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저자정보
함상우 (Kangwon National University) 유창영 (Kangwon National University) 정재윤 (Kangwon National University) 장웅기 (Kangwon National University) 김병희 (Kangwon National University) 최성욱 (Kangwon National University) 하석진 (Kangwon National University) 하호진 (Kangwon National University)
저널정보
한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국생산제조학회지 Vol.31 No.2
발행연도
2022.4
수록면
108 - 115 (8page)
DOI
10.7735/ksmte.2022.31.2.108

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Gait impairment is one of the main symptoms of neurodegenerative diseases such as dementia, Parkinson’s disease, etc. For this reason, lots of previous studies tried to develop new methodologies based on statical analysis for predicting brain diseases. Statistical analysis is a good choice for solving most engineering problems. However, neurodegeneration patients cannot wait for progression because of their limited time. In this study, we focused on analysis time reduction. We acquired ten sets of the gait sample by Arduino pro micro using the MPU6050 accelerometer. The sampling frequency was 200㎐, and data were acquired on the x, y, and z acceleration, pitch, roll, and yaw. The raw data sets were pre-processed to 100 normal and 60 abnormal gait data, where ten were used in the test, and the others in the study of the machine. The machine learning achieved an 80% total accuracy at the end of this study.
#Machine learning #Gait recognition #Active senior #Condition monitoring #Healthcare #Aged society

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과
4. 결론
References

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