Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology (재활복지공학회논문지)

Rehabilitation Engineering And Assistive Technology Society of Korea (한국재활복지공학회)
권호 표지

Classification of Sitting Position by IMU Built in Neckband for Preventing Imbalance Posture

불균형 자세 예방용 IMU 내장 넥밴드를 이용한 앉은 자세 분류

  • 마상용 (인하대학교 전자공학과) ;
  • 심현민 (인하대학교 정보전자공동연구소) ;
  • 이상민 (인하대학교 전자공학과)
  • Received : 2015.10.30
  • Accepted : 2015.11.24
  • Published : 2015.11.30
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Abstract

In this paper, we propose a classification algorithm for postures of sitting person by using IMU(inertial measurement unit). This algorithm uses PCA(principle component analysis) for decreasing the number of feature vectors to three and SVM(support vector machine) with RBF(radial basis function) kernel for classifying posture types. In order to collect the data, we designed neckband-shaped earphones with IMU, and applied it to three subjects who are healthy adults. Subjects were experimented three sitting postures, which are neutral posture, smartphoning, and writing. As the result, our PCA-SVM algorithm showed 95% confidence while the dimension of the feature vectors was reduced to 25%.

본 논문에서는 IMU(inertial measurement unit)의 데이터를 이용하여 사람의 앉은 자세를 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 IMU의 데이터를 주성분 분석법(principle component analysis: PCA)을 이용하여 특징 벡터를 3개로 축소시켰고, RBF(radial basis function) 커널을 적용한 서포트 벡터 머신(support vector machine: SVM)을 이용하여 자세를 분류하였다. 데이터의 측정을 위하여 건강한 성인 3명을 대상으로 실험을 실시하였고, 데이터의 수집을 위하여 넥밴드 형태의 이어폰에 IMU를 내장한 장치를 개발하여 착용하였다. 피험자는 각각 neutral position, smartphoning, writing의 세 가지 앉은 자세에 대하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안하는 PCA-SVM 알고리즘은 특징 벡터의 차원을 25%로 축소시키면서도 95%의 신뢰를 보였다.

Keywords

References

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