본 논문은 일상생활 공간에서의 인간 관절 운동을 정량적으로 추정하는 새로운 방법을 제시합니다. 파킨슨병과 같은 신경근골격 질환의 조기 진단 및 재활 추적, 그리고 노인의 낙상 위험 감소를 위해 일상생활 공간에서의 보행 건강 모니터링이 중요합니다. 기존의 카메라, 웨어러블 기기, 압력 매트 등의 방법은 시야 확보, 기기 착용, 고밀도 배치 등의 제약이 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 보행으로 인한 바닥 진동을 활용하여 하지 관절 운동 (발목, 무릎, 고관절 굴곡 각도)을 추정하는 비침습적이고 비접촉적인 방법을 제안합니다. 제한된 정보로 인한 높은 불확실성을 해결하기 위해, 보행 생체역학 및 구조 역학의 지식을 통합하는 물리 정보 기반 그래프를 구축하였습니다. 다양한 노드는 관절 운동과 바닥 진동으로부터의 이종 정보를 나타내고, 연결된 에지는 관절과 힘 사이의 생리적 관계, 그리고 힘과 바닥 반응 사이의 관계를 나타냅니다. 이를 통해 물리적 제약을 부여하여 불확실성을 줄이고 신체와 바닥 사이의 정보 공유를 가능하게 하여 더 정확한 예측을 수행합니다. 실제 보행 실험을 통해 20명의 참가자를 대상으로 평가한 결과, 12개 관절 굴곡 각도 추정에서 평균 절대 오차 3.7도를 달성하여 (기준선 대비 38% 오차 감소), 기존 의료 현장에서 사용되는 카메라 및 웨어러블 기기의 성능과 비슷한 결과를 얻었습니다.
