KR101722131B1 - 멀티 모달 센서를 이용한 인체의 자세 및 공간 인지 시스템 - Google Patents

멀티 모달 센서를 이용한 인체의 자세 및 공간 인지 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 시스템은 공간 내 거주하는 거주자의 2차원 법선 벡터(x, y)의 회전 방향에 대한 각도 정보를 생성하여 서버로 전송하는 것으로 3개의 기울기 센서를 한 조로 하여 2조의 기울기 센서로 구성되는 기울기 센서부와 거주자의 높낮이 정보를 생성하여 서버로 전송하는 고도계 센서부로 구성되는 센서부와, 상기 센서부로부터 수신되는 정보를 분석하여 섬, 앉음 및 누운 자세 등을 판단하고 판단 결과 정보를 제공하는 서버 및 상기 센서부와 서버를 연결하는 네트워크로 구성되는 것을 특징으로 하는 것이다.

Description

멀티 모달 센서를 이용한 인체의 자세 및 공간 인지 시스템{Posture and Space Recognition System of a Human Body Using Multimodal Sensors}
본 발명은 다수의 센서를 이용하여 공간 내에 거주하는 거주자의 자세 및 행동 패턴을 수집하여 거주자의 자세 및 움직임 등을 파악하여 제공하는 것에 관한 것이다. 일반적으로 공간 내에 거주하는 거주자의 자세와 행동 패턴은 기울기 센서 및 고도계 센서를 이용하여 파악할 수 있는 것이다. 상기와 같은 기울기 센서 및 고도계 센서를 이용하여 거주자의 앉은 자세, 섬 및 누운 자세 등을 정확히 판단하고 거실, 방, 부엌 및 화장실에서의 차이점을 적용하여 판단하여 적용할 수 있는 것이다.
본 발명과 관련된 종래의 기술은 대한민국 등록특허 제10-0951890호(2010. 04. 12. 공고)에 개시되어 있는 것이다. 도 1은 상기 종래의 상황 모니터링을 적용한 실시간 물체 인식 시스템 및 자세 추정 시스템 구성도이다. 상기도 1에서 종래의 상황 모니터링을 적용한 실시간 물체 인식 시스템 및 자세 추정 시스템은 서비스 로봇 등에 탑재되어 로봇 시각에서 물체 인식 및 자세 추정을 위한 프로세스가 수행되도록 하는 것으로 영상 획득부(100)와, 실시간 환경 감시부(200)와, 다중 증거 추출부(300)와, 증거 선택 및 증거 수집부(400) 및 확률적 정보 융합부(500)를 구비하는 구성으로 이루어지는 것이다. 상기 영상 획득부(100)는 실시간으로 실제의 주변환경이 포함된 인식할 물체에 대한 장면을 연속으로 촬영하여 2차원 및 3차원 영상정보를 획득하는 것이다. 또한, 실시간 환경 감시부(200)는 상기 영상 획득부(100)로부터 제공되는 2차원 및 3차원 영상 정보를 입력받아 실시간 환경 정보를 계산하고 수집하는 것이고, 다중 증거 추출부(300)는 상기 영상 획득부(100)로부터 실시간 영상정보를 입력받아 다양한 증거를 추출하고, 추출된 증거와 모델상의 정보를 비교하여 다양한 물체의 위치 및 자세를 생성하는 것이다. 이와 동시에, 다중 증거 추출부(300)는 증거 선택 및 증거 수집부(400)에서 선택된 증거를 입력받아 상기 생성된 물체의 위치 및 자세를 교정하는 것이다. 또한, 증거 선택 및 증거 수집부(400)는 상기 실시간 환경 감시부(300)로부터의 실시간 환경 정보와 모델 상의 정보를 이용하여 물체와 환경에 맞는 가장 적합한 증거를 선택하고 증거를 수집하기 위한 추가적인 로봇의 행동을 제안하며 확률적 정보 융합부(500)는 상기 다중 증거 추출부(300)에서 생성된 물체의 다양한 위치 및 자세를 입자 필터링을 통해 추정하여, 물체의 위치 및 자세를 입자들의 임의 분포(arbitrary distribution)로 나타내는 것이다.
