KR20130013934A - A walking pattern analysis system - Google Patents

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KR20130013934A KR1020110075884A KR20110075884A KR20130013934A KR 20130013934 A KR20130013934 A KR 20130013934A KR 1020110075884 A KR1020110075884 A KR 1020110075884A KR 20110075884 A KR20110075884 A KR 20110075884A KR 20130013934 A KR20130013934 A KR 20130013934A
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전진홍
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(주)우리들웰니스
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Abstract

PURPOSE: A pedestrian step analyzing system is provided to easily determine and confirm steps of a user by collecting output data of a sensor module through wireless communication with the sensor module. CONSTITUTION: A sensor module(10) includes an accelerometer(11), a transmitting unit(12), and a power supply unit(13). The power supply unit supplies electric energy required for the accelerometer and the transmitting unit. A pedestrian step analyzing system(20) includes a receiving unit(21), a transmitting unit(22), a pattern generating unit(23), a determination control unit(24), a storage unit(25), and an input unit(26). The receiving unit receives all kinds of information provided through a wireless communication network(40) and information provided from the transmitting unit. A service providing server(30) includes a database(31), support algorithm(32), and a transceiving unit(33). [Reference numerals] (11) Accelerometer; (12) Transmitting unit; (13) Power supply unit; (21) Receiving unit; (22) Transmitting unit; (23) Pattern generating unit; (24) Determination control unit; (25) Storage unit; (26) Input unit; (30) Service providing server; (31) Database; (32) Support algorithm; (33) Transceiving unit; (40) Wireless network

Description

보행자 보법 분석시스템{A WALKING PATTERN ANALYSIS SYSTEM}Pedestrian walking analysis system {A WALKING PATTERN ANALYSIS SYSTEM}

본 발명은 보행자의 걸음걸이 패턴 즉, 보행자의 보법을 검지할 수 있는 보행자 보법 분석시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a pedestrian walking analysis system that can detect the walking pattern of the pedestrian, that is, the pedestrian walking.

일반적으로 보행자의 보법 즉, 걸음걸이는 역학적으로 정상인이 두 다리의 상호교대운동으로 몸의 중심을 이동시키는 것으로서, 각 관절의 회전운동이 병진운동으로 전환되는 과정에서 일어나는 고유의 패턴이다.In general, pedestrian walking, or walking, is a dynamic pattern in which a normal person moves the center of the body by mutually alternating movements of two legs, and is a unique pattern that occurs in the process of turning rotation of each joint into translational movement.

이러한 보법은 사람마다 각기 다른 특징을 가질 수 있으나, 크게 3가지로 분류할 수 있다. 즉, 발자국을 기준으로 할 때 진행 방향으로 나란하게 진행되는 정상적인 보법인 소위 11자 걸음이 있으며, 또한 11자 걸음을 기준으로 볼 때, 발 앞꿈치가 바깥쪽으로 벌어지는 소위 팔자 걸음이 있으며, 마지막으로 팔자 걸음의 반대인 안장 걸음(발 앞꿈치가 안쪽으로 모이는 걸음걸이)으로 구분될 수 있다.These walking methods can have different characteristics for each person, but can be classified into three types. In other words, there is a so-called 11-character step, which is a normal walking process that runs side by side in the direction of progress when referring to the footstep, and also a so-called arm-step step in which the heel spreads outwards, based on the 11-step step. It can be distinguished as a saddle walk (a walk where the heel gathers inward) as opposed to the walk.

이러한 각각의 보법은 오랜 시간에 걸친 보행습관에 의해 만들어지는 것으로서, 보법의 패턴에 따라서 몸에 무리를 많이 주거나 적게 줄 수 있으며, 정상적인 경우에는 건강에 유리한 것으로 알려져 있다.Each of these walks are made by walking habits over a long period of time, depending on the pattern of walking can give a lot or less to the body, it is known to be beneficial to health in normal cases.

최근에는 이와 같이 각각의 보행자의 보법을 분석하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있으며, 그 중에 하나가 슈즈(신발)에 복수의 센서를 설치하여 그 복수의 센서들로부터 검지되는 신호를 분석하여 보법을 확인하도록 하는 방법이 제시되고 있다.Recently, various methods for analyzing the pedestrian walking of each pedestrian have been attempted, and one of them installs a plurality of sensors in a shoe (shoes) and analyzes the signals detected from the plurality of sensors to check the walking method. A way to do this is suggested.

그러나 종래와 같은 방법에 의하면 보행자의 보법이 소위 팔자걸음인지, 안장걸음인지 정상적인 11자 걸림인지는 판단할 수 있으나, 그 이외에 비정상적인 걸음(절뚝거림 등)에 대한 판단이 어려운 문제점이 있으며, 또한 복수의 센서를 이용하여야 하므로, 슈즈의 구성이 복잡해지고 비용이 증가하는 문제점이 있었다.
However, according to the conventional method, it is possible to determine whether the pedestrian's walking is a so-called eight steps, saddle steps or normal 11 characters. In addition, it is difficult to judge abnormal steps (limping, etc.) Since the sensor must be used, the configuration of the shoe is complicated and the cost increases.

본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 창안된 것으로서, 간단한 구성에 의해 보행자의 보법을 검지함은 물론, 정상적인 걸음인지 아닌지를 통해 다리의 이상 여부를 판단할 수 있는 보행자 보법 분석시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention was conceived in view of the above, and provides a pedestrian walking analysis system that can detect the pedestrian walking by a simple configuration, as well as determine the abnormality of the bridge through whether or not it is a normal step. There is a purpose.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 보행자 보법 분석시스템은, 보행자의 양측 발 각각의 이동궤적에 대응되는 패턴으로 이동되는 좌우 이동체 각각에 설치되는 복수의 센서모듈로부터 검지된, 상기 이동체들의 상기 보행자의 진행방향과 평행한 x축방향으로의 가속도 정보를 수신하는 수신부와; 상기 수신부를 통해 수신된 상기 이동체들의 가속도 정보를 분석하여, 상기 이동체들의 상기 x축방향을 기준으로 하는 가속도 정보를 시간을 기준으로 하는 패턴으로 생성하는 패턴생성부; 및 상기 패턴생성부에서 생성된 상기 각 이동체들의 x축방향을 기준으로 하는 가속도 정보에 대한 패턴들을 비교하여 상기 보행자의 다리 이상 여부를 판단하는 판단제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The pedestrian assistance analysis system of the present invention for achieving the above object, the pedestrians of the moving objects detected from a plurality of sensor modules installed on each of the left and right moving objects moved in a pattern corresponding to the movement trajectory of each of the pedestrian's both feet. A receiving unit which receives the acceleration information in the x-axis direction parallel to the traveling direction; A pattern generation unit analyzing acceleration information of the moving objects received through the receiving unit to generate acceleration information based on the x-axis direction of the moving objects in a pattern based on time; And a determination controller for comparing the patterns of the acceleration information based on the x-axis direction of each of the moving objects generated by the pattern generator to determine whether the pedestrian is abnormal.

