습관이 되어버린 자세는 고치기도 어렵고, 잘못된 자세를 지속적으로 유지하고 있으면 몸에 무리를 주어 통증의 원인이 된다. 이는 비단 앉는 자세뿐만 아니라 걷거나 뛰는 자세, 운동하는 자세도 마찬가지다. 올바른 자세를 취하고 있는 사람은 당당하고 자신감이 있어 보인다. 나쁜 자세와 생활습관으로 인해 생긴 통증과 질병을 없애고, 오랫동안 건강한 몸을 유지하기 위한 올바른 자세와 올바른 운동법에 대해 알아보자.
본 논문에서는 개선된 자세 인식을 위한 학습을 통한 자세 인식 기법을 제안한다. 제안 자세 인식 기법은 영상의 모든 픽셀 값을 사용하지 않으며 인체의 골격의 위치 정보와 자세의 학습을 기반으로 한다. 최근 자세 인식기법에 다양한 기계 학습 기법을 적용하여 제스처 인식률을 높이는 연구가 진행되고 있지만 실시간 프레임에 적용하는데 한계가 있다. 반면 고차원의 특징점을 추출하여 신경망 학습방식을 이용하면 적은 계산량과 손쉬운 실행이 가능하다. 고차원의 특징점은 깊이 정보로부터 사람의 골격 정보를 이용해 추출하여 차원을 감소시키며 신경망 학습 방식에서는 각 자세에 대한 고차원의 특징점을 이용하여 자세의 학습을 진행한다. 신경망학습은 학습 단계에서는 미리 알려진 자세와 예측된 자세의 비교를 통해 오류를 최소화 하는 방향으로 학습을 진행하며, 판별 단계에서는 새로운 자세를 입력하여 고차원 특징점을 이용한 신경망 학습 기반의 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험에 의하면 제안 기법은 약 96%의 자세 인식률을 보이고 자세 인식기법을 동작 인식으로 확장 가능성 또한 보인다.
본 논문에서는 BAP사용하여 인간의 자세를 효과적으로 표현하는 자세 기술자를 제안하였다. 인간의 움직임을 효율적으로 나타내기 위해 MPEG-4 SNHC에서 사용되는BAP를 직접 사용하여 인간의 자세를 나타낼 수 있지만 몸의 각 부분들간의 관계 정보는 나타낼 수 없다는 단점이 있다. 위의 단점을 해결하기 위해 인간의 자세를 효과적으로 나타낼 수 있는 최소한의 관절을 정의하고 각 관절들의 위치와 몸의 각 부분들간의 관계정보를 사용하여 인간의 자세를 표현하였다. 제안하는 자세 기술자를 사용하여 여러 자세의 데이터베이스를 구축하고 원하는 자세를 효과적으로 검색할 수 있었다.
본 논문에서는 모니터 상단의 일반 웹 카메라를 이용하여 사용자의 올바른 자세와 올바르지 않은 자세를 추정하고 사용자가 스스로 교정을 유도할 수 있는 새로운 개념의 어플리케이션을 소개한다. 교정의자나 허리 보호대 등의 도구가 없이 카메라 하나로 사용자가 자기 자세에 대한 인식을 할 수 있도록 제안하는 시스템이다. 정면 시점에서 바라보는 사용자의 자세는 얼굴과 어깨의 특징으로 판단하고, 초기화한 올바른 자세와 비교하여 사용자에게 경고 알림을 해주는 과정으로 진행된다. 주기적으로 자세를 확인하는 시스템을 통하여 사용자가 컴퓨터를 하는 자세에 대해 자각시킴으로써 올바른 자세를 가지도록 유도할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 사용자 스스로 자신이 원하는 운동자세의 기준을 설정하고 설정된 기준 자세와 자신의 자세를 비교할 수 있게 하며, 자신의 자세에 대한 평가를 스스로 가능하게 하여 자기 주도 학습을 통해 자신의 운동자세를 능동적으로 익힐 수 있게 하는 운동자세 트레이닝 시스템이다. 이 시스템은 사용자의 운동자세를 촬영하여 사용자 운동자세 동영상 데이터를 생성하는 카메라부 사용자 운동자세 동영상 데이터 및 사용자 운동자세 동영상과 비교하기 위한 비교 대상 자세 동영상 데이터를 저장하며, 사용자 입력에 따라 사용자 운동자세 동영상 데이터 및 비교 대상 자세 동영상 데이터를 동시에 재생할 수 있는 비교 화면을 제공하는 운동자세 트레이닝 서버; 및 운동자세 트레이닝 서버와 네트워크를 통해 연결되며, 사용자 입력을 상기 운동자세 트레이닝 서버로 전달하고, 운동자세 트레이닝 서버에서 제공하는 비교 화면을 제공받아 디스플레이하는 사용자 단말을 포함한다.
