KIM KI WOONG,김기웅,BYUN SEON JEONG,변선정,LEE HYANG JUN,이향준,HAN JI WON,한지원
申请号：
KR1020180029446
公开号：
KR1020190108016A
申请日:
2018.03.13
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
The present invention relates to a frailty prediction method using an axial accelerometer, capable of precisely predicting frailty, and a frailty prediction system and a wearable frailty prediction device using a triaxial motion meter. According to one embodiment of the present invention, the frailty prediction method comprises the following steps: collecting acceleration data and angular speed data about a gait pattern of a walker from the triaxial motion meter； analyzing the data about the gait pattern of the walker to extract gait feature element data, wherein the gait feature element data is a coefficient of variance step time (CV step time), acceleration, and gait speed； classifying an extracted gait feature element based on each preset reference value； and applying the classified gait feature element as an input feature element to perform machine learning to provide frailty information of the walker.COPYRIGHT KIPO 2020본 발명은 축 가속도계를 이용한 노쇠 예측 방법, 3축 동작측정기를 이용한 노쇠 예측 시스템 및 웨어러블 노쇠 예측 장치에 관한 것으로, 본 발명의 실시 예를 따르는 3축 동작측정기를 이용한 노쇠 예측 방법은, 3축 동작측정기로부터 보행자의 걸음걸이 패턴에 대한 가속 데이터 및 각속도 데이터를 수집하는 단계； 상기 보행자의 걸음걸이 패턴에 대한 데이터를 분석하여 걸음걸이 특징요소 데이터를 추출하는 단계； 상기 추출된 걸음걸이 특징요소를 기설정된 각각의 기준값에 따라 분류하는 단계； 및 상기 분류된 걸음걸이 특징요소 데이터를 입력 특징요소로 적용하여 기계학습(machine learning)을 수행하여 보행자의 노쇠 정보를 제공하는 단계；를 포함하고, 상기 걸음걸이 특징요소 데이터는 걸음시간 변동계수(Coefficient of variance step time, CV step time), 가속(acceleration) 및 걸음 속도(speed)이다.
