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3次元の骨格情報を回帰型ニューラルネットワークアルゴリズム(Recurrent Neural Networks)に入力する
ディープラーニング基盤のビックデータ分析を通じて6種の病的歩行に対して95％以上の分類正確度を実現。



GIST(光州科学技術院)のヘルスケアロボットセンターのM.S.KIM教授の研究チームは、人工知能(AI) 基板の歩行分析システムの開発に成功した。

研究チームの歩行分析システムは、赤外線ビームを送出した後、反射されて戻る時間を通じて対象の深さ情報を獲得できるRGB-Dセンサーを利用して既存の履物センサーや足底圧力センサー、又はモーションキャプチャーシステムの短所であった価格と正確度等を画期的に補完した実用的なシステムである。

特に、疾病原因の分類及び長期的な疾病の変化状況を、開発された人工知能を通して正確に予測出来、主に老弱者の方が多くの恐れがある倒れの可能性を事前に予測できる独創的なシステムである。

研究チームは獲得した3次元の骨格情報を回帰型ニューラルネットワークアルゴリズム(Recurrent Neural Networks)に入力するディープラーニング基盤のビックデータ分析を通じて6種の病的歩行に対して95％以上の分類正確度を実現した。

ここに、センサー単独システムだけではなく、知能型ロボットにも付着して、ロボットによる自律的なサービスも出来る最先端システムとして開発した。

研究チームの歩行分析システムヘア、対象者が決められた経路を自然に歩いている間、RGB-Dセンサーが身体の全ての部位の動きを精巧に測定する。
当該研究チームが既存開発して光州市高齢親和センターに設置・運営した、6台のRGB-Dセンサーを利用したシステムを今回の研究を通じて究極的に一つのセンサーに代替して実用化することに成功した。

今年3月から釜山市の大学校病院に設置して、今後3か月間200人以上の前庭器官異常の患者と整形外科患者のデータ収集を通して実証データを分析する予定で、完了後は関連企業に技術移転を進める予定である。

GISTのM.S.KIM教授右派、“管内及び他の地域の関連病院などにも追加設置して、光州市で推進する人工知能産業団地の構築事業の中のヘルスケアR&D分野に寄与したいと思う”との抱負を語った。

今回の研究成果は、今まで4年間進められた産業通商資源部の「軽度認知障害及び痴呆患者の情緒行動安静及び認知機能の増進のためのロボット技術の開発」事業の結果で、関連して2020年韓国内及びPCT特許が出願されて、2件の関連SCI論文が出版された。

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