관찰적 작업자세 평가기법은 각 관절의 자세를 관찰 기록하여 자세 부하를 평가하는 실용적인 인간공학적 작업평가 기법이다. 본 연구에서는 각 관절의 불편도 지수와 전신의 자세 부하의 관계성을 모형화하고, 전신의 작업자세 부하를 평가하는 방법론을 제시하였다. 자동차 조립공정의 대표적인 작업자세들을 대상으로 하여 정적인 자세의 심물리학적 부하를 전신에 대하여 평가하였다 전신의 불편도는 비중립 자세를 취하고 있는 각 관절의 조합에 의해 영향을 받는다. 특히, 자동차 조립공정에서는 어깨 높이 이상의 작업을 대상으로 하는 경우에 어깨, 목, 허리, 손목 등에서 비중립 자세를 동시에 취하여 전신의 불편도가 큰 것으로 나타났다. 평가된 전신의 불편도와 각 자세의 관절별 불편도 지수의 관계를 다중선형회귀모형으로 모형화하는 것이 타당한 것으로 나타났다. 모형에서 전신 불편도에 가장 큰 영향을 미치는 관절은 어깨이며, 손목의 영향이 가장 적은 것으로 나타났다. 이 모형을 통해 작업자세 부하를 정량적으로 평가하는 것이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 스탠스 자세와 운동면의 차이가 어깨돌림동작 시 활동근의 %MVIC를 비교분석하여 어깨강화운동을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 남성 8명을 무선배정하여 두발지지 자세, 한발지지 자세, 런지자세와 이마면, 수평면, 시상면에서 회전동작을 10회씩 수행하였다. 수행 중 가시위근, 가시아래근, 작은원근, 앞세모근, 배곧은근, 척수세움근, 큰가슴근, 넓은등근의 근활성도를 측정하였다. SPSS 22.0 통계프로그램을 사용하여 반복측정 일원분산분석(repeted one-way ANOVA)을 실시하였다. 첫째, 이마면에서 바깥돌림 동작 시 척추세움근은 두발지지 자세와 한발지지 자세보다 런지자세에서 높게 나타났고 안쪽돌림 동작 시 가시위근은 두발지지 자세보다 한발지지 자세, 한발지지 자세보다 런지자세에서 높게 나타났다. 둘째, 수평면에서 바깥돌림 동작 시 앞세모근은 두발지지 자세보다 한발지지 자세과 런지자세에서 높게 나타났고 안쪽돌림 동작 시 가시아래근은 두발지지 자세와 한발지지 자세보다 런지자세에서 높게 나타났으며, 큰가슴근에서는 한발지지 자세보다 두발지지 자세, 한발지지 자세보다 런지자세가 높게 나타났다. 셋째, 시상면 바깥돌림 동작 시 배곧은근은 두발지지 자세보다 한발지지 자세와 런지자세에서 유의하게 높게 나타났다. 안쪽돌림 동작 시 가시위근은 두발지지 자세보다 한발지지 자세와 런지자세에서 높게 나타났고 가시아래근은 두발지지 자세와 한발지지 자세보다 런지자세에서 높게 나타났다. 배곧은근에서 두발지지 자세와 런지자세보다 한발지지 자세에서 높게 나타났고 척추세움근은 한발지지 자세보다 두발지지 자세와 런지자세에서 높게 나타났다. 결론적으로 스탠스와 어깨의 운동면의 차이가 어깨위팔관절의 돌림운동 시 활동근들의 근활성도에 미치는 영향은 스탠스자세와 운동면에 따라서 다른 양상이 나타났으며, 이를 어깨 강화 운동프로그램에 적용한다면 보다 긍정적 효과를 기대할 수 있는 운동프로그램이 될 것으로 생각 된다.
