Purpose: Smart insoles are wearable devices that are inserted into shoes. Smart insoles with built-in pressure and acceleration sensors can measure the plantar pressure, stride length, and walking speed. This study evaluated the validity and reliability of the plantar pressure measurements of smart insoles during walking on flat ground. Materials and Methods: Twenty one subjects were included in this study. After wearing smart insoles, I-SOL® (Gilon, Seongnam, Korea), the subjects walked a 10 m corridor six times at a rate of 100 steps/min, and the middle three steps, free from direction changes, were chosen for data analysis. The same protocol was repeated after wearing Pedar-X (Novel Corporation, Munich, Germany), an insoletype plantar pressure measurement equipment with proven validity. The average maximum pressure (Ppeak, kPa) and the time at which Ppeak appeared (Ptime, %stride) were calculated for each device. The validity of smart insoles was evaluated by using the interclass correlation coefficient (ICC) of Ppeak and Ptime between the two instruments, and Cronbach's alpha was obtained from the Ppeak values to evaluate the reliability. Results: The ICC of Ppeak was 0.651 (good) in the hallux, 0.744 (good) in the medial forefoot, 0.839 (excellent) in the lateral forefoot, and 0.854 (excellent) in the hindfoot. The ICC of Ptime showed 0.868 (excellent) in the hallux, 0.892 (excellent) in the medial forefoot, 0.721 (good) in the lateral forefoot, and 0.832 (excellent) in the hindfoot. All ICC values showed good or excellent results. The Cronbach's alpha of Ppeak measured in the smart insoles was 0.990 in the hallux, 0.961 in the medial forefoot, 0.973 in the lateral forefoot, and 0.995 in the hindfoot; all indicated excellent reliability in all areas. Conclusion: The plantar pressure measurements of smart insoles during walking on a flat ground showed validity compared to Pedar-X, and high reliability after repeated measurements.
본 연구는 척추측만증 수술에 대한 객관적이고 정량적인 효과 평가 수단으로서 스마트 깔창을 이용한 보행분석 방법(시계열 분석 포함)을 제시한다. 실험 참가자는 척추측만증 환자이며 스마트 깔창을 착용하고 3분 보행검사를 4번(수술전, 수술 후 8일, 16일, 204일), 6분 보행검사를 1번(수술 후 204일) 받았다. 깔창에는 8개의 압력센서, 가속도 및 각속도 센서가 있고, 각각의 측정값을 저장하여 환자의 수술 전후 보행특성(운동역학 및 시공간 변수)을 비교하였다. 분석결과 수술 후 환자의 모든 보행변수가 개선된 것을 알 수 있었고, 6개월 후 추적검사에서 환자의 보행이 더욱 안정된 것을 확인할 수 있었다. 하지만 환자가 오래 걸으면 한쪽 다리의 swing 시간이 다른 쪽에 비해 미세하게 짧은 현상이 다시 나타났는데, 이는 검사를 수행하는 의사의 육안으로는 발견할 수 없는 preclinical한 문제였다. 우리는 이러한 분석 방법을 통해 환자의 개선 정도를 정량적이고 객관적으로 평가할 수 있었고, preclinical한 문제도 찾을 수 있었다. 향후 이러한 분석 방법은 특정 질병의 보행 패턴을 정의하고 감별하여 적절한 치료방법을 결정하는 연구로 이어질 것이다.
Gait analysis trackers have been developed to monitor daily gait patterns to improve users' running performance and reduce the risk of injuries. A variety of gait analysis trackers are available on the market(e.g., foot pods, insoles). Depending on the type of gait analysis tracker, users' discomfort or satisfaction as well as required properties may differ. Hence, the purpose of this study was to compare and analyze user experience of three different types of commercial shoe-mounted gait analysis trackers and their mobile applications in a laboratory environment using questionnaires based on actual experiences of each product. Ten males and ten females who regularly enjoy walking and running exercises participated in the experiment. After the participants set up the tracker and application themselves without support from researchers, ten to thirty minutes' exercise was permitted on each product. Following this, the participants answered questionnaires containing evaluation variables on the device and mobile application, as well as satisfaction, intention to use, recommendation, and purchase. In addition, they were asked questions about the attractive features and shortcomings of each device and application. The results showed that the PRO-SPECS® smart insole was preferred over the others for ease of use, perceived durability, psychological burden of the design, and usefulness of the information provided by the application. Along with the results of questionnaire, this study also discussed strategies and recommendations for future product design and development.
