With the aim of analyzing and monitoring walking for a long time in everyday life, this study proposed and verified a new biomechanical model that estimates the trajectory of the Center of Mass (CoM) from wrist position data that is easy to wear. Existing wearable sensor-based studies have had limitations in relying on a data-based 'black box' model that is uncomfortable to wear or a waist attachment method that is difficult to interpret physically. To overcome these limitations, this study focused on developing an interpretable model based on physical principles. The proposed methodology is a multi-stage sequential estimation method. First, the upper limb swing when walking was expressed as an equivalent pendulum dynamics model, and the dynamic parameters of the model were optimized through frequency analysis of the measured data. Second, by combining the actual measured wrist position with the simulated joint angle information from this dynamic model, the position of the elbow and shoulder was sequentially estimated using the principle of inverse kinematics. Finally, the three-dimensional trajectory of the center of mass was estimated by modeling the periodic relative motion between the estimated shoulder position and the center of mass. The proposed model was verified for performance using motion capture data in which 12 subjects walked at 5 different speeds. As a result of the experiment, the proposed model showed the possibility of stably estimating the periodic movement of the center of mass, especially the trajectory in the vertical direction, across various subjects and walking speeds. The significance of this study is that it presented a model that quantifies the relationship between the 'wrist-mass center', which was approached as a data-based estimation method in wearable gait analysis. This can be used to develop a reliable clinical gait analysis system in combination with actual inertial measurement device (IMU) sensors in the future.

본 연구는 일상생활에서의 장시간 보행 분석 및 모니터링을 목표로, 착용이 편리한 손목 위치 데이터로부터 전신 질량중심(Center of Mass, CoM)의 궤적을 추정하는 새로운 생체역학 모델을 제안하고 검증하였다. 기존 웨어러블 센서 기반의 연구들은 착용이 불편한 허리 부착 방식이나, 물리적 해석이 어려운 데이터 기반의 '블랙박스' 모델에 의존하는 한계가 있었다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해, 물리적 원리에 기반한 해석 가능한 모델을 개발하는 데 중점을 두었다. 제안하는 방법론은 순차적 역기구학 위치 추정 방식이다. 첫째, 보행 시 상지 스윙을 등가 진자 동역학 모델로 표현하고, 측정된 데이터의 주파수 분석을 통해 모델의 동역학적 파라미터를 최적화하였다. 둘째, 이 동역학 모델로부터 시뮬레이션한 관절각 정보와 실제 측정된 손목 위치를 결합하여, 역기구학 원리로 팔꿈치와 어깨의 위치를 순차적으로 추정하였다. 최종적으로, 추정된 어깨 위치와 질량중심 간의 주기적 상대 운동을 모델링하여 질량중심의 3차원 궤적을 추정하였다. 제안한 모델은 12명의 피험자가 5가지 다른 속도로 보행한 모션 캡처 데이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안한 모델은 다양한 피험자와 보행 속도에 걸쳐 질량중심의 주기적 움직임, 특히 수직 방향의 궤적을 안정적으로 추정할 수 있는 가능성을 보였다. 본 연구의 의의는, 웨어러블 보행 분석 시 데이터 기반 추정 방법으로 접근되었던 손목-질량중심 사이의 관계를 정량화하는 모델을 제시하였다는 데 있다. 이는 향후 실제 관성측정장치(IMU) 센서와 결합하여 신뢰성 높은 임상적 보행 분석 시스템을 개발하는 데 활용될 수 있다.