여기서, 상기 복수 센서모듈 각각은, 상기 이동체가 지면에서 이격되는 시점부터 x축방향으로 이동된 뒤 다시 지면에 닿을 때까지를 단위 보행사이클로 하여 상기 이동체들의 x축방향으로의 가속도를 검지하는 1축 가속도계를 포함하는 것이 바람직하다.Here, each of the plurality of sensor modules, one axis for detecting the acceleration in the x-axis direction of the moving object in the unit walking cycle from the time when the moving body is separated from the ground to move in the x-axis direction and touches the ground again It is preferable to include an accelerometer.

또한, 상기 복수 센서모듈 각각은, 상기 이동체가 지면에서 이격되는 시점부터 x축방향으로 이동된 뒤 다시 지면에 닿을 때까지를 단위 보행사이클로 하여 상기 이동체들의 x축향으로의 가속도를 검지하는 3축 가속도계를 포함하는 것이 좋다.In addition, each of the plurality of sensor modules, a three-axis accelerometer for detecting the acceleration of the moving object in the x-axis direction as a unit walking cycle from the time when the moving object is separated from the ground to move in the x-axis direction and then touch the ground again It is good to include.

또한, 상기 패턴생성부는 상기 센서모듈 각각에서 검지된 상기 좌, 우 이동체의 가속도 정보를 분석하여 시간을 기준으로 하여 가속도 발생여부에 대한 패턴으로 생성하는 것이 좋다.In addition, the pattern generation unit may analyze the acceleration information of the left and right moving objects detected by each of the sensor modules to generate a pattern for acceleration generation based on time.

또한, 상기 판단제어부는, 상기 패턴생성부에서 생성된 가속도 발생여부에 대한 패턴들을 비교하고, 비교결과 허용오차 이상의 차이점 발생시 보행자 다리의 이상으로 판단하는 것이 좋다.In addition, the determination control unit, it is good to compare the patterns generated for the acceleration generated by the pattern generation unit, it is good to determine the difference of the pedestrian bridge when the difference occurs more than the tolerance result.

또한, 정상적인 보행시에 대응되는 기준패턴이 저장되는 저장부와; 상기 보행자의 정보를 입력하기 위한 입력부;를 더 포함하는 것이 좋다.In addition, the storage unit for storing the reference pattern corresponding to the normal walking; An input unit for inputting the information of the pedestrian may be further included.

또한, 상기 패턴생성부는 상기 센서모듈 각각에서 검지된 상기 좌, 우 이동체의 가속도 정보를 분석하여 시간을 기준으로 하여 가속도 방향에 대한 패턴으로 생성하는 것이 좋다.The pattern generation unit may analyze the acceleration information of the left and right moving bodies detected by each of the sensor modules and generate the pattern for the acceleration direction based on time.

또한, 상기 판단제어부는, 상기 패턴생성부에서 생성된 좌, 우 이동체 각각의 가속도 방향에 대한 패턴들을 비교하고, 비교결과 허용오차 이상의 차이점 발생시 보행자 다리의 이상으로 판단하는 것이 좋다.The determination controller may compare the patterns of the acceleration directions of the left and right moving bodies generated by the pattern generator, and determine that the pedestrian bridge is abnormal when a difference occurs more than a tolerance.

또한, 상기 판단제어부는, 상기 좌, 우 이동체 각각의 가속도 방향에 대한 패턴들을 비교시, 가속도 방향 전환 주기를 각각 비교하는 것이 좋다.
In addition, the determination controller, when comparing the patterns for the acceleration direction of each of the left, right moving body, it is preferable to compare the acceleration direction switching period, respectively.

본 발명의 실시예에 따른 보행자 보법 분석시스템에 따르면, 최소한의 센서모듈 즉, 각각의 좌측 및 우측신발에 하나의 센서모듈을 설치한 상태에서도, 각각의 센서모듈에서 출력되는 출력데이터를 분석하여 보행자의 보법을 정확하게 분석 및 판단할 수 있게 된다.According to the pedestrian walking analysis system according to an embodiment of the present invention, even in the state in which at least one sensor module is installed on each of the left and right shoes, the output data output from each sensor module is analyzed It is possible to accurately analyze and judge the walking technique.

이와 같이 최소한의 간단한 구성을 가지고 보행자의 보법을 분석할 수 있게 됨으로써, 종래에 비하여 최소의 비용을 통해 보행자의 보법을 분석하고, 보행자 다리의 이상 여부를 판단할 수 있는 이점이 있다.As it is possible to analyze the walking of the pedestrian with a minimal and simple configuration as described above, there is an advantage that can analyze the walking of the pedestrian through the minimum cost, and determine whether the pedestrian bridge is abnormal.

또한, 센서모듈과의 무선통신을 통해 센서모듈의 출력데이터를 수집하여 보법을 분석할 수 있게 됨으로써, 누구나 쉽고 용이하게 자신의 보법을 확인 및 판단할 수 있는 이점이 있다.
In addition, by collecting the output data of the sensor module through the wireless communication with the sensor module to be able to analyze the walking, there is an advantage that anyone can easily and easily check and determine their own walking.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 보행자 보법 분석시스템을 나타내 보인 개략적인 블록 구성도이다.
도 2a 및 도 2b는 도 1에 도시된 센서모듈이 신발에 설치된 상태를 설명하기 위한 개략적인 도면이다.
도 3은 보행자의 보행시 신발의 이동궤적을 나타내 보인 도면이다.
도 4는 보행자의 보행시 정상적인 다리 상태에서의 x축방향으로의 가속도 발생패턴을 나타내 보인 도면이다.
도 5는 보행자의 보행시 비정상적인 다리 상태에서의 x축 방향으로의 가속도 발생패턴을 나타내 보인 도면이다.
도 6은 보행자의 보행시 정상적인 다리 상태에서의 x축방향으로의 가속방향 변환주기 패턴을 나타내 보인 도면이다.
도 7은 보행자의 보행시 비정상적인 다리 상태에서의 x축방향으로의 가속방향 변환주기 패턴을 나타내 보인 도면이다.1 is a schematic block diagram showing a pedestrian walking analysis system according to an embodiment of the present invention.
2A and 2B are schematic views for explaining a state in which the sensor module shown in FIG. 1 is installed in a shoe.
3 is a diagram illustrating a movement trajectory of shoes when a pedestrian walks.
4 is a diagram illustrating an acceleration generation pattern in the x-axis direction in a normal leg state when a pedestrian walks.
FIG. 5 is a view illustrating an acceleration generation pattern in an x-axis direction in an abnormal bridge state when a pedestrian walks.
FIG. 6 is a diagram illustrating an acceleration direction conversion period pattern in the x-axis direction in a normal leg state when a pedestrian walks.
FIG. 7 is a diagram illustrating an acceleration direction conversion period pattern in an x-axis direction in an abnormal bridge state when a pedestrian walks.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 보행자 보법 분석시스템을 자세히 설명하기로 한다. 참고적으로 사용자가 보행시에는 신발(110, 120)은 3차원 궤적을 가지며, x축방향은 도 2a에 도시된 바와 같이 보행방향과 평행한 방향을 나타내며, y축 방향은 보행방향과 수평으로 직각인 방향을 나타내며, z축은 보행방향과 수직인 방향을 표시한다. Hereinafter, a pedestrian assistance analysis system according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. For reference, when the user walks, the shoes 110 and 120 have a three-dimensional trajectory, and the x-axis direction indicates a direction parallel to the walking direction as shown in FIG. 2A, and the y-axis direction is horizontal to the walking direction. It represents a direction perpendicular to each other, and the z axis indicates a direction perpendicular to the walking direction.

