In this paper, we construct a system that recognizes user's walking behavior using smart insole with FSR (Force Sensitive Resistor). We analyze the data measured by smart insole using CNN (Convolution Neural Network to classify user's behavior as walking, going down stairs, going up stairs, standing and lying down. Especially when the user's walking behavior is walking, we divide user's walking by normal walking and abnormal walking (out toe, in toe, bent waist). At the same time, we count the steps using average value of pressure applied the smart insole. So we can calculate ratio of abnormal steps.
본 연구에서는 압력 감지 센서가 부착된 스마트 인솔을 이용하여 사용자의 보행을 인식하는 시스템을 구현하였다. 스마트 인솔을 통해 측정한 데이터를 컨벌루션 뉴럴 네트워크를 통해 분석하여 사용자의 행동을 걷기, 계단내려가기, 계단 올라가기, 서있기, 누워있기로 구분하였다. 특히 사용자의 행동이 걷기일 경우, 사용자의 보행을 정상적인 보행과 비정상적인 보행(팔자걸음, 안짱걸음, 허리를 굽히고 걷기)로 분류하였다. 동시에 스마트 인솔에 가해지는 압력의 평균값을 이용하여 사용자의 발걸음 수를 측정하여 비정상적인 걸음의 비율을 구할 수 있도록 하였다.
