대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2022년도 대한전기학회 의용시스템 학술대회
발행연도
2022.1
수록면
17 - 20 (4page)

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본 연구에서는 총 8 명의 피험자(남성 4명, 여성 4명)를 대상으로 실험을 통해 수집한 가속도 데이터를 Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선을 기반으로 최적의 낙상 감지 임계값을 추출하였고, Area Under the Curve(AUC) 지표를 통해 임계값의 성능을 평가하였다. 실험조건은 단단한 평면에서 걷는 평지 보행(basic gait experiment, E1), 폭신함과 미끄럼을 유발하기 위해 비닐로 덮은 불안정한 매트리스 위를 걷는 매트리스 보행(unstable slippery gait experiment, E2), 낙상을 인위적으로 유발하는 낙상 시뮬레이션(fall simulation experiment, E3)이었다. 낙상 감지를 위한 특징으로 Sum Vector Magnitude(SVM), Differential SVM(DSVM), Euler angles(THETA), Gravity weighted(GSVM) 및 Gravity-weighted DSVM(GDSVM) 총 5 가지를 사용하였으며, 임계값은 각각 5.159, 0.167, 0786, 0.033, 0.001이 추출되었다. SVM의 임계값은 AUC가 0.453으로 낙상 감지에 적합하지 않은 것으로 나타났으며, GDSVM 임계값의 AUC가 0.909로 5 가지 특징 중 낙상 감지에 적합한 것으로 나타났다.
추후 연구에서 다양한 낙상 조건과 Near Fall에 대한 실험조건을 추가함으로써, 낙상 감지의 정확도 높이고자 한다. 또한, 머신러닝 또는 딥 러닝과 결합하여 낙상을 예측 알림을 주는 시스템을 제공하고자 한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 고찰 및 결론
참고문헌

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