근래에 들어, 웨어러블 기기의 발전으로 사람의 움직임에 대한 측정이 손쉬워 지면서, 워킹, 러닝, 사이클링 등의 인간의 신체 활동 상태를 감지하여 더 효율적인 운동을 할 수 있도록 정보를 획득, 제공하려는 연구가 계속되고 있다. 본 연구에서는 웨어러블 기기중 하나인 스마트 인솔을 통해서 수집되는 가속도 정보와 압력 정보를 사용하여 운동시에 사람의 운동 자세를 감지하고 측정하는 시스템을 구현하였다. 사람이 헬스센터에서 수행하는 각각의 자세는 운동의 특성에 따라 시계열 신호의 표현 패턴이 다르게 나타나며 이 패턴을 통한 정확한 자세의 감지를 위해서 본 연구에서는 다양한 신호처리 알고리즘을 사용하였으며 이 경우 더 정확한 자세를 측정할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확한 자세의 감지를 위해 운동의 특징에 따라 알고리즘을 선택하여 시계열 정보를 처리 분석 하는 시스템을 제안하였으며 이를 통해 보다 정확하게 사람의 신체활동을 분석할 수 있었다.
최근 스마트폰을 이용한 사용자의 운동량 계산 어플리케이션이 많이 출시되고 있다. 이러한 어플리케이션은 스마트폰의 GPS, 가속도 등의 내장 센서들을 이용하여 사용자의 행위를 분석하고, 분석된 내용을 토대로 운동량을 단순 계산해 주는 것들이 많다. 이러한 단순 계산은 사용자의 행동을 지정된 행동으로 인식하여 계산하기 때문에 복잡한 운동을 할 경우 어플리케이션에서 측정하는 칼로리 소모량과 실제 칼로리 소모량 계산과 비교해보면 오차가 많이 나는 경우가 많다. 이러한 오차를 줄이고자 신발에 압전센서와 블루투스 통신을 포함한 모듈을 삽입하여 사용자의 이동거리와 발걸음 수를 정확히 측정하여 사용자의 운동을 인식하고, 측정된 데이터를 이용하여 운동이 끝난 뒤 발걸음수와 이동거리를 이용하여 사용자의 소모된 칼로리를 정확하게 측정할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 정확한 운동량 측정을 위하여 가속도 센서, MCU, 그리고 블루투스를 이용한 운동량 측정 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 실시간 무선으로 이동거리 정보를 정확하게 측정할 수 있다. 제작한 운동량 측정 시스템을 이용하여 다양한 모의실험을 하였고, 그 결과를 분석하였다. 분석한 결과를 기성품과 신뢰성 및 정확도에 측면에서 비교를 하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 13% 정도의 이동거리 오차를 가지는 기성품에 비해 8%이하의 우수한 오차를 보였다. 이러한 시스템은 소형화되어 기성품에 적용되리라 기대한다.
영상 안진기(VOG, Videooculograph)는 전정 안반사의 객관적 평가 방법으로 이용되고 있는 안구 운동 측정 방법 중의 하나이다. 영상 안진기의 핵심 기술은 눈꺼풀이나 속눈셉, 각막 반사, 그리고 눈 깜박임과 같은 영향에 덜 민감하면서 동공의 중점과 회전 운동을 정확하게 찾는 것이다. 회전 운동의 측정에 있어 부정확한 동공의 중점은 부정확한 회전 운동 측정으로 이어지므로 3차원 영상 안진기에서는 중점의 정확한 추정이 매우 중요하다. 이를 위해 잡음에 영향을 적게 받는 동공 중점을 찾는 새로운 알고리즘을 제안하고 알고리즘의 성능에 영향을 주는 인자에 대해 분석하여 최적의 조건을 찾았다. 그리고 제안한 방법을 이용하여 안구의 수평, 수직, 회전 운동, 그리고 동공의 크기 변화를 측정할 수 있는 실시간 3차원 VOG 시스템을 구현하였다.
운동자들의 운동 정보를 측정하기 위하여 스마트 폰의 운동 애플리케이션들은 GPS장치에서 얻은 정보들을 사용한다. 이러한 애플리케이션에서 사용자에게 제공하는 운동정보는 뛰거나 걸은 거리, 시간, 칼로리 소모량, 평균 속도 등 이다. 이들 중 운동한 거리는 모든 정보의 바탕이 되므로 정확한 측정이 필요하다. 그러나 현재 사용되는 거리 측정법은 지구를 구 또는 타원으로 가정하여 계산하기 때문에 실제 운동거리와는 오차가 생기게 된다. 실제로 지구의 표면은 경사로 이루어져 있기 때문이다. 본 논문에서는 이 오차를 보정하여 지형의 경사도를 반영한 새로운 거리측정 알고리즘을 제안한다. 제한된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 스마트 폰을 기반으로 한 운동 라이프가이드 시스템을 구축하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 보다 정확한 운동 거리 측정 정보를 제공함을 보인다.
