헬스케어 산업은 빅데이타, ICT(Information and Communications Technologies), IT 기기 등의 결합으로 서비스 범위가 확대되고 관리가 생애주기 전반에 걸쳐 이뤄질 것으로 예상된다. 본 논문은 헬스케어의 한 분야로 엄지손가락에 대한 손허리손가락관절굽힘과 손가락뼈사이관절굽힘에 대하여 알아보도록 한다. 손허리손가락관절굽힘은 엄지 손허리손가락 관절을 구부리는 것을 말하고 손가락뼈사이관절굽힘은 엄지손가락뼈사이 관절을 구부리는 것을 말한다. 관절을 구부릴 때 일정한 정해진 각도에 미달하거나 통증을 느끼면 이상이 발생한 것이다. 또한 엄지손가락관절의 이상에 대한 예방법과 치료법도 제시하였다. 50대 50명을 대상으로 엄지손가락 관절에서 손허리손가락관절굽힘과 손가락뼈사이관절굽힘에 대한 실험을 수행하였다. 본 시스템은 몸의 일부에 한정되어 있지만, 이를 부분적으로 확대해 나간다면 빅데이타 헬스케어시스템 구축의 기반이 될 것이다.
본 논문은 헬스케어의 한 분야로 엄지손가락에 대한 손허리손가락관절굽힘과 손가락뼈사이관절굽힘에 대하여 알아보도록 한다. 손허리손가락관절굽힘은 엄지 손허리 손가락 관절을 구부리는 것을 말하고 손가락뼈사이관절굽힘은 엄지손가락뼈사이 관절을 구부리는 것을 말한다. 관절을 구부릴 때 일정한 정해진 각도에 미달하거나 통증을 느끼면 이상이 발생한 것이다. 또한 엄지손가락 관절의 이상에 대한 예방법과 치료법도 제시하였다.
생체인식(biometrics)은 인간이 갖는 신체적 특징을 활용하여 개인을 식별하는 연구로, 비밀번호나 ID카드 등의 전통적인 개인 식별 방법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 생체인식의 대상 중 손가락 관절문은 지문, 홍채, 귀, 장문에 비하여 비교적 최근에 연구가 시작되었다. 본 논문은 그레이디언트 방향 특징을 이용하여 손가락 관절문을 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. 손가락 관절문의 주요 특징은 주름의 크기와 방향으로, 이러한 특징을 안정적으로 획득하기 위하여 불균일한 조명과 낮은 대비를 개선하는 전처리를 수행한 후 그레이디언트의 방향 정보를 추출하여 특징벡터를 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 158명으로부터 획득한 총 790개 손가락 관절문 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 99.69%의 인식률을 얻었으며, 기존 관련 연구에 비하여 1.882라는 높은 결정계수를 보여 제안된 방법이 손가락 관절문 인식에 효과적임을 확인하였다.
본 연구에서는 환자의 손가락 경직을 모사하는 손가락 시뮬레이터를 통해 손가락 경직도 검진에서의 검진자간 신뢰도에 대해 연구하였다. 시뮬레이터를 제어하기 위해 경직에서 나타나는 토크를 간단하게 모델링 하고 손가락 경직 환자로부터 간단한 측정 모듈을 이용해 각각의 Modified Ashworth Scale(MAS) 등급에 맞는 파라미터를 얻어냈다. 또한 중수지 관절에 모터가 위치한 손가락 형태의 로봇을 설계하여 경직 토크 모델을 따르는 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터를 통해 일곱 명의 재활의학과 전문의들의 검진 결과를 평가해본 결과 중수지 관절에서 0.619, 근위지간 관절에서 0.514의 Cohen's Kappa 값을 보였다. 검진자간의 Fleiss' Kappa 값은 중수지 관절에서 0.513, 근위지간 관절에서 0.486으로 나타났다. 또한 검진자들은 각각의 주관적인 MAS 검진 기준을 가진다는 것을 확인하였다. 결과적으로 같은 환자에 대한 MAS 검진 신뢰도가 높지 않기 때문에 개발된 로봇 시뮬레이터는 검진자의 신뢰도를 높일 수 있는 교육용 도구로서 활용 가능함을 확인하였다.
