• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1183-1189
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• 2021

홈 트레이닝을 하는 사람들은 전문적인 대면 지도가 없기 때문에 잘못된 자세로 동작을 하여 신체에 무리가 올 수 있다. 본 연구에서는 자세 예측 모델과 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자의 자세를 교정 해주는 "영상 데이터 기반 동작 분류 및 자세 교정 시스템"을 제안한다. 자세 예측 모델로 뼈대 정보를 예측한 후 심층 신경망을 이용하여 어떤 운동 동작인지를 분류한 뒤, 올바른 관절의 각도를 알려주며 교정이 이루어진다. 이 과정에서 동작 분류 모델의 성능을 향상시키기 위해 연속적인 프레임들의 결과를 고려하는 투표 알고리즘을 적용하였다. 다층 퍼셉트론 기반 모델을 자세 분류 모델로 사용했을 때 0.9의 정확도를 가진다. 그리고 투표 알고리즘을 통해 분류 모델의 정확도는 0.93으로 향상된다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.117-125
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• 2015

앉아있는 시간이 긴 현대인들에게 바른 자세를 유지하도록 하는 것은 중요하다. 자세 교정을 위한 치료는 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문의의 지속적인 관찰이 필요하다. 그러므로 사용자 스스로 자신의 자세를 판단하고 교정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 자세 데이터를 취득하여 취득된 자세가 정상자세인지 비정상자세인지 판단한다. 사용자의 자세 데이터 취득을 위해 관성 센서를 이용한 4개 관절 기반 모션캡쳐 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 대상자의 자세 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 기반으로 특징을 추출하여 DB를 구축한다. 구축한 DB를 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 자세 학습을 수행한 후, 정상자세와 비정상자세를 분류한다. 관절의 회전각도, 위치정보, 분석정보를 이용하여 자세분류를 수행한 결과, 정상자세 판단 성공률은 99.79%로 나타났다. 이 결과로 미루어 4개 관절에 대한 특징을 이용하여 사용자의 자세를 판단 가능하며, 향후 척추질환 예방 시스템에 적용하여 사용자의 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.91-99
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• 2018

본 연구에서는 뇌성경직양측마비 아동을 대상으로 융합적인 자세교정치료가 근강직도(muscle stiffness) 및 근활성도(muscle activity)에 미치는 단기적인 영향을 알아보고자 하였다. 연구 대상자는 4세부터 7세의 뇌성경직양측마비 아동 3명(남자2, 여자1)을 대상으로 하였다. 측정부위는 위등세모근, 배곧은근, 큰볼기근이며, 근강직도 측정기(Myoton)와 표면 근전도(EMG)를 이용하여 근강직도와 근활성도를 측정하였으며, 양측 대칭성에 대해서도 알아보았다. 연구결과, 보상작용이 심했던 아동들이 융합적 자세교정 치료 중재 후 전반적으로 위등세모근과 배곧은근에서 근강직도와 근활성도가 감소하였고, 큰볼기근에서는 증가하는 경향을 보였다. 특히 해당 근육에서 왼쪽과 오른쪽의 대칭성이 줄어드는 특성을 보였다. 본 연구에서는 몇 가지 제한점에도 불구하고 융합적인 자세교정치료가 뇌성경직양측마비 아동의 자세교정 측면에서 긍정적인 효과가 있음을 보여 주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.532-534
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• 2018

본 논문은 한국에서 야구에 관련 직무에 종사하는 사람 또는 야구를 배우고 싶은 사람에게 도움을 주고자 Kinect의 모션 인식 센서를 이용하여 자세인식에 관련 된 연구 내용이다. 야구를 배우고자 하는 사람들에게 자세에 대한 교정과 자신이 직접 자신의 자세를 보면서 활용할 수 있도록 하는 것이 궁극적 목표이며 프로그램의 제작자의 개입이 없이 사용자가 주제가 될 수 있도록 한다. Kinect에서의 야구 자세를 저장하여 자신의 모습과 비교하여 자세에 대한 피드백을 받을 수 있다. 이 프로그램을 통해 사람들이 좀 더 야구에 대해 쉽게 접근하고 이용할 수 있음이 프로그램의 구현 방향이며 야구를 접하는 사람들에게 자세 부분에 도움을 주고 야구를 즐기는 사람들도 도움을 얻는 기대효과를 가지는 프로그램이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.543-551
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• 2018

