KR102010361B1 - 사용자 보행 피드백 장치 및 그의 구동 방법 - Google Patents

Abstract

사용자 보행 피드백 장치에 관한 것이며, 사용자 보행 피드백 장치는 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하기 위한 제 1 센서 모듈, 상기 보행의 제1 시점 및 제2시점을 측정하기 위한 제2 센서 모듈, 상기 보행의 제3시점 및 제4시점을 측정하기 위한 제3센서모듈, 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보에 기반하여 상기 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성하는 피드백 정보 생성부 및 사용자의 보행 패턴 정보, 발목관절의 움직임 정보 및 보행 피드백 정보를 제공하는 제공부를 포함할 수 있다.

Description

사용자 보행 피드백 장치 및 그의 구동 방법{USER GAIT FEEDBACK DEVICE AND DRIVING METHOD THEREOF}

본원은 사용자 보행 피드백 장치 및 그의 구동 방법에 관한 것이다.

인체의 구성 중 발목관절과 발의 일차적 기능은 자세 동요에 대한 균형조절과 보행 시 충격을 흡수하고 하지의 전진을 제공하는 것이며, 이를 위해서는 발목관절의 충분한 관절가동범위와 근력 및 고유수용감각 이 필요하다.

능동적으로 발등 굽힘(dordiflexion)과 발바닥 굽힘(plantar flexion)이 조절이 되지 않으면 정상적인 보행과 일상생활동작 수행능력에 제한을 갖게 된다.

최근에는 보행이 단순히 일상생활동작으로서의 움직임뿐만 아니라 건강관리를 위한 중요한 운동으로 인식되고 있다. 하지의 인대 손상이나 골절 등 사고로 인한 직접적인 외상이나 뇌졸중과 같은 신경계 손상 등의 원인으로 보행능력이 저하될 경우 이를 중재하기 위해 발목관절의 운동제한 치료는 매우 중요하다.

뇌졸중 환자의 보행은 유각기 와 초기 입각기 에 발목관절의 불충분한 발등 굽힘이 나타나며, 입각기에 환측으로 체중을 이동하고 지지하는데 어려움이 있으며, 족하수 (footdrop)는 초기 입각기에 발뒤꿈치가 지면에 닿지 않고 발바닥이나 발 앞끝으로 딛게 되어 입각기가 짧아지고 유각기에 발이 지면에 끌리게 된다.

발목관절의 운동범위 증가를 위한 중재는 균형능력의 저하를 보이는 노인의 낙상의 위험을 감소시킬 수 있으며 이는 보행능력과 신체 활동량의 증가로 이어진다.

보행 능력과 동적 균형 능력은 일상생활의 기능적 독립과 삶의 질 향상을 위한 필수 요소라 할 수 있으며 기능 회복에 있어서 가장 큰 비중을 차지하고 있다.

비정상적인 발목관절의 움직임은 보상작용 발생으로 보행속도가 느려지고 에너지 소모가 증가하는 비효율적 보행패턴을 보인다.

따라서 정상적인 보행 패턴이 일어나도록 운동을 유도하는 것이 중요하다. 또한, 운동량의 증가는 치료효과와 유의한 관련이 있으나 현실적으로 병원에서 이뤄지는 치료는 치료시간의 증가에 따라 의료비용의 상승을 초래하게 되고 환자와 보호자 교육을 통한 자가 훈련 프로그램(홈 프로그램) 또한 효과가 미비함으로 비용을 크게 증가시키지 않으면서 치료효과가 높은 방법 및 기기의 개발이 필요하다.

더불어, 기존 웨어러블 센서는 일차적 문제인 제한된 보행 능력보다 보행의 정도를 양적으로 모니터링하는데 초점이 맞춰져 있으며, 센서를 통한 움직임의 정확한 정보제공은 대상자의 건강과 활동량을 증진시키고 특정 움직임을 강화하는 전략을 세울 때 필수적이나 현재 센서의 정확도에 대한 연구가 부족한 실정이다.

본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제10-2018-0065161호에 개시되어 있다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 발목관절 운동제한의 정도에 따라 단계별 운동량을 제시하고 발목관절의 운동범위 증가와 근력 향상을 위한 피드백을 제시할 수 있는 사용자 보행 피드백 장치 및 그의 구동 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 발목관절 운동제한에 따른 하지의 역학적 분석을 통해 단계별 운동 중재를 적용 및 피드백하여 발목관절 움직임을 강화하고 정상 보행 패턴을 유도할 수 있는 사용자 보행 피드백 장치 및 그의 구동 방법을 제공하려는 것으로 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 환자나 노인의 병적 상태에 따라 단계적으로 운동치료가 반복적으로 적용되고, 정확한 데이터를 통해 치료하고 관리할 수 있는 사용자 보행 피드백 장치 및 그의 구동 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 발목관절 운동제한 시 간소화된 센서 부착으로 발목관절의 움직임을 피드백하고 보행훈련을 강화하기 위해 경제적이면서 유용한 치료 기기 개발을 위해 의학적 지식과 소프트웨어 기술이 융합된 사용자 보행 피드백 장치 및 그의 구동 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 보행의 질적인 평가 즉, 보행 시 발목관절의 움직임을 모니터링하고 각 환자에게 적합한 발등굽힘 각도를 설정하여 스마트폰으로 시청각적 피드백을 제공할 수 있는 사용자 보행 피드백 장치 및 그의 구동 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치는, 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하기 위한 제1 센서 모듈, 상기 보행의 제1 시점 및 제2시점을 측정하기 위한 제2 센서 모듈, 상기 보행의 제3시점 및 제4시점을 측정하기 위한 제3센서모듈, 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보에 기반하여 상기 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성하는 피드백 정보 생성부 및 사용자의 보행 패턴 정보, 발목관절의 움직임 정보 및 보행 피드백 정보를 제공하는 제공부를 포함할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치는 제1센서모듈 내지 제3센서모듈을 포함하는 상기 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 상기 센싱 정보를 입력으로 하고 사용자의 상기 보행 패턴 정보를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 포함하는 기계학습부를 더 포함하되, 상기 피드백 정보 생성부는 상기 보행 패턴 정보를 기반으로 사용자의 보행 패턴 및 발목관절의 움직임을 피드백 하기 위한 상기 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 피드백 정보 생성부는, 상기 보행 패턴 정보를 기반으로 생성된 사용자의 발등 굽힘의 가동범위 목표치를 고려하여 상기 사용자의 정확한 보행을 위한 상기 보행 피드백 정보를 단계적으로 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치는 상기 사용자의 발목 부위의 움직임과 이동을 측정하기 위한 제4센서모듈을 더 포함하되, 상기 피드백 정보 생성부는 상기 제1센서 모듈 내지 상기 제4센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보에 기반하여 상기 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 제공부는, 상기 사용자의 보행 패턴, 발목관절의 움직임 및 보행 피드백 정보를 사용자 단말로 제공하고, 상기 피드백 정보 생성부는 상기 사용자 단말로부터 제공받은 질병 정보 및 건강 정보를 포함하는 사용자 정보를 고려하여 상기 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치는 사용자가 상기 보행 피드백 정보를 이용하여 정확한 보행을 수행하는지 여부를 판단하기 위한 보행 판단부를 더 포함하되, 상기 보행 판단부는 상기 보행 패턴 정보 및 상기 사용자 단말의 촬영 장치를 통해 획득된 사용자의 보행 영상 정보에 기반하여 각 단계별로 수행되어야 할 보행 피드백 정보를 판단할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치는 상기 보행 패턴을 기반으로 사용자의 질병 정도를 예측하는 보행 패턴 예측부를 더 포함하되, 상기 보행패턴 예측부는 상기 제1센서 모듈에서 측정된 상기 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 우선하여 상기 사용자의 질병 중증 정도를 예측할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 피드백 정보 생성부는, 상기 보행패턴 예측부에서 예측된 상기 사용자의 질병 중증 정도를 고려하여 상기 사용자의 정확한 보행을 위한 상기 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치는 상기 제1센서 모듈이 위치한 영역과 근접한 영역에 구비되는 공기주머니, 상기 보행 피드백 정보에 기초하여 상기 공기주머니의 공기압을 제어하는 제어 신호를 생성하는 제어부, 상기 제어 신호에 기초하여 상기 공기주머니의 공기압을 증가 또는 감소하도록 하는 공기 제공부를 더 포함할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 보행의 제1시점은 발꿈치 떼기(heel rise)이고, 상기 보행의 제2시점은 발가락 떼기(toe off)이고, 제3시점은 발꿈치 닿기(heel strike)이고, 상기 보행의 제4시점은 발바닥 닿기(foot flat)일 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 시스템은, 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도 및 상기 보행의 제1 시점 내지 제4시점을 측정하는 센서모듈, 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보에 기반하여 상기 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성하는 피드백 정보 생성부, 사용자의 보행 패턴, 발목관절의 움직임 및 보행 피드백 정보를 제공하는 제공부 및 상기 사용자의 보행 자세 및 발목관절의 움직임을 실시간 모니터링 하기 위한 보행 개선 앱을 탑재하여, 상기 제공부를 통해 제공되는 상기 센싱 정보 및 상기 보행 피드백 정보에 기초하여 사용자의 보행 개선 정보를 제공하는 사용자 단말을 포함할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치의 구동 방법은, 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하는 단계, 상기 보행의 제1 시점 및 제2시점을 측정하는 단계, 상기 보행의 제3시점 및 제4시점을 측정하는 단계, 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보에 기반하여 상기 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성하는 단계 및 사용자의 보행 패턴, 발목관절의 움직임 및 보행 피드백 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 웨어러블 센서를 이용하여 발목관절 운동제한의 정도에 따라 단계별 운동량을 제시하고 발목관절의 운동범위 증가와 근력 향상을 위한 피드백을 제시할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 웨어러블 센서를 통해 수집된 센서 정보를 기반으로 발목관절 운동제한에 따른 하지의 역학적 분석을 통해 단계별 운동 중재를 적용 및 피드백하여 발목관절 움직임을 강화하고 정상 보행 패턴을 유도할 수 있도록 제공할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 환자나 노인의 병적 상태에 따라 단계적으로 운동치료가 반복적으로 적용되고, 정확한 데이터를 통해 치료하고 관리할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 발목관절 운동제한 시 간소화된 센서 부착으로 발목관절의 움직임을 피드백하고 보행훈련을 강화하기 위해 경제적이면서 유용한 치료 기기 개발을 위해 의학적 지식과 소프트웨어 기술이 융합된 사용자 보행 피드백 장치 및 그의 구동 방법을 제공할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 스마트폰과 연동한 실시간 중재(intervention)가 보행에 대한 올바른 상태를 지속적으로 인지 시켜줌으로써 치료에 도움을 줄 수 있으며, 장시간 모니터링으로 치료의 과정과 진행 상태를 알려주어 치료의 의지와 동기를 부여 할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 사용자 단말로 정확한 보행을 위한 구체적인 정보를 제공하여 올바른 자세나 보행패턴으로 운동을 하고 있는지 여부와 기록된 데이터를 바탕으로 운동량이나 자세를 추천하고 보정할 수 있도록 정보를 제공할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 보행 패턴과 발목의 굽힘 정도로 얻어지는 정보를 통하여 보행에 대한 장시간 모니터링과 함께 환자의 상세한 상태정보를 제공할 수 있으며 나쁜 습관이나 문제점, 발등굽힘의 정도 등을 실시간으로 환자에게 알려줌으로써 잠재적 문제를 예방할 수 있고 자가 보행훈련에 도움을 줄 수 있다.