도 8에 도시된 바와 같이, x축 방향으로의 가속도는 신발이 지면에 닿은 상태에서 공중에 떠서 전방향으로 이동할 때는 '+'의 가속도가 발생되며, 공중에 떠서 지면에 닿은 순간에는 가속도의 크기가 'zero'가 된 상태에서 앞으로 전진하기 위하여 지면을 뒤로 미는 추진력이 발생되어야 하므로 '-'의 가속도가 발생한다. As shown in Figure 8, the acceleration in the x-axis direction is the acceleration of the '+' is generated when the shoe is in the air in the air and moving in all directions in contact with the ground, the magnitude of the acceleration at the moment of touching the ground in the air Acceleration of '-' occurs because the thrust force pushing back the ground must be generated to move forward with 'zero'.

x축 방향의 가속도 변화나 그 주기를 감지하여 보행자의 보법을 분석하는데 본 발명의 특징이 있다.
It is a feature of the present invention to analyze pedestrian walking by sensing acceleration changes in the x-axis direction or its period.

도 1 내지 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 보행자 보법 분석시스템(20)은, 보행자의 좌측 및 우측발 각각의 이동궤적에 대응되는 패턴으로 이동되는 좌측 및 우측이동체(110,120; 이하 좌측신발 및 우측신발이라 함)에 설치되는 제1 및 제2센서모듈(10,10')로부터 신발(110,120)의 진행방향(x)으로 이동시 x축방향을 기준으로 하여 검지된 가속도 정보를 수신하는 수신부(21)와, 송신부(22)와, 패턴생성부(23)와, 판단제어부(24)와, 저장부(25) 및 입력부(26)를 구비한다.
1 to 5, the pedestrian assistance analysis system 20 according to the embodiment of the present invention includes a left and a right moving body 110 and 120 which are moved in a pattern corresponding to the movement trajectory of each of the left and right foot of the pedestrian; Receive the detected acceleration information based on the x-axis direction when moving in the traveling direction (x) of the shoes (110, 120) from the first and second sensor modules (10, 10 ') installed on the left and right shoes) And a receiver 21, a transmitter 22, a pattern generator 23, a judgment controller 24, a storage 25 and an input 26.

상기 좌측 및 우측 센서모듈(10,10')은 각각 좌측신발(110)과 우측신발(120)의 바닥부에 부착 또는 내부에 내장되도록 설치될 수 있으며, 신발(100) 전후 길이를 기준으로 하여 중앙 위치에 설치되거나, 뒤꿈치 쪽에 설치될 수 있으며, 좌우 폭을 기준으로는 중앙부분에 설치되는 것이 좋지만, 설치위치에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 신발의 종류 및 형상에 따라서 다양한 위치에 설치될 수 있는 것으로 이해되어야 한다. 이러한 좌측 및 우측 센서모듈(10,10')은 서로 동일한 구성을 가지므로, 좌측 센서모듈(10)을 예로 들어 자세히 설명하기로 한다.
The left and right sensor modules 10 and 10 'may be installed to be attached to or embedded in the bottom of the left shoe 110 and the right shoe 120, respectively, based on the length before and after the shoe 100. It may be installed in the central position, or may be installed on the heel side, it is preferable to be installed in the central portion based on the left and right width, but the present invention is not limited by the installation position, it is installed in various positions depending on the type and shape of shoes It should be understood as possible. Since the left and right sensor modules 10 and 10 'have the same configuration, the left sensor module 10 will be described in detail with an example.

상기 좌측 센서모듈(10)은 가속도계(11)와, 송신부(12) 및 전원공급부(13)를 구비한다. 상기 가속도계(11)는 1축 가속도계, 2축 가속도계 및 3축 가속도계 중 어느 하나일 수 있다. 가속도계(11)가 1축 가속도계인 경우에는, 보행자가 진행(보행시)시 좌측 신발(110)의 x축방향(보행자의 진행방향)을 기준으로 하여 발생되는 가속도를 검지한다. 즉, 가속도계(11)는 보행자의 보행시 신발(110)의 x축방향을 기준으로 하여 가속도의 발생 정보(가속도 발생 유무 정보)를 검지하게 된다.
The left sensor module 10 includes an accelerometer 11, a transmitter 12, and a power supply 13. The accelerometer 11 may be any one of a 1-axis accelerometer, a 2-axis accelerometer, and a 3-axis accelerometer. When the accelerometer 11 is a one-axis accelerometer, the acceleration generated on the basis of the x-axis direction (walking direction of the walker) of the left shoe 110 when the pedestrian proceeds (when walking) is detected. That is, the accelerometer 11 detects acceleration generation information (acceleration or not information) based on the x-axis direction of the shoe 110 when the pedestrian walks.

즉, 가속도계(11)는 좌측 신발(110)이 도 3a 및 도 3b 도시된 바와 같이, 지면에서 떨어지는 순간부터 다음에 다시 지면에 닿는 순간까지 x축방향을 기준으로 가속도의 발생 및 가속도 방향을 검지하게 된다. 그리고, 좌측 신발(110)이 지면에 닿는 순간에는 x축방향으로는 가속도가 발생되지 않은 것으로(가속도크기 = 0) 검지되며, 지면에 닿은 후 앞으로 보행하기 위하여 지면을 반대방향으로 밀면서 공중으로 떠야하므로 '-' 방향으로 가속도가 발생하게 된다. 즉, 가속도계(11)에서는 x축방향으로의 가속크기, 가속방향의 변화, 가속도의 발생(on) 및 가속도의 미발생(off) 정보를 검지하게 된다. 이와 같이 가속도계(11)에서 검지된 가속도 정보는 송신부(12)를 통해 원격으로 제공된다.
That is, the accelerometer 11 detects the occurrence of acceleration and the direction of acceleration based on the x-axis direction from the moment when the left shoe 110 falls from the ground to the next time it touches the ground again, as shown in FIGS. 3A and 3B. Done. Then, when the left shoe 110 touches the ground, it is detected that acceleration does not occur in the x-axis direction (acceleration size = 0), and it must float in the air while pushing the ground in the opposite direction to walk forward after touching the ground. Therefore, acceleration occurs in the '-' direction. That is, the accelerometer 11 detects the acceleration magnitude in the x-axis direction, the change in the acceleration direction, the occurrence of acceleration on and the occurrence of acceleration off. The acceleration information detected by the accelerometer 11 is provided remotely through the transmitter 12.

