최근 COVID-19로 인해 홈 트레이닝의 관심도가 증가하고 있다. 이에 따라 HAR(human activity recognition) 기술을 홈 트레이닝에 적용한 연구가 진행되고 있다. 기존 HAR 분야의 논문에서는 동적인 자세보다는 앉기, 일어서기와 같은 정적인 자세들을 분석한다. 본 논문은 동적인 운동 자세를 분석하여 사용자의 운동 자세 정확도를 보여주는 딥러닝 모델을 제안한다. AI hub의 피트니스 이미지를 blaze pose를 사용하여 사람의 자세 데이터를 분석한다. 3개의 딥러닝 모델: RNN(recurrnet neural networks), LSTM(long short-term memory networks), CNN(convolution neural networks)에 대하여 실험을 진행한다. RNN, LSTM, CNN 모델의 f1-score는 각각 0.49, 0.87, 0.98로 CNN 모델이 가장 적합하다는 것을 확인하였다. 이후 연구로는, 다양한 학습 데이터를 사용하여 더 많은 운동 자세를 분석할 예정이다.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the change in the posture of dental hygiene students and clinical dental hygienists when implementing dental scaling before and after posture correction training using the rapid upper limb assessment (RULA) method and 3D motion analysis. Methods: Thirty-two healthy volunteers performed dental scaling to remove artificial calculus on dental manikin. The movement and angle of the joints were verified by RULA and 3D motion analysis during the procedure. The subjects were also photographed for 1 minute during the procedure for 10 minutes while the calculus was removed. After the removal of the calculus, the subject and the instructor checked the video together. Posture correction training was conducted by the instructor so that the subject could perform the calculus removal operation in the correct posture. Artificial calculus of the adjacent teeth was then removed for the same period of time, and the change in posture was reviewed. Results: The total score of the posture change using RULA was $5.72{\pm}0.58$ before training and $4.31{\pm}0.10$ after training, showing a significant decrease after training (p<0.001), and upper arm, lower arm, wrist position, neck and waist position showed significant decrease after training. The three-dimensional motion analysis showed significant differences according to the criteria measured at all measurement sites except the left shoulder (p<0.05) Conclusions: It was confirmed through RULA and 3D motion analysis that postural correction training using calculus removal images was effective, and that correct postural education is essential to preventing musculoskeletal diseases caused by removal of calculus.
개인별 건강관리에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 형태의 운동관리 프로그램이 개발되고 있다. 본 연구에서는 개인별 맞춤 트레이닝 관리를 위해 키넥트 센서를 활용한 셀프 운동 교정 프로그램을 개발하였다. 셀프 운동 교정 프로그램의 동작 과정은 다음과 같이 구성된다. 1)키넥트 센서를 활용하여 사용자의 운동 모습을 촬영 2) USB 어댑터를 이용하여 PC와 연동한 후 실시간으로 골격분석 및 좌표를 추출 및 각도를 계산 3)표준 자세의 데이터와 비교, 분석하여 잘못된 동작을 인식 4)잘못된 동작이 인식되면 음성지원을 통해 실시간 알림, 운동이 끝난 후 수집되는 운동 기록(횟수, 영상) 데이터를 데이터베이스에 저장하고 열람 및 관리할 수 있도록 함으로써 효율적으로 개인 운동교정이 가능하다.
본 연구는 간호대학생의 근골격계 질환에 대한 지식 및 태도, 그리고 잘못된 생활습관자세의 정도를 확인하고 그 관계를 규명하기 위한 목적으로 시행된 서술적 조사연구이다. 본 연구는 2013년 9월 2일부터 17일까지 구조화된 질문지를 이용하여 진행되었으며, 수집된 간호대학생 272명의 자료는 t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient 등을 통해 분석되었다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 점수가능범위 1~5점 중 근골격계 질환에 대한 지식은 2.75점, 근골격계 질환에 대한 태도는 3.24, 잘못된 생활습관자세는 3.21점으로 나타났으며, 잘못된 생활습관자세 중 소파에 눕는 자세, 가방을 한쪽 어깨에 메는 자세, 다리를 꼬아서 앉는 자세가 다른 자세들에 비해 높은 점수를 나타냈다. 둘째, 잘못된 생활습관자세 중 옆으로 누워서 자는 자세, 허리를 구부리고 물건을 드는 자세, 의자에 등을 붙이지 않고 엉덩이를 걸치고 앉는 자세만이 근골격계 질환에 대한 지식 및 태도와 유의한 음의 상관관계를 나타냈다. 본 연구 결과가 간호대학생들의 잘못된 생활습관자세 교정의 필요성에 대한 이해를 높이고, 이들의 근골격계 건강증진을 위한 프로그램 개발 시 지식 및 태도 측면을 강화시킬 수 있는 중재 전략의 기초자료로서 활용될 수 있기를 기대한다.