다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 시스템의 개략적인 시스템도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 보행 시 발목관절 움직임에 따른 힘의 분포를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 개략적인 블록도이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 사용자의 보행 중 복수의 센서 모듈로부터 수집되는 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하는 제1센서 모듈을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 복수의 센서 모듈에서 획득된 정보와 보행 패턴과 연계된 프로토 타입을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 사용자 보행 피드백 장치의 사용자의 정확한 보행을 위해 피드백을 제공하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8는 본원의 일 실시에에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 구동 방법에 대한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본원은 정상적인 보행패턴이 일어나도록 발목관절 운동제한의 정도에 따라 단계별 운동량을 제시하고 발목관절의 운동범위 증가와 근력 향상을 위한 피드백을 제시할 수 있다.

또한, 본원은 최소한의 센서를 사용하여 간소한 웨어러블 장치로서, 기존 훈련 보조 및 측정 장비와는 달리 저비용의 효과적의 자가보행 훈련이 가능하도록 피드백 정보를 제공할 수 있다.

또한, 본원은 발목관절의 움직임을 고려하지 않은 기존 보행훈련 장치와 연동하여 양질의 측정 및 보다 정확한 보행을 위한 연구를 할 수 있도록 정보를 제공할 수 있다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 시스템의 개략적인 시스템도이다.

도1을 참조하면, 사용자 보행 피드백 시스템(1)에서 사용자 보행 피드백 장치(100) 및 사용자 단말(200)은 복수의 정보, 각종 통신 신호를 네트워크를 통해 송수신하고, 데이터 저장 및 처리의 기능을 가지는 모든 종류의 서버, 단말, 또는 디바이스를 포함할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 시스템(1)은 발목관절 운동제한의 정도에 따라 단계별 운동량을 제시하고, 발목관절의 우동범위 증가와 근력 향상을 위한 피드백을 제시할 수 있다. 이때, 피드백은, 사용자 단말(200)을 통해 표시되며, 사용자는 사용자 단말(200)에 표시된 피드백 정보를 따라하며 자가 훈련 프로그램(홈프로그램)을 수행할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 복수의 센서 모듈로부터 획득된 정보를 수집하고, 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성하여, 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 보행 피드백 장치(100)에서 제공하는 사용자의 보행 자세 및 발목관절의 움직임을 실시간 모니터링하기 위한 보행 개선 어플리케이션 프로그램을 사용자 단말(200)이 다운로드하여 설치하고, 설치된 보행 개선 앱을 통해 복수의 센서 모듈로부터 센싱된 정보 및 보행 피드백 정보에 기초하여 사용자의 보행 개선 정보가 제공될 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 사용자의 발에 착용 가능한 형태로 형성될 수 있다. 사용자 보행 피드백 장치(100)는 신발에 복수의 센서, 배터리, 무선전송기, 스피커 등을 포함하는 장치일 수 있다. 사용자 보행 피드백 장치(100)는 보행의 과정인 입각기(stance period) 및 유각기(swing period)를 측정하기 위해 발뒤꿈치, 발바닥, 발가락, 발목과 맞닿는 곳에 복수의 센서를 구비할 수 있다.

입각기(stance period)는 발이 지면에 닿아있는 시기로서 정상 보행 주기의 60% 정도를 차지하며, 특히 양 발이 지면에 닿아 있는 시기를 동시 입각기라고 한다. 입각기는 보행의 25%를 차지한다. 입각기는 5단계로 구분될 수 있다. 1단계로 발꿈치 닿기 (Heel strike) 입각기에 있어서 가장 초기 단계로 발뒤꿈치가 땅에 닿는 동작이다. 2단계로 발바닥 닿기(loading response)는 발뒤꿈치가 땅에 닿은 후 바로 발바닥 닿기가 발생하는 동작이다. 3단계로 입각 중기(mid stance)는 발바닥 닿기 동작이 이루어진 후 신체의 무게 중심이 발바닥의 중심을 지나는 시기이다. 4단계로 입각 말기 (terminal stance)는 입각 중기 이후에 발뒤꿈치가 떨어지는 시기이다. 5단계로 발 끝 떼기(pre-swing)는 입각기의 마지막 단계로 발가락 끝이 지면에서 떨어지는 시기이다.

유각기(swing period)는 발이 지면에서 떨어져 앞으로 나아가는 시기로서 정상보행 주기의 40%를 차지하고 있다. 유각기는 3단계로 구분될 수 있다. 1단계로 가속기(initial swing)는 발 끝 떼기 이후 발이 공중에서 스윙하는 동작으로 점차적으로 스윙의 속도가 증가한다. 2단계로 유각 중기(mid swing)는 가속기의 마지막 단계이면서 감속기의 초기 단계로, 엉덩이, 무릎관절이 신체의 중심선을 지나면서 점차로 구부려진 상태에서 펴지는 동작이다. 3단계로 감속기(terminal swing)는 유각기의 마지막 단계로 발뒤꿈치 닿기 준비이다.