상기와 같은 종래의 상황 모니터링을 적용한 실시간 물체 인식 시스템 및 자세 추정 시스템은 로봇의 위치 및 자세를 추정하는 것으로 공간 내에 움직임이 잇는 거주자에게는 그대로 적용할 수 없는 문제점이 있는 것이다. 또한 상기와 같은 종래 기술은 영상 정보를 추출하여 판단하므로 비용이 많이 들고 에러 확률이 큰 문제점이 있는 것이다. 따라서 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 시스템은 다수의 센서를 융합하여 공간 내에 거주하는 거주자의 자세를 정확히 파악하기 위한 것이다. 또한 본 발명의 다른 목적은 센서를 이용하여 센서에서 수신되는 정보를 이용하여 공간 거주자의 자세를 판단하도록 함으로써 구축 비용을 절감하기 위한 것이다. 실험을 통한 앉음, 섬, 누움과 같은 각 자세에 대한 기준 정보를 적용하여 공간 내의 거주자의 자세를 정확히 판단하기 위한 것이다.
상기와 같은 목적을 가진 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 시스템은 공간 내 거주하는 거주자의 2차원 법선 벡터(x, y)의 회전 방향에 대한 각도 정보를 생성하여 서버로 전송하는 것으로 3개의 기울기 센서를 한 조로 하여 2조의 기울기 센서로 구성되는 기울기 센서부와 거주자의 높낮이 정보를 생성하여 서버로 전송하는 고도계 센서부로 구성되는 센서부와, 상기 센서부로부터 수신되는 정보를 분석하여 섬, 앉음 및 누운 자세 등을 판단하고 판단 결과 정보를 제공하는 서버 및 상기 센서부와 서버를 연결하는 네트워크로 구성되는 것을 특징으로 하는 것이다.
상기와 같이 구성된 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 시스템은 공간 내에 거주하는 거주자의 자세를 정확히 판단할 수 있는 효과가 있는 것이다. 또한 본 발명의 다른 효과는 공간 내에 거주하는 거주자가 노약자인 경우 자세 정보를 실시간으로 판단함으로써 움직임이 없는 경우 또는 침상에서 이탈한 것과 같은 거주자의 동태를 파악할 수 있는 효과가 있는 것이다.
도 1은 종래의 상황 모니터링을 적용한 실시간 물체 인식 시스템 및 자세 추정 시스템 구성도,
도 2는 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 시스템 전체 구성도,
도 3은 본 발명에 적용되는 센서부의 상세 구성도,
도 4는 본 발명에 적용되는 서버의 상세 구성도,
도 5는 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 방법에 대한 제어 흐름도,
도 6은 본 발명에 적용되는 누운 자세 구성도,
도 7은 본 발명 공간 내에서 바닥면을 기준으로 거주자의 가슴 높이가 20Cm ~ 100Cm인 경우의 고도 데이터를 나타낸 그래프,
도 7은 본 발명의 공간 재 거주자의 기울기에 따른 기울기 센서를 이용한 출력 전압을 나타내는 그래프,
도 8은 본 발명을 실험한 장소 및 측정 대상을 나타낸 사진,
도 9는 본 발명 방바닥에서 앉은 자세에서 눕는 자세로 변경하는 경우의 기울기 센서를 이용한 법선 벡터의 회전 각도 및 고도계 센서의 출력값을 나타내는 그래프,
도 10은 본 발명 침대에서 앉은 자세에서 눕는 자세로 변경하는 경우의 기울기 센서를 이용한 법선 벡터의 회전 각도 및 고도계 센서의 출력값을 나타내는 그래프,
도 11은 본 발명 공간 내 거주자가 서있던 상태에서 의자에 앉는 경우 기울기 센서의 출력값과 고도계 센서의 출력 값을 나타내는 그래프,
도 12는 본 발명 공간 내 거주자가 서있던 상태에서 소파에 앉는 경우 기울기 센서의 출력값과 고도계 센서의 출력 값을 나타내는 그래프,
도 13은 본 발명 공간 내 거주자가 서있던 상태에서 세면대에 엎드린 경우 기울기 센서 및 고도계 센서의 출력 값을 나타내는 그래프,
도 14는 세면대에서 얼굴을 세수하는 경우의 고도계 센서와 기울기 센서의 출력 값을 나타내는 그래프이다.
