본 논문에서는 스마트 기기를 사용할 시 자세가 거북목 자세인지 아닌지 판별하는 시스템을 제안한다. 거북목 증후군이란 목이 구부정하게 앞으로 나오는 자세를 오래 취해 목이 일자목으로 바뀌고 뒷목, 어깨, 허리 등에 통증이 생기는 증상을 말하며, 수술이나 약물치료보다 평소의 자세 습관을 고치는 방법이 효과적이다. 기존의 연구들은 노트북에 내장되어있는 웹캠을 이용한 CNN기반의 학습모델은 영상의 명도와 학습 데이터 등에 많은 영향을 받고 학습 데이터를 모을 때 초상권 문제로 수집이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 예방하고자 Openpose 오픈 소스를 이용한 뼈대를 기반으로 측면에서의 앉은 자세를 한습 모델로 실시간 검증하여, 거북목 자세인지 아닌지를 효율적이고 정확하게 판별한다.
최근 보급되고 있는 스크린 야구장을 많은 이용자가 단순한 타격만을 하고 피드백이 없이 일회성으로 이용하고 있고 이용자의 타격 자세를 평가해주는 기능을 제공하지 않고 있다. 부정확한 자세로 타격을 하게 되면 부상의 위험도 있고, 타격 실력도 향상될 수 없다. 따라서 이용자가 올바른 타격자세를 취할 수 있도록 자세를 평가 해주는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 구글의 미디어 파이프와 딥러닝 기술을 활용하여 타격 자세 영상을 인식하여 타격 자세를 평가해주는 시스템을 개발하였다. 제안한 시스템은 사전에 다양한 영상을 LSTM 알고리즘으로 학습하여 이용자의 타격자세를 4개 등급으로 평가해준다. 이를 활용하여 스크린 야구장에서 카메라만 설치하여 간단하게 사용 가능하며 이용자들이 타격 자세를 자체 평가할 수 있다.
연구의 배경 앉은 자세에서 일어서기는 일상생활동작중 흔한 동작중의 하나이다. 노인들을 포함한 많은 환자들은 앉은 자세에서 일어서기에 어려움이 있고 속도가 감소한다. 이 연구의 목적은 다른 두 속도로 앉은 자세에서 일어서는 동작을 실행할 때 최대 지면반발력의 세개의 요소를 비교하는 것이다. 대상자 22명의 건강한 성인 (20-36세)을 대상으로 하였다. 실험방법 앉은 자세에서 일어서기동작 수행중 최대 지면반발력을 측정하기 위하여 힘판을 사용하였다. 대상자들은 메트로놈을 이용하여 각각 느린 속도 (3초: 총 앉은 자세에서 일어서기동작 수행시간)와 빠른 속도(1.5초)에서 앉은 자세에서 일어서기를 수행하였다. 느린 속도와 빠른 속도중 최대 지면반발력을 비교하기 위해 짝비교 t-검정을 사용하였다. 결과 빠른 속도시 최대 지면반발력의 수직(p<0.05), 전-후(p<0.05), 내-외(p<0.05) 요소에서 느린 속도시와 차이가 있었다. 최대 지면반발력의 모든 요소가 움직임의 속도의 증가에 비례하여 증가하였다. 토의 및 결론 빠른 속도의 앉은 자세에서 일어서기를 수행하기 위해서는 최대 지면반발력의 수직, 전-후요소의 추진력이 요구된다. 최대 지면반발력의 내-외요소는 상전방으로 작용하는 모멘트의 증가에 대한 제동력으로 생각된다. 또한, 빠른 속도로 앉은 자세에서 일어서기 동작을 수행하기 위하여 추진력은 일어서는 순간의 모멘트에 대한 지면반발력의 내-외요소에 영향을 미친다. 이라한 결과들은 앉은 자세에서 일어서기 동작에 어려움을 갖는 노인이나 환자들의 노력을 덜기위해 느린 속도의 움직임이 필요함을 제안한다.