또한, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 측정된 사용자의 보행 패턴에 기반하여 보행이나 활동의 정도를 사용자의 질병 정보에 기반하여 단계적으로 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 뇌졸증 환자의 보행은 유각기와 초기 입각기에 발목관절의 불충분한 발등굽힘이 나타나며, 입각기에 환측으로 체중을 이동하고 지지하는데 어려움이 있으며, 족하수 (footdrop)는 초기 입각기에 발뒤꿈치가 지면에 닿지 않고 발바닥이나 발 앞끝으로 딛게 되어 입각기가 짧아지고 유각기에 발이 지면에 끌리게 되기 때문에, 뇌졸증 환자(사용자)의 질병 정보에 기반하여 보다 안전하고 정확한 보행 피드백을 단계적으로 제공할 수 있다.

사용자 단말(200)은 네트워크를 통해 사용자 보행 피드백 장치(100)와 연동되는 디바이스로서, 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(Smart Pad), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치 및 데스크탑 컴퓨터, 스마트 TV와 같은 고정용 단말기일 수도 있다.

사용자 보행 피드백 장치(100) 및 사용자 단말(200)간의 정보 공유를 위한 네트워크의 일 예로는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 유무선 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, Wifi 네트워크, NFC(Near Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있으며, 이에 한정된 것은 아니다.

본 발명에 있어서, 사용자의 보행, 보행 피드백 등의 "보행"이란 걷기, 걷는 것, 하지의 관절, 근의 연속운동에 의해서 몸의 중심의 전방 이동을 도모하는 행위이다. 보행은 다수의 관절(슬관절, 족관절, 고관절)이나 골반에서 동시에 일어나며, 협조되어 제어된 과정이기 때문에, 이들 기관이나 조직, 또는 그들을 지배하는 신경 그 자체에 장애가 일어나면, 중대한 보행장애를 초래한다.

도 2는 본원의 일 실시예에 따른 보행 시 발목관절 움직임에 따른 힘의 분포를 설명하기 위한 도면이다. 본원은 보행시 발목관절의 움직임을 파악하고 피드백 정보를 제공하고자 한다.

보행은 상당히 복잡한 행동으로 신체 대부분이 관여하며, 많은 근육과 관절의 적절한 조절이 필요하다. 정상 보행의 필수조건으로 진행(progression), 안정성, 하지의 전방이동(limb advancement), 체중지지(body weight support), 적응(adaptation), 에너지 소모의 최소화, 충격흡수, 균형(balance)이 충족되어야 한다. 또한, 정상 보행의 6가지 결정 요소로 골반 회전(pelvic rotation), 골반 경사(pelvic obliquity), 입각기 무릎관절 굴곡(stance knee flexion), 발과 발목관절의 움직임, 무릎관절의 움직임, 보폭(step width)이 있다.

예시적으로 도2를 참조하면, 보행 시 발목관절 움직임에 따른 힘의 분포는 아래 [표1]과 같이 구분될 수 있다.

구분	Posture	Function
Initial contact(0-2% GC)	- ankle and foot at neutral	- initiate the heel rocker - impact deceleration
Loading response(2-12% GC)	- ankle PF - ST eversion	- Heel rocker initiation of pregression - Realignment of the ankle axis
Mid stance(12-31% GC)	- First arc of single stance DF - MT joint DF	- Ankle rocker progression - MT shock absorption - Tripod foot support for stability
Terminal stance(31-50% GC)	- Heel rise - Contiuned ankle DF - Reduced ST eversion to lock the MT joint	- Forefoot rocker for pregression
Pre swing(50-62% GC)	- Second arc of ankle PF	- Propulsion - Initiation of knee flexion for swing
Initial swing(62-75% GC)	- Second arc of DF	- Floor clearance for limb advancement
Mid swing(75-87% GC)	- Continued ankle DF	- Floor clearance
Terminal swing (87-100% GC)	- support of the ankle at neutral	- prepare for IC

GC: gait cycle PF: plantar flexion DF: dorsi flexion ST: subtalar MT: metatarsal IC: initial contact이하에서는 사용자 보행 피드백 장치(100)를 보다 자세히 설명하고자 한다. 사용자 보행 피드백 장치(100)는 신발형태로 사용자가 착용하고 보행 중 걸음의 패턴, 발목의 움직임 등을 기반으로 생성된 피드백 정보를 사용자 단말로 제공할 수 있다.

도 3은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 개략적인 블록도이고, 도4는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 사용자의 보행 중 복수의 센서 모듈로부터 수집되는 정보를 설명하기 위한 도면이고, 도5는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하는 제1센서 모듈을 설명하기 위한 도면이고, 도6은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 복수의 센서 모듈에서 획득된 정보와 보행 패턴과 연계된 프로토 타입을 설명하기 위한 도면이다.

도3을 참조하면, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 제1센서 모듈(110), 제2센서 모듈(120), 제3센서 모듈(130), 제4센서 모듈(140), 피드백 정보 생성부(150), 기계학습부(160), 보행 판단부(170), 보행 패턴 예측부(180) 및 제공부(190)를 포함할 수 있다. 다만, 사용자 보행 피드백 장치(100)의 구성이 앞서 개시된 것들로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 정보를 저장하기 위한 데이터베이스를 더 포함할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제1센서 모듈(110)은 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하기 위한 센서 모듈일 수 있다. 제1센서 모듈(110)은 플랙서블(Flexible) 센서일 수 있다. Flexible 센서는 물리적인 휘어짐이 센서의 저항을 변화 시켜 구부러진 정도나 각도를 측정할 수 있는 센서이다.

예시적으로 도 4를 참조하면, 제1센서 모듈(110)은 신발형태의 사용자 보행 피드백 장치(100) 중 사용자의 발목 및 발등과 가장 인접한 곳에 위치할 수 있다. 이때, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 사용자의 발목의 굽힘 정도를 보다 정확하게 판단하기 위해, 사용자의 발목에 밀착되는 형태로 형성될 수 있다.

제1센서 모듈(110)인 플랙서블 센서의 기본적인 동작은 도5의 (a)와 같이 센서가 휘어짐이 없이 직선 형태를 유지할 때 정상 저항 값을 나타내며 휘어짐의 정도와 방향 (아래 또는 위)에 따라 저항 값이 증가하거나 혹은 감소한다. 제1센서 모듈(110)은 이러한 저항 변화를 도5의 (b)와 같은 간단한 임피던스 버퍼를 이용하여 센서 값을 마이크로컨트롤러의 Analog-to-Digital (A/D) 컨버터 입력핀으로 연결하여 아날로그 입력을 디지털 값으로 변환하며, 변환된 값을 기반으로 휘어짐의 정도를 측정하게 된다. 다만, 제1센서 모듈(110)이 앞서 설명되는 것으로 한정되는 것은 아니다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제2센서 모듈(120)은 보행의 제1시점 및 제2시점을 측정하기 위한 센서 모듈일 수 있다. 이때, 제 1시점은 발꿈치 떼기(heel rise)이고, 보행의 제2시점은 발가락 떼기(toe off)일 수 있다. 제2센서 모듈(120)은 제1시점 및 제2시점을 측정하기 위해 앞 발바닥 및 발가락이 맞닿는 깔창의 일영역에 구비될 수 있다.

예시적으로 도 4를 참조하면, 제2센서 모듈(120)은 압력 센서일 수 있다. 제2센서 모듈(120)은 FPCB(Flexible Printed Circuit Board) 형태의 압력센서일 수 있다. 제 2센서 모듈(120)은 압력 센서로 사용자의 발 앞쪽으로 가해지는 압력을 수집하는 센서일 수 있다. 또한, 제2센서 모듈(120)은 사용자의 발에 의해 눌리는 위치, 순서 및 강도 등을 측정할 수 있다. 또한, 제2센서 모듈(120)은 사용자의 앞 발바닥 및 발가락과 맞닿는 깔창에 구비될 수 있다. 제2센서 모듈(120)은 신발의 앞 깔창 부분에 구비되어, 사용자가 신발 형태의 사용자 보행 피드백 장치(100)를 착용 후 걸어다닐 경우, 사용자의 앞 발바닥 및 발가락과 맞닿는 부분의 압력값을 측정할 수 있다.

