스쿼트운동은 운동방법과 자세에 대한 이론적 근거 및 동작에 대한 기준 확립을 통해 안전하고 효과적으로 운동성과를 기대할 수 있는 중요한 프리웨이트운동 중의 하나이다. 그러나 바르지 못한 운동에 의한 부작용과 그에 대한 과학적 대응방안에 대한 연구와 운동모형의 개발 또한 필요하다. 스쿼트운동을 위한 풋플레이트를 설계하기 위한 구조해석의 주안점은 동적 거동을 단순화하여 구분 동작으로 모델링을 수행한다. 모델링을 기반으로 설계된 풋플레이트 바닥면에 위치한 로드셀의 한계 하중으로 인한 구조적 안전성 여부를 변형율과 응력의 크기를 산출함으로써 구조의 안정성과 이로 인한 운동기구의 설계방법을 제시한다. 이러한 스쿼트운동에 따른 세그먼트별 모델링과 지면반발력에 대응한 역학적 시뮬레이션 분석, 그리고 하중해석을 통한 운동역학분석의 결과를 통해 프리웨이트운동을 지원하는 운동보조장치, VR, 등의 기구에 적용하여 관련 시스템설계를 완성할 수 있다. 본 논문에서는 스쿼트운동 기구에 활용되는 풋플레이트의 설계 시에 인가되는 수직하중분포에 대한 설계방법을 제시하고 이러한 결과를 토대로 보다 안전하고 신뢰성 높은 운동보조기구시스템의 설계 및 제작기술을 제시하였다.
The Digital Single Lens Reflex (DSLR) camera combined with a small aperture telescope is an efficient equipment for an astronomy-related lab exercise. This paper compares the different photometry softwares to provide insights on using the GUI-based photometry tool to the conventional command-line based photometry tool. The magnitude of the same point source measured within the aperture is consistent regardless of the software used although the background estimation, partial pixel treatment, and error estimation are slightly different. In a crowded field image where the aperture photometry is less reliable, the aperture photometry with varying aperture size is useful to see the qualitative trend for the magnitude. Due to the variation in ISO settings and the color dependence on the RGB Bayer system, an initial uncertainty of ~0.15mag is expected to be embedded in the magnitude derived from the DSLR images.
최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 기반의 개인 맞춤형 운동 정보수집 시스템을 활용하여 개인 맞춤형 재활 운동 코칭 및 관리 서비스를 위한 모바일 앱을 제안한다. 사용자의 입력 정보에 의존하는 기존 관리 방식은 실질적인 재활 가능성을 타진하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 원격지의 엣지 컴퓨팅 기반의 영상정보에 대한 분석을 통하여 신체 관절정보와 함께 운동 정보를 수집하여 해당 운동의 시간 및 정확도를 측정하고 올바른 자세정보를 통한 재활 진척도를 제공하는 애플리케이션을 구현한다. 또한, 재활 센터의 측정 장비와 연동하여 건강상태를 관리할 수 있으며, 운동정보의 정확도 및 경향성 분석 정보를 제공한다. 본 연구의 결과를 통하여 비대면 환경에서의 자가 재활 운동에 따른 관리 및 코칭이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 디지털 풀리 기술을 이용하여 다양한 운동 형태에서 정량적인 1RM 측정이 가능한 국민건강관리 및 체력증진을 위한 스마트 1RM 시스템을 개발하고 이를 이용하여 훈련 시 그에 대한 효과를 검증하고자 하였다. 휴대용 근력 측정 장치, 블루투스 통신 기반 휴대폰 데이터 전송 및 회로도, 높낮이 조절이 가능한 시스템 몸체로 구성된 디지털 풀리 기반 스마트 1RM 측정시스템을 개발하였다. 피험자는 신체 건강한 20대 성인남녀 30명을 대상으로 15명씩 무작위로 개발된 시스템을 이용하여 훈련을 수행하는 그룹과 수행하지 않는 그룹으로 나뉘었다. 피험자는 스마트 1RM 시스템을 이용하여 팔꿈치, 요추, 무릎관절 신전/굴곡 운동을 10회씩 5세트를 수행하였고, 실험 기간은 주 3일, 총 8주간 진행되었다. 개발된 시스템에 대한 유효성 검증을 위해 주관절, 요추관절, 슬관절의 최대근력을 BIODEX System 3를 이용하여 측정하였고 운동 모드에 대한 유효성 검증을 위해 호흡가스분석을 평가하였다. 또한 개발된 1RM 시스템의 최대근력 평가 결과 값에 대한 유효성 검증을 위해 기존 검증된 시스템인 등속성 근기능 측정 모듈인 Biodex system3 결과 값과 비교 분석하였다. 실험결과, 훈련그룹에서 최대근력 증진 운동 전 후 주관절, 요추관절, 슬관절의 최대 근력이 유의하게 모두 증진되는 결과를 얻었다. 1RM 운동모드 중 산소섭취량은 근력강화 운동이 근지구력강화 운동 보다 약 10.91% 더 많은 산소소비량을 나타냈다. 또한 개발된 스마트 1RM 최대근력 측정데이터에 대한 유효성을 검증하기 위해 기존 Biodex system3 데이터와 신뢰도분석을 실시한 결과, 신뢰도는 0.895(*p<0.00)로 매우 높은 신뢰 수준 일치하는 결과를 얻었다. 본 연구는 향후 국민 건강관리 및 체력증진을 보다 정량적으로 활용하고 또한 고령자나 재활환자들의 조기 재활치료에 적용 가능하다고 생각된다.
