• 전기학회논문지
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• 제64권6호
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• pp.940-947
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• 2015

A Sitting posture is a very important issue for moderns who is mostly sedentary. Also, a wrong sitting posture causes back-pain and spinal disease. Many researchers have been proposed numerous approaches that classifying and monitoring for a sitting posture. In this paper, we proposed a real-time sitting posture monitoring system that was developed to measure pressure distribution in the human body. The proposed system consists of a pressure sensing module (six pressure sensors), data acquisition and processing module, a communication module and a display module for an individual sitting posture monitoring. The developed monitoring system can classify into five sitting postures, such as a correct sitting, sitting on forward inclination, leaning back sitting, sitting with a right leg crossed and a left leg crossed. In addition, when a user deviates from the correct posture, an alarm function is activated. We selected two kinds of chairs, one is rigid material and fixed form, the other one is a soft material and can adjust the height of a chair. In the experiments, we observed appearance changes for subjects in consequence of a comparison between before the correction of posture and after the correction of posture when using the proposed system. The data from twenty four subjects has been classified with a proposed classifier, achieving an average accuracy of 83.85%, 94.56% when the rigid chair and the soft chair, respectively.

• 센서학회지
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• 제16권6호
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• pp.467-474
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• 2007

The real-time monitoring about the activity of the human provides useful information about the activity quantity and ability. The present study implemented a small-size and low-power acceleration monitoring system for convenient monitoring of activity quantity and recognition of emergent situations such as falling during daily life. For the wireless transmission of acceleration sensor signal, we developed a wireless transmission system based on a wireless sensor network. In addition, we developed a program for storing and monitoring wirelessly transmitted signals on PC in real-time. The performance of the implemented system was evaluated by assessing the output characteristic of the system according to the change of posture, and parameters and acontext recognition algorithm were developed in order to monitor activity volume during daily life and to recognize emergent situations such as falling. In particular, recognition error in the sudden change of acceleration was minimized by the application of a falling correction algorithm

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.147-156
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• 2024

본 논문은 장시간 디지털 기기 사용자를 위한 거북목 자세 교정 및 예방 시스템의 설계에 대해서 소개한다. 우리나라의 거북목 환자는 그 수가 2018년부터 2021년까지 13퍼센트 증가하였으며 아직까지 현재 시점의 최신 통계자료에 따르면 호전되지 않은 상황이다. 거북목은 질병 특성상 치료보단 예방이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 노트북에 있는 내장 카메라 기반의 시스템을 설계하여 시스템의 접근성을 높였으며, Google Mediapipe 오픈소스의 Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, Depth Estimation 등의 기능을 통해 별도의 인공지능 모델이 필요 없도록 설계하여 낮은 비용으로 사용자로 하여금 손쉽게 거북목을 예방하도록 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.99-104
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• 2019

최근 현대인들은 잘못된 자세로 인해 다양한 근골격계 질환의 발병률이 높아지고 있다. 근골격계 질환의 근본적인 원인은 잘못된 자세 습관으로 발병한 경우가 많다. 근골격계 질환은 바른 자세 습관을 통해 예방이 가능하지만, 자세를 스스로 인식하여 교정하기는 쉽지 않다. 지속적인 자세 모니터링을 위하여 다양한 연구들이 수행되었으나, 기존 계측 시스템은 구속성 및 고비용으로 인해 일상생활에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문은 일상생활에서 착석 자세 모니터링을 통해 자발적으로 자세 교정을 유도할 수 있는 FSR 센서 어레이를 이용한 자세 판별 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 방석 형태로 설계되어 기존에 보유하고 있는 의자에 적용이 용이하다. 또한, 일상생활에서 가장 대표적인 5가지 자세를 판별할 수 있으며, 안드로이드 기반의 스마트폰 모니터링 애플리케이션을 통해 실시간으로 모니터링이 가능하다. 시스템의 성능 평가를 위하여 각각의 자세를 50회씩 반복하여 측정하였으며, 98.88%의 높은 자세 판별 정확도를 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.73-78
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• 2020