본원의 일 실시예예 따르면, 제3센서 모듈(130)은 보행의 제3시점 및 제4시점을 측정하기 위한 센서 모듈일 수 있다. 이때, 보행의 제3 시점은 발꿈치 닿기(heel strike)이고, 제4시점은 발바닥 닿기(foot flat) 일 수 있다. 제3센서 모듈(130)은 제3시점 및 제4시점을 측정하기 위해 발 뒷꿈치 및 발바닥을 포함하는 영역에 위치할 수 있다.

예시적으로 도4를 참조하면, 제3센서 모듈(130)은 압력 센서일 수 있다. 제3센서 모듈(130)은 FPCB(Flexible Printed Circuit Board) 형태의 압력센서일 수 있다. 제3센서 모듈(130)은 압력 센서로 사용자의 발 뒷꿈치 및 발바닥에 가해지는 압력을 수집하는 센서일 수 있다. 또한, 제3센서 모듈(130)은 사용자의 발에 의해 눌리는 위치, 순서 및 강도 등을 측정할 수 있다. 또한, 제3센서 모듈(130)는 사용자의 발 뒷꿈치 및 발바닥과 맞닿는 깔창에 구비될 수 있다. 제3센서 모듈(130)은 제2센서 모듈(120)이 구비된 영역을 제외한 위치에 구비될 수 있으며, 사용자가 신발 형태의 사용자 보행 피드백 장치(100)를 착용 후 걸어다닐 경우, 사용자의 발 뒷꿈치 및 발바닥과 맞닿는 부분의 압력값을 측정할 수 있다.

예시적으로 도4를 참조하면, 제4센서 모듈(140)은 사용자의 발목 부위의 움직임과 이동을 측정할 수 있다. 예를들어, 제4센서 모듈(140)은 보행의 과정에 있어서 사용자의 발목의 움직임을 측정하는 센서일 수 있다. 제4센서 모듈(140)은 엑셀로미터 (3-Axis Accelerometers)일 수 있다. 제4센서 모듈(140)은 5단계로 구분되는 보행 과정 각각의 사용자의 발목 부위의 움직임과 이동을 측정하는 것일 수 있다. 또한, 제4센서 모듈(140)은 가속도 센서일 수 있다. 또한, 제4센서 모듈(140)은 사용자의 발목 및 발등과 맞닿는 영역에 구비될 수 있다. 도4에는 제4센서 모듈(140)이 사용자의 복숭아뼈(복사뼈)에 구비된 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 발목 부위의 움직임과 이동이 측정가능한 곳에 구비될 수 있다. 예를 들어, 제4센서 모듈(140)은 제1센서모듈(110)과 같은 영역에 구비될 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 보행 피드백 장치(10)는 제1센서 모듈 내지 제4 센서 모듈을 구비함으로써, 기존의 보다 많은 센서들이 포함된 사용자 보행 피드백 장치보다 센서를 간소화하였으며, 제1센서 모듈 내지 제4센서 모듈을 통해 보행 패턴의 지속적 모니터링이 가능하도록 하고, 발등굽힘 각도의 목표치에 도달했을 때 사용자(환자)에게 사용자 단말을 통해 제공되는 실시간 피드백은 자가보행훈련을 강화시킬 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제1센서 모듈 내지 제4센서 모듈과 더불어 보 계수기(Pedometer), 가속도계(Accelerometer), GAITRite System, 관절 움직임(Kinematics) 평가, 전기측각계, 초음파, 광전자, 관절에 작용하는 힘(kinetics)의 평가, 동적 근전도(Dynamic EMG)등을 이용하여 사용자의 보행 패턴을 추출할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 분류부(미도시)는 제1센서 모듈(110) 내지 제4센서 모듈(복수의 모듈)로부터 획득된 센싱 정보를 기반으로 보행의 5단계 해당하는 센싱 정보를 분류할 수 있다. 보행은 5단계로 구분될 수 있다. 보행의 5단계 중 1단계는 발꿈치 닿기(heel strike), 2단계는 발바닥 닿기(foot flat), 3단계는 입각 중기(mid stance), 4단계는 발꿈치 떼기(heel rise)이고, 5단계는 발가락 떼기(toe off)이다. 분류부(미도시)는 각 센싱 정보를 보행의 5단계 각각으로 분류할 수 있다 .달리 말해, 분류부(미도시)는 센서로부터 수집된 정보를 미리 설정된 기준과 대응하는 보행의 단계별로 구분할 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 기준은 프로토 타입의 테스트 결과에 의해 분류되는 기준값일 수 있다. 또한, 5단계로 나누어진 보행 단계는 보행 단계에 따라 발목의 굽힘 각도가 다르며 전체적으로 일정한 패턴을 가지고 있다. 분류부(미도시)는 기계학습부(160)에서 학습된 정보를 기반으로 보행의 각 단계를 구분할 수 있다.

예시적으로 도 6을 참조하면, 도6 에 도시된 A, B, C, D, E는 보행의 5단계 각각에 해당하는 단어일 수 있다. 달리 말해, A는 보행의 5단계 중 1단계는 발꿈치 닿기(heel strike)일 수 있다. 1단계 발꿈치 닿기(heel strike)는 발뒤꿈치가 지면에 접촉하게 되는 순간을 말하는 것으로 보행 주기의 0% 지점에 해당할 수 있다. B: 2단계는 발바닥 닿기(foot flat)일 수 있다. 2단계 발바닥 닿기(foot flat)는 발의 전체적인 족저면이 지면과 접촉하게 되는 순간으로 이러한 시기는 보행주기의 약 8% 지점에서 일어난다. C: 3단계는 입각 중기(mid stance)일 수 있다. 3단계 입각 중기(mid stance)는 흔히 체중이 하지를 바로 통과하게 되는 시기라고 정의될 수 있다. 이 시기는 유각기에 있는 하지의 발이 입각기에 있는 하지를 지나가는, 즉 양 발이 나란히 놓이게 되는 시점이라고 정의될 수 있다. 또한 시상면에서 대퇴골의 대전자가 지지하고 있는 발의 중간지점에 대해 수직으로 놓여있는 시점이라고도 한다. 중간 유각기는 보행주기의 약 30% 지점 또는 입각기의 50% 지점에서 일어날 수 있다. D: 4단계는 발꿈치 떼기(heel rise)일 수 있다. 4단계는 발꿈치 떼기(heel rise)는 발뒤꿈치가 지면에서 떨어지려는 순간을 말하고, 보행주기 약 40% 지점에서 발생한다. E: 5단계는 발가락 떼기(toe off)이다. 5단계는 발가락 떼기(toe off)는 발가락이 지면에서 떨어지려는 순간으로 정의되고, 보행주기 약 60% 지점에서 일어난다. 분류부(미도시)는 복수의 센서 모듈로부터 획득된 센싱 정보를 기반으로 보행 중 획득되는 센싱 정보를 보행의 5단계로 분류하여 구분할 수 있다.

예시적으로 도 6을 참조하면, 위의 그래프 중 파란색 x는 제3센서모듈(130)일 수 있다. 제3센서 모듈(130)은 사용자의 뒷꿈치에 위치하도록 구비된 압력센서로서, 보행의 제3시점 및 제4시점을 측정하기 위한 센서로부터 획득된 정보일 수 있다. 위의 그래프 중 빨간색 y는사용자의 앞 발바닥에 위치하도록 구비된 압력센서로서, 보행의 제1시점 및 제2시점을 측정하기 위한 센서로부터 획득된 정보일 수 있다. 위의 그래프 중 초록색 z는 사용자의 발목의 굽힘 정도를 측정하기 위한 제1센서모듈(110)로부터 수집된 정보일 수 있다. 아래 그래프의 Z로 표시된 부분은 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하는 제1센서 모듈(110)로부터 획득된 센싱 정보를 기반으로 보행의 5단계를 구분한 실시예일 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 피드백 정보 생성부(150)는 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보에 기반하여 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다. 복수의 센서 모듈은 앞서 설명한 제 1센서 모듈 내지 제4센서 모듈일 수 있다. 복수의 센서 모듈로부터 수집되는 데이터는 정해진 시간 간격을 두고 지속적으로 수집되는 데이터로서, 빅데이터(big data)라 할 수 있다.