상기 송신부(12)는 가속도계(11)에서 검지된 신호를 무선송신하기 위한 것으로서, 다양한 종류의 무선전송모듈이 적용될 수 있으며, 어느 하나의 특정 무선 통신방식에 한정되지 않고 다양한 무선통신방식이 적용될 수 있다. 상기 송신부(12)에서 전송되는 정보는 상기 수신부(21)로 전송된다.The transmitter 12 is for wirelessly transmitting the signal detected by the accelerometer 11, and various types of wireless transmission modules may be applied, and various wireless communication methods may be applied without being limited to any one specific wireless communication method. have. Information transmitted from the transmitter 12 is transmitted to the receiver 21.

상기 전원공급부(13)는 가속도계(11)와 송신부(12)에 필요한 전기에너지를 공급하기 위한 것으로서, 예를 들어 충전 가능한 리튬이온배터리를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않으면 다양한 전원공급 수단이 적용될 수 있다.
The power supply unit 13 is for supplying electrical energy required for the accelerometer 11 and the transmitter 12, and may include, for example, a rechargeable lithium ion battery, but various power supply means is not limited thereto. Can be applied.

상기 수신부(21)는 송신부(12)에서 제공되는 정보 및 무선망(40)을 통해 제공되는 각종 정보를 수신하며, 수신정보는 패턴생성부(23)로 전달될 수 있다. 이러한 수신부(21)는 보행자가 휴대하고 있는 전자기기 예를 들어 스마트폰을 포함하는 모바일기기에 설치되는 안테나를 포함할 수 있다.The receiver 21 receives the information provided from the transmitter 12 and various kinds of information provided through the wireless network 40, and the received information may be transmitted to the pattern generator 23. The receiver 21 may include an antenna installed in a mobile device including an electronic device, for example, a smartphone, which the pedestrian is carrying.

즉, 본 발명의 실시예에 따른 보행자 보법 분석시스템(20)은 스마트폰 등의 휴대기기를 통해 어플리케이션으로 제공될 수도 있으며, 별도의 시스템으로 제공될 수 있다.That is, the pedestrian walking analysis system 20 according to an embodiment of the present invention may be provided as an application through a mobile device such as a smartphone, or may be provided as a separate system.

상기 송신부(22)는 와이파이를 포함하는 무선망(40) 또는 유선통신망을 통해 데이터를 송신할 수 있다.The transmitter 22 may transmit data through a wireless network 40 or a wired communication network including Wi-Fi.

상기 패턴생성부(23)는 수신부(21)를 통해 수신된 상기 좌측 신발(110)의 상하방향으로의 가속도 정보를 분석하여, 가속도 발생여부를 시간에 따라 분석하여 가속도 발생여부에 대한 패턴을 생성한다. 상기 패턴생성부(23)에서 생성되는 가속도 발생여부에 대한 패턴은 보행자가 정상인인 경우에는 미리 설정된 오차범위 내에서는 시간을 기준으로 서로 대응되는 패턴을 가진다. 반면에 비정상적인 보행자, 예를 들어 다리를 절뚝거리는 사람의 경우에는 좌측신발(110)과 우측신발(120) 각각의 이동궤적을 기준으로 하여 생성된 패턴들은 서로 불일치하게 된다.The pattern generator 23 analyzes the acceleration information in the up and down direction of the left shoe 110 received through the receiver 21, and analyzes whether the acceleration is generated over time to generate a pattern for whether the acceleration is generated. do. The pattern for whether the acceleration is generated by the pattern generator 23 has a pattern corresponding to each other based on time within a preset error range when the pedestrian is normal. On the other hand, in the case of an abnormal pedestrian, for example, a person limping on a leg, patterns generated based on movement trajectories of each of the left shoe 110 and the right shoe 120 are inconsistent with each other.

구체적으로 도 4 및 도 5를 통해 살펴보면, 도 4는 정상인의 좌측 및 우측신발 각각의 가속도 발생여부에 대한 패턴(A1,B1)을 나타내 보인 그래프이고, 도 5는 비정상인의 좌측 및 우측신발 각각의 가속도 발생여부에 대한 패턴(A2,B2)을 나타내 보인 그래프이다.Specifically, referring to FIGS. 4 and 5, FIG. 4 is a graph showing patterns A1 and B1 for whether acceleration of each of left and right shoes of a normal person occurs, and FIG. 5 shows left and right shoes of an abnormal person, respectively. Is a graph showing patterns (A2 and B2) for acceleration generation.

상기와 같은 정상인의 가속도 패턴들(A1,B1) 및 비정상인의 가속도 패턴들(A2,B2)을 생성하는 방법에 대해 설명하면 다음과 같다.A method for generating the normal acceleration patterns A1 and B1 and the abnormal acceleration patterns A2 and B2 will now be described.

도 3과 같이 좌측 신발(110)을 기준으로 볼 때, 좌측 신발(110)이 지면에서 떨어지는 시점부터 좌측 신발(110)이 다시 지면에 닿는 시점까지, 센서모듈(10)에서는 기준좌표(x,z)를 기준으로 하는 변위좌표(x',z')를 가속도계(11)에서 검지함으로써 송신부(12)를 통해 출력한다. 그러면 패턴생성부(23)에서는 출력된 변위좌표(x',z')를 근거로 하여 좌측 신발(110)의 가속 방향 및 가속크기를 분석함으로써 좌측 신발(110)이 지면에 완전히 닿은 시점까지의 가속방향 및 가속크기를 확인하여 가속도 발생여부를 판단할 수 있게 된다. 좌측신발(110)이 지면에서 이격되어 최고 높이까지 이동되면서 지면에 닿을 때 x축의 '+'방향으로 가속도가 발생된다. 그리고 좌측신발(110)이 지면에 닿는 시점에서 순간적으로 x축 방향으로 가속도가'zero'가 되며 지면에서 이격될 때 추진력을 발생하기 위하여 x축의 '-'방향으로 가속도가 발생된다. 따라서, 가속도계(11)에서는 좌측신발(110)이 지면에 닿는 일정 순간 동안에는 동일한 변위좌표값을 검지하여 전송하게 되므로, 패턴생성부(23)에서는 가속도가 발생하지 않는 것으로 판단할 수 있게 된다. 즉, 가속도가 제로(zero) 상태가 된다.
As shown in FIG. 3, when the left shoe 110 falls from the ground to the time when the left shoe 110 touches the ground again, the sensor module 10 has a reference coordinate (x, The displacement coordinates x 'and z' based on z) are detected by the accelerometer 11 and output through the transmitter 12. Then, the pattern generator 23 analyzes the acceleration direction and the acceleration size of the left shoe 110 based on the output displacement coordinates (x ', z') to the point where the left shoe 110 completely touches the ground. It is possible to determine whether the acceleration has occurred by checking the acceleration direction and the magnitude of the acceleration. Acceleration occurs in the '+' direction of the x-axis when the left shoe 110 is spaced apart from the ground and moved to the highest height. In addition, when the left shoe 110 reaches the ground, the acceleration becomes 'zero' in the x-axis instantaneously, and acceleration is generated in the '-' direction of the x-axis to generate a propulsion force when spaced apart from the ground. Therefore, since the accelerometer 11 detects and transmits the same displacement coordinate value for a certain moment when the left shoe 110 touches the ground, the pattern generator 23 may determine that acceleration does not occur. That is, the acceleration becomes a zero state.

