Research and Clinical Achievements

Author:  Cheonkyu Park, Alireza Nasizadeh, Kiho Lee, Gyeongmo Kim and Giuk Lee

Journal: Biomimetics

Published date: 2026.02

Link: https://www.mdpi.com/2313-7673/11/2/96

이 연구는 웨어러블 IMU 센서 데이터와 LSTM 모델을 활용하여, 별도의 대사 측정 장비 없이 힙 엑소슈트(hip exosuit) 사용자의 적응 수준을 실시간으로 추정하는 프레임워크를 제안합니다,. 5명의 참가자를 대상으로 6일간 실험한 결과, 엑소슈트에 적응함에 따라 대사 비용이 약 9.0% 감소하였으며, 이와 유사한 추세로 보행 변동성(스텝 빈도 및 고관절 각도 변동) 또한 유의미하게 줄어드는 것이 확인되었습니다,. 연구팀은 이러한 보행 변동성 지표를 LSTM 모델에 학습시켜 사용자의 적응 상태를 예측하게 했으며, 교차 검증 결과 대사 에너지 기준 적응 곡선의 ±10% 오차 범위 내에서 약 59.2%의 예측 정확도를 달성했습니다,. 이는 간단한 웨어러블 센서만으로도 사용자의 생리학적 적응 상태를 추적할 수 있음을 입증한 것입니다. 결론적으로 이 기술은 사용자 적응도에 따라 로봇의 보조력을 실시간으로 조절하는 개인화된 제어 전략 수립에 기여할 수 있습니다.

Funding Information
*The Korea Medical Device Development Fund grant funded by the Korea government (the Ministry of Science and ICT, the Ministry of Trade, Industry and Energy, the Ministry of Health & Welfare, the Ministry of Food and Drug Safety) 
*The National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korea government (MSIT)
*The Chung-Ang University Graduate Research Scholarship in 2025.