기계학습부(160)는 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보를 입력으로 하고 사용자의 보행 패턴 정보를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 포함할 수 있다. 예시적으로, 사용자의 보행 패턴 정보는, 발목의 각도, 보행의 각 단계를 수행하는 시간(예를 들어, 1단계 발꿈치 떼기에서 2단계 발가락 떼기까지의 경과 시간), 보폭, 보행속도, 압력의 세기(제3시점 및 제4시점 중 압력 센서에 의해 검출되는 센싱 정보)를 포함하는 정보일 수 있다. 기계학습부(160)는 수집된 센싱 정보를 보행의 5단계를 구분하여 사용자의 보행 패턴 정보를 생성함으로써, 보행에 대한 장시간 모니터링과 함께 환자의 상세한 상태정보를 제공할 수 있으며 사용자의 보행에서의 나쁜 습관이나 문제점, 발등 굽힘의 정도 등을 실시간으로 환자에게 알려줌으로써 잠재적 문제를 예방할 수 있고 자가 보행훈련에 도움을 줄 수 있다.

기계학습부(160)는 인공신경망을 통해, 복수의 센서 모듈(제1센서 모듈 내지 제2센서 모듈), 사용자의 보행 패턴 및 발목관절의 움직임을 획득하는 센서 및 모듈 중 적어도 어느 하나를 포함하는 입력에 대한 빅데이터를 수집하고 빅데이터 기초하여 반복적으로 학습할 수 있다. 예를 들어, 인공신경망의 입력은 상술한 사용자의 보행 패턴 및 발목관절의 움직임을 획득하는 센서 및 모듈 중 적어도 어느 하나를 포함하는 비정형적인 데이터뿐만 아니라, 사용자의 단말로 각 단계에 해당하는 보행의 형태(형상)을 제시하고, 사용자가 해당 보행의 형태(형상)을 묘사할 수 있는 최대한의 정확도에 대응하는 센싱 신호를 포함하는 정형적인 데이터가 함께 고려될 수 있으나 이에 한정 되는 것은 아니다.

또한, 기계학습부(160)는 인공신경망을 통해, 사용자 단말로부터 제공받는 사용자의 질병 정보 및 건강 정보와 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보를 입력으로 하고 사용자의 보행 패턴 정보를 출력으로 하는 학습으로부터 사용자의 개별적인 보행 패턴 정보를 출력할 수 있다. 이때, 사용자의 질병 정보는, 뇌졸중 환자의 중증도, 신경계 손상, 하지의 인대 손상이나 골절 등 사고로 인한 직접적인 외상 등을 포함하는 정보일 수 있다. 또한, 건강 정보는 사용자의 키, 몸무게, 보행 가능 시간 등을 포함하는 정보일 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 피드백 정보 생성부(150)는 기계학습부(160)에서 사용자(환자)각각에 해당하는 사용자의 보행 패턴 정보를 기반으로 사용자의 보행 패턴 및 발목관절의 움직임을 피드백 하기 위한 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

피드백 정보 생성부(150)는 사용자 각각에 대응하는 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성하기 위해, 기계학습을 통하여 사용자(환자)마다 다른 정보를 스스로 학습하도록 하는 기계학습부(160)의 출력에 기반하여 사용자(환자)의 보행 특성에 따라 기본 파라미터를 자동으로 조정할 수 있다.

사용자 (환자)는 뇌졸중 환자일 수 있으며, 실제 뇌졸중 환자의 보행 시 발목관절은 발등굽힘이 제한되는 경우가 많으며 환자마다 제한 범위도 다양하다. 따라서, 피드백 정보 생성부(150)는 미리 설정된 기준값에 대응하는 보행 피드백 정보를 생성하는 것이 아닌, 기계학습을 통해 사용자(환자)에게 제공할 수 있는 최적의 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 피드백 정보 생성부(150)는 보행 패턴 정보를 기반으로 생성된 사용자의 발등 굽힘의 가동범위 목표치를 고려하여 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 단계적으로 생성할 수 있다. 예시적으로, 피드백 정보 생성부(150)는 기계학습부(160) 사용자의 보행이나 활동의 정도를 고려하여 생성된 보행 패턴 정보를 기반으로 사용자의 발등 굽힘의 가동 범위 목표치를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 발등 굽힘의 가동 범위 목표치는 사용자가 보행 시 발등을 굽힐 수 있는 최대 각도 및 최소 각도를 포함하는 정보일 수 있다. 달리 말해, 피드백 정보 생성부(150)는 복수의 센서 모듈(제1센서 모듈 내지 제4 센서 모듈)을 통해 획득된 센싱 정보를 기반으로 기계학습을 통해 생성된 보행 패턴 정보를 기반으로 사용자의 발등 굽힘의 가동범위 목표치를 고려하여 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다. 또한, 피드백 정보 생성부(150)는 기계학습을 통해 생성된 보행 패턴 정보를 기반으로 발목관절 운동제한의 정도에 따라 단계별 운동량을 제시하고 발목관절의 운동범위 증가와 근력 향상을 위한 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

또한, 피드백 정보 생성부(150)는 사용자의 발등 굽힘의 가동범위 목표치를 사용자의 단말로 예시적인 이미지 또는 영상을 제공하고, 사용자 단말로 해당 이미지를 묘사하는 사용자의 발등 굽힘의 정도를 획득할 수 있다. 이를 통해, 피드백 정보 생성부(150)는 사용자가 보행시 발등을 굽힐 수 있는 최대 목표치를 획득할 수 있으며, 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 단계적으로 생성할 수 잇다. 달리 말해, 피드백 정보 생성부(150)는 사용자 단말을 통해 획득한 사용자의 보행 범위 최대치를 고려하여, 발목관절 운동제한의 정도에 따라 단계별 운동량을 제시하고 발목관절의 운동범위 증가와 근력 향상을 위한 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 피드백 정보 생성부(150)는 보행 피드백 정보를 단계적으로 생성할 수 있다. 피드백 정보 생성부(150)는 단계적으로 보행 피드백 정보를 생성함으로써, 발목관절 움직임을 강화하고 정상 보행 패턴을 유도할 수 있다. 피드백 정보 생성부(150)에서 생성된 단계적 보행 피드백 정보는 점차적으로 운동의 강도가 상승하도록 생성된 정보일 수 있다. 또한, 단계적 보행 피드백 정보는 보행의 5단계 중 강화가 필요한 단계를 고려하여 단계적으로 생성된 정보일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제1시점인 발꿈치 떼기에서 발목의 강화가 보다 더 중요한 경우, 피드백 정보 생성부(150)는 제1시점에서의 운동범위가 증가되도록 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제공부(190)는 사용자의 보행 패턴, 발목관절의 움직임 및 보행 피드백 정보를 사용자 단말로 제공할 수 있다. 사용자의 보행 패턴은 기계학습부(160)에서 생성된 정보일 수 있다. 또한, 발목관절의 움직임 및 보행 피드백 정보는 피드백 정보 생성부(150)에서 생성된 정보일 수 있다. 제공부(190)는 각 정보를 사용자 단말(200)로 제공하되 이때, 사용자 단말(200)은 사용자가 보다 편리하게 해당 정보를 제공받을 수 있도록, 시맨틱(semantic) 형태의 정보, 즉 보행 상태 및 주의점, 목표 운동범위 도달과 관련된 피드백 등이 표시되도록 분류하여 제공할 수 있다. 달리 말해, 사용자 단말(200)은 사용자 단말(200)에 탑재된 보행 개선 어플리케이션을 통해 사용자의 보행 패턴, 발목관절의 움직임 및 보행 피드백 정보를 구분하여 제공할 수 있다. 사용자 단말(200)은 보행 패턴, 발목관절의 움직임을 보기 쉽게 그래픽화하여 제공할 수 있으며, 실시간으로 수집되는 센서들의 정보를 그래프화하여 제공할 수 있다. 또한, 사용자 단말(200)은 보행 피드백 정보를 이미지 또는 영상으로 제공함으로써 사용자가 해당 정보를 보다 효과적으로 자가보행훈련을 하도록 도와줄 수 있다.

