The present invention relates to a method of recognizing a gait step based on an EMG signal in an up / down stair walking, comprising the steps of: (a) receiving a training signal of an EMG signal of a plurality of channels measured during an uphill or downhill walk； A step of generating a classifier for classifying a walking step of each channel； (b) receiving a signal for testing an electromyogram signal of a plurality of channels, testing the classifier to obtain an accuracy, and selecting a classifier according to the accuracy； And (c) recognizing the walking step of the gait with the selected classifier, wherein the classifier extracts at least two feature values from the EMG signal, Provide a configuration to classify the steps. By the above-described method, by classifying the gait steps by combining the features suitable for the muscles used for the stair walking and classifying the gait steps, it is possible to improve the recognition rate of the gait step, can do.본 발명은 상하향 계단보행에서의 근전도 신호 기반 보행단계 인식 방법에 관한 것으로서, (a) 오르막 보행 또는 내리막 보행 시에 측정된 다수 채널의 근전도 신호의 훈련용 신호를 입력받아, 상기 근전도 신호로부터 상기 보행의 보행단계를 분류하는 분류기를 상기 채널별로 생성하는 단계； (b) 다수 채널의 근전도 신호의 테스트용 신호를 입력받아, 상기 분류기를 테스트하여 정확도를 구하여, 상기 정확도에 따라 분류기를 선정하는 단계； 및, (c) 상기 선정된 분류기로 상기 보행의 보행단계를 인식하는 단계를 포함하고, 상기 분류기는 상기 근전도 신호로부터 적어도 2개의 특징값을 추출하고, 상기 추출된 적어도 2개의 특징값에 의하여 보행단계를 분류하는 구성을 마련한다.상기와 같은 방법에 의하여, 계단보행에 사용되는 근육에 적합한 특징을 적어도 2개로 조합하여 분류기를 생성하여 보행단계를 분류하여 인식함으로써, 단일 특징에 의한 분류기만으로 사용하였을 때 비해 보행단계의 인식률을 제고할 수 있다.
