• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.7
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• pp.47-55
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• 2020

Along with the increased use of smart devices, the incidence of turtle neck syndrome among modern people has increased. Turtle neck syndrome is a posture in which the head is forward compared to the torso due to longer front muscles in the neck and shorter upper muscles, and it is more effective to fix the usual posture habits than surgery or medication. Thus, in this paper, a system is proposed to detect and warn posture that can cause turtle neck syndrome in real time. Image data of correct posture and turtle neck posture are collected to create a CNN-based learning model. Using only the webcam(Built-in camera), the sitting position that enters the camera is verified in real time through the learning model, and if it is a turtle neck position, it generates a warning sound and induces the correct posture. The system can induce people to correct their usual posture habits to treat turtle neck syndrome and prevent more serious diseases such as neck discs.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.7-10
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• 2021

최근 스마트폰과 컴퓨터 등의 비중이 커지면서 거북목 증후군의 관심사가 커졌다. 거북목 증후군은 잘못된 자세로 인해 어깨의 근육과 인대가 늘어나 통증이 생기는 증상을 의미한다. 이러한 잘못된 자세에는 대표적으로 일자목과 역c자목이 있으며 일자목은 7개의 목뼈로 이루어진 경추라인이 c자 라인에서 일직선으로 뼈의 형태가 바뀌어 디스크가 일어나 통증을 유발하는 증상이고 역c자목은 정상의 목뼈 구조를 잃어버린 형태로 곧 디스크를 보이며 고개를 드는 것이 힘드며 구부정한 자세를 취하게 되는 증상이다. 본 연구에서는 컨볼루션 신경망 (CNN) 학습 모델을 구현하여 주어진 자세가 올바른 자세인지 일자목인지 c자목인지를 진단할 수 있는 분류기를 구현하였다. 또한, 최근 코로나 사태로 인해 마스크 장착이 일상화되고 있는데, 추가 데이터를 보강하여, 마스크 착용상태에서도 적용가능한 모델로 확장하였다.

• Journal of Digital Policy
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• v.3 no.2
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• pp.15-22
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• 2024

This study was conducted to identify the cause of turtle neck syndrome that occurs in a pharmacists and the relationship between the height and table height and to suggest a table height appropriate for height. By conducting correlation and regression analysis of the turtle neck index, NDI, and VAS. As a result of calculating, the relationship between the pharmacist's height and table height, which is good for preventing turtle neck, is less than about 65cm, and it was proven that the height of the table is a major factor in causing or worsening turtle neck syndrome. It is believed that further follow-up research is needed to determine whether the calculated through this paper is effective and can be applied to other occupational groups.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.890-892
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• 2016

본 연구는 초음파 센서를 사용하여 사용자와 모니터 사이의 거리측정을 통해 거북목 증후군 예방 시스템 개발에 대한 기초연구로 수행하였다. 자세는 바른 자세, 중간 자세, 거북목 유발 자세 총 3가지로, 각 피험자의 역치값을 통해 자세를 구분하였다. 피험자는 총 4명으로 실험을 통해 설정해 놓은 역치값 이상의 신호가 들어왔을 때, LED를 켜서 사용자의 현재 자신의 자세에 대해 피드백을 주도록 구성하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 거북목 증후군 예방과 관련된 다양한 연구에 도움이 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.393-394
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• 2015

본 스마트미디어의 증후군과 문제점 및 해결 방안에 제안했다. 스마트기기의 과다사용으로 거북목증후군, 손목터널, 디지털치매 증상이 나타내고 있다. 따라서 해결 방안으로 스마트미디어 사용을 줄이고, 몸과 마음을 쉬게 하고 스트레칭 등 운동과 쉼을 갖는 것을 예방 및 방안으로 제안한다.

• 가정의 벗
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• v.35 no.11 s.411
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• pp.23-23
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• 2002

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.860-862
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• 2018

오늘날, 현대인들의 생활 속에서 스마트폰을 빼놓을 수 없을 만큼 스마트폰을 장시간 이용하는 사람들이 많다. 스마트폰 이용시간이 늘어날수록 목을 숙인 자세를 유지하게 되며, 이는 VDT 증후군 중 거북목증후군을 발생시킬 가능성이 높다. 본 논문에서는 사용자의 목 각도를 유추해 거북목 자세가 일정시간 유지될 때 알림기능을 제공하는 애플리케이션을 개발하였다. 애플리케이션을 통해 스마트폰 사용자들이 자신의 자세를 인지하고 올바른 자세로 교정할 수 있도록 유도하였다. 본 애플리케이션은 스마트폰의 기울기에 따라 사용자의 목각도를 추측하기 때문에, 스마트폰의 기울기와 목각도간의 상관성 분석 실험을 수행하여 애플리케이션의 유효성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.15 no.2
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• pp.201-210
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• 2021

This study was conducted not only to find out the effect of straight body exercise on neck pain, necks disability and neck length change of turtle neck syndrome patients but also to provide fundamental data for this field in the future. Number of 60 persons were selected by pre-test and divided to 21 persons in straight body exercise group, 19 persons in exercise group and 20 persons in control group(non-exercise group). 5 kinds of straight body exercise were applied in straight body exercise group, 8 kinds of strengthening cervical vertebral exercise were applied in exercise group and no exercise was applied in control group. Neck pain, necks disability index and neck length were measured before and after exercise and 10 weeks later as well. The data were analyzed by SPSS(v18.0). In straight body exercise group and exercise group, neck length, neck pain and necks disability index were significantly decreased after eight weeks of exercise and there was no significant difference in control group. Neck length which was checked every week in straight body exercise group and exercise group was significantly decreased and there were significant differences after 3 weeks.. After 2 weeks of 8 weeks exercise, neck length, neck pain and necks disability were checked again in post test and those results were maintained just like 8 weeks exercise status. As above results, it was more efficient in the straight body exercise group than exercise group and control group to decrease neck pain, necks disability and neck length of turtle neck syndrome patients. Furthermore, after 2 weeks of 8 weeks exercise, the results were maintained just like 8 weeks exercise status. Therefore, the author consider that straight body exercise will be effective exercise for turtle neck syndrome patients, and this study would provide fundamental data for this field in the future.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.8
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• pp.87-93
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• 2023

In this paper, we propose a system that accurately and efficiently determines forward head posture based on network learning by analyzing the user's skeletal posture. Forward head posture syndrome is a condition in which the forward head posture is changed by keeping the neck in a bent forward position for a long time, causing pain in the back, shoulders, and lower back, and it is known that daily posture habits are more effective than surgery or drug treatment. Existing methods use convolutional neural networks using webcams, and these approaches are affected by the brightness, lighting, skin color, etc. of the image, so there is a problem that they are only performed for a specific person. To alleviate this problem, this paper extracts the skeleton from the image and learns the data corresponding to the side rather than the frontal view to find the forward head posture more efficiently and accurately than the previous method. The results show that the accuracy is improved in various experimental scenes compared to the previous method.