퇴원계획은 환자의 거주지를 고려하여 재활중에 계획되어야한다. 본 연구는 퇴원 1개월 후 재활환자를 대상으로 퇴원장소에 따른 인구통계학적 요인과 재활기능을 비교하는 것을 목적으로 연구가 시행되었다. 대상자는 재활퇴원환자였으며 전체 300명중 146명은 자택으로 154명은 요양원등 시설로 퇴원하였다. 그 결과 수정된 Barthel Index를 이용해 점수화된 재활기능점수가 퇴원장소에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 자택으로 퇴원한 환자의 재활기능점수가 시설퇴원환자보다 높은 점수를 보였다. 그러나 재택환자의 신체기능과 일상생활 동작이 재활이 필요한 점수를 보였다. 재활환자를 위한 가정 및 시설 방문재활프로그램에 대한 차별화된 전략이 필요하다.
코로나 19 로 인해 사회적으로 활동 범위에 제약이 많아져 신체 노화가 진행중인 노년층의 심각한 운동 부족 현상 발생했다. 이에 따라 본 연구는 스마트 미러 트레이닝 프로그램의 범람 속에 신체적인 불편함을 가지고 있는 노인의 건강 증진에 주목하여 스마트 미러와 노인 자세 탐지, 자세 정확성 판단 시스템을 기반으로 한 자세 분류 서비스 제공 프로그램을 제안한다. 스마트 미러에 탑재된 카메라로 받아온 영상을 MoveNet 과 머신러닝 모델을 사용하여 사용자의 동작을 파악하는 방식으로 활동 프로그램을 진행한다. 향후 디지털 소외 계층의 사용 및 노인 자세 데이터 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 치매 예방을 위한 카드 뒤집기 게임을 설계하고 구현한다. 이 게임은 사용자의 기억력 향상과 두뇌 활동 촉진에 따른 치매 예방을 목표로 한다. 키넥트 센서를 활용하여 사용자의 손 움직임을 감지하고, 이를 통해 게임 내에서 마우스 포인터의 움직임과 클릭 동작을 구현한다. 게임을 진행하면서 사용자는 뇌 활동뿐만 아니라 미세한 손의 움직임을 통한 운동을 유도하여 노인층의 두뇌와 신체 활성화를 기대한다. 이 게임은 사용자에게 즐거운 게임 경험과 신체 활동을 통한 두뇌 활성화를 제공하여, 치매를 예방할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 사지가 마비되어 신체를 움직이지 못하지만 뇌의 기능은 살아있는 장애인들을 위하여, 생각만으로 외부의 장치를 제어할 수 있도록 하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain-Computer Interface) 기술을 연구하였다. 신경생리학 분야에서의 연구 결과에 의하면, 신체를 움직이는 상상을 할 경우, 뇌의 운동/감각 피질 영역에서는 $\beta$파(14-26 Hz)와 $\mu$파(8-12 Hz)가 억제/증가되는 ERD/ERS(Event-Related Desynchronization / Synchronization) 현상이 발생한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 이를 기반으로 혀, 발, 왼손, 오른손의 동작 상상을 자극으로 이용하여 변화하는 뇌 신호 패턴을 실시간으로 분석하여 피험자의 생각을 읽을 수 있도록 하였으며, 상 하 좌 우의 네 방향으로 이동할 수 있도록 하는 마우스 제어 인터페이스를 구현하였다. 동작 상상 시 발생하는 뇌 신경 활동의 변화를 관측하기 위해서 뇌에 손상을 주지 않으면서도 높은 시간 해상도로 측정이 가능한 비침습적 뇌전도(EEG: ElectroEncephaloGraphy)를 이용하였다. 그러나 뇌전도 신호는 특성상 신호의 크기가 미약하고, 잡음의 영향을 많아 분석이 어렵다. 따라서 이를 극복하기 위해 통계적 방법을 기반으로 한 기계학습 기법인 CSP(Common Spatial Pattern)와 선형판별 분석(Linear Discriminant Analysis)을 이용하여 서로 다른 동작 상상에 의해 발생하는 뇌 신호들 간의 분산이 최대가 되도록 신호를 변환하여 인식 성능을 높일 수 있었다. 또한 분석된 뇌 신호의 시각화를 통해, 기존에 알려진 뇌의 해부학적, 신경생리학적 지식과 일치하는 ERD/ERS 현상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 신체활동 시에 간단하고 실용적인 방법으로 에너지 소비를 예측하는데 있다. 신체활동은 허리에 부착된 3축 가속도계 센서를 사용하여 가속도의 함으로써 정량화하였다. 에너지 소비량과 가속도계 데이터의 관계를 찾기 위하여 11명(남성 6명, 여성 5명)의 피험자를 상대로 1.5, 3.0, 4.5, 6.0, 6.5, 7.0, 8.5km/hr의 속도로 트레드밀에서 걷거나 달리는 동작을 시행하였다. 각 피험자는 트레드밀 속도가 6.0km/hr 일 경우에는 걷는 동작을 6.5km/hr 이상일 경우께는 달리는 동작을 수행하였다. 실제 에너지 소비량은 가스분석기를 통하여 측정되었다. 예측 식은 피험자의 성, BMI(Body Mass Index), 가속도 데이터로 이루어졌으며 걷기, 달리기로 총 2개의 다중회귀식으로 구현되었다. 실제 측정된 에너지 소비량과 예측된 에너지 소비량 간의 상관계수와 결정계수는 걷기와 달리기에서 각각 R=0.956, R2=0.876와 R=0.881, R2=0.776를 나타내었다. 추후의 연구에서는 보다 많은 피험자의 데이터를 이용하여 보다 신뢰성 있는 에너지 소비량 예측의 회귀식을 구현하고자 한다.
