• 한국조경학회지
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• 제39권2호
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• pp.65-72
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• 2011

일상적인 걷기활동과 신체활동은 노인들이 건강한 삶을 유지하는데 필수적인 활동으로, 걷기활동을 지원하고 참여를 촉진할 수 있는 물리적 환경의 제공의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 연구는 도시 노인의 걷기활동의 참여 실태를 파악하고, 노인들의 걷기운동 수행과 관련성이 있는 개인적, 물리적 환경요인을 파악하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 수도권 지역의 60세 이상 노인을 대상으로 한 심층면접을 통하여, 일주일 동안의 이동목적이나 운동목적의 걷기활동 참여빈도와 시간을 측정하였으며, 행동변화 단계모델을 바탕으로 보다 정확한 걷기운동 수행 현황을 고찰하였다. 또한 공원 접근성, 보행로 시설, 교통시설 등 물리적 환경에 대한 인식과 만족도 및 평소 걷기활동에 장애가 되는 물리적인 요인들을 조사하였다. 분석결과, 과반수가 넘는 노인들이 규칙적인 걷기운동을 실천하고 있었으며, 행동변화 단계에 있어서는 6개월 이상 걷기운동을 지속하는 유지단계의 노인들 비율도 높았다. 걷기 운동장소로 선호되고 있는 곳은 도보권 내의 공원이나 산책로, 아파트 단지 등이 많았으며, 유료시설의 체육시설이나 실내 운동기구 이용은 상대적으로 낮았다. 또한 걷기운동 빈도에 유의적인 영향을 미치는 물리적 환경 요인으로는 공원접근성, 교통안전, 신호등, 가로등이 있었으며, 소득이 상대적으로 적은 노인들은 걷기운동에 대한 선호도가 보다 높은 것으로 파악되었다. 노인들은 교통안전에 대한 만족도를 매우 낮게 평가하였고, 교통사고에 대한 우려가 걷기활동에 있어 큰 장애가 되고 있는 것으로 조사되어, 노인시설을 중심으로 한 안전한 노인보행환경 개선이 시급한 것으로 나타났다. 본 연구는 도시 노인들의 일상적인 걷기활동 지원 및 증진을 위한 근린환경의 제공, 노인들의 걷기활동 지원 프로그램 마련에 필요한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 월간당뇨
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• 통권223호
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• pp.18-21
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• 2008

걷기만 하면 다 운동이 되는 것일까? 어디서든지, 언제든지 할 수 있는 걷기운동이지만 말 그대로 운동의 효과를 보기 위해서는 체계적이고 계획적으로 할 필요가 있다. 우리는 앞에서 걷기운동의 중요성과 그 효과에 대해서 알고, 주의사항도 숙지하였으므로 이제는 본격적으로 실천해보자! 아래의 프로그램은 초급자, 중급자, 고급자 단계로 나뉘어 있다. 천천히 따라하다 보면 당신도 걷기로 인해 활력과 건강을 얻을 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.827-836
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• 2012

키넥트의 성공적인 등장 이후 이 센서를 이용하여 사용자의 아바타에 해당하는 3차원 캐릭터의 움직임을 제어하는 많은 인터액티브 콘텐츠가 제작되었다. 하지만, 키넥트의 특성 상 사용자는 키넥트를 정면으로 바라보아야 하며, 모션 또한 제자리에서 수행할 수 있는 동작 정도만으로 국한되었다. 이 단점은 게임에서 가장 중요한 요구기능 중 하나인 가상공간 내비게이션을 수행하지 못하게 하는 근본적인 이유가 되었다. 본 논문은 이와 같은 단점을 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 두 단계로 이루어진 본 방법은 첫 번째 단계로서 사용자의 내비게이션 의도를 파악하기 위해 제자리 걷기 동작 제스처인식을 수행한다. 내비게이션 의도가 파악되면, 다음 단계에 현재 제자리 걷기동작을 상체와 하체 모션으로 자동으로 분리한 후, 미리 입력 받은 하체모션캡처 데이터를 현재 캐릭터 속도를 반영하여 수정한 뒤 분리된 원래 하체모션과 자연스럽게 교체한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 키넥트 센서를 통해 사용자의 상체 모션을 그대로 반영함과 동시에 모션캡처 데이터를 이용하여 하체 동작을 실제 걷는 동작으로 바꾸어주기 때문에 사용자가 조정하는 3차원 캐릭터는 가상공간을 자연스럽게 내비게이션할 수 있다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.27-33
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• 2011

