머신러닝 모델 활용 보행 분석
2019.12.10 IEEE published
보행 분석 위한 저비용, 인공지능 '스마트 깔창' 개발,
(인공지능 신문, 2020.03.22)
미 스티븐스 공과대학(Stevens Institute of Technology) 스티븐스 기술연구소(Stevens Institute of Technology)의 웨어러블 로보틱 시스템 랩 연구팀은 신발을 휴대용 보행 분석 실험실로 즉시 전환시키는 AI 기반의 스마트 깔창(SportSole)을 개발했다.
지난 17일 IEEE 신경 시스템 및 재활 공학 (IEEE Transactions on Neural Systems and Rewabilitation Engineering)에 '머신러닝 모델을 사용하여 걷기 및 달리기의 정확한 보행 보행 분석(Accurate Ambulatory Gait Analysis in Walking and Running Using Machine Learning Models)'이란 제목으로 발표된 이 기술은 임상 연구자들에게 생활환경에서 운동 장애 또는 근골격계 부상 환자의 보행 기능을 정확하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 제공 할 수 있다.
또 이 기술은 또한 선수들이 달리기 기술을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다.
이 연구의 수석 저자인 웨어러블 로보틱 시스템 랩 다미아노 자노토(Damiano Zanotto)는 연구 논문을 통해 이 기술은 "실용적인 관점에서 볼 때 그것은 매우 가치 있는 일이다"라며, "이제 사람의 걸음걸이를 실시간으로, 실제 환경에서 정확하게 분석할 수 있게 되었다."고 밝혔다.
실제 환경에서 사람의 걸음걸이에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 포착하는 것은 연구자들에게 여전히 어려운 일이다. 카메라 기반 동작 캡처 시스템과 힘 플레이트 같은 표준 걸음걸이 분석 기술은 비용이 많이 들고 실험실 내에서만 사용할 수 있기 때문에 실제 세상에서는 사람들이 어떻게 걸어 다니는지에 대한 통찰력을 거의 제공하지 못한다.
연구팀의 스마트 깔창 제작 모습(사진:스티븐슨 대)
https://ieeexplore.ieee.org/document/8930581출처 : 인공지능신문(http://www.aitimes.kr)