근골격 질환은 착석 자세로 업무 및 학업을 장시간 진행하거나 잘못된 자세 습관으로 발생하는 경우가 많다. 일상생활에서 근골격 질환을 예방하기 위해서는 실시간 착석자세 모니터링을 통해 잘못된 자세를 바른 자세로 유도하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 의자에 밀착된 착석 정보를 무 구속적으로 검출하기 위하여 다채널 압력센서 기반의 자세 측정 시스템과 사용자의 착석 자세 분류를 위한 CNN 모델을 제안한다. 제안된 CNN 모델은 착석 자세 정보를 기반으로 압력분포에 따른 사용자의 5가지 자세 분석이 가능하다. 필드테스트를 통한 자세 분류 신경망의 성능평가를 위하여 10명의 피실험자를 대상으로 분류결과에 대한 정확도, 재현율, 정밀도 및 조화 평균을 확인하였다. 실험 결과, 99.84%의 accuracy, 99.6%의 recall, 99.6%의 precision, 99.6%의 F1을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제39권6호
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• pp.278-283
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• 2018

Nowdays, many people suffer from the neck pain due to forward head posture(FHP) and text neck(TN). To assess the severity of the FHP and TN the craniovertebral angle(CVA) is used in clinincs. However, it is difficult to monitor the neck posture using the CVA in daily life. We propose a new method using the cervical flexion angle(CFA) obtained from a wearable sensor to monitor neck posture in daily life. 15 participants were requested to pose FHP and TN. The CFA from the wearable sensor was compared with the CVA observed from a 3D motion camera system to analyze their correlation. The determination coefficients between CFA and CVA were 0.80 in TN and 0.57 in FHP, and 0.69 in TN and FHP. From the monitoring the neck posture while using laptop computer for 20 minutes, this wearable sensor can estimate the CVA with the mean squared error of 2.1 degree.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.275-276
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• 2016

본 논문에서는 무구속적으로 사용자의 잘못된 자세를 인지하여 바른 자세로 유도하기 위한 자세 교정 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템은 사용자의 자세 정보를 인식하기 위하여 키넥트 센서를 사용하였으며, 바른자세 및 잘못된 자세 4가지를 판단할 수 있는 자세 판별 알고리즘을 개발하였다. 또한 사용자 편의성 및 접근성을 향상시키기 위하여 PC 뿐만 아니라 스마트폰에서도 사용자 자세를 확인할 수 있는 실시간 모니터링 어플리케이션을 구현하였다. 시스템의 성능평가를 위하여 대학생 5명을 대상으로 자세 판별 실험을 진행하였으며, 실험결과 민감도는 0.88, 특이도는 0.98로 자세 판별 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권2호
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• pp.125-138
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• 2023

The development of AI systems for radiation therapy is important to improve the accuracy, effectiveness, and safety of cancer treatment. The current system has the disadvantage of monitoring patients using CCTV, which can cause errors and mistakes in the treatment process, which can lead to misalignment of radiation. Developed the PMRP system, an AI automation system that uses depth cameras to measure patient's fine movements, segment patient's body into parts, align Z values of depth cameras with Z values, and transmit measured feedback to positioning devices in real time, monitoring errors and treatments. The need for such a system began because the CCTV visual monitoring system could not detect fine movements, Z-direction movements, and body part movements, hindering improvement of radiation therapy performance and increasing the risk of side effects in normal tissues. This study could provide the development of a field of radiotherapy that lags in many parts of the world, along with the economic and social importance of developing an independent platform for radiotherapy devices. This study verified its effectiveness and efficiency with data through phantom experiments, and future studies aim to help improve treatment performance by improving the posture correction mechanism and correcting left and right up and down movements in real time.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.67-73
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• 2017

본 연구는 사용자의 자세를 모니터링하고 수정하기 위해 3D 피트니스 프로그램에 사용할 수 있는 몇 가지 기술을 제안한다. 첫 번째로 사용자와 전문가의 레퍼런스 동작간의 차이를 알기위해 두 가지 다른 신체 구조 사이의 리타게팅 기법을 연구했다. 두번째로 복잡한 운동 동작을 표현하는데 생기는 저가형 깊이 센서의 문제인 자가가림(Self-occlusion) 문제를 예제 데이터베이스와 시간 일관성을 활용하여 해결하였다. 마지막으로 사용자가 취하는 자세가 코치의 자세와 얼마나 다른지 알 수 있도록 피드백 해주는 UI를 제작하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자의 신체적 차이를 고려하여 사용자의 자세를 평가 한 다음 사용자의 자세에 대한 피드백을 받을 수 있도록 한다.