본 연구는 교정 운동이 전방머리자세 환자의 목뼈 정렬, 압력통증 역치, 통증에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 대상자는 목 부위의 통증을 주로 호소하는 환자 중 전방머리자세로 판정되는 30명을 대상으로 연구를 실시하였다. 중재방법으로는 연구군은 등뼈 폄 운동, 네발기기 자세에서 뒤쪽락킹, 그리고 능동 목뼈 돌림 운동과 TECAR치료를 융합하였으며, 대조군은 등뼈 및 목뼈 교정운동만을 적용하였다. 평가는 목 척추 각도, 압력 통증 역치, 목장애지수, 시각적상사척도를 측정하였다. 중재는 2주간 주 6회 실시하였다. 연구결과 두 군 모두 목 척추각도, 압력통증 역치, 목장애 지수, 시각적상사척도에 유의한 차이를 나타내었다. 또한 목 척추각도를 제외한 압력통증역치, 목장애지수, 시각적상사척도에 연구군이 대조군 보다 유의하게 개선되었다. 이러한 결과는 교정 운동과 TECAR 치료를 융합하는 중재 방법이 전방머리자세 환자의 머리 정렬과 통증 및 일상생활능력에 보다 긍정적인 영향을 미친다고 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.163-164
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• 2019

본 논문에서는 Kinect Sensor를 활용하여 사용자의 뒤틀린 자세를 교정하는데 도움을 줄 수 있는 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 사용자의 자세 교정 부위 별로 분류하여 제시함으로써 체계적인 교정과 운동 효과를 볼 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1040-1043
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• 2020

본 논문에서는 골퍼의 자세 교정을 위해 레슨 프로 혹은 코치가 수행하는 교육을 담당하는 시스템을 구현한다. 이 시스템은 골프를 배우고자 하는 골퍼와 자세를 교정하고자 하는 골퍼를 대상으로 한다. 프로 골퍼의 스윙자세 영상을 촬영하고 딥러닝 라이브러리로 관절, 클럽의 위치를 디지털로 식별하여 표준 자세 정보를 입수한다. 그리고 사용자의 영상을 촬영하여 표준자세 정보와 비교 후 올바른 자세를 도표 및 시각적으로 제공 할 수 있도록 한다. 사람이 하는 방식 보다 객관적이고, 센서방식 보다 경제적인 시스템으로 골프교육산업의 활성화에 기여 할 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.231-235
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• 2011

최근 올바르지 못한 자세로 인하여 척추 측만증 등의 질환을 가지고 생활하는 사람의 수가 늘고 있다. 이러한 다양한 질환의 치료를 위한 자세 교정은 시간과 비용이 소요되며 지속적인 관찰이 필요하다. 본 논문에서는 소형 기울기 센서를 목과 허리에 장착하여 신체의 기울기를 실시간으로 관찰함으로써 자세 이상을 기록하고 경고하여 불완전한 자세를 교정하는 보조 시스템을 제안하였다. 가속도와 자이로 센서를 이용하여 신체의 올바르지 못한 자세의 기울임을 감지하여 경고 신호를 내 보내고 시간에 따른 자세의 변화를 외장 메모리에 기록하여 분석할 수 있도록 하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.115-119
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• 2024

ICT 산업 종사자 수의 증가에 따라 VDT 증후군 예방을 위한 연구가 요구되고 있다. 기존의 자세 교정 제품들은 대부분 카메라 의존도가 높거나 웨어러블 기기의 센서에만 의존하고 있다. 본 논문에서는 내장 카메라와 원형 압력 센서를 활용하여 자세 정보를 수집하는 자세 교정 시스템을 개발하였다. 또한 초기 사용자의 '바른 자세'를 입력받고 이를 기반으로 사용자의 자세를 모니터링하는 맞춤형 서비스를 제공한다. 본 시스템은 사용자의 일상 업무 중 자세를 정밀하게 교정함으로써 VDT 증후군을 예방 및 개선하며 최종적으로 ICT 산업 종사자의 업무 효율 향상을 기대할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.275-276
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• 2016

본 논문에서는 무구속적으로 사용자의 잘못된 자세를 인지하여 바른 자세로 유도하기 위한 자세 교정 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템은 사용자의 자세 정보를 인식하기 위하여 키넥트 센서를 사용하였으며, 바른자세 및 잘못된 자세 4가지를 판단할 수 있는 자세 판별 알고리즘을 개발하였다. 또한 사용자 편의성 및 접근성을 향상시키기 위하여 PC 뿐만 아니라 스마트폰에서도 사용자 자세를 확인할 수 있는 실시간 모니터링 어플리케이션을 구현하였다. 시스템의 성능평가를 위하여 대학생 5명을 대상으로 자세 판별 실험을 진행하였으며, 실험결과 민감도는 0.88, 특이도는 0.98로 자세 판별 성능이 우수한 것으로 나타났다.