관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.
본 논문에서는 실세계에서의 사용자 동작을 가상 공간의 캐릭터를 통해 나타낼 수 있는 제어 방법에 대해 논한다. 사용자의 캐릭터는 스테레오 카메라 영상으로부터 얻어지는 5개의 3차원 좌표값을 이용하여 표현된다. 영상에서 구하는 3차원 좌표값은 노이즈를 포함하는 불안정한 데이터이므로 자연스럽고 부드럽게 변형할 수 있도록 프레임 내에서 보정 작업이 필요하다. 보정 후 안정된 위치 데이터는 부드럽게 변형할 수 있도록 프레임 내에서 보정 작업이 필요하다. 보정 후 안정된 위치 데이터는 신체 제약조건을 만족하는 범위에서 동역학(inverse kinematic)을 이용하여 관절각 데이터로 변형한다. 하지만 이 방법은 수학적인 계산을 통해 나온 결과이기 때문에 때때로 사용자가 운하지 않는 동작을 만들어 내는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 관절각 제약조건을 만족하는 데이터만으로 보간 작업을 한다.
본 논문에서는 실시간으로 사람의 움직임을 캡쳐한 영상으로부터 추출된 end-effector의 3차원 위치정보를 이용하여 중간관절의 위치를 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 좌, 우 전방에 위치한 동기화된 2대의 컬러 CCD 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 특징점을 추출하여 3차원 위치정보를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector의 위치정보를 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로서 동작자의 모든 관절의 움직임 정보를 실시간으로 획득이 가능하며, 모션데이터로 생성할 수 있으므로 게임이나 애니메이션등 다양한 멀티미디어 분야에서 이용할 수 있다.
실시간 동작 애니메이션을 생성하는 기술은 게임, 영화, 의료 등 많은 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 기존에는 마커를 부착하는 모션캡처 방식이 사용되어왔지만 비용, 편의성 등의 문제로 쉽게 사용될 수 없었다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상을 통해 사람의 신체 관절 좌표를 추정할 수 있게 되면서 여러가지 방식으로 연구되어 왔다. RGB-D 카메라 등을 통해 얻는 깊이 영상으로부터 3 차원 관절 좌표를 추정하는 방식이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 이러한 방식을 통해 실시간 동작 애니메이션을 생성하고 가상공간에 표출하는 시스템을 구현한다.
현대 야구에서 타자의 스윙 패턴 분석은 상대 투수가 투구 전략을 수립하는데 상당히 중요하다. 이미지 기반의 인간 포즈 추정(HPE)은 대규모 스윙 패턴 분석을 자동화할 수 있다. 그러나 기존의 HPE 방법은 빠르고 가려진 신체 움직임으로 인해 복잡한 스윙 모션을 정확하게 추정하는 데 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 활용하여 야구 선수의 포즈를 보정하는 방법(BPPC)을 제안한다. BPPC는 동작 인식, 오프셋 학습, 3D에서 2D 프로젝션 및 동작 인지 손실 함수를 통해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 반영하여 기성 HPE 모델 결과를 보정한다. 실험에 따르면 BPPC는 벤치마크 데이터셋에서 기성 HPE 모델의 2D 키포인트 정확도를 정량적 및 정성적으로 향상시키고, 특히 신뢰도 점수가 낮고 부정확한 키포인트를 크게 보정했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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