본 논문에서는 도플러 레이다 기반 보행 환자의 실시간 재활 정도 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저, 보행하는 사람의 복소 수신 신호 1차원 위상 성분에 이동 평균 필터 및 미분 연산을 적용하여 몸 전체 거동에 따른 1차원 시계열 거동속도 정보를 추정한다. 다음으로 복소 수신 신호 2차원 스펙트로그램에 기존 도플러 주파수 궤적 추출 기법 및 칼만 필터를 적용하여 1차원 시계열 속도 정보를 추정한 후, 1차원 시계열 거동속도 정보를 빼줌으로써 양다리 미세 움직임에 따른 1차원 시계열 미세속도 정보를 추정한다. 추정된 정보의 극대값은 각 다리 보행 움직임에 따라 반복적으로 나타나기에, 극값에 대한 보폭 시간 및 최대속도 정보를 각 다리 별로 분리하여 추출한다. 최종적으로 추출된 각 다리 별 정보들을 활용하여 실시간 재활 정도를 나타내는 새로운 물리량을 정의한다. 도플러 레이다를 활용한 실험 결과, 제안된 기법을 통해 정상적인 보행과 비정상적인 보행 간의 실시간 인식이 가능함을 확인할 수 있었다. This paper proposes a recognition algorithm for the degree of rehabilitation of walking individuals using a Doppler radar sensor. First, the time-series macro velocities of the whole body were estimated by applying a moving average filter and differentiating the phase of the complex signal for the walking individual. Next, the time-series micro velocities of both legs were obtained by subtracting the time-series macro velocities of the entire body from the time-series velocities extracted by applying the conventional method and Kalman filter to the spectrogram. The step time and maximum velocities corresponding to each leg can be decomposed by estimating the local maximum values in the time-series microvelocities of both legs, resulting in new values to show the real-time degree of rehabilitation for walking individuals. In the experiments, we observed that the proposed method was capable of successfully recognizing both normal and abnormal walking movements.