이와 같이 보행자가 보행하는 동안 상기 가속도계(11)에서 검지된 가속도 정보가 패턴생성부(23)로 전달됨으로써, 패턴생성부(23)에서는 시간을 기준으로 하는 가속도 발생여부에 대한 패턴(A1,A2)을 생성할 수 있게 된다.As such, while the pedestrian is walking, the acceleration information detected by the accelerometer 11 is transferred to the pattern generator 23, so that the pattern generator 23 determines whether the acceleration is generated based on time (A1, A2). ) Can be created.

그리고 동일한 방법에 의해서 우측신발(120)에 설치된 센서모듈(10')에서 검지된 가속도 정보를 전달받은 패턴생성부(23)는 시간을 기준으로 하는 가속도 발생여부에 대한 패턴(B1,B2)를 생성할 수 있게 된다.In addition, the pattern generator 23 receiving the acceleration information detected by the sensor module 10 ′ installed on the right shoe 120 by the same method detects the patterns B1 and B2 based on time. You can create it.

여기서, 도 4는 정상인의 보행에 따른 좌측 및 우측 가속도 발생여부에 대한 패턴(A1,B1)으로서, 오차범위 내에서 시간을 기준으로 하여 서로 일치하는 패턴을 나타내게 된다. 즉, 좌측신발(110)과 우측신발(120) 각각의 가속도 발생시간(t3) 및 가속도 비발생시간(t3)은 오차범위 내에서 일정한 패턴으로 반복되어 나타나게 된다. 이와 같이 패턴생성부(23)에서 생성된 가속도 발생여부에 대한 패턴들(A1,B1)은 상기 판단제어부(24)로 전달되고, 판단제어부(24)에서는 각각의 가속도 발생여부에 대한 패턴들(A1,B1)을 비교하여 정상인의 보법인지 아닌지를 판단할 수 있게 된다.
Here, FIG. 4 shows patterns A1 and B1 for whether left and right acceleration is generated according to walking of a normal person, and shows patterns that coincide with each other based on time within an error range. That is, the acceleration generation time t3 and the acceleration non-occurrence time t3 of each of the left shoe 110 and the right shoe 120 are repeatedly displayed in a predetermined pattern within an error range. As described above, the patterns A1 and B1 for the acceleration generation generated by the pattern generator 23 are transmitted to the determination controller 24, and the determination controller 24 determines the patterns for the acceleration generation. By comparing A1 and B1), it is possible to determine whether or not the normal person is walking.

한편, 비정상인의 경우, 예를 들어 오른발을 절뚝거리는 보행인의 경우에는 도 5에 도시된 바와 같이 좌측 가속도 발생여부에 대한 패턴(A2)과 우측 가속도 발생여부에 대한 패턴(B2)은 서로 간의 가속도 발생시간(t3, t2)에서 차이가 발생되고, 가속도 비발생시간(t3,t4)에서도 당연히 차이가 발생된다. 따라서 상기와 같은 가속도 발생여부에 대한 패턴들(A2,B2)을 판단제어부(24)에서 서로 비교분석함으로써, 오차 범위 이상으로 패턴주기가 차이가 나는 것으로 확인하여 비정상적인 보법을 하는 것으로 판단할 수 있게 된다. 또한, 좌측 가속도 발생여부에 대한 패턴(A2)에 비하여 우측 가속도 발생여부에 대한 패턴(B2)이 가속도 발생시간(t2)과 비발생시간(t4) 간의 차이가 상대적으로 큰 것을 확인함으로써, 보행자의 우측다리에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있게 된다.
On the other hand, in the case of an abnormal person, for example, in the case of a pedestrian limping the right foot, as shown in FIG. 5, the pattern A2 for the left acceleration occurrence and the pattern B2 for the right acceleration occurrence are the accelerations of each other. Differences occur in the occurrence times t3 and t2, and differences also occur naturally in the acceleration non-occurrence times t3 and t4. Therefore, by comparing and analyzing the patterns (A2, B2) for the occurrence of the acceleration as described above in the determination controller 24, it is confirmed that the pattern period is different by more than the error range to determine that the abnormal walking. do. In addition, by confirming that the pattern B2 for the right acceleration occurrence is relatively larger than the pattern A2 for the left acceleration occurrence or not, the difference between the acceleration generation time t2 and the non-occurrence time t4 is relatively large. It can be judged that there is an abnormality in the right leg.

여기서 상기 허용오차는 보행자별 신체적 특징, 보행하는 구간(지면의 상태) 등을 모두 고려하여, 미리 다수의 실험자를 통해 얻은 데이터를 통해 설정될 수 있다.
Here, the tolerance may be set through data obtained through a plurality of experimenters in advance in consideration of physical characteristics of each pedestrian, walking section (ground state), and the like.

또한, 보행자 자신은 다리에 이상이 있는지 인식하지 못한 상태에서, 오랜 시간 생활할 수 있는데, 이런 경우 보행자 자신은 인식하지 못하더라도 좌측 신발(110)과 우측 신발(120)을 기준으로 하여 생성된 좌측 가속도 발생여부에 대한 패턴(A2)과 우측 가속도 발생여부에 대한 패턴(B2)은 차이가 발생할 수 있게 되므로, 이러한 정밀한 검지를 통해서 보행자 다리의 이상 여부를 확인할 수 있게 된다. 따라서 보행자 스스로 다리의 이상을 발견하여 정상보행(좌우 대칭) 훈련을 스스로 운동을 통해서 하거나, 또는 병원을 찾아가 정밀진단을 받고 치료를 받을 수 있는 등 후속조치를 취할 수 있는 이점이 있다.
In addition, the pedestrians themselves may live for a long time without recognizing the abnormality of the legs. In this case, even if the pedestrians themselves do not recognize the pedestrians themselves, the pedestrians may be left based on the left shoes 110 and the right shoes 120. Since the difference between the pattern A2 for the occurrence of acceleration and the pattern B2 for the occurrence of the right acceleration can occur, it is possible to check whether the pedestrian bridge is abnormal through such precise detection. Therefore, pedestrians can discover the abnormalities of their legs and follow the steps, such as normal walking (left-right symmetry) training by themselves, or by visiting a hospital and receiving precise diagnosis and treatment.

