발목에 대한 유착성 테이핑의 적용은 물리치료 분야와 운동 트레이닝 분야에서의 일반적인 치료 접근 방법이라 할 수 있다. 즉 발목 염좌 같은 손상을 예방하기 위한 방법과 재활의 부가적인 치료 형태로 이용될 수 있는 것이다. 본 연구는 발목의 테이핑과 트레드밀에서의 30분간 보행이 수직 착지 동작 동안 하지의 운동 역학적 요소들에 어떠한 영향을 주는지 알아보기 위해 시행되었다. 14명의 신체 건강한 대상자들 (남:10, 여:4)이 본 연구에 참여하였다. 한발로 서있는 동안 40 cm의 높이로 뛰게 하였다. 가자미근, 전경골근, 안쪽넓은근, 넙다리 두갈래근에 근전도 전극이 부착되었다. 테이핑된 신체 부위로 착지하는 동안 근전도와 힘판(force plate) 자료가 500 Hz의 주파수로 수집되었다. 대상자들의 우세쪽 하지 발목에 테이핑을 하였고, 대상자는 한발로 뛰어 내리는 동작을 반복하였다. 트레드밀에서 30분 동안 발목에 테이핑을 한 채로 보행하였고 이후 한발로 뛰어 내리는 동작을 반복하여 수행하였다. 테이핑을 적용한 상태와 테이핑한 채로 30분 동안 트레드밀에서 걷기 운동을 한 조건에서 수직 지면 반발력의 통계학적으로 유의미한 증가가 있었다. 착지 동안에 네 가지 상황에서의 최대 내측 가속도의 유의한 차이가 있었고, 그 차이는 테이핑 전과 테이핑을 한 채로의 운동 조건에서 유의한 차이가 있었다. 테이핑한 상태에서 가자미근은 접촉되는 착지 순간부터 최대 수직 지면 반발력이 나타나는 동안의 평균 근전도의 수치에 있어서 유의한 감소가 있었다. 반면에 다른 근육들에서는 아무런 변화를 보이지 않았다. 비록 발목 테이핑이 발목 손상의 위험을 줄이는데 효과적이라고 일반적으로 인식되고 있으나 이번 실험의 결과는 30분 동안의 트레드밀에서의 보행 후 테이핑은 발목의 움직임을 제한하는 효과는 있지만 한편으로는 가자미근의 활동을 감소시키는 것을 보여주었다. 따라서 이 연구의 결과는 테이핑을 하면 점프와 착지로 이어지는 동작 중에 발목관절 손상 위험을 증가시킬 가능성이 있음을 보여주었다.
When a character's pose changes, its center of mass(COM) also changes. The change of COM has distinctive patterns corresponding to various motion types like walking, running or sitting. Thus the motion type can be predicted by using COM movement. We propose a motion generator that uses character's center of mass information. This generator can generate various motions without annotated action type labels. Thus dataset for training and running can be generated full-automatically. Our neural network model takes the motion history of the character and its center of mass information as inputs and generates a full-body pose for the current frame, and is trained using simple Convolutional Neural Network(CNN) that performs 1D convolution to deal with time-series motion data.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.6
no.2
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pp.15-22
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2012
The mechanical system of wearable walking assist robot needs to be optimized for adapting with human body structure and the planned control algorithm should have a secure procedure when a incongruity situation which can cause musculoskeletal injury occurs because a wearable robot is attached to a body. The understanding of walking or musculoskeletal motions characteristics must be preceeded and analyzed for developing novel wearable walking assist robot. In this study we tried to find out the capacities of powers and torques of joint actuators to design optimized performances of system and to obtain the analysis data to figure out the characteristics of joint movements during some types of walk. The major types of walk and motion are stair climbing and descending, sit-to-stand motion, and slope walking. In this study all these motions were analyzed experimentally except slope walking.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.40
no.2
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pp.342-347
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2023
The purpose of this study was to determine the comparison of upper arm, trunk and core muscle activities according to different performance in high Plank exercise using weightless exercise equipment. Six males(age, 23.00±0.73 years; height, 172.95±2.05 cm; body mass, 66.83±2.75 kg; and BMI, 22.33±0.72 kg/m2) completed this study as the subjects. Four type's high Plank exercises using weightless exercise equipment were performed(high plank, HP; high plank with air walker, HPAW; high plank with surf board, HPSB; high plank with waist trainer, HPWT). For the EMG analysis, we measured the body muscle activities of right side on the deltoid(DT), triceps brachii(TB), latissimus dorsi(LD), and external oblique(EO). This research's results were as follows. DT, TB, LD, & EO muscle activities were greatest during HPSB(p=.000). Therefore, these results are expected to serve as basic data for high Plank exercise using weightless exercise equipment performance applications in effective exercise programs.