상기와 같은 목적을 가진 본 발명 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 시스템을 도 2 내지 도 14 및 표 1 내지 표3을 기초로 하여 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 시스템 전체 구성도이다. 상기도 2에서 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 시스템은 공간 내 거주하는 거주자의 2차원 법선 벡터(x, y)의 회전 방향에 대한 각도 정보를 생성하여 서버로 전송하는 것으로 3개의 기울기 센서를 한 조로 하여 2조의 기울기 센서로 구성되는 기울기 센서부와 거주자의 높낮이 정보를 생성하여 서버로 전송하는 고도계 센서부로 구성되는 센서부(10)와, 상기 센서부로부터 수신되는 정보를 분석하여 섬, 앉음 및 누운 자세 등을 판단하고 판단 결과 정보를 제공하는 서버(20) 및 상기 센서부와 서버를 연결하는 유무선 네트워크(30)로 구성되는 것을 특징으로 하는 것이다. 상기에서는 2차원 법선 벡터(x, y)의 회전 방향에 대한 각도 정보를 생성하여 서버로 전송하는 기울기 센서를 예시로 하였으나 자이로 센서를 이용하여 회전 방향에 대한 각도 정보를 구하여 전송할 수도 있는 것이다.
도 3은 본 발명에 적용되는 센서부의 상세 구성도이다. 상기도 3에서 본 발명에 적용되는 센서부는 공간 내 거주하는 거주자의 2차원 법선 벡터(x, y)의 회전 방향에 대한 각도 정보를 생성하여 MCU로 전송하는 것으로 3개의 기울기 센서를 한 조로 하여 2조의 기울기 센서로 구성되는 기울기 센서부(12)와 거주자의 높낮이 정보를 생성하여 MCU로 전송하는 고도계 센서부(14)와, 상기 기울기 센서부와 고도계 센서부로부터 수신되는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력 값을 산출하고 출력 값을 송수신 모듈을 통하여 서버로 전송하는 MCU(16)와 상기 MCU의 제어에 의하여 출력 값을 서버로 전송하기 위한 송수신 모듈(18)로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다.
도 4는 본 발명에 적용되는 서버의 상세 구성도이다. 상기도 4에서 본 발명에 적용되는 서버(20)는 센서부(10)로부터 기울기 정보와 고도 정보를 송수신부(22)를 통하여 수신하고 메모리부(24)에 저장된 섬, 앉음 또는 누움과 같은 자세 정보에 대한 기울기 정보와 고도 정보를 비교하여 공간 내에 거주하는 거주자가 서 있는지, 앉아 있는지 또는 누워 있는지 여부를 판단하는 제어부(25) 및 섬, 앉음 및 누움과 같은 자세에 대한 기울기 정보 및 고도 정보와 같은 기준 정보를 저장하고 있는 메모리부(24) 및 제어부에서 판단된 자세 정보를 제공하는 표시부(28)로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다.
도 5는 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 방법에 대한 제어 흐름도이다. 상기도 5에서 본 발명 다중 모드 센서를 이용한 자세 및 공간 인지 방법은 센서부로부터 MCU가 센싱한 센서 정보를 실시간으로 수신하는 단계(S11)와, MCU가 수신한 센서 정보를 디지털 신호로 변환한 후 서버로 전송하는 단계(S12)와, 서버가 수신한 센서 정보를 저장하는 단계(S13)와, 서버가 수신한 센서 정보와 메모리부에 기 저장된 섬, 앉음, 누음과 같은 행태에 대한 기준 자세 정보를 비교하여 공간 내 거주자의 자세 변화를 판단하는 단계(S14) 및 서버가 판단된 자세 정보를 표시부를 통하여 제공하는 단계(S15)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다. 상기에서 기준 자세 정보는 섬, 앉음, 누음, 세수 등 다양한 자세에 대한 기울기 정보와 고도 정보인 것을 특징으로 하는 것이다.
