• Composites Research
• /
• 제34권3호
• /
• pp.161-166
• /
• 2021

본 연구에서는 당뇨병 환자들의 균일한 족압 분포를 유도하여 발의 상처를 예방하는 신발을 개발하기 위한 연구방법을 제시하였다. 직교 그리드 센서를 사용하여 일반인의 직립 상태 시 족압 분포를 확인하고, 다양한 조건에 대한 족압분포의 변화를 비교하였다. 신발 바닥부에 삽입된 스프링의 스프링 상수와 인솔의 아치부 유무 등에 따른 족압 분포의 변화를 파악하여 효과적인 족압 분산 조건을 확인하였다. 인체거동의 임의성 등에 의한 실험 오차를 최소화 하기 위해, 직립 상태를 모사한 유한요소해석을 통해 특정 조건에서의 족압 분포를 예측하고 실험 결과와 비교하여 실험의 정확성을 확보할 수 있도록 하였다. 스프링의 개수와 배치에 따른 족압 분포의 변화를 유한요소해석을 통해 확인하여 보다 균일한 족압을 구현할 수 있는 조건을 제시하였다. 이러한 결과는 당뇨발을 가진 환자를 위한 신발 설계에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권11호
• /
• pp.114-122
• /
• 2016

EIS (Electro interstitial scan, 전기체간스캔법)는 전극을 이용해 미세전류를 인체에 인가하고 그에 따른 전기적 반응을 분석하여 생리적인 정보를 얻는 방법으로, 비침습적이고 간단한 검사가 가능하다는 장점이 있다. 특히 당뇨병 진단을 위한 스크린용으로 적합하다는 연구들이 진행되어 왔으나 대부분 진단 원리에 대한 구체적인 논의가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 EIS 방법이 당뇨병 스크리닝 및 임상에 유용하게 활용될 수 있을지 분석해 보기위해 당뇨병 환자와 정상인을 대상으로 EIS 장비의 원 신호인 전압 변동 데이터를 특정경로에서 측정하였다. 전압 신호의 특징점을 추출하고 두 그룹 사이의 AUC (Area under the curve)를 계산한 결과 7개의 변수들이 60% 이상의 분류 정확도를 보였다. 또한 이 변수들을 k-NN 분류기로 학습한 결과, 왼쪽 손에서의 전압 변동 크기를 기준으로 분석했을 때 분류 정확도를 76.2%까지 높일 수 있었다. EIS 기반의 전압신호 분석법으로 비침습적인 당뇨병 스크리닝의 가능성을 보였다.