Ground-Truth Data Modeling for Gait Analysis based on Kinect V2 Sensor Data

보행 분석은 사람 식별, 소아마비, 척수손상, 뇌졸중 환자 등의 운동 평가 및 재활, 퇴행성 뇌질환 진단 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 보행 분석에 있어서 모션 캡쳐의 Ground-Truth 데이터는 광학식 방식을 이용한 Vicon 또는 Optotrak 시스템 등으로부터 산출된 데이터이나, 이들 시스템은 마커를 부착해야하는 점과, 설치 공간상의 제약 및 상당한 고가의 시스템이라는 단점을 갖고 있다. 최근 보행 분석에 있어서 이러한 단점을 보완하고자 Microsoft 사의 Kinect 센서 여러개로 구성된 시스템으로부터 3D 공간에서 body point 위치 데이터를 추출하는 연구가 진행 중이다. 그러나 기존 연구는 제안 시스템의 유효성 평가에 있어서 Ground-Truth 데이터와 제안 시스템 산출 데이터 간의 선형상관관계, 재현가능성, 일치성 등을 증명할 뿐, Kinect 데이터를 기반으로 Ground-Truth 데이터를 모델링하고 그 값을 예측하는 연구는 아직 미비한 상황이다. 본 연구에서는 다변수 다중회귀분석을 이용하여 다중 Kinect 시스템으로부터 산출된 데이터를 기반으로 Ground-Truth 데이터를 모델링하고 예측하는 방법을 고찰하였고, 모델값과 실제 Ground-Truth 데이터값 간의 결정계수와 급내상관계수를 계산함으로써 상관관계에 대하여 분석하였다.