도 6은 본 발명에 적용되는 누운 자세 구성도이다. 상기도 6은 누운 자세를 기준으로 한 정중앙 면의 법선 벡터 방향을 x 축, 수평면을 법선 벡터 방향을 y 축으로 정의하였으며 각 축의 회전방향에 의해 -90°~ +90°범위의 값을 가지게 되며 고도계 센서는 센서의 부착위치(가슴 부위)를 기준으로 인체의 섬, 앉음, 누움의 3가지 동작을 정의하여 고도를 산출할 수 있는 것임을 나타내고 있는 것이다.
도 7은 바닥면을 기준으로 피 측정자가 누웠을 때 거주자의 가슴 높이가 20Cm ~ 100Cm인 경우의 고도 데이터를 나타낸 그래프이다. 상기도 7에서 공간 내에서 거주자가 방바닥에 누었을 경우에 대한 고도계 센서의 출력 값을 나타내는 것으로 누운 자세의 높이가 20Cm에서 100Cm까지 변화하는 경우의 출력 값은 정비례 관계는 아니지만 지속적으로 상승하며 선형성을 가지는 것으로 파악된 것이다. 따라서 상기 고도계 센서의 출력 데이터를 이용하여 공간 내의 거주자의 높이를 판단할 수 있는 것이다.
도 8은 본 발명의 공간 내 거주자의 기울기에 따른 기울기 센서를 이용한 출력 전압을 나타내는 그래프이다. 상기도 8에서 공간 내에서 거주자가 기울기가 -90°~ +90°까지 상체를 기울인 경우 기울기 센서의 출력 값을 나타내고 있는 것이다. 상기도 8에서 기울기 센서의 출력은 다소 선형성이 부족하지만 일정한 2차 곡선 형태로 보간됨을 알 수 있으며 보간 방정식을 이용한 보간된 기울기 센서의 출력 값은 아래 식 (1)로 나타낼 수 있는 것이다.
Figure 112015115061688-pat00001
여기서, y는 기울기 센서를 이용한 출력 전압을 나타내고, x는 거주자의 기울기를 나타냄.
따라서 상기에서 기울기 센서의 출력 값을 통하여 공간 내 거주자의 법선 벡터 회전 각도 값을 구할 수 있으며 상기 법선 벡터의 회전 각도는 아래 표 1과 같이 각 자세에 따라 상이하므로 상기 회전 각도 값을 통하여 공간 내 거주자의 자세를 판단할 수 있는 것이다.
도 9는 본 발명을 실험한 장소 및 측정 대상을 나타낸 사진은 침대, 화장실, 소파 및 의자에서 거주자가 기울기 센서와 고도계 센서를 부착하고 1시간 동안 진행하였으며 그 장소를 나타낸 사진인 것이다.
도 10은 본 발명 방바닥에서 앉은 자세에서 눕는 자세로 변경하는 경우의 기울기 센서를 이용한 법선 벡터의 회전 각도 및 고도계 센서의 출력값을 나타내는 그래프이다. 상기도 10에서는 방바닥에서 거주자가 앉은 자세에서 눕는 자세로 변경하는 경우의 기울기 센서와 고도계 센서의 출력 값의 변화를 나타내는 것이다. 상기와 같은 자세 변화에 따른 기울기 센서 및 고도계 센서의 출력 값을 수신하면 표 1을 이용하여 방바닥에서의 거주자의 자세를 실시간으로 판단할 수 있는 것이다. 즉 기울기 센서의 출력인 x축 회전 각도가 -10°~ +10°이고 y축 회전 각도가 -20°~ +20°이고, 고도계 센서의 출력 값이 0 ~ 40Cm 이내이면 거주자의 자세는 '누움'을 나타내고 있는 것이다. 상기도 9에서 가로축은 시간을 나타내고 있는 것이다. 또한 방바닥에서의 고도계 센서 출력 값이 20Cm에서 근접하다가 10Cm로 떨어지는 것을 확인할 수 있는 것이다.