In this paper, we present a simple and fast supervised learning framework based on model predictive control so as to learn motion controllers for a physic-based character to track given example motions. The proposed framework is composed of two components: training data generation and offline learning. Given an example motion, the former component stochastically controls the character motion with an optimal controller while repeatedly updating the controller for tracking the example motion through model predictive control over a time window from the current state of the character to a near future state. The repeated update of the optimal controller and the stochastic control make it possible to effectively explore various states that the character may have while mimicking the example motion and collect useful training data for supervised learning. Once all the training data is generated, the latter component normalizes the data to remove the disparity for magnitude and units inherent in the data and trains an artificial neural network with a simple architecture for a controller. The experimental results for walking and running motions demonstrate how effectively and fast the proposed framework produces physics-based motion controllers.
This research is about development and usability test of 'Paldokangsan4' which is a serious game for the elderly to improve their physical and mental health. This game is the next version of last 'Paldokangsan3' developed in 2013. Its motion capture interface 'Kinect' has been stopped for production that we have to develop the next version with 'Kinect2'. We added a personal ID system to accumulate palyers' game histories, and let the player know the the current score comparing to the personal average score every time. Also we added real mart background to the traditional old market background of the game as well as a tutorial level to learn how to play the game personally. In 2016 Play Expo, we have installed and demonstrated it and gathered opinions of 40 volunteers in questionnaire. The result of their analysis showed that we could find the possibility of beneficial effects for the elderly following the last version.
The purpose of this study is to find out the effect of Growth Hormone promotin and kinetic factors on Growth Hormone Activated Shoes. The results of the present study were as follows; First, there was a significient difference between a normal shoes and the Growth Hormone activated shoes in the student's GH secretion with running test, and there was a significant interaction effect between shoes and distance. therefore it can be assumed that there is a significant effect of GH secretion in student at growth period during running with Growth Hormine Activated Shoes. Second, Within 4km walking, Growth Hormone secretion was in creased averagely in student. Third, Growth Hormone Activated Shoes make a large load for light motion as walking. For heavy motion as running, it make a large impulsion but good pressure distribution and small loading rate.
Lee Sang-Bock;An Byung-Ju;Lee Sanyol;Lee Jun-Haeng
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.6
s.38
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pp.117-126
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2005
In this paper, it was suggested method to recognize the motion of a person(lying, sitting, walking, running) using fuzzy inference and wireless biologic signal processing system. These are to Perceive the motion of the person. Furthermore, the information of motion is indispensable parameter for Context Awareness (CA). In the present study, ADXL 202JE accelerometer sensor was used to measure for checking the continuance motion, biological quantify of motion, and motion pattern of a Person. The measured data was transmitted to CA server by Radio Frequency(RF). From the present result, we confirmed that it is difficult to decide the motion of walking and running with only the magnitude of the Longitudinal Accelerometer Average Value(LAAV) and moreover the covariance of LAAV in any block is very useful for CA of walking and running.
Kim, Do-Yoon;Jeon, So-Hye;Kang, Seung-Yong;Kim, Nam-Hyun
The Journal of the Korea Contents Association
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v.11
no.12
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pp.103-111
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2011
The research has increased the role of physical activity in promoting health and preventing chronic disease. Estimating algorithm of physical activity energy expenditure was implemented by using a tri-axial accelerometer motion detector of the SVM(Signal Vector Magnitude) of 3-axis(x, y, z). COUNT method has been proven through experiments of validity Freedson, Hendelman, Leenders, Yngve was implemented by applying the SVM method. A total of 10 participants(5 males and 5 females aged between 20 and 30 years). The activity protocol consisted of three types on treadmill; participants performed three treadmill activity at three speeds(3, 5, 8 km/h). These activities were repeated four weeks. Customized estimating algorithm for energy expenditure of physical activities were implemented with COUNT and SVM correlation between the data.
Kim, D.Y.;Hwang, I.H.;Jeon, S.H.;Bae, Y.H.;Kim, N.H.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.5
no.1
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pp.27-33
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2011
Estimating algorithm of physical activity energy expenditure and physical activity intensity was implemented by using a tri-axial accelerometer motion detector of the SVM(Signal Vector Magnitude) of 3-axis(x, y, z). A total of 10 participants(5 males and 5 females aged between 20 and 30 years). The ActiGraph(LLC, USA) and Fitmeter(Fit.life, korea) was positioned anterior superior iliac spine on the body. The activity protocol consisted of three types on treadmill; participants performed three treadmill activity at three speeds(3, 5, 8 km/h). Each activity was performed for 7 minutes with 4 minutes rest between each activity for the steady state. These activities were repeated four weeks. Algorithm for METs, kcal and intensity of activities were implemented with ActiGraph and Fitmeter correlation between the data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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