[논문 리뷰] Using Positional Heel-marker Data to More Accurately Calculate Stride Length for Treadmill Walking: A Step Length Approach

Kevin Supakkul|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 24.

Lower Extremity Biomechanics and Pathologies인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 발자국의 발목 마커 데이터를 이용해 트레드밀에서 걷는 동안의 스트라이드 길이를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 발자국의 발작(heel strike) 이벤트로부터 유도된 연속된 스텝 길이를 합산하여 스트라이드 길이를 계산하며, 오차율이 2.2%에 불과하고 표준편차가 낮아 기존의 총 이동거리를 사용하는 방법보다 훨씬 더 정확하다. 기존 방법은 双지지 단계 동안 트레드밀이 뒤로 움직이는 것 때문에 스트라이드 길이를 12% 이상 과대평가한다.

ABSTRACT

Treadmill walking is a convenient tool for studying the human gait; however, a common gait parameter, stride length, can be difficult to calculate directly because relevant reference points continually move backwards. Although there is no direct calculation of stride length itself, we can use positional heel-marker data to directly determine a similar parameter, step length, and we can sum two step lengths to result in one stride length. This proposed method of calculation is simple but seems to be unexplored in other literature, so this paper displays the details of the calculation. Our experimental results differed from the expected values by 2.2% and had a very low standard deviation, suggesting that this method is viable for practical use. The ability to calculate stride length for treadmill walking using heel-marker data may allow for quick and accurate gait calculations that further contribute to the versatility of heel data as a tool for gait analysis.

연구 동기 및 목표

• 운동하는 기준점으로 인해 트레드밀 걷기 중 스트라이드 길이를 정확히 계산하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 기존의 디지털 또는 비디오 기반 방법은 노동 집약적이거나 속도 변동성과 데이터 오해석의 영향을 받아 오류가 발생하기 쉬운 점을 개선하기 위해.
• 두 번의 연속된 스텝 길이를 발자국 마커 데이터에서 유도하여 합산하는 방식이 총 이동거리 계산 방식보다 더 정확하고 실용적인 대안이 될 수 있음을 입증하기 위해.
• 실험 데이터를 사용하여 이 방법의 정확성과 일관성을 검증하여, 기대하는 트레드밀 속도와의 편차가 매우 낮음을 보여주기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 Vicon 발자국 마커의 X, Y, Z 좌표를 이용해 연속된 발작 사이의 수평 이동 거리로 스텝 길이를 계산한다.
• 스트라이드 길이는 두 번의 연속된 스텝 길이의 합으로 계산되며, 기하학적으로 스트라이드 길이가 두 스텝 길이의 합과 동일시됨을 활용한다.
• 발작 이벤트는 수직(Z) 또는 수평(X) 위치 데이터의 局부 최소값에서 감지되며, 이는 스텝 길이 계산을 위한 정밀한 타이밍을 보장한다.
• 이 방법은 스트라이드 주기 전체 동안 발자국의 총 이동거리를 사용하지 않으며, 이는 이중 지지 단계 동안 발생하는 추가적인 뒤로 움직임을 포함하기 때문이다.
• 제안된 방법과 총 이동거리 계산 방법 간의 비교를 수행한다. 이는 스트라이드 주기 전체에 걸쳐 절대 이동 거리를 합산하는 방식이다.
• 실험적 검증은 1 m/s 속도로 트레드밀에서 걷기 운동을 수행하며, 계산된 스트라이드 길이와 걷기 속도를 기대값과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 총 이동거리를 사용하지 않고 발자국 마커의 위치 데이터만을 이용해 트레드밀 걷기 중 스트라이드 길이를 정확히 계산할 수 있는가?
• RQ2 제안된 스텝 길이 합산 방법은 총 이동거리 계산 방법에 비해 스트라이드 길이 추정에서 얼마나 더 정확한가?
• RQ3 이중 지지 단계 동안 발생하는 뒤로 움직임이 기존의 발자국 궤적을 기반으로 한 스트라이드 길이 계산에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 방법은 다수의 피험자와 보행 시험에서 일관되고 낮은 오차를 유도하는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 스트라이드 길이 계산에서 평균 오차율이 단 2.2%에 불과했으며, 매우 낮은 표준편차를 보여 정확성과 일관성이 매우 높음을 입증했다.
• 총 이동거리 계산 방법은 걷기 속도 계산에서 평균 오차율이 12% 이상을 기록하여 트레드밀의 공지된 허용 오차를 크게 초과하며 실용성이 떨어졌다.
• 이 방법의 정확성은 이중 지지 단계 동안 발생하는 트레드밀의 뒤로 움직임을 포함하지 않기 때문에 발생한다. 이는 거리 기반 계산을 과대평가하게 만든다.
• 이 연구는 발자국 마커 데이터에서 직접적으로 스트라이드 길이를 신뢰할 수 있게 계산할 수 있음을 입증하며, 스텝 길이의 합산을 통해 정확한 스트라이드 길이 추정이 가능하다는 것을 보여준다.
• 이 방법은 수동 비디오 분석에 비해 더 실용적이며, 디지털 운동역학 데이터에서 자동으로 고속으로 보행 파라미터를 추출할 수 있게 한다.