여기서 허용오차는 예를 들어 각각의 패턴(A1,B1)의 비교시, 서로 일치하지 않는 구간(온/오프 주기)을 5% 이내로 하여 설정할 수 있고, 그 5% 범위 내에서의 차이는 무시하는 것으로 설정할 수 있다. 이러한 허용오차는 다수의 실험자를 통한 실험데이터를 통해 수집하여 결정될 수 있다. 그리고 허용오차는 보행자의 신체적인 특징(몸무게, 키, 발 사이즈, 성별, 나이 등)을 고려하여 설정되는 것이 바람직하다.In this case, the tolerance can be set, for example, by comparing the intervals (on / off periods) that do not coincide with each other when comparing the patterns A1 and B1 within 5%, and ignoring the difference within the 5% range. Can be set to This tolerance may be determined by collecting through experimental data through a plurality of experimenters. And the tolerance is preferably set in consideration of the physical characteristics of the pedestrian (weight, height, foot size, gender, age, etc.).

따라서 사용자 즉, 보행자는 상기 입력부(26)를 통해 본인의 신체적인 특징정보를 입력함으로써, 입력된 정보는 저장부(25)에 저장된다. 따라서 판단제어부(24)는 저장부(25)에 저장된 보행자 입력정보를 근거로 한 허용오차를 선택하여 보행자의 보법의 이상 여부 즉, 적어도 어느 한쪽 다리의 이상 여부를 판단할 수 있게 된다. 이를 위해 저장부(25)에는 보행자의 신체적 특징에 따른 기준값 즉, 허용오차 등이 룩업테이블 형태로 저장되어 제공될 수 있다.Therefore, the user, that is, the pedestrian inputs the physical characteristic information of the user through the input unit 26, so that the input information is stored in the storage unit 25. Accordingly, the decision controller 24 may determine whether the pedestrian is in abnormality, that is, at least one leg is abnormal, by selecting a tolerance based on the pedestrian input information stored in the storage 25. To this end, the storage unit 25 may store and provide a reference value according to the physical characteristics of the pedestrian, that is, a tolerance, in the form of a lookup table.

이상에 설명한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따른 보행자 보법 분석시스템은, 스마트폰, 휴대폰, 휴대용 컴퓨터와 같은 휴대용 전자기기를 통해 제공될 수 있으며, 바람직하게는 서비스 제공서버(30)로부터 어플리케이션으로 제공될 수 있게 됨으로써, 원하는 사람이 누구나 시스템을 사용할 수 있도록 하는 것이 좋다. 서비스 제공서버(30)에는 데이터 베이스(31), 지원 알고리즘(32) 및 송/수신부(33)가 구비된다. 데이터베이스(31)에는 보행자의 보법 및 이상 여부를 판단하기 위한 기준이 되는 데이터들이 저장되어 있으며, 이 데이터베이스(31)에 저장되는 데이터들은 계속해서 업데이트될 수 있다. 또한, 본 발명의 시스템을 제공받아 사용하는 사용자들에 대한 정보도 사전에 동의를 얻은 경우에 저장되어 관리될 수 있다.Pedestrian walking analysis system according to an embodiment of the present invention as described above may be provided through a portable electronic device, such as a smart phone, a mobile phone, a portable computer, preferably provided to the application from the service providing server 30 By being able to do so, it's a good idea to make the system available to anyone who wants it. The service providing server 30 is provided with a database 31, a support algorithm 32, and a transmitter / receiver 33. The database 31 stores data that is a criterion for determining pedestrian walking and abnormality, and the data stored in the database 31 may be continuously updated. In addition, information about users who receive and use the system of the present invention may also be stored and managed when a consent is obtained in advance.

상기 지원알고리즘(32)은 신발(110,120)에 설치된 센서모듈(10)로부터의 출력데이터를 분석하여 보행자의 보법을 분석할 수 있도록 하는 알고리즘 즉, 소프트웨어를 제공하기 위한 것으로서, 와이파이와 같은 무선망(40) 등을 통해 사용자의 요구시 제공하는 어플리케이션을 포함할 수 있다.The support algorithm 32 is to provide an algorithm that analyzes the output data from the sensor module 10 installed in the shoes (110, 120), that is, the software to analyze the walking of the pedestrian, a wireless network such as Wi-Fi ( 40) may include an application provided at the request of the user.

상기 송/수신부(33)는 무선망(40) 또는 유선망을 통해 시스템(20)의 수신부(21) 및 송신부(22)와 정보를 주고받기 위한 것이다.
The transmitter / receiver 33 is for exchanging information with the receiver 21 and the transmitter 22 of the system 20 through the wireless network 40 or the wired network.

또한, 본 발명의 다른 예에 따르면, 상기 패턴 생성부(23)는 수신부(21)를 통해 수신된 좌측신발(110) 및 우측신발(120)의 가속도 정보를 분석하여, 시간을 기준으로 하여 가속도 방향에 대한 패턴을 생성할 수 있다. 상기 패턴 생성부(23)에서 생성되는 좌측 및 우측 신발 각각에 대한 가속도 방향에 대한 패턴들은, 보행자가 정상인인 경우에는 가속도 방향 변환주기가 설정된 오차범위 내에서 서로 대응되는 패턴을 가진다. 반면에 비정상적인 보행자, 예를 들어 다리를 절뚝거리는 사람의 경우에는 좌측신발(110)과 우측신발(120) 각각의 이동궤적을 기준으로 하여 생성된 가속도 방향에 대한 패턴들은 서로 불일치하게 된다.
In addition, according to another example of the present invention, the pattern generator 23 analyzes the acceleration information of the left shoe 110 and the right shoe 120 received through the receiver 21, the acceleration based on time You can create a pattern for the direction. The patterns of the acceleration direction for each of the left and right shoes generated by the pattern generator 23 have patterns corresponding to each other within an error range in which the acceleration direction conversion period is set when the pedestrian is normal. On the other hand, in the case of an abnormal pedestrian, for example, a person who is limping a leg, patterns for acceleration directions generated based on movement trajectories of the left shoe 110 and the right shoe 120 are inconsistent with each other.

구체적으로 살펴 보면, 도 6은 정상적인 좌측 및 우측신발 각각의 가속도 방향에 대한 패턴(C1,D1)을 나타내 보인 그래프이고, 도 7은 비정상적인 좌측 및 우측신발 각각의 가속도 방향에 대한 패턴(C2,D2)을 나타내 보인 그래프이다.Specifically, FIG. 6 is a graph showing patterns C1 and D1 for acceleration directions of normal left and right shoes, respectively, and FIG. 7 is patterns C2 and D2 for acceleration directions of abnormal left and right shoes, respectively. ) Is a graph showing).