본 논문에서는 인간의 가장 기본적이며 기초적인 운동인 걸음걸이로부터 검출할 수 있는 걸음 수 및 보행분석을 위해 전도성 섬유를 이용한 전기용량성압력 센서를 깔창형태로 개발하였다. 개발된 깔창 형태의 센서는 보행시의 압력을 측정하여 보행신호를 검출하고, 검출된 신호를 이용하여 걸음 수 및 보행 분석을 실시하였다. 개발된 센서의 성능 검증을 위하여 상용 만보계 및 관찰자의 수계로 도출된 보수를 비교하였으며, 자세에 따른 압력차이를 측정하였다. 기존의 상용 만보계는 저속(1 Km/h)으로 걸었을 때 보수가 잘 측정되지 않은 반면 개발된 센서는 저속에서도 관찰자 수계대비 정확한 보수를 도출 할 수 있었다. 또한 자세에 따라 압력 값을 토대로 사용자의 자세를 모니터링 할 수 있음을 보였다. 본 연구는 향후 스마트폰과 무선 연동하는 스마트 보행관리 시스템을 개발하기 위한 기초연구이다.
Yoo, Sihyun;Gil, Hojong;Kim, Jongbin;Ryu, Jiseon;Yoon, Sukhoon;Park, Sang Kyoon
대한인간공학회지
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제36권5호
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pp.395-409
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2017
Objective: The purpose of this study was to optimize the number and positions of foot pressure sensors using the reliability analysis of the center of pressure (COP) in smart shoes. Background: Foot pressure can be different according to foot region, and it is important which region of the foot pressure needs to be measured. Method: Thirty adults (age: $20.5{\pm}1.8years$, body weight: $71.4{\pm}6.5kg$, height: $1.76{\pm}0.04m$) participated in this study. The foot pressure data were collected using the insole of Pedar-X system (Novel GmbH, USA) with a sampling frequency of 100Hz during 1.3m/s speed walking on the treadmill (Instrumented treadmill, Bertec, USA). The intraclass correlation coefficients (ICC) were calculated between the COP positions using 4, 5, 6, 7, 8, and 99 sensors, while one-way repeated measure ANOVA was performed between the standard deviation (SD) of the COP positions. Results: The medio-lateral (M/L) COP position using 99 sensors was positively correlated with the M/L COP positions using 6, 7, and 8 sensors; however, it was not correlated with the M/L COP positions using 4 and 5 sensors during landing phase (1~4%) (p<.05). The antero-posterior (A/P) COP position using 99 sensors was positively correlated with the A/P COP positions using 4, 5, 6, 7, and 8 sensors (p<.05). The SD of the COP position using 99 sensors was smaller than the SD of the M/L COP positions using 4, 5, 6, 7, and 8 sensors (p<.05). Conclusion: Based on our findings, it is desirable to arrange at least 6 sensors in smart shoes. Application: The study of optimizing the number and positions of foot pressure sensors would contribute to developing more effective smart shoes using foot pressure technology.
