• Journal of Korean Society of Neurocognitive Rehabilitation
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.19-26
• /
• 2018

Many people do not realize that they have poor neck posture. Incorrect forward head posture can lead to turtle neck. This aim to development of specific chair to reduce tension and other symptoms of turtle neck posture. This turtle neck syndrome adjusting chair is a chair that supports the hip and shin of a person to help them correct their posture. It is consisted of the shin support that supports the shin in an angle and the hip support that supports one's hip while the shin is supported at an angle, the main frame that has the two of them connected and the fluid seat that is joined at the top of the hip support and reacts accordingly to the shape of the hip. This is a posture correction chair which has the fluid seat that provides unstable hip support so that it can allow a person to realize their posture from the constant stimulation about the posture. When one seats on the posture correction chair, their hip and shin are supported at an angle that straitens their back, and as their back is straightened, their shoulders and chest are opened, and the neck is positioned at the middle to help them correct their posture. An unbalanced posture causes discomfort to the person seated at the chair, and the person sitting on the posture correction chair will continuously adjust his/her posture to balance the hips to keep the correct posture. Through this process, the person shall adjust his/her left and right posture, ultimately increasing the effectiveness of posture correction. A future collective study on the continuous posture correction of people having turtle neck syndrome using this posture correction chair is required.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.291-292
• /
• 2019

본 논문에서는 자세 교정에 도움을 줄 수 있는 압력센서 기반의 스마트 방석 개발 사례를 소개한다. 스마트 방석은 스마트폰과 블루투스로 연결되며 스마트폰 앱은 사용자의 자세 정보를 분석한 후 자세가 불안정한 징후가 판단되면 알림을 통해 바람직한 자세를 취할 수 있도록 안내한다. 본 시제품 개발에서는 압력센서의 값을 분석한 후 단순한 형태의 자세 추정 방식을 채택하였지만 향후 다양한 실험 및 딥러닝 응용을 통해 정확한 자세 추정을 위한 알고리즘을 개발할 계획이며 알림에 의한 수동적 자세 교정이 아닌 기구 설계, 모터 제어 등을 통해 능동적인 자세 교정을 지원하는 스마트 방석을 개발할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.344-345
• /
• 2011

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.1101-1103
• /
• 2020

시스템은 VR과 Tracker를 이용하여 사용자의 자세를 실시간으로 인식하고 특정한 자세를 유도하여 바른 자세를 취하는지 확인하는 자세교정 시스템이다. VR을 이용하여 시간과 공간에 구애받지 않고 전문가의 도움을 받는 것과 유사한 효과의 자세교정을 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.01a
• /
• pp.141-142
• /
• 2017

기존의 상용화된 인체공학적 자세교정 의자나 의학적 치료 솔루션은 상대적으로 고가이며 사용자친화적인 접근성을 제공하기 어려웠다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해 소형 방석에 압력 센서를 접목하고 사용자에게 교정 상태를 상기시키는 시스템을 연구하고 이를 더 사용자 접근성이 좋은 방식을 고안하고자 한다. PushBullet[1] API를 사용하여 Non-Client Application 중심의 Multi-Device 기반 Push notification 기능을 연구하고 이와 기존의 바른 앉은 자세를 유지하는 자세교정 시스템을 결합한 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.986-987
• /
• 2013

본 연구에서는 사용자 스스로가 바른 자세를 교정 할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 스마트폰 기반의 자이로 센서를 이용한 착용형 자세 교정 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 2개의 자이로 센서를 Y자 서스펜더 상, 하에 각각 부착하여 신체의 기울기를 측정하였으며, 블루투스 통신을 이용하여 스마트폰으로 데이터를 전송하였다. 전송된 신체의 기울기 정보는 바른 자세에 대한 평균 기울기 정보와 비교하여 바른 자세와 잘못된 자세를 판단하고자 하였으며, 이를 위한 스마트폰 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 어플리케이션은 자세 판별뿐만 아니라 현재의 자세 정보를 직관적으로 표현하기 위한 모니터링 부와 잘못된 자세 검출 시 진동이나 알림 음 또는 팝업 메시지를 통해 사용자에게 전달하는 알림 기능을 구성하였다. 또한 구현된 시스템으로부터 대표적인 잘못된 자세 4가지에 대한 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과 100% 검출이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.109-110
• /
• 2015

ICT 기술의 발달에 따라, 현대인들이 컴퓨터 앞에서 작업하는 시간은 증가했으며 장시간 의자에 앉아 한 자세 및 부적절한 자세와 생활 습관으로 인한 척추 측만증 및 허리 디스크 발병률은 점점 증가하고 있다. 척추는 몸을 지탱하는 기둥으로써 사람의 몸의 중추적인 역할을 하는데 척추가 여러 원인으로 꼬이고 굽어져 'S'형으로 흰 상태를 척추 측만증이라고 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발달로 언제 어디서나 자신의 건강상태를 모니터링 할 수 있는 U-Health 시스템이 주목받고 있기 때문에 따라서 본 논문에서 일상 생활에서도 자신의 자세를 측정 및 교정이 가능하며 센서로부터 측정한 값은 사람의 체형마다 다르다는 단점을 보완하고 환자-의사가 통신 할 수 있는 IoT를 결합한 아두이노 기반의 척추 측만증 예방을 위한 자세 교정기 및 U-Health 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.143-144
• /
• 2023

일반인은 잘못된 자세를 곧잘 인식하지 못하고 관절에 악영향을 주기 쉽다. 이는 발병으로 이어질 가능성이 있기에, 이를 예방하고자 본 연구에서는 자세 교정 의자 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 압력센서로 수집한 데이터를 애플리케이션으로 통신하여, 애플리케이션을 통해 사용자의 자세에 대한 피드백을 제공한다. 또한, 자세와 통증에 대한 통계로 사용자의 자세 교정 및 자가 진단을 돕는다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.25 no.9
• /
• pp.1183-1189
• /
• 2021

There have been recently an increasing number of people working out at home. However, many of them do not have face-to-face guidance from experts, so they cannot effectively correct their wrong pose. This may lead to strain and injury to those doing home training. To tackle this problem, this paper proposes a video data-based pose classification and correction system for home training. The proposed system classifies poses using the multi-layer perceptron and pose estimation model, and corrects poses based on joint angels estimated. A voting algorithm that considers the results of successive frames is applied to improve the performance of the pose classification model. Multi-layer perceptron model for post classification shows the highest accuracy with 0.9. In addition, it is shown that the proposed voting algorithm improves the accuracy to 0.93.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.52 no.6
• /
• pp.117-125
• /
• 2015

In the modern age, it is important for people to maintain a good sitting posture because they spend long hours sitting. Posture correction treatment requires a great deal of time and expenses with continuous observation by a specialist. Therefore, there is a need for a system with which users can judge and correct their postures on their own. In this study, we collected users' postures and judged whether they are normal or abnormal. To obtain a user's posture, we propose a four-joint motion capture system that uses inertial sensors. The system collects the subject's postures, and features are extracted from the collected data to build a database. The data in the DB are classified into normal and abnormal postures after posture learning using the K-means clustering algorithm. An experiment was performed to classify the posture from the joints' rotation angles and positions; the normal posture judgment reached a success rate of 99.79%. This result suggests that the features of the four joints can be used to judge and help correct a user's posture through application to a spinal disease prevention system in the future.