Fitness center which was first introduced through hotel fitness has been disseminated into country over the years and these days it becomes a public sports facility that is available even in a small city. Fitness center usually requires a space more than 500 pyeong and even in a small fitness facility at least 200-300 pyung is in need. Also, complex structure including a space for preparing exercise and other subsidiary facility is necessary as well as various service areas to perform various exercise programs. In case of domestic fitness centers, however, proper standard and data required to compute the scale of each service area is not available due to the short of piling data. Therefore computing each space totally depends on an instinct decision of a designer or client, which may cause the fail of effective use of space. This paper aims to calculate appropriate use of space, that is, the over all space, equipment size, and movement line of each area as well as preference and frequence of use among areas is estimated in order to apply those data when computing appropriate estimation of scale.
For the self-directed rehabilitation of upper extremity hemiplegia patients, in this paper we propose an interface method capable of doing bilateral exercises in rehabilitation robotics. This is a method for estimating information of movements from the unaffected-side, and projects it to the affected-side in order. That the affected-side is followed the movements of the unaffected-side. For estimation of the unaffected-side movements information, gyro sensor data and acceleration sensor data were fused. In order to improve the measurement error in data fusion, a HDR filter and a complementary filter were applied. Estimated motion information is derived the one side of the drive input of rehabilitation robot. In order to validate the proposed method, experimental equipment is designed to be similar to the body's joints. The verification was performed by comparing the estimation angle data from inertial sensors and the encoder data which were attached to the mechanism.
본 연구에서는 증강된 보병대대의 과학화 전투훈련 데이터 중 공격작전에 관한 장병들의 생존분석을 실시하였다. 과학화 전투훈련은 KCTC(Korea Combat Training Center)로 불리는 전투훈련장에서 MILES(Multiple Integrated Lazer Engagement System)와 중앙통제장비체계 등 과학화된 훈련장비와 체계 운용하 훈련부대가 적 전술 및 무기체계를 사용하는 전문 대항군과 실시하는 쌍방 자유기동훈련이다. 이는 훈련기간 동안 훈련지역의 모든 데이터가 저장되어 훈련통제 뿐 아니라 분석 및 사후검토를 할 수 있는 첨단화된 군사 훈련으로 통계적 분석이 가능한 데이터를 제공한다. 분석방법은 모수적 분포 가정이 필요하지 않은 Cox의 비례위험모형을 적용하였으며, 보다 풍부하고 용이한 해석을 위해 의사결정나무모형(CART(Classification and Regression Trees), GUIDE(Generalized, Unbiased, Interaction Detection and Estimation), CTREE(Conditional Inference Trees))을 활용하였다. Cox 비례위험모형의 비례성 가정을 확인하여 이를 위배하는 변수에 대해서 층화하여 분석하고, Cox 비례위험모형 결과 복무기간에 관한 해석이 용이하지 않아 단변량으로 local 회귀분석을 통해 추가적인 해석을 시도하였다. CART, GUIDE, CTREE는 모형의 특성별로 나무모형을 형성하며 이를 통하여 다양한 해석이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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