Application of Artificial Neural Network for Compensation of Soft Tissue Artifacts in Inertial Sensor-Based Relative Position Estimation

최지석; 이정근

doi:10.7736/JKSPE.022.008

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 최지석 (한경대학교) 이정근 (한경대학교)

저널정보: Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.39 No.3

발행연도: 2022.3

수록면: 233 - 241 (9page)

DOI: 10.7736/JKSPE.022.008

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Relative position estimation between body segments is one essential process for inertial sensor-based human motion analysis. Conventionally, the relative position was calculated through a constant segment to joint (S2J) vector and the orientation of the segment, assuming that the segment was rigid. However, the S2J vector is deformed by soft tissue artifact (STA) of the segment. In a previous study, in order to handle the above problem, Lee and Lee proposed the relative position estimation method using time-varying S2J vectors based on inertial sensor signals. Here, time-varying S2J vectors were determined through the joint flexion angle using regression. However, it was not appropriate to consider only the flexion angle as a deformation-related variable. In addition, regression has limitations in considering complex joint motion. This paper proposed artificial neural network models to compensate for the STA by considering all three-axis motion of the joint. A verification test was conducted for lower body segments. Experimental results showed that the proposed method was superior to the previous method. For pelvis-to-foot relative position estimation, averaged root mean squared error of the previous method was 17.38 mm, while that of the proposed method was 12.71 mm.

#Segment-to-joint vector (분절-관절 벡터) #Wearable inertial sensor (착용형 관성센서) #Relative position (상대위치) #Artificial neural network (인공신경망) #Lower body segment (하지 분절)

참고문헌 (25)

참고문헌 신청

Varkey, J. P., Pompili, D., & Walls, T. A., (2012). Human motion recognition using a wireless sensor-based wearable system. Personal and Ubiquitous Computing, 16(7), 897-910. https://doi.org/10.1007/s00779-011-0455-4

Jeon, T. H., & Lee, J. K., (2018). IMU-based joint angle estimation under various walking and running conditions. Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 35(12), 1199-1204. https://doi.org/10.7736/KSPE.2018.35.12.1199

Cooper, G., Sheret, I., McMillian, L., Siliverdis, K., Sha, N., et al., (2009). Inertial sensor-based knee flexion/extension angle estimation. Journal of Biomechanics, 42(16), 2678-2685. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2009.08.004

Lee, J. K., Desmoulin, G. T., Khan, A. H., & Park, E. J., (2011). Comparison of 3D spinal motions during stair-climbing between individuals with and without low back pain. Gait & Posture, 34(2), 222-226. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2011.05.002

Jung, Y., Kang, D., & Kim, J., (2010). Upper body motion tracking with inertial sensors. In the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, 1746-1751. https://doi.org/10.1109/ROBIO.2010.5723595

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최지석

소속기관 한경국립대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 공학 > 전기전자공학 > 제어계측공학

논문수 12 이용수 555

이정근

소속기관 한경대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 TOP 10% 공학 > 산업공학

논문수 67 이용수 5,093

이 논문과 함께 이용한 논문

Inertial Sensor-Based Relative Position Estimation between Upper Body Segments Considering Non-Rigidity of Human Bodies

이창준 , 이정근 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2021 .03

ARES 운동프로그램 적용이 회전근개 질환자의 통증 감소와 ROM 증가에 미치는 효과

정동화 , 이재구 , 김동아 외 1명 한국체육과학회지 2023 .12

Reliability Verification of Shoulder Joint Range of Motion Measurement Using OpenCV and Motion Capture

조근식 , 조영준 , 최인식 외 8명 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2023 .07

모션캡처를 통한 회전근개의 병변 중증도 자가진단의 기초연구

조근식 , 최인식 , 송치연 외 6명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2022 .07

Input Signal Transformation Based Control Assistant System for UAV Moving Target Tracking and Landing Performance Improvement

백준수 , 곽준영 , 주백석 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2022 .02

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (25)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)