또한, 사용자 단말(200)은 사용자의 질병 정보 및 건강 정보를 포함하는 사용자 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 질병(예를 들어, 뇌졸증, 발목 손상 정도, 척추 손상, 파킨슨병)정보는 달리 말해, 보행에 지장을 주는 질병 등을 포함하는 정보 일 수 있다. 또한, 건강 정보는 사용자 단말(200)에 설치된 건강 어플리케이션 정보일 수 있다. 건강 어플리케이션 정보는, 사용자의 걸음 수, 운동량, 키, 몸무게 등을 포함하는 정보일 수 있다. 피드백 정보 생성부(150)는 사용자 단말(200)로부터 제공받은 질병 정보 및 건강정보를 포함하는 사용자 정보를 고려하여 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다. 피드백 정보 생성부(150)는 복수의 센서 모듈(제1센서 모듈 내지 제4 센서 모듈)로부터 획득된 센싱 정보와 더불어 사용자 단말(200)로부터 제공받는 사용자 정보를 더 고려하여, 보행 피드백 정보를 생성함으로써, 사용자(환자) 개인에게 최적화된 피드백 보행 정보를 제공할 수 있다.

보행 판단부(170)는 사용자가 정확한 보행을 수행하는지 여부를 판단할 수 있다. 보행 판단부(170)는 사용자 단말(200)로 제공된 보행 피드백 정보를 이용하여 사용자가 정확한 보행을 수행하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보 생성부(150)는 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 단계별로 생성할 수 있다. 제공부(190)는 피드백 정보 생성부(150)에서 생성된 보행 피드백 정보를 차례대로 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(200)에 제공된 보행 피드백 정보를 확인하며, 단계별로 보행을 수행할 수 있다. 이때, 기계학습부(160)는 복수의 센서 모듈(제1센서 모듈 내지 제4센서 모듈)로부터 사용자의 보행 정보를 입력으로하여 인공신경망을 통해 학습을 하고, 사용자의 보행 패턴 정보를 출력할 수 있다. 보행 판단부(170)는 미리 설정된 기준값에 해당 센서 신호(사용자의 보행 패턴 정보)가 포함되는 경우, 해당 단계에서 사용자가 정확한 보행을 수행하였다고 판단할 수 있다. 피드백 정보 생성부(150)는 보행 판단부(170)의 판단 결과에 따라 이후 단계의 보행 피드백 정보를 제공할 수 있다. 달리 말해, 피드백 정보 생성부(150)는 제1보행 피드백 정보를 생성하고, 보행 판단부(170)에서 사용자가 보행 피드백 정보와 일치하는 보행을 수행하고 있는 경우로 판단하는 경우, 피드백 정보 생성부(150)는 제2보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 보행 판단부(170)는 보행 패턴 정보 및 사용자 단말(200)의 촬영 장치를 통해 획득된 사용자의 보행 영상 정보에 기반하여 각 단계별로 수행되어야 할 보행 피드백 정보를 판단할 수 있다. 보행 패턴 정보는 복수의 센서 모듈(제1센서 모듈 내지 제4센서 모듈)을 통해 획득된 센싱 정보를 기계학습을 통하여 생성된 정보일 수 있다. 보행 판단부(170)는 기계학습부(160)의 학습 결과 사용자가 수행할 수 있는 최적의 보행 상태 정보를 미리 설정한 기준값으로 하여 사용자의 보행 피드백 정보를 판단할 수 있다. 달리 말해, 기계학습부(160)는 복수의 센서 모듈로부터 제공받는 제1 센싱 정보를 학습을 통하여 사용자의 보행 패턴 정보를 출력하고, 피드백 정보 생성부(150)는 보행 패턴 정보를 기반으로 사용자의 보행 패턴 및 발목관절의 움직임을 피드백 하기 위한 제1 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다. 사용자 단말(200)에 제공된 피드백 정보를 기반으로 사용자는 사용자 보행 피드백 장치(10)를 착용한 상태에서 보행 피드백 정보와 일치하도록 제1 피드백 보행을 수행할 수 있다. 복수의 센서 모듈은 제2센싱 정보를 획득하고 기계학습부(160)는 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 제2센싱 정보를 학습을 통하여 사용자의 보행 패턴을 출력할 수 있다. 보행 판단부(170)는 제1보행 피드백 정보와 제1피드백 보행이 일치하는지 여부를 판단할 수 있다. 보행 판단부(170)는 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보를 이용하여 사용자의 보행 정확도를 판단할 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 보행 판단부(170)는 사용자 단말(200)의 촬영 장치를 통해 획득된 사용자의 보행 영상 정보를 기반으로 사용자의 정확한 보행 여부를 판단할 수 있다. 예시적으로, 사용자 단말(200)의 촬영 장치는 사용자의 보행 중 옆모습을 촬영하여 사용자의 보행 영상 정보를 획득할 수 있다. 이때, 사용자 단말(200)의 촬영 장치는 사용자의 발가락 끝, 발꿈치, 발목, 무릎, 골반을 인식하여 사용자의 보행 영상 정보를 획득할 수 있다. 피드백 정보 생성부(150)는 보행 피드백 정보를 영상으로 출력하고 사용자 단말로 해당 영상을 제공할 수 있다. 사용자는 제공된 피드백 영상 발가락 끝, 발꿈치, 발목, 무릎, 골반 각각이 본인의 발가락 끝, 발꿈치, 발목, 무릎, 골반과 일치하도록 보행을 수행할 수 있다. 보행 판단부(170)는 제공된 피드백 영상의 발가락 끝, 발꿈치, 발목, 무릎, 골반의 포인트와 사용자 단말(200)의 촬영장치를 통해 획득되는 보행 영상 정보의 발가락 끝, 발꿈치, 발목, 무릎, 골반의 포인트가 일치하는 경우, 사용자가 해당 단계를 정확하게 수행하였다고 판단할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 보행 패턴 예측부(180)는 기계학습부(160)에서 학습을 통해 출력된 보행 패턴을 기반으로 사용자의 질병 정보를 예측할 수 있다. 보행 패턴 예측부(180)는 사용자의 발목의 굽힘 정도를 측정하는 제 1센서 모듈(110)에서 측정된 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 우선하여 사용자의 질병 중증 정도를 예측할 수 있다.

피드백 정보 생성부(150)는 보행 패턴 예측부(180)에서 예측된 사용자의 질병 정도 중증 정도를 고려하여 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정도를 생성할 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보 생성부(150)는 사용자 단말(200)을 통해 사용자의 질병 정보를 제공받더라 하더라도, 해당 정보는 환자들의 평균치일 뿐, 사용자 개인에게 해당하는 정보와 일치하지 않을 수 있기에, 제1 센서모듈(110)에서 측정된 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 기반으로 사용자의 질병 중증 정도를 예측할 수 있다. 또한, 피드백 정보 생성부(150)는 사용자 단말(200)을 통해 사용자 질병 정보를 제공받고, 보행 패턴 예측부(180)에서 제1 센서 모듈(110)를 이용하여 측정된 보행 중 발목의 굽힘 센싱 정보를 이용하여 미리 설정된 기준값 이상일 경우, 예측된 사용자의 질병 중증 정도를 고려하여, 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면 피드백 정보 생성부(150)는 골프와 같이 발목의 모양이 중요한 운동이나 런닝과 같이 일정한 패턴의 움직임이 필요한 운동에서 잠재적 부상의 위험을 줄이기 위해 미리 설정된 기준값에 해당하는 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 데이터베이스부(미도시)는 복수의 센서 모듈로부터 수집된 센싱 정보와 피드백 정보 생성부(150)로부터 생성된 보행 피드백 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스부(미도시)는 사용자 단말(200)에 포함되는 모듈일 수 있다. 데이터베이스부(미도시)는 올바른 자세나 보행패턴으로 운동을 하고 있는지 여부와 기록된 데이터를 저장할 수 있다. 피드백 정보 생성부(150)는 올바른 자세나 보행패턴으로 운동을 하고 있는지 여부와 기록된 데이터를 바탕으로 운동량이나 자세를 추천하고 보정할 수 있다.