인간이 서서 걸으면서 나타나는 필연적인 증상의 하나인 요통은 전체 인구의 80%가 일생에 한 번 이상 경험하며, 20%정도는 항상 허리통증에 시달린다는 보고가 있다. 본 논문에서는 앉은 자세로 인한 요통에 대해서 연구하였다. 앉은 자세 변화에 따라 발생하는 작업자의 근육 근전도를 조사하고 분석하여, 인간공학적으로 적합한 앉은 자세 평가에 표면 전도의 유용성을 알아보았다. 개인에 따라 차이가 있지만 허리에 주는 부담은 앉아 있는 것이 누워 있을 때에 비해 7배, 서 있을 때보다 3배 정도로 크다. 머리를 숙이고 웅크리고 앉아 있거나 등을 구부정하게 앉아 있는 것은 체중이 골고루 분산되지 않아 허리에 주는 부담이 더 크다. 따라서 나쁜 자세로 인해 생기는 요통은 무엇보다 적절한 운동을 통해 복부와 허리의 근육을 강화시켜주는 것과 함께 자세를 바르게 갖도록 해야 한다. 등근육 근전도 신호를 이용하여 자신의 자세정보를 알 수 있도록 하여 앉은 자세를 관찰하고 자세가 바르지 못할 경우 스스로 바른 자세를 유지할 수 있도록 유도함으로써 나쁜 자세로 인한 요통 예방에 도움을 주고자 한다.
본 논문에서는 롤 자세운동이 발생하는 상황에서 안정적인 피치/요 자세제어를 위한 항법쿼터니언 기반 자세제어기 구조를 설계하고, 발사체 6자유도 시뮬레이션을 통해 설계된 제어기의 성능평가를 수행하였다. 항법쿼터니언 자세제어기는 기존 KSR-III, KSLV-I 상단부 자세제어기 설계 경험을 기반으로 고안되었고, 탑재소프트웨어 내에서 효율적인 자세제어 변수 사용 및 KSR-III, KSLV-I 상단부 제어기와 동일한 성능 확보 관점에서 설계되었다. 제안된 새로운 자세제어기 타당성 분석을 위하여 방위각 전환을 위한 롤 기동, 롤 자세제어가 수행되지 않는 두 비행조건에 대해 6자유도 시뮬레이션을 수행, 자세제어 성능을 평가하고 탑재 소프트웨어로서 적용 가능성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 유도 경력이 2년(2~3단) 이상인 유단자 5명을 대상으로 전방낙법 동작시 3차원 영상 분석법을 이용하여 운동학적 변인의 특성을 규명하는데 그 목적이 있다. 운동학적 변인은 시간 거리 변인들이었으며, 각 변인별 평균치와 표준편차를 구하여 유도 전방낙법 동작의 운동학적 변인을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 전방낙법 동작시 손목각은 낙법직전자세에서 낙법자세까지는 신전되었고, 낙법자세에서 낙법직후자세까지는 굴곡되는 패턴을 보였으며 손목의 좌 우각은 변위차이를 보였다. 팔꿈치각은 준비자세에서 낙법직후자세까지 굴곡되는 패턴이었고, 발목각은 준비자세에서 반동자세까지는 굴곡되었으며 점핑자세에서 변환자세까지 신전, 낙법직전자세와 낙법직후자세에서는 굴곡 패턴이었다. 매트와 어깨와의 거리(높이)는 낙법직전자세에서 32.2cm, 낙법자세에서는 18.3cm, 낙법직후자세에서는 20.5cm 이었다. 매트와 엉덩이와의 거리(높이)는 낙법직전자세에서 48.0cm, 낙법자세에서는 23.4cm, 낙법직후자세에서 30.6cm이었다.