상기와 같은 정상적인 보행자의 패턴들(C1,D1) 및 비정상적인 보행자의 패턴들(C2,D2)을 생성하는 방법은 앞서 도 3을 통해 설명한 바와 같이, 센서모듈(10)에서의 기준좌표 및 변위좌표를 가속도계(11)에서 검지하고, 검지된 기준좌표 및 변위좌표를 패턴 생성부(23)에서 분석하여 가속도 발생 및 가속도 방향을 확인함으로써 가능하게 된다. 그리고 좌측 및 우측신발(110,120) 각각이 x축으로 최고 이동한 후 다시 지면에 착지한 후 다시 공중으로 뜰때 가속도 방향이 변환되며, 이러한 가속도 방향의 변위시점을 변위좌표를 분석하여 패턴 생성부(23)에서 확인함으로써, 패턴 생성부(23)는 시간을 기준으로 하는 가속도 방향에 대한 패턴(C1,D1)(C2,D2)을 생성할 수 있게 된다.As described above with reference to FIG. 3, the method for generating the normal pedestrian patterns C1 and D1 and the abnormal pedestrian patterns C2 and D2 is a reference coordinate and a displacement coordinate in the sensor module 10. Is detected by the accelerometer 11, and the detected reference coordinates and the displacement coordinates are analyzed by the pattern generator 23 to confirm the acceleration generation and the acceleration direction. When the left and right shoes 110 and 120 each move the highest on the x-axis, and then land on the ground again, the acceleration direction is converted when the user floats in the air again. The pattern generation unit 23 analyzes the displacement coordinates in the displacement point of the acceleration direction. ), The pattern generator 23 may generate the patterns C1 and D1 (C2 and D2) with respect to the acceleration direction based on time.

여기서 도 6은 정상인의 보행에 따른 좌측 및 우측 가속도 방향에 대한 패턴(C1,D1)으로서, 오차 범위 내에서 시간을 기준으로 하여 가속도 변환시점에 대한 주기(T1,T1')는 서로 일치하게 된다. 즉, 좌측신발(110)과 우측신발(120) 각각의 가속도 방향의 변환시점 주기(t2-t1=T1=T1')는 오차범위 내에서 일정한 패턴으로 반복되어 나타나게 된다. 이와 같이 패턴 생성부(23)에서 생성된 가속도 방향에 대한 패턴(C1,D1)은 판단제어부(24)로 전달되고, 판단제어부(24)에서는 각각의 가속도 방향에 대판 패턴(C1,D1)을 비교하여 정상인의 보법인지 아닌지를 판단할 수 있게 된다.6 shows patterns C1 and D1 for the left and right acceleration directions according to the walking of a normal person, and periods T1 and T1 'for an acceleration conversion time point coincide with each other based on time within an error range. . That is, the conversion point period (t2-t1 = T1 = T1 ') in the acceleration direction of each of the left shoe 110 and the right shoe 120 is repeatedly displayed in a predetermined pattern within an error range. As such, the patterns C1 and D1 for the acceleration direction generated by the pattern generator 23 are transferred to the determination controller 24, and the determination controller 24 applies the large plate patterns C1 and D1 to the respective acceleration directions. By comparison, it is possible to determine whether or not the normal person's walking.

한편, 비정상인의 경우, 예를 들어 오른 발을 절뚝거리는 보행인의 경우에는 도 7에 도시된 바와 같이, 좌측 가속도 방향에 대한 패턴(C2)과 우측 가속도 방향에 대한 패턴(D2)은 서로 간의 가속도 방향 변환시점의 주기(T1,T2)에서 설정된 오차범위 이상으로 차이가 발생된다. 따라서, 상기와 같은 가속도 방향에 대한 패턴(C2,D2)은 판단제어부(24)에서 서로 비교 분석함으로써, 오차 범위 이상으로 가속도 변환시점 주기가 차이가 나는 것으로 확인하여 비정상적인 보법을 하는 것으로 판단할 수 있게 된다. 또한, 좌측 가속도 방향에 대한 패턴(C2)에 비하여 우측 가속도 방향에 대한 패턴(D2)이 가속도 방향 변환시점의 주기(T2)가 상대적으로 작은 것을 확인함으로써, 보행자의 우측다리에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있게 된다. On the other hand, in the case of an abnormal person, for example, in the case of a pedestrian limping the right foot, as shown in FIG. 7, the pattern C2 for the left acceleration direction and the pattern D2 for the right acceleration direction are accelerated to each other. The difference occurs more than the error range set in the periods T1 and T2 of the direction change point. Therefore, the patterns C2 and D2 for the acceleration direction as described above are analyzed by the determination controller 24 to determine that the period of acceleration conversion time is different from the error range, thereby determining abnormal walking. Will be. In addition, it is determined that there is an abnormality in the right leg of the pedestrian by confirming that the period D2 at the time of converting the acceleration direction is relatively small compared to the pattern C2 for the left acceleration direction. You can do it.

이상에서 설명한 바와 같이, 패턴 생성부(23)에서는 가속도의 생성여부에 대한 패턴을 생성하거나, 또는 가속도의 방향에 대한 패턴을 생성할 수 있으며, 이와 같이 패턴 생성부(23)에서 생성된 각각의 패턴들을 판단제어부(24)에서 비교 판단함으로써, 보행자의 다리의 이상 여부를 확인할 수 있게 된다.
As described above, the pattern generator 23 may generate a pattern for whether or not the acceleration is generated or generate a pattern for the direction of the acceleration, and thus, each of the patterns generated by the pattern generator 23 may be generated. By comparing and determining the patterns in the decision controller 24, it is possible to check whether or not the foot of the pedestrian is abnormal.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 보행자 보법 분석시스템(10)에 의하면, 신발들(110,120) 각각에 설치되는 센서모듈(10,10')로부터 출력되는 검지정보를 분석하여 보행자의 보법이 정상인지, 다리의 이상이 없는지 등을 용이하게 판단할 수 있게 된다.
As described above, according to the pedestrian walking analysis system 10 according to an embodiment of the present invention, by detecting the detection information output from the sensor module (10, 10 ') installed in each of the shoes (110, 120) of the pedestrian It is possible to easily determine whether the walking is normal, there is no abnormality of the legs.

이상, 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 아니하며 특허청구범위를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 수정과 변형실시가 가능하다 할 것이다.
As mentioned above, although the preferred embodiment of the present invention has been illustrated and described, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and any person having ordinary skill in the art to which the present invention belongs without departing from the scope of the claims. Modifications and variations are possible.