도7은 사용자 보행 피드백 장치의 사용자의 정확한 보행을 위해 압력을 이용한 피드백을 제공하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

예시적으로 도7을 참조하면, 공기주머니(300)는 제1센서 모듈(110)이 위치하는 영역과 근접한 영역에 구비될 수 있다. 제1센서 모듈(110)은 사용자의 발목과 사용자 보행 피드백 장치(10)의 내면 사이에 위치할 수 있다. 공기주머니(300)는 외부에서 주입되는 공기압에 기반하여 팽창 또는 수축되는 형태일 수 있다. 공기주머니(300)는 사용자 단말(200)로 제공되는 피드백 보행 정보에 더불어 사용자가 보행 시 발등굽힘에 있어서 보다 정확한 피드백을 제공하기 위한 수단일 수 있다. 공기주머니(330)는 팽창 또는 수축되는 형태를 반복함으로써, 보행을 시행하는 사용자에게 피드백을 제공할 수 있다. 공기주머니(300)는 공기 제공부(미도시)와 공기 공급 라인을 통해 연결되어, 공기를 주입 받거나 또는 배출할 수 있다. 도7에는 공기 제공부(미도시)를 도시하지 않았으나, 공기 제공부는 깔창 영역에 구비되는 것이 바람직할 것이다.

제어부(미도시)는 센싱 정보에 기초하여 공기주머니의 공기압을 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다. 센싱 정보는 제 1센서모듈(110) 내지 제4센서 모듈(140)로부터 수집된 센싱 정보일 수 있다. 제어부(미도시)는 피드백 정보 생성부(150)에서 생성된 보행 피드백 정보에 기반하여 공기주머니의 공기압을 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(미도시)는 왼쪽발에 착용된 사용자 보행 피드백 장치(100)의 공기주머니와 오른쪽발에 착용된 사용자 보행 피드백 장치(100)의 공기주머니에 공기압을 제어하는 서로 다른 제어 신호를 생성할 수 있다. 제어부(미도시)는 변화 정도에 기초하여, 공기주머니(300)에 주입되어야 하는 공기압 또는 배출되어야 하는 공기압을 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다.

공기 제공부(미도시)는 제어부(미도시)의 제어 신호에 기초하여 공기주머니(300)의 공기압을 증가 또는 감소하도록 할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 공기 제공부(미도시)는 공기압축기(air compressor)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 공기 제공부(미도시)는 공기 주머니(300)에 공기를 주입 또는 배출할 수 있는 장치 일 수 있다. 공기 제공부(미도시)는 공기주머니(300)와 공급 라인으로 연결되어, 공기를 주입 또는 배출할 수 있다.

사용자에게 피드백을 제공하는 방법이 앞서 설명된 도 7에 한정되는 것은 아니며, 다양한 실시예가 존재할 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 보행 피드백 정보는 시각적, 청각적, 촉각적으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 시각적 보행 피드백 정보는 사용자 단말(200)로 제공되는 이미지 및 영상 정보일 수 있다. 청각적 보행 피드백 정보는 사용자 단말(200)로 제공되는 음향 정보일 수 있으며, 또한, 사용자 보행 피드백 장치(10)에 구비된 음향 장치로부터 제공되는 알림음 정보일 수 있다. 촉각적 보행 피드백 정보는 사용자 발에 착용된 사용자 보행 피드백 장치(10)에 진동을 통해 제공되는 정보일 수 있으며, 앞서 설명된 도 7과 같이 압력을 주어 사용자의 발목의 굽힘 정도를 조절할 수 있도록 제공하는 정보일 수 있다.

이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.

도 8는 본원의 일 실시에에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 구동 방법에 대한 동작 흐름도이다.

도 8에 도시된 사용자 보행 피드백 장치의 구동 방법은 앞서 설명된 사용자 보행 피드백 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 사용자 보행 피드백 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 사용자 보행 피드백 장치의 구동 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.

단계 S810에서 사용자 보행 피드백 장치(100)는 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정할 수 있다. 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하는 센서는 플렉서블 센서일 수 있다.

단계 S820에서 사용자 보행 피드백 장치(100)는 보행의 제1 시점 및 제2시점을 측정할 수 있다. 보행의 제1시점은 발꿈치 떼기(heel rise)이고, 보행의 제2시점은 발가락 떼기(toe off)일 수 있다. 보행의 제1 시점 및 제2시점을 측정하는 센서는 앞 발바닥 및 발가락이 맞닿는 깔창의 일영역에 구비될 수 있다.

단계 S830에서 사용자 보행 피드백 장치(100)는 보행의 제3시점 및 제4시점을 측정할 수 있다. 제3시점은 발꿈치 닿기(heel strike)이고, 보행의 제4시점은 발바닥 닿기(foot flat)일 수 있다. 보행의 제3시점 및 제4시점을 측정하는 센서는 발 뒷꿈치 및 발바닥이 맞닿는 깔창의 일 영역에 구비될 수 있다.

또한, 사용자 보행 피드백 장치(100)는사용자의 발목 부위의 움직임과 이동을 측정할 수 있다.

단계 S840에서 사용자 보행 피드백 장치(100)는 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보에 기반하여 사용자의 정확한 보행을 위한 보행 피드백 정보를 생성할 수 있다. 보행 피드백 정보는 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보를 입력으로 하고 사용자의 보행 패턴 정보를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 포함하는 기계학습부로부터 생성된 정보일 수 있다. 보행 피드백 정보는 사용자의 보행 패턴 및 발목관절의 움직임을 피드백 하기 위한 정보일 수 있다. 보행 피드백 정보는 사용자의 발등 굽힘의 가동범위 목표치를 고려하여 사용자의 정확한 보행을 위해 단계적으로 생성된 정보일 수 있다.

단계 S850에서 사용자 보행 피드백 장치(100)는 사용자의 보행 패턴, 발목관절의 움직임 및 보행 피드백 정보를 제공할 수 있다. 사용자 보행 피드백 장치(100)는 사용자의 보행 패턴, 발목관절의 움직임 및 보행 피드백 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. 또한, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 질병 정보 및 건강 정보를 포함하는 사용자 정보를 제공받을 수 있다.

또한, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 사용자가 보행 피드백 정보를 이용하여 정확한 보행을 수행하는지 여부를 판단할 수 있다. 이때, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 보행 패턴 정보 및 사용자 단말의 촬영 장치를 통해 획득된 사용자의 보행 영상 정보에 기반하여 각 단계별로 수행되어야 할 보행 피드백 정보를 판단할 수 있다.

또한, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 보행 패턴을 기반으로 사용자의 질병 정도를 예측할 수 있다. 이때, 사용자 보행 피드백 장치(100)는 사용자의 보행 중 발목의 굽힙 정보를 측정하는 센싱 정보에 우선하여 사용자의 질병 중증 정도를 예측할 수 있다.

상술한 설명에서, 단계 S810 내지 S850은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.

본원의 일 실시 예에 따른 사용자 보행 피드백 장치의 구동 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

또한, 전술한 사용자 보행 피드백 장치의 구동 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

1: 사용자 보행 피드백 시스템
100: 사용자 보행 피드백 장치
110: 제1센서 모듈 120: 제2센서 모듈
130: 제3센서 모듈 140: 제4센서 모듈
150: 피드백 정보 생성부 160: 기계학습부
170: 보행 판단부 180: 보행 패턴 예측부
190: 제공부
200: 사용자 단말

Claims (12)