자율신경계는 불수의적 활동 기능을 조절해 주는 신경계통으로, 자율신경계의 활성 정도를 정량적으로 평가하기 위해 심박 변이도가 이용된다. 그러나 심박 변이도는 환경 변화나 심리 상태의 변화 등에 민감하게 반응하며, 자세와 수면 박탈에 의해서도 심박 변이도가 달라질 수 있다. 특히 전자파 자원자 연구에서는 자각 증상 및 인지 여부에 의한 수면 박탈로 심박 변이도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 자세에 따른 수면 박탈 횟수와 심박 변이도를 30분간 6 stage에서 측정하였고, 앉은 자세와 누운 자세에서 측정된 심박 변이도를 비교하여 앉은 자세나 누운 자세에서 심박 변이도를 측정하는 실험에 어떠한 자세가 적합한지 결정하고자 하였다. 심박 변이도 분석은 전력 스펙트럼을 이용한 주파수 영역에서의 LF (low frequency) / HF(high frequency)를 이용하였고, stage 1을 100%로 하여 개인 및 성별에 따른 초기 LF/HF 차이를 상쇄시켜 주었다. LF/HF 증가는 교감 신경의 활성 증가를 나타내고 감소는 교감 신경의 활성 감소를 나타낸다. 교차 분석 결과 수면 박탈은 자세의 영향을 받는 것으로 나타났으며 (p=0.002), LF/HF에 대하여 자세만을 변수로 고려하였다. 앉은 자세에서 수면 박탈 횟수는 모든 stage에서 누운 자세보다 유의하게 적었다 (p<0.05). 자세는 LF/HF에 유의한 영향을 끼쳤으며 (p=0.033), 앉은 자세에서는 stage 1과 비교하여 LF/HF가 stage 4, 5, 6에서 유의하게 증가하였고 (p<0.05), 누운 자세에서는 stage 1과 비교하여 모든 stage에서 LF/HF가 유의하게 증가하였다 (p<0.05). 따라서 앉은 자세가 누운 자세보다 수면 박탈 횟수가 적고 LF/HF 변화가 작기 때문에 피험자가 깨어 있어야 하는 심박 변이도 측정 실험에 있어서 더 적합한 자세라고 사료된다.
최근 현대인들은 잘못된 자세로 인해 다양한 근골격계 질환의 발병률이 높아지고 있다. 근골격계 질환의 근본적인 원인은 잘못된 자세 습관으로 발병한 경우가 많다. 근골격계 질환은 바른 자세 습관을 통해 예방이 가능하지만, 자세를 스스로 인식하여 교정하기는 쉽지 않다. 지속적인 자세 모니터링을 위하여 다양한 연구들이 수행되었으나, 기존 계측 시스템은 구속성 및 고비용으로 인해 일상생활에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문은 일상생활에서 착석 자세 모니터링을 통해 자발적으로 자세 교정을 유도할 수 있는 FSR 센서 어레이를 이용한 자세 판별 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 방석 형태로 설계되어 기존에 보유하고 있는 의자에 적용이 용이하다. 또한, 일상생활에서 가장 대표적인 5가지 자세를 판별할 수 있으며, 안드로이드 기반의 스마트폰 모니터링 애플리케이션을 통해 실시간으로 모니터링이 가능하다. 시스템의 성능 평가를 위하여 각각의 자세를 50회씩 반복하여 측정하였으며, 98.88%의 높은 자세 판별 정확도를 확인하였다.
본 연구에서는 폐쇄성 수면 무호흡증을 개선하기 위하여 환자의 자세를 변환 시킬 수 있는 시스템을 구현하고자 한다. 폐쇄성 수면 무호흡증의 원인이 되는 기도 폐쇄는 수면 중 세로로 누운 자세로 변경 시켜 줄 경우 무호흡 증상을 완화 시켜 줄 수 있다. 이러한 자세 변환 시스템을 구현하기 위하여 어레이 형태의 FSR 402 압력센서를 사용하였고, 에어 실린더는 자세변환 시스템인 침대를 들어 올리는데 사용하였다. 본 연구에서 구현된 시스템을 이용하여 누운자세와 세로로 변경된 자세에서 압력센서 값의 차이를 계산하여 자세변환을 확인하였다. 그 결과 누운 자세에서 센서값이 차이는 $0.41{\pm}0.30$ 이고 세로로 자세를 변경하였을 때는 $1.09{\pm}0.73$로 나타났다. 즉, 자세를 변경하여 세로로 누운 자세에서는 센서값의 차이가 크게 나타났다. 그러므로 본 연구에서 제시한 폐쇄성수면 무호흡 환자의 자세변환시스템은 기도를 확보하여 무호흡 증상을 완화시켜 줄 수 있음을 확인하였다.
인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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