하지 보조(외골격) 착용기는 관절의 움직임을 지지함으로써 사용자를 보조한다. 사용자의 움직임 방식에 따라 관절 운동 패턴이 달라지므로, 외골격을 제어하고 사용자의 안전을 확보하기 위해 움직임의 유형(보행/이동 모드)을 정확히 인식하는 것은 매우 중요하다. 인간이 운동을 제어하기 위해 여러 유형의 감각 정보를 사용하는 방식에 착안하여, 우리는 보행/이동 모드 인식(LMR)을 위한 다중모달 시스템을 개발하였으며, 이를 위해 기계적 센서 데이터와 시각 센서 데이터를 모두 사용하여 이동 모드를 식별한다. 본 접근법은 두 가지 융합 방법을 활용한다. 즉, 특징 형태로 데이터를 결합하는 중간 융합(intermediate fusion)과, 각 센서의 인식 결과를 평균하여 센서 데이터를 통합하는 후기 융합(late fusion)이다. 이 두 가지 서로 다른 양식을 융합함으로써, 시험 데이터에서 예측 정확도가 평균 11.7% 향상되었다. 보행/이동 모드 인식에 단일 유형의 센서 데이터에 의존하는 단일모달 LMR 시스템과의 비교를 통해, 다중모달 LMR 시스템의 향상된 성능은 시각 정보가 사용자 전반에 걸친 다양한 보행 패턴을 일반화하는 능력과, 기계적 센서 데이터가 동일한 클래스 내에서 일관성을 보이는 데 기인함을 확인하였다.

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