몸의 기둥이며 중심인 척추. 두개골을 받치고 우리 몸의 무게를 지탱하고 분산할 뿐만 아니라, 우리 몸을 통제하는 척수신경의 배관 통로이기도 하다. 척추가 건강해야 몸이 건강한 것은 두말하면 잔소리. 척추 건강을 지키는 가장 쉬운 방법은 평소 바른 생활 자세를 유지하고 꾸준히 운동하는 것이다.
최근 현대인들은 많은 업무와 학업으로 인한 좌식 생활의 빈도가 증가하면서 잘못된 자세와 잘못된 습관으로 인해 습관성 척추-골반 질병이 많이 발생하고 있다. 따라서 이를 방지하고 지속적인 바른 자세를 유도하기 위해서는 착석 정보를 기반으로 자세정보를 판단하여 유도할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 자세안정도를 평가하기 위하여 추적 계측할 수 있는 장비의 개발과 잘못된 자세가 검출될 시에는 사용자에게 알려주어 실시간 모니터링을 통해 스스로 자세를 교정하는데 도움을 주는 어플리케이션의 구현에 대해 기술하였다.
앉아서 생활하는 시간이 많은 현대인들에게 올바르게 앉는 자세는 매우 중요하다. 따라서 현대인들이 올바른 자세를 유지할 수 있도록 도와주는 자세 모니터링 시스템을 고안하게 되었다. 이 시스템의 주요 구성으로는 전원부와 계측부, 제어부, 통신부, 안드로이드기반 어플리케이션으로 나눌 수 있다. 전원부는 9V의 건전지 하나로 구성되어 있고, 2개의 레귤레이터를 통해 아날로그 회로(3.3V)와 MCU(5V)에 전원이 공급되어진다. 그리고 계측부는 6개의 압력센서를 이용하여 아날로그 값을 계측한다. 제어부와 통신부는 MCU 보드(MSP430 Launchpad)와 FB155BC Bluetooth Module로 구성되어 있고, 안드로이드기반 어플리케이션은 Bluetooth Module에서 받은 디지털 신호들을 스마트폰의 화면에 UI공정을 거쳐 디스플레이 한다. 본 연구는 잘못된 자세로 의자에 앉는 습관을 스마트폰의 화면을 통해 실시간으로 확인하고, 바른 자세로 앉을 수 있도록 하여 척추교정 및 척추질환 예방에 기여할 것으로 예상된다.
앉아있는 시간이 긴 현대인들에게 바른 자세를 유지하도록 하는 것은 중요하다. 자세 교정을 위한 치료는 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문의의 지속적인 관찰이 필요하다. 그러므로 사용자 스스로 자신의 자세를 판단하고 교정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 자세 데이터를 취득하여 취득된 자세가 정상자세인지 비정상자세인지 판단한다. 사용자의 자세 데이터 취득을 위해 관성 센서를 이용한 4개 관절 기반 모션캡쳐 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 대상자의 자세 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 기반으로 특징을 추출하여 DB를 구축한다. 구축한 DB를 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 자세 학습을 수행한 후, 정상자세와 비정상자세를 분류한다. 관절의 회전각도, 위치정보, 분석정보를 이용하여 자세분류를 수행한 결과, 정상자세 판단 성공률은 99.79%로 나타났다. 이 결과로 미루어 4개 관절에 대한 특징을 이용하여 사용자의 자세를 판단 가능하며, 향후 척추질환 예방 시스템에 적용하여 사용자의 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
양돈 업계에서 돼지의 무게는 생산성 측면에서 매우 중요한 요인 중 하나이다. 탑뷰 카메라를 통해 획득된 이미지에서 돼지의 무게를 추정할 때 오차가 적고 신뢰도 있는 결과를 보이기 위해, 오차의 주요 원인인 돼지의 머리를 제거하여야 한다. 우선, 돼지의 머리를 제거하기 위해서는 귀를 탐지하여야 한다. 그러나 돼지의 자세가 바르지 못한 경우 겹침으로 인해 돼지의 귀와 머리가 구분되지 않는 경우가 발생하고, 귀 탐지 과정에서 고려해야 할 변수가 많아지므로 연산량과 수행 시간이 증가한다. 따라서 돼지의 무게 추정을 위해서 돼지의 머리를 제거할 때 돼지의 자세 판정은 필수적이다. 본 논문에서는 돼지의 중점으로부터 돼지의 경계선을 연결한 선분의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하였다. 이를 통해 자세가 바른 돼지의 머리를 제거하여 돼지의 무게를 측정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 7.8 ms의 수행 시간과 0.97 이상의 정확도로 돼지머리 제거를 위한 자세를 결정할 수 있음을 확인하였다.
ICT 산업 종사자 수의 증가에 따라 VDT 증후군 예방을 위한 연구가 요구되고 있다. 기존의 자세 교정 제품들은 대부분 카메라 의존도가 높거나 웨어러블 기기의 센서에만 의존하고 있다. 본 논문에서는 내장 카메라와 원형 압력 센서를 활용하여 자세 정보를 수집하는 자세 교정 시스템을 개발하였다. 또한 초기 사용자의 '바른 자세'를 입력받고 이를 기반으로 사용자의 자세를 모니터링하는 맞춤형 서비스를 제공한다. 본 시스템은 사용자의 일상 업무 중 자세를 정밀하게 교정함으로써 VDT 증후군을 예방 및 개선하며 최종적으로 ICT 산업 종사자의 업무 효율 향상을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 잘못된 걸음걸이로 인해 생기는 다양한 질환들을 예방하고자 압력센서를 통해 걸음형태를 측정하여 블루투스 통신을 이용, 사용자가 스마트폰에서 실시간으로 확인 할 수 있게 하였고, 잘못된 자세를 인식 할 수 있도록 구현하였다. 이 시스템을 통하여 자신의 잘못된 보행 자세를 인지하고 바른 걸음을 할 수 있도록 도움을 주도록 하며 운동시에는 만보기와 칼로리를 계산하는 기능을 활용할 수 있다.
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.
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.
스마트 기기 사용의 증가와 함께 현대인들의 거북목 증후군 발병률이 증가했다. 거북목 증후군은 목의 앞 근육이 길어지고, 위쪽 근육이 짧아져 몸통에 비해 머리가 앞으로 나와 있는 자세이며, 수술이나 약물치료보다 평소의 자세 습관을 고치는 방법이 효과적이다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 거북목 증후군을 유발할 수 있는 자세를 감지하고 경고하는 시스템을 제안한다. 올바른 자세와 거북목 자세의 이미지 데이터들을 수집하여 합성곱 신경망기반의 학습모델을 만든다. 웹캠만을 이용하여 카메라에 들어오는 앉은 자세를 학습모델로 실시간 검증하고, 거북목 자세일 경우 경고음을 발생하여 바른 자세를 앉도록 유도한다. 이 시스템은 평소 자세 습관을 교정하도록 유도하여 거북목증후군을 치료하고 목 디스크와 같은 더 심각한 질병을 예방할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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