줄넘기와 같은 반복적인 운동들의 횟수를 측정하는 방법은 다양하다. 그 중 대표적으로 가속도 센서의 가속도 값 또는 자이로스코프 센서의 각속도 값을 이용하여 파형과 데이터의 특징을 추출하고 선택한 후 선택한 특징을 알고리즘에 적용하여 측정하는 방법이 있다. 하지만 고정되지 않고 유동적인 운동들은 다양한 변수가 존재한다. 이러한 경우의 수를 하나의 센서만으로 찾기 쉽지 않으며, 잡음과 진동에 취약한 가속도계와 드리프트 현상이 발생하는 각속도의 문제점으로 인하여 정확한 줄넘기 개수를 세는데 다소 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 기존의 방식인 단일 센서만의 값으로 회전운동을 검출하는 방법의 문제점을 개선하기 위해 가속도와 각속도의 데이터값에 상보 필터를 적용하고, 가속도와 각속도 값이 상호보완 하여 서로의 문제점을 최소화하여 보다 정확한 개수를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 센서 값의 특징만을 보고 판단하는 방법과 비교하여 정확하게 줄넘기 개수를 측정하는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
음악의 속도에 따라 운동하는 방법을 제공하는 기존의 연구에서는 사용자가 직접 재생되는 음악을 변경해주어야 하는 방법이 사용되었다. 그러나 사용자가 직접 음악 재생을 조절하는 방법에서 빠른 음악을 재생하고자 했을 때 사용자가 음악을 검색하다가 운동 흐름이 끊어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웨어러블 스마트 신발의 사용자로부터 걸음 수를 측정하는 모듈을 아두이노 기반으로 설계하고 안드로이드 기반의 스마트폰으로 데이터를 전송하여 정확한 걸음 수를 측정 할 수 있도록 구현하였다. 그리고 GPS를 활용함으로써 걸음속도 및 이동 거리를 측정하여 보다 정확한 운동량을 측정할 수 있도록 하였다. 또한 이동거리에 따른 칼로리 소모량과 걸음 수에 따른 칼로리 소모량의 평균값을 측정해 기존의 제품보다 정확한 칼로리 소모를 측정하며, 걸음속도에 따라 음악 장르 변경 알고리즘을 적용시켜 사용자에게 운동 동기를 부여하고 동시에 운동효과를 증대시킬 수 있게 하였다.
세계적으로 스마트 디바이스 보급률이 증가하면서 운동 체크 등과 관련된 서비스들이 주목받고 있다. 그러나 기존 운동량 측정 서비스의 경우 고도 정보를 사용하지 않거나, GPS 고도 오차를 보정하지 않은 알고리즘을 사용하기 때문에 제공되는 운동거리 등이 정확하지 않다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기 위해 Kalman-filter를 기반으로 GPS와 기압고도계 센서 융합 알고리즘을 통해 고도 값 정확도 향상 및 좌표평면 사이거리 계산을 통해 Kalman-filter 기반 사용자 운동거리 측정 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 설계한 알고리즘을 기존 알고리즘들과 비교한 결과, 기존 알고리즘에 비해 평균 약 2.17%의 정확도가 향상된 것을 확인하였다.
본 연구에서는 정확한 운동량 측정을 위하여 가속도 센서, MCU, 그리고 블루투스를 이용하여 운동량 측정 시스템을 모듈화하여 실시간 무선으로 이동거리 정보를 알아내는 간편한 운동량 측정 시스템을 제작하여 모의실험 및 분석하였다. 그 결과를 기성품과 신뢰성 및 정확도를 비교해 보았다. 결과를 토대로 소형 및 운동화 실장이 가능한 운동량 측정시스템을 제작하고자 하였다.
본 논문에서는 신체 영상 인식 기술을 이용한 운동 자세 교정 시스템을 제안하고 개발하였다. 구글에서 제공하는 미디어파이프 포즈(MediaPipe Pose) 오픈소스를 사용하여 웹캠으로 사용자의 운동 동작을 실시간으로 인식하여, 인식된 신체 구조의 33개의 관절 위치로 Pose Landmark를 사용하여 사용자의 운동 자세에 대한 횟수 카운트, 운동 동작의 정확도 측정을 할 수 있게 하여 혼자 운동하거나 처음 운동하는 사람들에게 운동의 접근성을 높이고, 올바른 자세로 운동을 하도록 유도할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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