메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이성신 (Dankook University) 장석호 (Dankook University) 최상일 (Dankook University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제8호
발행연도
2018.8
수록면
1,378 - 1,381 (4page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.8.1378

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

스마트 깔창의 센서를 이용한 보행 타입 분류 방법
이성신 ,  장석호 ,  최상일 한국통신학회논문지 2018.08 학술저널
딥러닝 기반 스마트 깔창의 다양한 센서를 이용한 보행패턴 분류
이성신 데이터사이언스학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
본 레터에서는 스마트깔창에 내장된 압력 센서를 이용하여 보행 데이터를 측정하고, 심층 컨볼루션 신경망(DCNN)을 이용하여 추출한 보행 특징을 바탕으로 보행의 종류를 분류하는 방법을 제안한다. 연속적인 보행에 대한 데이터는 단위 걸음으로 분할된 후 전처리 과정을 거쳐 DCNN의 입력으로 사용된다. DCNN의 출력으로 얻은 특징맵을 이용하여 분류를 위한 최종 완전 연결 네트워크를 구성하여 보행의 종류를 분류하였다. 7종류의 보행 데이터를 실측하여 분류 실험 해 본 결과, 제안한 방법이 88% 이상의 높은 분류율을 보이는 것을 확인하였다.
#Gait type classification #Smart insole #Deep convolutional neural network

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연속 보행 데이터의 전처리
Ⅲ. 분류를 위한 심층 신경망 설계
Ⅳ. 보행 종류 분류 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
M. W. Whittle, “Clinical gait analysis: A revie w,” Human Movement Sci., vol. 15, no. 3, pp. 369-387, Jun. 1996. B. Zhang, S. Jiang, D. Wei, M. Marschollek, and W. Zhang, “State of the art in gait analysi s using wearable sensors for healthcare applica tions,” in IEEE ACIS 11th Int. Comput. and In f. Sci. Conf., pp. 213-218, Shanghai, China, Ju n. 2012. J. Parkka, M. Ermes, P. Korpipaa, J. Mantyjar vi, J. Peltola, and I. Korhonen, “Activity classi fication using realistic data from wearable sen sors,” IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed., vol. 10, no. 1, pp. 119-128, Jan. 2006. S.-M. Lee, S. M. Yoon, and H. Cho, “Human activity recognition from accelerometer data us ing convolutional neural network,” in IEEE In t. Conf. BigComp, pp. 131-134, Jeju island, K orea, Feb. 2017. A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolution al neural networks,” in Advances in Neural In f. Process. Syst., pp. 1097-1105, Jan. 2012.

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

스마트 깔창을 이용한 걸음걸이 패턴 분석
윤설준 ,  윤석현 ,  최용근 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017 .07
스마트 깔창의 압력센서를 이용한 보행형태 분류
서우덕 ,  이성신 ,  신원용 외 1명 한국컴퓨터정보학회논문지 2018 .02
보행패턴을 이용한 퇴행성 슬관절염 내반슬 각 교정 로봇에 관한 연구
박수창 ,  한창수 ,  한정수 외 4명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2014 .05
산불 지역 토양지하수 환경 내 세슘의 거동 지연 특성 연구
배효진 ,  정성욱 ,  정진아 대한지질학회 학술대회 2021 .10
압력센서를 이용한 사용자의 걸음걸이 인식
김은호 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2015 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0