Purpose : This study was analyzed to researched the improvement of the posture and breathing ability on correction method of posture and breathing exercise in Forward Head Posture(FHP) Method : Eighten forward head posture subjects participated in this study. The control group applied to correction method of posture and the experiment group applied to correction method of posture with breathing exercises. Results : The results showed significant improvement in Craniovertebra-Angle on each two group(P<0.05). All the other result showed non-significant in respiratory(Tidal volume, Expiratory residual volume, Inspiratory residual volume) But value of result is slightly improved in after exercise. Conclusion : CVA angle is increased in each group but not increased between experiment group and control group. Total Volume(TV), Inspiratory Reserve Volume(IRV) and Expiratory Reserve Volume(ERV) are a little increased.
본 논문에서는 사람의 걸음걸이 분석을 위한 소형 웨어러블 시스템을 개발한다. 신발 내 깔창에 부착 가능한 소형화된 모듈을 설계하고, 압력 센서 및 가속도 센서를 이용하여 사용자의 걸음걸이에 대한 정보를 측정하고 측정 데이터를 바탕으로 사용자의 자세를 분석한다. 분석한 결과는 블루투스 통신을 이용하여 사용자의 스마트폰으로 전송이 가능하고, 사용자는 자신의 걸음걸이에 대한 정보를 실시간으로 확인하여 스스로 자세교정을 할 수 있도록 유도한다.
허리는 요추(허리척추뼈), 척추골사이의 디스크(추간판), 척추와 디스크 주위의인대, 척수와 신경, 요추의 근육, 골반과 복부내의 기관들로 구성되어 있다. 우리 몸에서 고장이 잘 나는 곳은 움직임이 많은 곳이다. 사지도 움직임이 많은 관절에 고장이 잘 생긴다. 척추의 움직임이 많은 곳은 허리이다. 허리는 매우 불안정하여 전 인구의 약80%가 한번은 통증을 경험한다고 한다. 이러한 허리통증은 일반적으로 일상생활에서의 잘못된 자세와 생활습관에 기인하는 경우가 많다. 수술이나 치료 후에도 자세와 생활습관을 교정하지 못하면 재발의 경우가 있는 등 환자 자신이 허리통증에 대한 이해와 노력이 없으면 궁극적인 치료를 기대하기 어려우므로 환자 자신의 관심과 노력이 무엇보다 중요하다.이번 호에서는 인체의 신비 허리에 대해 척추전문에스병원 이승철원장과 경희대학교 동서신의학병원 척추센터 김기택 교수의 도움말로 알아본다.
본 논문은 기존의 수동으로 높이 조절만 가능한 단순 의자를 탈피하여 자라나는 아이의 신장과 체형에 맞게 의자 높이를 자동으로 조절해주는 스마트 의자를 제안한다. 본 논문의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 초음파센서와 무게센서를 사용하여 아이의 신장과 체중을 측정함으로써 신체에 맞게 자동으로 의자의 각도와 높낮이를 조절해준다. 둘째, 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집하여 App 화면에 건강 상태를 보여주고 아이 등급표와 비교하여 아이의 성장률을 가시적으로 보여준다. 셋째, 압력 센서를 이용하여 아이의 자세 상태를 보여주고 App 알림과 데이터 분석으로 아이의 자세 교정에 도움을 준다. 넷째, 신호를 전달하면 지정된 자리로 의자가 자동으로 이동하는 기능을 제공한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 접목함으로써 성장이 빠른 영유아를 키우는 가정을 대상으로 의자 교체에 필요한 비용 절감 효과와 바쁜 현대인들을 위해 아이의 건강관리를 보다 효율적으로 돕는 것을 목표로 한다.
실생활에서 많이 행해지고있는 배드민턴, 테니스 등의 운동에서 전문가에 의한 자세교정, 원격 코칭에 대한 필요성이 대두된다. 스스로 운동을 재대로 하고 있는지 확인함과 유명 선수의 운동 자세를 따라하고 싶은 욕구를 해소할 수 있는 소프트웨어 솔루션을 개발하는데 의의가 있다. 또한 스마트폰과의 연동으로 젊은 층의 수요를 흡수한다.
본 논문에서는 현대사회에서 스마트 폰 보급의 활성화와 좋지 않은 자세로 오래 앉아 있는 학생들이 자가적으로 척추 측만증을 진단하여 스스로 인지하게 하는 것이 목표이다. 척추측만증은 통증이 나타나지 않아 질병으로인해 병원에서 진료받지 않으면 자가적으로 판단하기 어려울 뿐만 아니라 방치하면 추간판 탈출증 등 여러 척추 질환에 노출 되기 쉽다. 질환을 예방 하기 위해 자이로 센서와 균형센서를 이용하여 집이나 재활트레이닝 센터 및 학교 등에서 자가적으로 판단을 할 수 있다. 센서를 통한 자가적인 진단 정보는 휴대폰의 어플리케이션으로 전달되어 척추 측만증의 정도를 알 수 있고 그에 따른 운동방법이나 자세 교정 방법등을 알려주고 운동 프로그램을 설계하는 시스템을 개발하는데 목적이 있는 연구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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