• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제37권3호
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• pp.112-118
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• 2016

The neck pain is fairly common occurance. Forward head posture and text neck are poor postures which may be related with neck pain but the evidence is not enough. We developed the wearable sensor which can assess the head & neck posture in daily life. Microprocessor, Bluetooth low energy, and 3-axis accelerometer, rechargeable battery and vibratior for reminding are used to implement the wearable sensor. Real-time algorithm to parameterize the posture for one epoch is implemented which classifies the posture in the epoch into three classed; dynamic, static_good posture, and static_poor posture. Also the algorithm makes reminding to its wearer to give them the prolonged poor posture is detected. The mean error of measurement was 1.2 degree. The correlation coefficient between neck angle and craniovertebral angle was 0.9 or higher in all cases. With the pilot study on text neck syndrome was also quatified. Average of neck angle were 74.3 degree during the listening in the classroom and 57.8 degree during the smartphoning. Using the wearable sensor suggested, the poor postures of forward head posture and neck neck can be detected in real-time which can remind the wearer according to his/her setting.

• 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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.115-122
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• 2022

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.361-364
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• 2022

본 논문에서는 스마트 기기를 사용할 시 자세가 거북목 자세인지 아닌지 판별하는 시스템을 제안한다. 거북목 증후군이란 목이 구부정하게 앞으로 나오는 자세를 오래 취해 목이 일자목으로 바뀌고 뒷목, 어깨, 허리 등에 통증이 생기는 증상을 말하며, 수술이나 약물치료보다 평소의 자세 습관을 고치는 방법이 효과적이다. 기존의 연구들은 노트북에 내장되어있는 웹캠을 이용한 CNN기반의 학습모델은 영상의 명도와 학습 데이터 등에 많은 영향을 받고 학습 데이터를 모을 때 초상권 문제로 수집이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 예방하고자 Openpose 오픈 소스를 이용한 뼈대를 기반으로 측면에서의 앉은 자세를 한습 모델로 실시간 검증하여, 거북목 자세인지 아닌지를 효율적이고 정확하게 판별한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제15권2호
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• pp.113-120
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• 2013

This study was conducted to investigate the characteristics of smartphone usage and posture of users during using smartphone. A survey was conducted for 983 smartphone users to understand the association between smartphone usage and including subjective symptoms associated with musculoskeletal disorders. Main results from the survey were as follows; 1) 18.8% of the subjects experienced musculoskeletal symptoms at least at one of body parts. Specifically, 8.1%, 5.6%, 4.1%, and 11.3% of the subjects experienced musculoskeletal symptoms at neck, shoulder, elbow, and hand respectively, 2) The symptoms of musculoskeletal disorders were also associated with amount of text message and time for daily usage of smartphone. Specifically, relative risks of musculoskeletal disorders at hand/wrist/fingers in terms of "amount of text message" and "time for daily usage" for experienced user were 1.425 and 1.368 respectively to inexperienced user. This study identified 'amount of text message' and 'time for daily usage' as the major risk factors of smartphone usage in terms of musculoskeletal symptoms. The results of the study provided a good basis in order to remove or reduce the risks associated with musculoskeletal symptoms due to smartphone usage.