3축 가속도 동작감지기를 이용하여 x, y, z축에 대한 가속도 합인 SVM(Signal Vector Magnitude)를 적용한 신체활동 에너지 소비량과 신체활동 강도 예측 알고리즘을 구현하였다. 신체 건강한 20~30대 성인 남성 5명, 여성 5명을 대상으로 골반 장골능에 엑티그라프(LLC, USA)와 피트미터(Fit.life. korea)를 착용하고 트레드밀위에서 3단계 신체활동(걷기: 3km/h, 빨리 걷기: 5km/h, 러닝: 8km/h)을 수행하였다. 각 신체활동 단계별로 7분간 신체활동을 수행하고 5분간 휴식을 통하여 각 신체활동 단계별로 안정화된 상태에서 실험하였다. 이러한 실험을 1주 간격으로 4주간 반복 실험을 진행하였다. 실험결과 얻어진 엑티그라프와 피트미터의 600여개 데이터 상관관계를 분석하여 METs와 kcal 그리고 신체활동 강도를 구분하는 알고리즘을 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.287-295
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• 2005

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러 응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear(R)PRO_2R$ Armband (BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여, 센서에서 출력되는 가속도 변화량의 절대치의 평균치인 MAD(mean of absolute difference)를 계산하여 활동량을 정량화 하였으며, PC 기반의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태 구분과 한정된 응급상활을 인지하는 퍼지추론 시스템으로 구현하였다. 본 시스템으로 측정한 수직방향의 MAD는 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기에서 각각 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s, 16.243 g/s이었다. 이들을 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 96.7 %, 93.0 %, 95.2 %, 98.4 %로 나타났으며, 제한된 상황에서의 응급상황인식률은 100 %이었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.264-268
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• 2005

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear^{(R)}$ PRO2 Armband(BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여 데이터를 획득하고, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태의 구분은 PC 기반의 퍼지추론 시스템으로 구현 하였다. 이를 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 100%, 98.64%, 99.27%, 100%로 나타났다.

• 한국운동역학회지
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• 제12권2호
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• pp.143-157
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• 2002

본 연구는 6년 이상의 유도경력 소유자인 Y.대학교 유도전공자를 대상으로 맞잡기 타입과 받기신장에 따른 허벅다리걸기 동작시 3차원 영상분석법을 이용하여 운동학적 변인의 특성을 분석하는데 그 목적이 있다. 유도 맞잡기 타입과 받기신장에 따른 허벅다리걸기 동작은 비디오카메라 2대를 사용하여 촬영(30frame/sec.)하였으며, 분석을 위한 운동학적 변인들은 시간, 자세, 중심변인이며, 실험 결과에 대한 분석과 논의를 통하여 다음과 같은 결론 및 제언을 얻을 수 있었다. 허벅다리걸기 동작의 맞잡기 타입에 따른 유의한 차이는 3국면 소요시간, 걸기1단계 공격둔부각, 걸기1단계 공격무릎각, 걸기2단계 공격무릎각, 걸기2단계 지지무릎각, 걸기1단계 공격발목각, 걸기2단계 공격발목각, 걸기2단계 지지발목각에서 유의한 차이(p<.05)를 보였으며, 타입에 따른 걸기2단계 지지둔부각에서만 신장이 큰 받기에 대해서 A, B타입 모두 유의한 차이(p<.05)를 보였다. 종합해보면, 허벅다리걸기를 수행할 때 맞잡기와 상대신장이 허벅다리걸기 기술에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었으며, 상대의 신장이 작을 경우 목 뒤를 잡는 타입 A가 시간이 단축(<.05)되었다. 따라서 경기 중 상대의 신장이 작다면 목 뒤를 잡는 것이 유리하다. 이러한 사실들을 종합해 볼 때, 유도 경기 중 허벅다리걸기를 수행할 대 맞잡기가 많은 영향을 주었다. 또한 기술의 핵심단계인 3(걸기)국면에서도 받기신장에 의한 차가 더 크게 나타나 받기신장 역시 많은 영향을 주었다. 단계별 변인들의 변화량에 있어서는 전체적으로 모든 변인들이 변화량에서 큰 차이를 나타내지는 않았다고 할 수 있다. 따라서 맞잡기와 받기신장은 상당한 관계가 있음을 알 수 있었으며 유도 경기 중 상대에 따른 다양한 잡기와 신장을 고려한 기술이 요구된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.103-111
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• 2011