본 연구에서는 자세균형 훈련 효과를 향상시킬 수 있는 게임 콘텐츠를 적용한 시각 피드백 자세균형 훈련 프로그램을 이용하여 정상 20대 성인을 대상으로 자세균형 조절 능력의 향상에 관한 유효성을 검증하고자 한다. 힘판 기반 자세균형 훈련 장치를 이용하여 23명의 피험자들이 일주일에 3일, 하루에 15분씩 4주간의 자세균형 훈련을 받았다. 게임기반의 시각 피드백 자세균형 훈련에 대한 평가는 Balance SD(Biodex, medicalscience Inc., USA)의 자세 균형 평가를 통하여 자세안정성과 자세한계성을 분석하였으며, 실험자의 자세균형 능력의 증진을 통한 유효성을 검증하였다. 그 결과 자세안정성과 자세한계성 모두 훈련 전후로 유의한 차이가 있었음을 확인하였다(p<0.05). 이번 연구 결과는 게임기반의 시각 피드백 자세균형 훈련이 자세균형 능력 향상을 위한 운동에 적용될 수 있음을 의미하며, 향후 다양한 자세균형 훈련의 프로그램 종류, 강도 및 각 질환별 최적 콘텐츠 개발에 대한 정량적인 데이터 수집 및 분석연구가 필요하다.
국내기술로 개발된 고기동 위성이 해상도 70cm급 광학카메라를 탑재하고 태양동기궤도를 따라 지구 주위를 하루에 14바퀴이상 돌면서 임무를 수행한다. 높은 해상도의 영상을 얻기 위해 자세제어계에서는 고성능 별추적기와 자이로를 사용하는 정밀자세결정 로직과 반작용 휠을 사용하는 자세제어 로직을 운용한다. 자세제어계에서는, 발사환경 및 우주환경의 영향으로 인한 자이로의 오정렬, SF오차, 별추적기 상호간 오정렬에 대한 상대보정과 탑재컴퓨터에서 결정한 궤도 및 자세정보와 영상 기준점 정보를 이용하여 절대보정을 수행한다. 한편, 탑재 알고리즘에서는 강건한 자세결정로직을 운용하고 있고, 별추적기의 측정지연 보상, 처리 주기내의 평균 각속도 사용 등 실시간 운용으로 인한 제한으로 성능상의 제약이 있다. 따라서 정밀자세결정 지상 후처리 작업이 필요하며 이를 위해서 기 개발된 지상처리용 정밀자세결정 소프트웨어를 새로운 접속요구규격에 맞춰 업그레이드하였다. 지상처리 정밀자세결정을 위해서 탑재컴퓨터는 영상촬영 전후 일정기간 동안 별추적기 데이터, 자이로 데이터, 탑재컴퓨터에서 결정한 자세정보 등을 매 탑재컴퓨터 처리 주기로 저장하여 지상으로 전송한다. 전송된 자료를 이용하여 지상처리용 정밀자세결정 소프트웨어는 정밀궤도 정보와 결합하여 정밀자세결정을 수행한다. 고기동 위성의 경우 기동 후 정밀자세결정 수렴 속도 향상이 필요하며, 소프트웨어의 필터 파라미터를 조율하여 성능을 향상하였다.
최근 스마트 기기의 사용 증가로 인해 자세 관련 질환도 크게 증가하고 있다. 이는 올바르지 않은 자세로 스마트 기기를 사용하는 것에 기인한 것으로 많은 사람들이 자신의 자세를 인식하지 못한 채 올바르지 않은 자세로 스마트 기기를 사용한다. 본 연구에서는 컴퓨터 및 스마트폰의 사용자가 자신의 앉은 자세 정보를 데이터로 인식하기 위해서 키넥트 센서에서 제공하는 골격 모델의 특징점을 추출하여 사용하였다. 이를 바탕으로 앉은 자세의 각도를 계산하여 자세의 올바름의 정도를 알려주는 앉은 자세 측정값 모델 방법과 이 모델에 기반한 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 제안하는 자세 측정 모델 및 시스템의 설계 및 구현을 설명하였고, 실험을 통해서 제안된 모델의 상용화 가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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