The purpose of this study was to investigate the association between wrong postures and pain during scaling and encourage dental hygienists and students to exercise scaling in a good position. After obtaining informed consent, 107 students (3rd and 4th grade students) who had an experience with scaling practice were enrolled. The questionnaire included three general items, four items related to the posture during scaling, and nine items related to pain management (total 16 items), for which the five-point Likert scale was used. Through the questionnaire, we examined the preference of posture during scaling, posture education during scaling, pain in each part during scaling, pain management, and pain management method. In the scaling exercise, 86.3% of the subjects were instructed on the correct posture, and 87.9% of the subjects perceived the possibility of inducing musculoskeletal disorders based on the scaling posture. The percentage of subjects who responded that they performed scaling in the correct posture was 33.6% and that of subjects who answered that they bowed or turned their head by more than 15° was 64.4%. Further, 45.7% of the subjects answered that they bent their shoulders, and 29.9% of the subjects answered that their postures were not parallel to the floor. Pain during scaling was still higher when they bent their head, they bent their waist, and they bent their wrist (p<0.05). During scaling, pain was most frequent in the fingers and hands (15%), followed by the neck (14%), shoulders (11.2%), waist (9.3%), and feet and legs (2.8%). The percentage of subjects who performed regular exercise (or stretching) to prevent pain was 29.9% and that of subjects who managed pain after scaling was 12.1%. Further, exercise (24.6%) and self-massage (20.3%) were highly used as the pain management methods, and the school practice was preferred to education media for pain management (79.4%). In the scaling practice, there was a training on pain management, but the frequency of practicing in the wrong posture was high. Moreover, pain increased upon practicing in an incorrect posture. Therefore, more in-depth and systematic education on the necessity and method of musculoskeletal disease management during scaling is required.
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.
본 논문에서는 키넥트 센서를 기반으로 한 휘트니스(Fitness) 동작의 정확성을 피드백 하는 윈도우 애플리케이션 KITNESS를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 키넥트의 카메라와 관절 인식 센서를 활용하여 사용자가 정확한 휘트니스 자세로 운동할 수 있도록 피드백을 주는 것이다. 이때 키넥트의 IR Emitter와 IR Depth Sensor를 이용하여 사용자와 키넥트 간의 거리를 측정하고, 사용자의 관절 위치인 조인트(Joint)와 각 관절의 스켈레톤(Skeleton) 데이터를 측정한다. 이러한 데이터를 이용하여 사용자의 관절 위치와 자세마다 일정 거리를 계산하고 자세의 정확도를 판단한다. 그리고 키넥트의 RGB 카메라를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 구현한다. 즉, 사용자의 자세가 정확하면 스켈레톤 정보를 초록색 선으로 표시하고, 정확하지 않으면 정확하지 않은 부분을 빨간색 선으로 표시하여 직관적으로 알려준다. 사용자는 이 애플리케이션을 통하여 운동하는 자세의 정확도를 피드백 받기 때문에 혼자서도 정확한 자세로 운동할 수 있다. 이 애플리케이션은 운동 부위를 목, 허리, 다리 세 가지 영역으로 분류하고, 각 운동 부위의 자세에서 관절이 겹쳐서 키넥트가 인식하지 못하는 자세를 제외함으로써 키넥트의 인식률을 높인다. 그리고 애플리케이션 종료 시에는 마지막 운동 모습을 이미지로 5초간 보여줌으로써 성취감을 고취시키고 지속적으로 운동할 수 있도록 구현한다.
코어운동의 운동 효과를 높이기 위해서는 정확한 자세로 운동 하는 것이 중요하다. 본 논문은 가상현실 환경에서 코어 운동을 하는 사용자가 정확한 자세를 취할 수 있도록 피드백을 제공하여 운동 자세를 트레이닝 할 수 있는 시스템을 소개한다. 스쿼트, 런지, 브릿지의 총 3가지 코어 운동 자세를 대상으로 하였으며, 정확한 자세를 취할 수 있도록 시각 피드백과 촉각 피드백을 사용자에게 제공한다. 전문가의 자세를 사용자의 신체 길이에 맞게 조정하여 기준 자세를 생성하며, 사용자의 운동 자세를 기준 자세와 비교하여 운동 자세의 정확도를 계산한다. 사용자 실험을 통해 피드백의 효과를 입증하였으며, 피드백의 설계에 따른 트레이닝 효과를 비교하였다.
Purpose : Forward head posture is typical neck disorders occur in all people. And this attitude causes a shortening and weakening of the muscles in the body. It also causes excessive extension acts as a reward. This attitude has to change if the pain occurs around the neck and shoulders, and are subjected to unusual stress. Patients with chronic neck pain associated with forward head posture was found to be the more severe the fall of the respiratory, forward head posture poor quality of much breath. The purpose of this study was to compare the effect of changes in forward head posture and neutral head posture on respiratory. Method : Forty volunteers were participated in study and divided into two groups [forward head posture group (n=20) and neutral head posture group (n=20)]. We measured cervical alignment with global postural system to find out a forward head posture. Respiratory function was measured with a SPIROVIT SP-1 equipment and we found out a forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume at one second (FEV1) and FEV1/FVC. A pared t-test was used to determine a statistical significance for the pulmonary function variation and a independent t-test was used to determine a statistical significance in the two groups. Results : In the experimental group, FVC and FEV1 were significantly higher in the artificial neutral head posture than in the forward head posture. In the control group, FVC and FEV1 were significantly higher in the neutral head posture than in the forward head posture. FVC, FEV1, and FEV1/ FVC were significantly higher in the neutral head posture of control group than the artificial neutral head posture of experimental group and higher in the artificial forward head posture of control group than the forward head posture of experimental group. Conclusion : In conclusion, neutral head posture is considered to be an important factor in correct posture and improvement of lung function and continuous study of posture correction program for posture imbalance will be needed.