Background: The longitudinal arch is important for individuals with pes planus. The toe spread out exercise (TSO) has been widely used to continuously support the longitudinal arch by increasing the abductor hallucis (AbdH) muscle activation. However, the AbdH muscle is commonly lack of the sufficient activation during the TSO especially in individuals with pes planus. Objects: This study was performed to investigate the effect of arch support on the muscle activity and strength of the AbdH during TSO in standing position in individuals with pes planus. Methods: Twenty subjects with pes planus between 20 and 30 years of age participated in this study. The muscle activity and strength of the AbdH were measured using surface EMG system and the Smart KEMA tensiometer system. The AbdH muscle was evaluated during TSO between individuals with and without longitudinal arch support in standing position. The longitudinal arch was supported by using the insole. The paired t-test was used. The level of statistical significance was set at α = 0.05. Results: The muscle activity and strength of the AbdH during TSO with arch support in standing position was significantly greater than that without arch support. Conclusion: The muscle activity and strength of the AbdH during TSO in standing position can be influenced by the longitudinal arch support in individuals with pes planus. The AbdH strengthening during TSO in standing with arch support can be recommended especially in individuals with pes planus in the clinical settings.
본 연구에서는 스마트 깔창을 사용한 보행 분석을 위한 데이터 전처리 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 평지 보행, 오르막 보행, 내리막 보행, 계단 오르기, 계단 내려가기, 달리기, 빠른 보행의 7가지 종류의 보행 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에 대해 제안한 데이터 전처리 기법을 적용한 결과를 실제 걸음 수와 비교하였다. 실험결과 전처리한 결과가 실제 걸음 수에 가까운 결과를 보임을 확인하였다.
근래에 들어, 웨어러블 기기의 발전으로 사람의 움직임에 대한 측정이 손쉬워 지면서, 워킹, 러닝, 사이클링 등의 인간의 신체 활동 상태를 감지하여 더 효율적인 운동을 할 수 있도록 정보를 획득, 제공하려는 연구가 계속되고 있다. 본 연구에서는 웨어러블 기기중 하나인 스마트 인솔을 통해서 수집되는 가속도 정보와 압력 정보를 사용하여 운동시에 사람의 운동 자세를 감지하고 측정하는 시스템을 구현하였다. 사람이 헬스센터에서 수행하는 각각의 자세는 운동의 특성에 따라 시계열 신호의 표현 패턴이 다르게 나타나며 이 패턴을 통한 정확한 자세의 감지를 위해서 본 연구에서는 다양한 신호처리 알고리즘을 사용하였으며 이 경우 더 정확한 자세를 측정할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확한 자세의 감지를 위해 운동의 특징에 따라 알고리즘을 선택하여 시계열 정보를 처리 분석 하는 시스템을 제안하였으며 이를 통해 보다 정확하게 사람의 신체활동을 분석할 수 있었다.
오늘날 보행 분석은 여러 하지 관절, 뼈 및 근육, 신경 등의 이상을 판단할 수 있는 매우 중요한 지표로 사용되고 있다. 하지만 비정상 보행, 비대칭 보행을 하고 있는 사람들은 자신이 인지 할 수 있을 만큼 그 문제의 정도가 심각하지 않은 상태라면, 그 사실을 모른 채 살아간다. 결국 이런 문제가 지속된다면 향후 큰 질병이 발생하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 40개의 압력센서를 내장한 인솔을 통해 각 발의 압력 데이터를 수집하여 미리 정의한 정상 보행 시 나타나는 압력 분포를 기준으로 비정상 보행 여부를 판단하고 보행 시 나타나는 부분별 압력분포 데이터를 이용하여 보행 시 사용자 발의 과내전(over pronation)과 과외전(over supination) 경향도 분석하였다. 스마트 인솔을 사용하여 시간과 공간의 제약이 없는 사용자 친화적이면서 비정상 보행 판단 및 발의 과내 외전 경향 분석에 대해 자가 진단을 보조할 수 있을 것으로 기대한다.
스마트 인솔은 멀티 센서가 장착된 디바이스로써, 발바닥의 정보를 추출하는 기기의 특성으로 인해 헬스케어 디바이스로 주목받고 있다. 최근에는 스마트 인솔 내 센서 사양의 증가로 인해 획득 가능한 데이터의 품질이 증가하였으나, 취득한 데이터를 모두 사용하는 것은 통신 대역폭 및 컴퓨팅 파워의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 인솔 내 파라미터에 대한 분석과 연구를 진행하고, 최적의 파라미터를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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