손가락 관절문(FKP, finger-knuckle-print)을 이용한 개인 인증은 손가락 관절부에 나타나는 주름의 특징을 이용하는 것으로, 텍스처의 방향 정보가 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점들을 추출하고, 벡터 유사도 정합을 통해 FKP를 효과적으로 인증할 수 있는 방법을 제안하다. 벡터는 질의 영상에서 추출한 특징점과 이에 대응되는 참조 영상의 특징점을 연결하는 방향 벡터로 정의된다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 벡터 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만, 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교함으로써 전역적인 특징으로 확장되는 장점이 있다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 방향코드를 이용한 다양한 방식에 비하여 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 손가락 관절의 운동범위와 MediaPipe 손 추적기를 이용하여 3 차원 손 추적 방법을 설계하였다. MediaPipe 손 추적기가 추정한 신뢰할 수 있는 2 차원 좌표를 바탕으로 손 랜드마크의 깊이를 추정한 후, 손가락 관절 운동범위와 부합한 결과를 도출하였다. 본 논문에서 제안한 3 차원 손 추적 방법은 전용 하드웨어 없이 동작하며 기존의 3 차원 손 추적기에 비해 보다 직관적인 인간-컴퓨터 인터페이스 확산에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대한다.
퇴행성 관절염은 관절을 보호하고 있는 연골이 마모되면서 뼈끼리 맞닿아 마찰을 이루면서 통증, 부종, 염증뿐 아니라 관절 변형 및 운동 장애까지 불러오는 질환이다. 50세 이상의 노년층에서 가장 흔히 찾아볼 수 있으며, 손가락, 발가락부터 허리, 고관절 등 전신의 어느 부위에서나 나타날 수 있다.
본 논문에서는 손재활기기를 평가하고 신뢰도 높은 검진을 위해 검진자의 훈련용으로 사용할 수 있는 손가락 모사 로봇을 개발하였다. 먼저 실제 사람의 손가락 크기를 고려하여 손허리가락 관절(Metacarpophalangeal)과 첫마디뼈 관절 (Proximal Interphalangeal)을 구동할 수 있는 메커니즘을 설계하였고 이를 통해 뇌졸중과 같은 신경 손상 환자들에게서 나타나는 경직(spasticity)과 구축(contracture)현상을 모사하는 알고리즘을 구현하여 경직과 구축의 정도를 조절하여 다양한 환자들의 특징을 구현할 수 있도록 하였다.
의료 IT 기술의 발전으로 스마트헬스케어 사업의 발전을 통해 실버산업시대 개인 맞춤 의료서비스가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 아두이노 환경에서 다양한 센서를 활용해 스마트 헬스케어 개인 맞춤형 서비스를 제공할수 있는 관절재활 운동이 가능한 손가락 모델링을 구현하였다. 아두이노 기반의 구부림 센서(Flex sensor)를 이용해 개인별 손가락 관절의 활동성을 측정함으로 향후 스마트 헬스케어 분야에서 개인 맞춤형 재활운동에 활용하고자 한다.
This paper presents an evaluation of joint configurations of a robotic finger based on kinematic analysis. The evaluation is based on an assumption that the current control methods for the fingers require that the contact state specified by the motion planner be maintained during manipulation. Various finger-joint configurations have been evaluated for different contact motions. In the kinematic analysis, the surface of the manipulated object was represented by B-spline surface and the surface of the finger was represented by cylinders and a half ellipsoid. Three types of contact motion, namely, 1) pure rolling, 2) twist-roiling, and 3) slide-twist-rolling are assumed in this analysis. The finger-joint configuration best suited for manipulative motion is determined by the dimension of manipulation workspace. The evaluation has shown that the human-like fingers are suitable for maintaining twist-rolling and slide-twist-rolling but not for pure rolling. A finger with roll joint at its fingertip link, which is different from human fingers, proved to be better for pure rolling motion because it can accommodate sideway motions of the object. Several kinds of useful finger-joint configurations suited for manipulating objects by fingertip surface are proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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