표제지
목차
국문초록 8
Abstract 11
I. 서론 14
II. 재료 및 방법 17
1. 연구 대상 17
가. 편마비 보행 집단 포함 기준 17
나. 편마비 보행 집단 제외 기준 18
다. 모방 편마비 보행 집단 포함 기준 18
라. 모방 편마비 보행 집단 제외 기준 18
2. 보행 분석(Gait analysis) 18
가. Treadmill (Zebris Co. Ltd FDM-T)을 이용한 보행 분석 18
나. 보행 분석 과정 25
3. 분석 방법 26
가. 통계 분석 26
나. 기계학습을 위한 데이터 전처리와 변수 간 관계 확인 27
다. 기계학습을 통한 보행 데이터 분류 29
III. 결과 30
1. 편마비 보행 집단과 모방 편마비 보행 집단의 일반적인 특징 30
2. 보행 분석 결과 31
가. 두 집단의 변수 차이 31
3. 기계학습을 통한 보행 데이터 분류 결과 32
가. 보행 분류 모델 개발 32
나. 변수 중요도 평가 33
IV. 고찰 36
V. 결론 46
VI. 참고문헌 47
부록 53
Appendix 1. Cross-validation of the classification models. 53
Appendix 2. Python code of classification using support vector machine 53
Appendix 3. Python code of classification using random forest 55
Table 1. Parameters obtained by Treadmill 23
Table 2. Demographic characteristics of subjects. 30
Table 3. Comparison of parameters 31
Figure 1. Gait analysis system using treadmill. 19
Figure 2. Geometrical parameters of gait. 20
Figure 3. Normal gait cycle. The gait cycle is divided into stance and swing phases by toe off. Opposite (left side) initial contact occurs when... 20
Figure 4. (a) Length of gait line, (b) Single limb support line, (c) Lateral symmetry. The single limb support line and lateral symmetry are... 21
Figure 5. Vertical ground reaction force during normal walking. It appears as a bimodal pattern. The solid line and shaded area represent... 22
Figure 6. Scatter plot of gait parameters. The HG group and the SHG group are represented in blue and orange, respectively. 28
Figure 7. The test results of (a) SVM and (b) Random Forest classification models. The accuracy scores of SVM and Random Forest... 33
Figure 8. The permutation importance scores of (a) SVM and (b) Random Forest classification models. 35