키넥트는 사용자의 동작을 인식하고, 마이크 모듈로 음성을 인식하는 센서이다. 최근, 키넥트는 재활 치료 분야, 교육 분야 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 교육 분야 중에서도 음악, 발레 등의 예체능 교육 분야들에 키넥트를 활용한 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 예체능 교육 분야인 피아노 교육 분야에 키넥트를 활용한다. 본 논문에서는 저가의 접근성이 높은 키넥트를 이용해 전문가와 학습자의 자세 위치 값을 인식 및 비교해 학습자에게 피드백을 제공함으로써 학습자가 혼자 있을 경우에도 객관적인 수치에 의해 자신의 자세를 교정할 수 있는 피아노 교육 방안을 제안 및 구현한다. 제안하는 키넥트 기반 피아노 교육 시스템은 키넥트를 이용하여 학습자에게 피드백을 줄 수 있는 최초의 피아노 교육 시스템이며, 전문가의 관절 위치와 학습자의 관절 위치를 비교하는 알고리즘을 제안 및 구현한다. 또한, 학습자와 전문가의 관절 위치 비교 시 오차 허용 정도를 달리하는 실험을 통하여 오차 허용 정도별 자세의 정확도를 측정한다.
Chest PA is the basic examination of radiographic imaging. Moreover, Chest PA's demands are constantly increasing because of the Increase in respiratory diseases. However, it is not meeting the demand due to problems such as a shortage of radiological technologist, sexual shame caused by patient contact, and the spread of infectious diseases. There have been many cases of using artificial intelligence to solve this problem. Therefore, the purpose of this research is to build an artificial intelligence dataset of Chest PA and to find a posture evaluation method. To construct the posture dataset, the posture image is acquired during actual and simulated examination and classified correct and incorrect posture of the patient. And to evaluate the artificial intelligence posture method, a posture estimation algorithm is used to preprocess the dataset and an artificial intelligence classification algorithm is applied. As a result, Chest PA posture dataset is validated with in over 95% accuracy in all artificial intelligence classification and the accuracy is improved through the Top-Down posture estimation algorithm AlphaPose and the classification InceptionV3 algorithm. Based on this, it will be possible to build a non-face-to-face automatic Chest PA examination system using artificial intelligence.
Background: In modern society, the use of computers accounts for a large proportion of our daily lives. Although substantial research is being actively conducted on musculoskeletal diseases resulting from computer use, there has been a recent surge in interest in improving the working environment for prevention. Objects: This study aimed to examine the effects of posture correction feedback (PCF) on changes in neck posture and muscle activation during computer typing. Methods: The participants performed a computer typing task in two sessions, each lasting 16 minutes. The participant's dominant side was photographed and analyzed using ImageJ software to verify neck posture. Surface electromyography (EMG) was used to confirm the participant's cervical erector spinae (CES) and upper trapezius muscle activities. The EMG signal was analyzed using the percentage of reference voluntary contraction and amplitude probability distribution function (APDF). In the second session, visual and auditory feedback for posture correction was provided if the neck was flexed by more than 15° in the initial position during computer typing. A 20-minute rest period was provided between the two sessions. Results: The neck angle (p = 0.014), CES muscle activity (p = 0.008), and APDF (p = 0.015) showed significant differences depending on the presence of the PCF. Furthermore, significant differences were observed regarding the CES muscle activity (p = 0.001) and APDF (p = 0.002) over time. Conclusion: Our study showed that the feedback system can correct poor posture and reduces unnecessary muscle activation during computer work. The improved neck posture and reduced CES muscle activity observed in this study suggest that neck pain can be prevented. Based on these results, we suggest that the PCF system can be used to prevent neck pain.
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.
몇 년 전 코로나가 발병하면서 화상 회의, 전자 문서 작업이 많아지게 되었고 이 때문에 현대인들의 하루 일과 중에서 컴퓨터 작업을 하는 비중이 증가하고 있다. 하지만 오랜 시간 동안 잘못된 자세로 컴퓨터 작업을 하는 사람들이 많아지게 되면서 시력 저하, 거북목증후군 환자들이 늘고 있다. 최근까지도 자세 교정을 위한 연구들이 많이 발표되고 있지만 대부분은 사용자가 장비를 착용하여 자세 교정을 해야 하므로 사용자가 불편함을 겪을 수 있다는 한계가 있다. 본 논문에서는 초음파 센서 장치를 이용하여 컴퓨터 모니터와 사람 사이의 최소 거리 접근을 방지하기 위한 자세 교정 센서 시스템을 제안한다. 그리고 이때 최소 거리 시 울리는 경고 알람 중 오류 알람을 최소화하는 알고리즘도 함께 제안한다. 이는 초음파 센서 장치를 이용하기 때문에 몸에 기기를 부착하지 않고도 자세 교정을 할 수 있으며 사용자의 불편함을 해소할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 실험 결과에서 거리 측정 시 발생한 잡음을 제거하여 오류 알람을 줄임으로써 정확도를 높일 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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