도 11은 본 발명 침대에서 앉은 자세에서 눕는 자세로 변경하는 경우의 기울기 센서를 이용한 법선 벡터의 회전 각도 및 고도계 센서의 출력값을 나타내는 그래프이다. 상기도 11에서는 본 발명에 적용된 것으로 침대에서 앉은 자세에서 눕는 자세로 변경하는 경우 기울기 센서 및 고도계 센서의 출력 값을 나타내고 있는 것이다. 따라서 침대에서는 고도계 센서의 데이터 출력 값이 30Cm 에서 20Cm로 떨어지는 것을 확인할 수 있는 것이다. 따라서 상기도 9 및 10을 통하여 고도계 센서의 출력 값을 통하여 방바닥과 침대를 구분할 수 있는 데이터를 얻을 수 있는 것이다.
도 12는 본 발명 공간 내 거주자가 서있던 상태에서 의자에 앉는 경우 고도계 센서와 기울기 센서의 출력 값을 나타내는 그래프이다. 상기도 12는 거주자가 서있는 상태에서 의자에 앉는 자세를 나타내는 것이고, 여기서 서있던 자세에서 의자에 앉을 때 생기는 높이 차로 인하여 고도계 센서의 출력 값이 낮아지는 것을 확인할 수 있으며, 최종적인 고도계 센서의 출력 값을 살펴보면 30cm의 출력을 보이고 있는 것이다. 또한 의자에서의 기울기 데이터는 90°-15°= 75°로 테이블 1의 SIT : standing의 x축의 각도인 +70°~ +110°에 해당함을 확인할 수 있는 것이다.
도 13은 본 발명 공간 내 거주자가 서있던 상태에서 소파에 앉는 경우 기울기 센서와 고도계 센서의 출력 값을 나타내는 그래프이다. 상기도 13은 거주자가 서있는 상태에서 소파에 앉는 자세를 나타내는 것이고, 여기서 서있던 자세에서 소파에 앉을 때 생기는 높이 차로 인하여 고도계 센서의 출력 값이 30cm의 출력 값을 보이고 있으며 소파에 앉는 자세의 기울기 데이터는 90°-20°= 70°로 테이블 1의 SIT : lying bending의 x 축 각도인 +20°+60°에 근접한 범위에 속하는 것을 확인할 수 있는 것이다.
따라서 상기도 12 내지 도 13에서 알 수 있는 바와 같이 고도계 센서의 출력 값을 통하여 의자나 소파에 위치한 것을 확인할 수 있고 기울기 센서의 데이터를 통하여 현재 의자(공부방)나 소파(거실) 중 어느 곳에 앉아 있는지를 구별함으로써 현재 거주자가 집안의 어디에 위치하고 있는지 공간 인지에 대한 추론이 가능한 것이다.
도 14는 세면대에서 얼굴을 세수하는 경우의 고도계 센서와 기울기 센서의 출력 값을 나타내는 그래프이다. 상기도 14에서 세면대에서 얼굴을 세수하는 경우를 살펴보면 고도계 센서의 데이터 값이 40cm 에서 30cm까지 내려갔다가 다시 복귀하는 것을 확인할 수 있는 것이다. 즉 현재의 거주자가 상체의 위치가 서있는 상태에서 일정 기간 동안 상체의 높이가 내려갔다가 다시 올라간 것으로 판단할 수 있는 것이다. 또한 기울기 센서의 데이터 값은 약 +50°~ +90°사이의 변화를 확인할 수 있으며 일정시간 동안 +50°만큼 숙여있는 상태를 확인할 수 있는 것이다. 이렇게 가슴을 숙이는 행동을 반복하는 행위는 현재 거주자가 화장실에서 세안을 하고 있는 경우라고 판단할 수 있는 것이다.
