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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최지석 (한경국립대학교) 이창준 (한경국립대학교) 이정근 (한경국립대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.40 No.8
발행연도
2023.8
수록면
655 - 663 (9page)
DOI
10.7736/JKSPE.023.042

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2023

순환 신경망을 이용한 착용형 관성센서기반 하지 관절 역학 추정
최지석 ,  이창준 ,  이정근 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2023.08 학술저널
관성자기센서를 활용한 자세 추정을 위한 순환신경망
최지석 ICT로봇기계공학부 2023.01 학위논문

2022

9 축 IMU 기반 자세 추정을 위한 순환 신경망: 교란조건에서의 3 차원 자세 추정 성능
최지석 ,  이정근 제어로봇시스템학회 논문지 2022.12 학술저널
관성자기측정장치 신호 기반의 방향코사인행렬 결정 순환신경망
최지석 ,  이창준 ,  이정근 대한기계학회 춘추학술대회 2022.11 학술대회자료
순환신경망을 통한 IMMU 기반 3 차원 자세추정: 기존 필터와의 교란조건에서의 추정 정확도 비교
최지석 ,  이창준 ,  이정근 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료

2020

IMU 기반 자세 추정 칼만필터에서 공분산 모델링이 추정 정확도에 미치는 영향
최지석 ,  이정근 센서학회지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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Recently, the estimation of joint kinetics such as joint force and moment using wearable inertial sensors has received great attention in biomechanics. Generally, the joint force and moment are calculated though inverse dynamics using segment kinematic data, ground reaction force, and moment. However, this approach has problems such as estimation error of kinematic data and soft tissue artifacts, which can lead to inaccuracy of joint forces and moments in inverse dynamics. This study aimed to apply a recurrent neural network (RNN) instead of inverse dynamics to joint force and moment estimation. The proposed RNN could receive signals from inertial sensors and force plate as input vector and output lower extremity joints forces and moments. As the proposed method does not depend on inverse dynamics, it is independent of the inaccuracy problem of the conventional method. Experimental results showed that the estimation performance of hip joint moment of the proposed RNN was improved by 66.4% compared to that of the inverse dynamics-based method.
#Joint moment (관절 모멘트) #Inertial sensor (관성 센서) #Inverse dynamics (역동역학) #Recurrent neural network (순환신경망) #Deep learning (심층 학습)

목차

1. 서론
2. 방법
3. 실험 및 데이터 처리
4. 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
Lee, J. K., Lee, C. J., (2020), Drift reduction in IMU-based joint angle estimation for dynamic motion-involved sports applications, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 37(7), 539-546. google schola Lee, J. K., Park, E. J., (2009), Minimum-order Kalman filter with vector selector for accurate estimation of human body orientation, IEEE Transactions on Robotics, 25(5), 1196-1201. google schola Lee, C. J., Lee, J. K., (2021), Inertial sensor-based relative position estimation between upper body segments considering non-rigidity of human bodies, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 38(3), 215-222. google schola Pathirana, P. N., Karunarathne, M. S., Williams, G. L., Nam, P. T., Durrant-Whyte, H., (2018), Robust and accurate capture of human joint pose using an inertial sensor, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, 6, 1-11. google schola Díaz, S., Stephenson, J. B., Labrador, M. A., (2019), Use of wearable sensor technology in gait, balance, and range of motion analysis, Applied Sciences, 10(1), 234. google schola

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