10,10'..센서모듈 20..보행자 분석 시스템
21..수신부 22..송신부
23..패턴생성부 24..판단제어부
25..저장부 26..입력부
30..서비스 제공서버 110,120..신발10,10 '.. Sensor module 20..Pedestrian analysis system
21..Receiver 22..Transmitter
23. Pattern generator 24. Judgment control unit
25. Storage 26. Input
30 .. Service providing server 110,120..Shoes

Claims (9)

보행자의 양측 발 각각의 이동궤적에 대응되는 패턴으로 이동되는 좌우 이동체 각각에 설치되는 복수의 센서모듈로부터 검지된, 상기 보행자의 이동방향과 평행한 x축 방향으로의 가속도 정보를 수신하는 수신부와;
상기 수신부를 통해 수신된 상기 이동체들의 가속도 정보를 분석하여, 상기 이동체들의 상기 x축 방향을 기준으로 하는 가속도 정보를 시간을 기준으로 하는 패턴으로 생성하는 패턴생성부; 및
상기 패턴생성부에서 생성된 상기 각 이동체들의 x축 방향을 기준으로 하는 가속도 정보에 대한 패턴들을 비교하여 상기 보행자의 다리 이상 여부를 판단하는 판단제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 보법 분석시스템.A receiver configured to receive acceleration information in an x-axis direction parallel to the moving direction of the pedestrian, detected from a plurality of sensor modules installed on each of the left and right moving bodies moved in a pattern corresponding to the moving trajectory of each of the pedestrian's both feet;
A pattern generation unit analyzing acceleration information of the moving objects received through the receiving unit and generating acceleration information based on the x-axis direction of the moving objects in a pattern based on time; And
And a determination controller to compare patterns of acceleration information based on the x-axis direction of each of the moving objects generated by the pattern generator to determine whether the pedestrian's leg is abnormal. 제1항에 있어서, 상기 복수 센서모듈 각각은,
상기 이동체가 지면에서 이격되는 시점부터 x축 방향으로 이동된 뒤 다시 지면에 닿을 때까지를 단위 보행사이클로 하여 상기 이동체들의 x축 방향으로의 가속도를 검지하는 1축 가속도계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 보법 분석시스템.The method of claim 1, wherein each of the plurality of sensor modules,
A pedestrian comprising a one-axis accelerometer for detecting the acceleration of the moving object in the x-axis direction from the time when the moving body is separated from the ground to move in the x-axis direction and then touch the ground again as a unit walking cycle Legal Analysis System. 제1항에 있어서, 상기 복수 센서모듈 각각은,
상기 이동체가 지면에서 이격되는 시점부터 x축 방향으로 이동된 뒤 다시 지면에 닿을 때까지를 단위 보행사이클로 하여 상기 이동체들의 x축 방향으로의 가속도를 검지하는 3축 가속도계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 보법 분석시스템.The method of claim 1, wherein each of the plurality of sensor modules,
And a three-axis accelerometer which detects the acceleration of the moving bodies in the x-axis direction from the time when the moving object is separated from the ground to the x-axis direction and then touches the ground again as a unit walking cycle. Legal Analysis System. 제2항 또는 제3항에 있어서,
상기 패턴생성부는 상기 센서모듈 각각에서 검지된 상기 좌, 우 이동체의 가속도 정보를 분석하여 시간을 기준으로 하여 가속도 발생여부에 대한 패턴으로 생성하는 것을 특징으로 하는 보행자 보법 분석 시스템.The method according to claim 2 or 3,
The pattern generation unit analyzes the acceleration information of the left and right moving objects detected by each of the sensor modules to generate a pattern for whether the acceleration is generated based on time. 제4항에 있어서, 상기 판단제어부는,
상기 패턴생성부에서 생성된 가속도 발생여부에 대한 패턴들을 비교하고, 비교결과 허용오차 이상의 차이점 발생시 보행자 다리의 이상으로 판단하는 것을 특징으로 하는 보행자 보법 분석 시스템.The method of claim 4, wherein the decision control unit,
Comparing the patterns for the generation of the acceleration generated by the pattern generation unit, and pedestrian walking analysis system, characterized in that it is determined that the difference of the pedestrian bridge more than the tolerance result. 제4항에 있어서,
정상적인 보행시에 대응되는 기준패턴이 저장되는 저장부와;
상기 보행자의 정보를 입력하기 위한 입력부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 보법 분석 시스템.5. The method of claim 4,
A storage unit for storing a reference pattern corresponding to normal walking;
And an input unit for inputting the information of the pedestrian. 제2항 또는 제3항에 있어서,
상기 패턴생성부는 상기 센서모듈 각각에서 검지된 상기 좌, 우 이동체의 가속도 정보를 분석하여 시간을 기준으로 하여 가속도 방향에 대한 패턴으로 생성하는 것을 특징으로 하는 보행자 보법 분석 시스템.The method according to claim 2 or 3,
The pattern generation unit analyzes the acceleration information of the left and right moving objects detected by each of the sensor module to generate a pattern for the acceleration direction on the basis of time. 제7항에 있어서, 상기 판단제어부는,
상기 패턴생성부에서 생성된 좌, 우 이동체 각각의 가속도 방향에 대한 패턴들을 비교하고, 비교결과 허용오차 이상의 차이점 발생시 보행자 다리의 이상으로 판단하는 것을 특징으로 하는 보행자 보법 분석 시스템.The method of claim 7, wherein the decision control unit,
Comparing the patterns for the acceleration direction of each of the left, right moving objects generated by the pattern generator, and determines that the difference of the pedestrian bridge when the difference is more than the tolerance result. 제8항에 있어서, 상기 판단제어부는,
상기 좌, 우 이동체 각각의 가속도 방향에 대한 패턴들을 비교시, 가속도 방향 전환 주기를 각각 비교하는 것을 특징으로 하는 보행자 보법 분석 시스템.The method of claim 8, wherein the determination control unit,
When comparing the patterns for the acceleration direction of each of the left, right moving object, the pedestrian walking analysis system, characterized in that for comparing the acceleration direction change period respectively.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101583369B1 (en) * 2015-04-27 2016-01-21 (주)엠더블유스토리 System and method for recognizing gait, and storage medium for recoding computer program therefor
WO2017119642A1 (en) * 2016-01-05 2017-07-13 엘지전자 주식회사 Smart shoe and method for processing data therefor
KR20220139025A (en) 2021-04-07 2022-10-14 주식회사 라온즈 Wearable walking analysis-assistance device

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101583369B1 (en) * 2015-04-27 2016-01-21 (주)엠더블유스토리 System and method for recognizing gait, and storage medium for recoding computer program therefor
WO2016175501A1 (en) * 2015-04-27 2016-11-03 (주)엠더블유스토리 Step recognition system and method therefor, and storage medium in which program for processing same method is recorded
WO2017119642A1 (en) * 2016-01-05 2017-07-13 엘지전자 주식회사 Smart shoe and method for processing data therefor
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