[논문 리뷰] Experiments of posture estimation on vehicles using wearable acceleration sensors

Yoji Yamato|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 06.

Ergonomics and Musculoskeletal Disorders참고 문헌 14인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 차량 내 운전자의 자세를 추정하기 위한 방법을 제안하며, 티셔츠형 웨어러블 센서(hitoe)에서 수집한 가속도 데이터를 활용하여 물건을 들어 올리는 등의 위험한 자세를 탐지하는 데 중점을 두고 있다. 차량 운동에 의한 간섭을 피하기 위해 스마트폰 기반의 가속도 차감을 사용하지 않고, Y축 가속도 변화에 기반한 임계값 분석을 적용함으로써 정확도가 떨어지는 센서 간 정확도 차이 문제를 해결하였다. 현장 테스트 결과, 기름진 경사로에서도 높은 기울기 조건에서도 정확도가 높고 거짓 경고가 적어 실용성이 입증되었다.

ABSTRACT

In this paper, we study methods to estimate drivers' posture in vehicles using acceleration data of wearable sensor and conduct a field test. Recently, sensor technologies have been progressed. Solutions of safety management to analyze vital data acquired from wearable sensor and judge work status are proposed. To prevent huge accidents, demands for safety management of bus and taxi are high. However, acceleration of vehicles is added to wearable sensor in vehicles, and there is no guarantee to estimate drivers' posture accurately. Therefore, in this paper, we study methods to estimate driving posture using acceleration data acquired from T-shirt type wearable sensor hitoe, conduct field tests and implement a sample application. Y. Yamato, "Experiments of Posture Estimation on Vehicles Using Wearable Acceleration Sensors," The 3rd IEEE International Conference on Big Data Security on Cloud (BigDataSecurity 2017), pp.14-17, DOI: 10.1109/BigDataSecurity.2017.8, May 2017. "(c) 2017 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works."

연구 동기 및 목표

• 차량 운동에 의한 간섭으로 인해 운전자의 자세를 정확하게 추정하는 데 도전하는 것.
• 웨어러블 가속도 센서(hitoe)를 활용하여 이동 중인 차량 내에서 실시간 자세 모니터링의 실현 가능성을 평가하는 것.
• 스마트폰 기반 가속도 차감과 비교하여 임계값 기반 자세 탐지 방법을 검증하는 것.
• 자세 변화를 시각화하고 클라우드 기반 안전 관리를 지원하는 샘플 애플리케이션을 개발하고 테스트하는 것.
• 향후 버스 회사와의 현장 시범 테스트를 위한 기반을 마련하기 위해 자세와 피로도를 병행하여 모니터링할 수 있는 시스템을 구축하는 것.

제안 방법

• 실제 차량 내 운전자의 3차원 가속도 데이터를 수집하기 위해 티셔츠형 웨어러블 센서(hitoe)를 사용한다.
• Y축 가속도 변화를 분석하여 자세 변화를 탐지하는 임계값 기반 방법을 적용하며, -0.34G의 임계값은 약 20도의 신체 기울기와 대응된다.
• 감도를 향상시키기 위해 가속도 데이터의 노이즈를 저역통과 필터를 사용하여 감소시킨다.
• 센서 정확도의 차이로 인해 오류가 발생하는 스마트폰 기반 가속도 차감에 의존하지 않도록 한다.
• 필터링된 데이터를 처리하여 자세 변화를 시각화하고, 클라우드로 데이터를 전송하는 샘플 애플리케이션을 개발한다.
• 클라우드 기반 분석은 심박수 간격(RRI)과 심장 활동 억제 지수(CVI)를 활용하여 피로도와 안정 수준을 추정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 차량 운동에 의한 간섭이 존재하는 상황에서도 웨어러블 가속도 센서가 운전자의 자세를 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ2 스마트폰의 가속도 데이터를 웨어러블 센서 데이터에서 빼는 방식이 신뢰할 만한 자세 추정을 가능하게 하는가?
• RQ3 Y축 가속도 변화의 임계값 기반 탐지 방식이 물건을 들어 올리는 등의 위험한 자세를 효과적으로 식별할 수 있는가?
• RQ4 기름진 경사로와 같은 도전적인 조건에서 이 방법의 성능은 어떠한가?
• RQ5 실시간 애플리케이션이 자세 변화를 성공적으로 시각화하고 클라우드 기반 안전 관리에 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 노이즈 필터링 후에도 센서 간 정확도의 본질적 차이로 인해 스마트폰 가속도를 웨어러블 센서 데이터에서 빼는 방법은 신뢰할 수 없음을 확인하였다.
• Y축 가속도 변화에 기반한 임계값 탐지 방식(임계값 -0.34G)이 물건을 들어 올릴 때 발생하는 앞으로 기울어지는 자세 변화를 성공적으로 탐지하였다.
• 20% 경사의 가파른 오르막 길에서의 현장 테스트 중 거짓 긍정이 전혀 발생하지 않아 고기울기 조건에서도 뛰어난 안정성을 입증하였다.
• 일반 도시 버스에서의 현장 테스트 중 실시간으로 자세 변화가 성공적으로 시각화되었다.
• 실시간 자세 모니터링과 클라우드 기반 피로도 및 건강 상태 분석 시스템 통합의 실현 가능성을 입증하였다.
• 향후 버스 회사와의 현장 시범 테스트를 통해 hitoe ECG와 가속도 데이터를 병행하여 자세와 피로도를 동시에 모니터링할 수 있도록 검증할 계획이다.