최근 만성질환을 예방하고 건강을 증진시킬 목적으로 신체활동에 대한 중요성이 인식되면서 신체활동 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 3축 가속도 동작감지기 x, y, z축에 대한 $cm/s^2$의 가속도 합인 SVM(Signal Vector Magnitude)를 이용하여 신체활동 에너지 소비량 알고리즘을 구현하였다. 기존 실험을 통해 타당도가 입증된 COUNT 방식의 Freedson, Hendelman, Leenders, Yngve 알고리즘에 SVM 방식을 적용하여 구현 하였다. COUNT와 SVM 상관관계 분석을 위하여 총 10명의(성인 남성 5명, 여성 5명, 20 ~ 30 대) 피험자를 대상으로 실험을 진행하였다. 피험자는 트레드밀위에서 3단계 신체활동 (걷기: 3km/h, 빨리 걷기: 5km/h, 러닝: 8km/h)을 1주 간격으로 4주 간 반복 실험을 진행하였다. 실험결과 얻어진 COUNT와 SVM의 간의 상관관계를 분석하여 다양한 신체활동에 따른 맞춤형 에너지 측정 알고리즘을 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.35-43
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• 2013

생활 속에서 걷기(보행)와 같은 운동을 보다 효과적으로 할 수 있다면 비만과 같은 생활습관 질병과 체중을 관리하는데 도움이 된다. 일반적으로 소모 칼로리는 보행시 이동하는 거리를 기준으로 계산된다. 그러나 보행거리는 보폭과 걸음수로 측정될 수 있는데, 대부분의 운동량 측정 계에서는 평균보폭을 기준으로 삼아 측정하고 있어 각기 다른 개인의 신체적 특성과 보행특성을 제대로 반영하지 못하고 있다. 뿐만 아니라 보행속력에 따라서 보폭도 달라지기 때문에 보행속력을 고려하지 않는다면 보행거리가 길수록 오차가 점점 커져 잘못된 보행거리와 칼로리 소모량이 계산될 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 개인의 보행속력을 3단계로 분류하고 3축 가속도계로부터 측정된 x,y,z축 값으로 보행속력을 추정한 뒤 보폭을 자동으로 계산해 내는 개인별 자동보폭 측정기법을 고안하였다. 또한 측정기법의 유효성을 확인하기 위해 스마트 기기에서 애플리케이션을 개발하고, 이를 이용한 인식률 실험과 보행속력 분류 정확도 실험, 그리고 이동거리 측정실험을 통해서 그 효용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.340-344
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• 2007

유비쿼터스 지능공간에서 사람의 행동과 위치를 모니터링하는 것은 서비스 제공을 위해 기본적이며 필수적인 단계이다. 본 논문에서는 스마트 펜던트(SmartPendant)의 카메라 영상과 GPS위치 정보를 이용한 새로운 웨어러블 컴퓨터를 제안한다. 우선, 행동 인식를 위해 영상간에 특정 픽셀 값 차와 옵티컬 플로우를 사용하였으며, 인식이 가능한 행동으로는 걷기, 멈춤, 방향전환이다. 또한, GPS를 이용한 사용자의 위치 정보는 위도와 경도에 대한 스트링값을 패킷값으로 변환하여 지능형 상황인지 서버에 전달된다.