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웨어러블 고관절 외골격을 위한 실시간 엣지 AI 기반 보행 인지 제어 시스템
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- Issue Date
- 2026-07
- Citation
- 정보과학회논문지, v.53, no.7, pp.666-679
- ISSN
- 2383-630X
- Publisher
- 한국정보과학회
- Language
- English
- Type
- Journal Article
- Abstract
- 본 논문에서는 웨어러블 고관절 외골격 시스템에서 실시간 보행 인지 기반 보조 제어를 수행하기 위한 임베디드 엣지 AI 프레임워크를 제안한다. 제안된 시스템은 멀티모달 센서 수집, 보행 모드 분류, 도메인별 보행 위상 추정, 그리고 보조 토크 생성을 하나의 통합된 종단 간 통합 파이프라인으로 구성하였으며, 전체 연산은 임베디드 GPU 플랫폼 상에서 수행된다. 제한된 연산 자원 환경에서 안정적인 실시간 동작을 구현하기 위해, 경량 보행 분류 모델과 TensorRT를 통해 최적화된 시간 합성곱 신경망(Temporal Convolutional Network, TCN) 기반 보행 위상 예측 회귀 모델을 적용하였다. 전체 시스템은 NVIDIA Jetson Orin Nano에 탑재되어 실시간 제어에 적합한 저지연 추론 성능을 달성하였다. 피험자별 교차 검증(leave-one-subject-out, LOSO) 실험 결과, 제안된 시스템은 높은 보행 모드 분류 정확도(96.45 ± 0.33%)를 보였으며, 다양한 보행 조건에서 정확한 보행 위상 예측 성능을 달성하였다. 또한, 임베디드 환경에서 평균 약 2.03ms의 추론 지연시간을 기록하여 100Hz 제어 주파수에서 실시간 운용이 가능함을 확인하였다. 더 나아가, 보행 위상 기반 보조 토크 프로파일은 다양한 이동 조건에서 보행 주기와 일관되게 동기화된 특성을 보였다. 이러한 결과는 딥러닝 기반 보행 분석과 실시간 보조 제어 간의 간극을 해소하면서, 임베디드 웨어러블 로봇 시스템에서 완전한 AI 기반 보행-제어 통합 파이프라인의 적용 가능성을 보였다.
- Keyword
- 웨어러블 로봇, 고관절 외골격, 보행 위상 추정, 시간 합성곱 신경망, 보조 토크 생성
- KSP Keywords
- Convolutional networks, leave-one-subject