상기에서 살펴본 바와 같이 본 발명을 이용하면 2차원 기울기 센서와 고도게 센서를 이용하여 주거 공간 내의 거주자의 자세, 행동 정보를 파악 인지할 수 있으며 상기 기울기 센서 및 고도계 센서의 출력 값과 각종 자세에 따는 기준 정보를 비교하면 거주자의 자세 및 행동 패턴을 판단할 수 있는 것이다.
또한 아래 표 1은 본 발명 적용되는 것으로 메모리부에 저장되는 각 자세별 법선 벡터 회전 각도 정보 및 높이 정보를 나타내는 테이블이며 기본 자세 세가지와 추가로 표현된 자세에 대해 두축 기울기 값과 높이 데이터 값을 정의한 것으로 상기에서 정의된 각 자세에 대한 기울기 값과 높이 값은 각 자세를 판단하는 기준 정보를 활용될 수 있는 것이다.
[표 1]
Figure 112015115061688-pat00002

아래 표 2는 본 발명에 적용되는 것으로 각 공간 내에서의 행태 정보 테이블이며 거주자가 생활하는 공간을 인지하기 위해 특정 장소에 따른 특별한 행위들을 정보화하여 공간을 인지하는 것으로 각 장소에 따른 가능한 행위를 정의해 놓은 것이며 거주자가 생활하는 공간에 따른 행위의 구분으로 그에 맞는 자세를 정의하고 정의된 자세에 따라 현재 거주자가 위치한 공간을 유추할 수 있는 것이다.
[표 2]
Figure 112015115061688-pat00003

아래 표 3은 본 발명에 적용되는 것으로 각 자세에 따른 행태 정보 테이블이며 각 장소별 행위에 따른 나타날 수 있는 자세들을 정리해 놓은 것이다. 아래 표 3에서는 각 장소에 따른 행위들 중에 서로 다른 장소지만 동일한 행동이 일어날 수 있는 것을 알 수 있는 것이다. 즉 거실과 방에서는 앉기, 수면, 기대기 등의 행위가 유사하게 발생할 수 있는 것이다. 또한 아래 표 3에서 각 행위에 예상되는 자세도 비슷하게 나타날 수 있는 것이다. 즉 공부, 식사, 용변은 서로 다른 장소에서 일어나지만 동일해 보일 수 있는 자세를 가질 수 있는 것으로 볼 수 있는 것이다.
[표 3]
Figure 112015115061688-pat00004

상기 표 1 내지 3의 표를 예를 들어 설명하면 정적 자세가 서 있는 상태로 정의하면 sitting은 거실, 방, 부엌 및 화장실에서 일어날 수 있는 자세이고, Sitting의 자세는 방에서 다리를 펴고 앉는 자세, 의자에 앉는 자제 등이 있을 수 있으며 Sitting 에 대한 기울기 센서의 x 축 출력 값은 +70°~ +110°이고, y축 출력 값은 -20°~ +20°이내이며 고도계 센서의 출력 값은 40cm ~ 60cm 범위로 나타날 수 있는 것이다.
