낮은 샘플링 주파수에서 임계 함수를 사용한 개선된 걸음 검출 알고리즘
An Enhanced Step Detection Algorithm with Threshold Function under Low Sampling Rate
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초록
피크 임계값을 사용하는 걸음 검출 알고리즘에서 충분한 정확도로 걸음을 검출하기 위해서는 3축 가속도 센서가 20Hz 이상의 주파수로 샘플링을 수행하여야 한다. 그러나 I2C나 SPI를 통하여 데이터를 전송받는 상용의 통합 MPU와 연결되는 디지털 센서 장치들의 샘플링 주파수는아날로그 방식의 샘플링 회로들에 비하여 매우 낮은 경향이 있다. 센서의 샘플링 주파수가 낮게 되면 충분한 데이터를 확보할 수 없기 때문에측정 결과의 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 피크 임계값 방식의 피크 검출 알고리즘에서 데이터가 20Hz 이하의 낮은 주파수로 샘플링될 경우에 샘플링 주파수와 피크 임계값 사이에 함수관계가 있음을 발견하였으며, 실험을 통하여 임계 함수를 도출하였다. 고정 임계값 대신에샘플링 주파수에 따른 임계 함수를 적용하고, 테스트 프로토콜에 의하여 실험을 수행한 결과, 각 걸음 유형에 대하여 평균적으로 1.2% 미만의 걸음 검출 오차율을 얻을 수 있었다. 그러므로 걸음 검출 알고리즘이 걸음 모드에 따라서 적절히 결정된 임계 함수로부터 샘플링 주파수에 적합한임계값을 사용하여 걸음을 검출한다면, 걸음 검출 및 걸음수 측정의 정확도는 매우 높아질 수 있다. 이러한 결과는 걸음수 측정 장치에만 적용되는 것이 아니라, 샘플링 주파수가 낮게 설계될 수밖에 없는 소형, 저가의 유비쿼터스 기기에도 적용해 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있다
Abstract
At the case of peak threshold algorithm, 3-axes data should sample step data over 20 Hz to get sufficient accuracy. But most of thedigital sensors like 3-axes accelerometer have very low sampling rate caused by low data communication speed on limited SPI or I2Cbandwidth of the low-cost MPU for ubiquitous devices. If the data transfer rate of the 3-axes accelerometer is getting slow, the samplingrate also slows down and it finally degrades the data accuracy. In this study, we proved there is a distinct functional relation between thesampling rate and threshold on the peak threshold step detection algorithm under the 20Hz frequency, and made a threshold functionthrough the experiments. As a result of experiments, when we apply threshold value from the threshold function instead of fixed thresholdvalue, the step detection error rate can be lessen about 1.2% or under. Therefore, we can suggest a peak threshold based new stepdetection algorithm with threshold function and it can enhance the accuracy of step detection and step count. This algorithm not only canbe applied on a digital step counter design, but also can be adopted any other low-cost ubiquitous sensor devices subjected on lowsampling rate.
참고문헌 (14)
- Tan Joshep, "E-Health Information System" (2005), Jossey-Bass
- C. V. Bouten, "A triaxial accelerometer and portable data processing unit for the assessment of daily physical activity", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 44(3), pp.136~147 (1997)
- R. boulic, "A Global Human Waling Model With Realtime Kinematic Rersonification", The Visual Computer, 6, pp.344~358 (1991)
- I. H. Lee, "The Detection of Gait Cycle and Realtime Monitoring System Using the Accelerometer", The Korean Institute of Electrical Engineers, CICS 2008, pp.476~477 (2008)
- 황동환, "지면 변화 및 보행 형태에 강인한 개인 항법 시스템용 걸음수 검출기 설계", 전기학회논문지 D권, 55(9(D)), pp.420~422 (2006), 대한전기학회
- 김남진, "보행 패턴 검출을 위한 동작센서 데이터 정규화 알고리즘", 한국콘텐츠학회 논문지, 5(4), pp.94~102 (2005), 한국콘텐츠학회
- 김윤경, "3축 가속도 센서를 이용한 실시간 걸음 수 검출 알고리즘", 인터넷정보학회논문지, 12(3), pp.17~26 (2011), 한국인터넷정보학회
- Real-time motion classfication for wearable computing applications, "R. W DeVaul", MIT media LAB, ~ (2001)
- S.H. Shin, "Adaptive Step Length Estimation Algorithm Using Low-Cost MEMS Inertial Sensors", IEEE Sensors Applications Symposium, pp.1~5 (2007)
- 류욱재, "가변 진폭 임계값을 이용한 걸음수 검출 정확도 향상 기법", 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템, 2(6), pp.257~264 (2013), 한국정보처리학회[DOI]
- "BMA250 Datasheet", BOSCH, ~
- "CSR BlueCore4-Ext Specification", CSR, ~ (2009)
- D. M. Karantonis, "Implementation of a real-time human movement classifier using a triaxial accelerometer for ambulatory monitoring", IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 10(1), pp.156~165 (2006)
- K. H. Ahn, "Implementation on SVM based Step Detection Analyzer", Proceedings of the 2013 KMMS Conference (2013), Korea Multimedia Society