1. 사용자 보행 피드백 장치에 있어서,
   사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하기 위한 제 1 센서 모듈;
   상기 보행의 제 1 시점 및 제 2 시점을 측정하기 위한 제 2 센서 모듈;
   상기 보행의 제 3 시점 및 제 4 시점을 측정하기 위한 제 3 센서 모듈;
   제 1 센서 모듈 내지 제 3 센서 모듈을 포함하는 상기 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보를 입력으로 하고 사용자의 보행 패턴 정보를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 포함하는 기계학습부;
   복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보, 상기 보행 패턴 정보 및 사용자 단말로부터 제공받은 사용자의 질병 정보 및 건강 정보를 포함하는 사용자 정보를 고려하여 상기 사용자의 목표치를 충족시키기 위한 보행 피드백 정보를 생성하는 피드백 정보 생성부;
   사용자의 상기 보행 패턴 정보, 발목관절의 움직임 정보 및 상기 보행 피드백 정보를 제공하는 제공부;
   상기 제 1 센서 모듈이 위치한 영역과 근접한 영역에 구비되는 공기주머니;
   상기 보행 피드백 정보에 기초하여 제 1 사용자 보행 피드백 장치 및 제 2 사용자 보행 피드백 장치에 구비된 공기주머니의 공기압을 제어하기 위한 서로 다른 제어 신호를 생성하는 제어부; 및
   상기 제어 신호에 기초하여 상기 공기주머니의 공기압을 증가 또는 감소하도록 공기를 주입 또는 배출하는 공기 제공부,
   를 포함하되,
   상기 피드백 정보 생성부는 상기 기계학습부에서 사용자의 보행 정도를 고려하여 생성한 상기 보행 패턴 정보를 이용하여 사용자의 발등 굽힘의 가동범위 목표치를 고려하여 사용자의 보행 패턴 및 발목관절의 움직임을 피드백 하기 위한 상기 보행 피드백 정보를 발목관절의 운동제한 정도에 따라 단계적으로 생성하는 것인, 사용자 보행 피드백 장치.
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 사용자의 발목 부위의 움직임과 이동을 측정하기 위한 제4센서모듈을 더 포함하되,
   상기 피드백 정보 생성부는 상기 제 1 센서 모듈 내지 상기 제4센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보에 기반하여 상기 사용자의 목표치를 충족시키기 위한 보행 피드백 정보를 생성하는 것인, 사용자 보행 피드백 장치.
5. 제1항에 있어서,
   상기 제공부는,
   상기 사용자의 보행 패턴, 발목관절의 움직임 및 보행 피드백 정보를 사용자 단말로 제공하고,
   상기 피드백 정보 생성부는 상기 사용자 단말로부터 제공받은 질병 정보 및 건강 정보를 포함하는 사용자 정보를 고려하여 상기 보행 피드백 정보를 생성하는 것인, 사용자 보행 피드백 장치.
6. 제5항에 있어서,
   사용자가 상기 보행 피드백 정보를 이용하여 목표치를 충족시키는 보행을 수행하는지 여부를 판단하기 위한 보행 판단부를 더 포함하되,
   상기 보행 판단부는 상기 보행 패턴 정보 및 상기 사용자 단말의 촬영 장치를 통해 획득된 사용자의 보행 영상 정보에 기반하여 각 단계별로 수행되어야 할 보행 피드백 정보를 판단하는 것인, 사용자 보행 피드백 장치.
7. 제5항에 있어서,
   상기 보행 패턴을 기반으로 사용자의 질병 정도를 예측하는 보행 패턴 예측부를 더 포함하되,
   상기 보행 패턴 예측부는
   상기 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 센싱하는 상기 제1센서 모듈에서 측정된 센싱 정보를 우선하여 상기 사용자의 질병 중증 정도를 예측하는 것인, 사용자 보행 피드백 장치.
8. 제7항에 있어서,
   상기 피드백 정보 생성부는,
   상기 보행 패턴 예측부에서 예측된 상기 사용자의 질병 중증 정도를 고려하여 상기 사용자의 목표치를 충족시키기 위한 상기 보행 피드백 정보를 생성하는 것인, 사용자 보행 피드백 장치.
9. 삭제
10. 제1항에 있어서,
    상기 보행의 제1시점은 발꿈치 떼기(heel rise)이고, 상기 보행의 제2시점은 발가락 떼기(toe off)이고, 제3시점은 발꿈치 닿기(heel strike)이고, 상기 보행의 제4시점은 발바닥 닿기(foot flat)인 것인, 사용자 보행 피드백 장치.
11. 사용자 보행 피드백 시스템에 있어서,
    사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도 및 상기 보행의 제 1 시점 내지 제 4 시점을 측정하는 센서모듈;
    제 1 센서 모듈 내지 제 3 센서 모듈을 포함하는 상기 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보를 입력으로 하고 사용자의 보행 패턴 정보를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 포함하는 기계학습부;
    복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보, 상기 보행 패턴 정보 및 사용자 단말로부터 제공받은 사용자의 질병 정보 및 건강 정보를 포함하는 사용자 정보를 고려하여 상기 사용자의 목표치를 충족시키기 위한 보행 피드백 정보를 생성하는 피드백 정보 생성부;
    사용자의 상기 보행 패턴, 발목관절의 움직임 및 상기 보행 피드백 정보를 사용자 단말로 제공하는 제공부;
    상기 제 1 센서 모듈이 위치한 영역과 근접한 영역에 구비되는 공기주머니;
    상기 보행 피드백 정보에 기초하여 제 1 사용자 보행 피드백 장치 및 제 2 사용자 보행 피드백 장치에 구비된 공기주머니에 공기압을 제어하기 위한 서로 다른 제어 신호를 생성하는 제어부;
    상기 제어 신호에 기초하여 상기 공기주머니의 공기압을 증가 또는 감소하도록 공기를 주입 또는 배출하는 공기 제공부; 및
    상기 사용자의 보행 자세 및 발목관절의 움직임을 실시간 모니터링 하기 위한 보행 개선 앱을 탑재하여, 사용자의 질병 정보 및 건강 정보를 포함하는 상기 사용자 정보를 상기 피드백 정보 생성부로 제공하고, 상기 제공부를 통해 제공되는 센싱 정보 및 상기 보행 피드백 정보에 기초하여 사용자의 보행 개선 정보를 제공하는 사용자 단말,
    을 포함하되,
    상기 피드백 정보 생성부는 상기 기계학습부에서 사용자의 보행 정도를 고려하여 생성한 상기 보행 패턴 정보를 이용하여 사용자의 발등 굽힘의 가동범위 목표치를 고려하여 사용자의 보행 패턴 및 발목관절의 움직임을 피드백 하기 위한 상기 보행 피드백 정보를 발목관절의 운동제한 정도에 따라 단계적으로 생성하는 것인, 사용자 보행 피드백 시스템.
12. 사용자 보행 피드백 장치의 구동 방법에 있어서,
    제 1 센서 모듈에서 사용자의 보행 중 발목의 굽힘 정도를 측정하는 단계;
    제 2 센서 모듈에서 상기 보행의 제 1 시점 및 제 2 시점을 측정하는 단계;
    제 3 센서 모듈에서 상기 보행의 제 3 시점 및 제 4 시점을 측정하는 단계;
    상기 제 1 센서 모듈 내지 제 3 센서 모듈을 포함하는 상기 복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보를 입력으로 하고 사용자의 보행 패턴 정보를 출력으로 하는 학습을 통해 인공신경망을 구축하는 단계;
    사용자 단말로부터 사용자의 질병 정보 및 건강 정보를 포함하는 사용자 정보를 제공받는 단계;
    복수의 센서 모듈로부터 제공받은 센싱 정보, 상기 보행 패턴 정보 및 상기 사용자 정보를 고려하여 상기 사용자의 목표치를 충족시키기 위한 보행 피드백 정보를 생성하는 단계;
    사용자의 보행 패턴 정보, 발목관절의 움직임 정보 및 상기 보행 피드백 정보를 제공하는 단계;
    상기 센싱 정보 및 상기 보행 피드백 정보에 기초하여 제 1 사용자 보행 피드백 장치 및 제 2 사용자 보행 피드백 장치의 상기 제 1 센서 모듈이 위치한 영역과 근접한 영역에 구비되는 공기주머니에 공기압을 제어하는 서로 다른 제어 신호를 생성하는 단계; 및
    공기 제공부에서 상기 제어 신호에 기초하여 상기 공기주머니의 공기압을 증가 또는 감소하도록 공기를 주입 또는 배출하는 단계,
    를 포함하되,
    상기 피드백 정보를 생성하는 단계는 사용자의 보행 정도를 고려하여 생성한 상기 보행 패턴 정보를 이용하여 사용자의 발등 굽힘의 가동범위 목표치를 고려하여 사용자의 보행 패턴 및 발목관절의 움직임을 피드백 하기 위한 상기 보행 피드백 정보를 발목관절의 운동제한 정도에 따라 단계적으로 생성하는 것인, 사용자 보행 피드백 장치의 구동 방법.

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