10 : 센서부, 12 : 기울기 센서부,
14 : 고도계 센서부, 20 : 서버,
24 : 메모리부, 28 : 표시부
30 : 유무선 네트워크,

Claims (8)

  1. 삭제
  2. 주거 공간 내에서의 거주자의 자세 판단 시스템에 있어서,
    상기 주거 공간 내에서의 거주자의 자세 판단 시스템은,
    거주자에게 부착하는 것으로 공간 내 거주하는 거주자의 자세 정보를 생성하여 서버로 전송하는 센서부(10)와;
    및 상기 센서부로부터 수신되는 자세 정보를 분석하여 섬, 앉음 및 누운 자세 등을 판단하고 판단 결과 정보를 제공하는 것으로 센서부(10)로부터 기울기 정보와 고도 정보를 수신하는 송수신부(22)와 상기 송수신부를 통하여 수신하고 메모리부(24)에 저장된 섬, 앉음 또는 누움과 같은 자세 정보에 대한 기울기 정보와 고도 정보를 비교하여 공간 내에 거주하는 거주자가 서 있는지, 앉아 있는지 또는 누워 있는지 여부를 판단하는 제어부(25)와 섬, 앉음 및 누움과 같은 자세에 대한 기울기 정보 및 고도 정보를 저장하고 있는 메모리부(24) 및 제어부에서 판단된 자세 정보를 제공하는 표시부(28)로 구성된 서버(20);
    및 상기 센서부와 서버를 연결하는 유무선 네트워크(30)로 구성되는 것을 특징으로 하는 주거 공간 내에서의 거주자의 자세 판단 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 센서부는,
    공간 내 거주하는 거주자의 2차원 법선 벡터(x, y)의 회전 방향에 대한 각도 정보를 생성하여 MCU로 전송하는 기울기 센서 또는 자이로 센서로 구성되는 기울기 센서부(12)와;
    거주자의 높낮이 정보를 생성하여 MCU로 전송하는 고도계 센서부(14)와;
    상기 기울기 센서부와 고도계 센서부로부터 수신되는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력 값을 산출하고 출력 값을 송수신 모듈을 통하여 서버로 전송하는 MCU(16);
    및 상기 MCU의 제어에 의하여 출력 값을 서버로 전송하기 위한 송수신 모듈(18)로 구성된 것을 특징으로 하는 주거 공간 내에서의 거주자의 자세 판단 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 기울기 센서부는,
    3개의 기울기 센서 또는 자이로 센서를 한 조로 하여 2조의 기울기 센서 또는 자이로 센서로 구성되는 것을 특징으로 하는 주거 공간 내에서의 거주자의 자세 판단 시스템.

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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108392207A (zh) * 2018-02-09 2018-08-14 西北大学 一种基于姿态标签的动作识别方法
CN110334631A (zh) * 2019-06-27 2019-10-15 西安工程大学 一种基于人脸检测与二值运算的坐姿检测方法
CN112183347A (zh) * 2020-09-28 2021-01-05 中国平安人寿保险股份有限公司 基于深度空间梯度的活体检测方法、装置、设备及介质
CN112861563A (zh) * 2019-11-12 2021-05-28 北京君正集成电路股份有限公司 一种坐姿检测的检测方法及其***
CN114612939A (zh) * 2022-03-25 2022-06-10 珠海视熙科技有限公司 一种基于tof相机的坐姿识别方法、装置及智能台灯

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140032082A (ko) * 2012-09-05 2014-03-14 재단법인대구경북과학기술원 사용자의 착석 자세 모니터링 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140032082A (ko) * 2012-09-05 2014-03-14 재단법인대구경북과학기술원 사용자의 착석 자세 모니터링 시스템

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108392207A (zh) * 2018-02-09 2018-08-14 西北大学 一种基于姿态标签的动作识别方法
CN108392207B (zh) * 2018-02-09 2020-12-11 西北大学 一种基于姿态标签的动作识别方法
CN110334631A (zh) * 2019-06-27 2019-10-15 西安工程大学 一种基于人脸检测与二值运算的坐姿检测方法
CN110334631B (zh) * 2019-06-27 2021-06-15 西安工程大学 一种基于人脸检测与二值运算的坐姿检测方法
CN112861563A (zh) * 2019-11-12 2021-05-28 北京君正集成电路股份有限公司 一种坐姿检测的检测方法及其***
CN112183347A (zh) * 2020-09-28 2021-01-05 中国平安人寿保险股份有限公司 基于深度空间梯度的活体检测方法、装置、设备及介质
CN114612939A (zh) * 2022-03-25 2022-06-10 珠海视熙科技有限公司 一种基于tof相机的坐姿识别方法、装置及智能台灯
CN114612939B (zh) * 2022-03-25 2023-01-10 珠海视熙科技有限公司 一种基于tof相机的坐姿识别方法、装置及智能台灯

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