고령화 사회의 도래와 함께 신체 활동 부족은 주요한 우려 사항으로 부상하였으며, 이로 인해 다양한 연령 관련 질환이 발생한다. 이러한 문제를 예방하기 위해 보행을 개선하기 위한 웨어러블 로봇에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그중 널리 사용되는 접근인 엑소스켈레톤 로봇은 효과적인 제어를 위해 사용자의 보행 주기(gait cycle)에 대한 정확한 이해가 필요하다. 다양한 연구에서 보행 로봇 플랫폼의 유형 및 센서 사용 여부에 따라 보행 주기 검출 및 예측 방법을 탐색해 왔다. 그러나 보행 주기 예측 알고리즘에서 여전히 핵심 과제로 남아 있는 것은 비선형적인 예측 궤적(nonlinear predictive trajectories) 문제이다. 본 연구에서는 근육 보조 시스템과 통합된 향상된 보행 위상 추정(enhanced gait phase estimation, GPE) 알고리즘을 구현하기 위해 로봇 고관절 엑소스켈레톤(RHE)을 활용하였다. 참가자들은 초기 보행 수행에 따라 두 그룹(그룹 A 및 그룹 B)으로 나누고, 보행 재활 훈련의 효과를 평가하였다. 그 결과, 10미터 보행 검사(10MWT)에서 그룹 A는 약 5% 감소, 그룹 B는 약 27% 감소로 보행 시간이 줄었다. 6분 보행 검사(6MinWT)에서는 그룹 A는 약 1% 증가, 그룹 B는 약 14% 증가로 보행 거리가 늘었다. 초기 보행 수행이 더 낮았던 그룹 B는 초기 보행 수행이 더 높았던 그룹 A에 비해 더 큰 보행 수행 향상률을 보였다. 두 그룹의 보행 수행 결과를 통해 근육 보조 기반 GPE 알고리즘의 적용 가능성이 확인되었다.

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