• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제55권6호
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• pp.749-757
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• 2016

이 연구의 목적은 요가의 한발서기자세를 수련 후 신체안정화에 어떠한 영향을 미치는지를 규명하는 것이다. 요가수련 경험이 없는 20대 여성 13명을 대상으로 24개월간 수련 전·후의 3D동작분석과 근육 생체 신호를 측정하였고 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 댄서포즈에서 왼쪽 무릎의 y축과 오른쪽 발목의 x축, 그리고 트리포즈에서 오른쪽 발목의 x축, 왼쪽 발목 y축의 관절 움직임 범위가 작아지며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<.05). 둘째, 몸통과 골반의 정렬각은 댄서포즈와 트리포즈 모두에서 유의한 차이가 없었다. 셋째, 질량중심 이동거리는 트리포즈의 Y, Z방향에서 작아지며 유의한 차이를 보였다(p<.05). 넷째, 트리포즈 동작에서 양쪽 척추기립근, 복직근 및 왼쪽 대퇴사두근의 근활성도가 커지면서 유의한 통계적 차이를 보였다(p<.05). 이러한 결과는 요가 훈련이 특히 발목과 질량중심 움직임을 작게하고, 코어근육을 강화시켜 안정적 자세를 만드는데 중요한 역할을 한다고 할 수 있다. 결론적으로 요가 훈련은 자세 안정화에 효과가 있으며, 자세교정에 영향을 미친다고 할 수 있다. 추후 요가훈련을 통해 자세안정화를 볼 수 있는 정렬각의 변인을 통해 얻을 수 있는 정보에 대한 연구가 더 필요할 것으로 사료된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.269-282
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• 2021

증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.

• 한국운동역학회지
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• 제19권1호
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• pp.159-166
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• 2009

본 연구의 목적은 실외 보행 실험 시 사용하기에 간편한 가속도계를 이용하여 보행 이벤트를 자동으로 검출하는 알고리즘을 개발하고 검증하는 것이다. 개발된 알고리즘은 신발의 발등에 부착된 3축 가속도계의 가속도의 총합과 보행 진행 방향(x축) 가속도를 이용하였다. 가속도 총합은 착지 시점의 검출에, x축 가속도는 이지 시점의 검출에 각각 사용되었다. 7명의 피험자가 느린 보행 속도 선호 보행 속도 빠른 보행 속도로 보행 실험을 수행하였고, 개발된 알고리즘의 검증을 위해 지면반력기를 포함한 3차원동작분석시스템과 동시에 실시되었다. 지면반력기를 이용한 보행 시점을 기준으로, 기존에 발표된 동작 자료만을 이용한 알고리즘을 통하여 얻어진 보행 시점도 함께 비교 하였다. 그 결과, 고안된 알고리즘의 정확도는 지면반력기를 이용한 값에 평균, 착지시점은 $22.33{\pm}17.45ms$, 이지시점은 $26.82{\pm}14.78ms$의 차이가 났고, 그 오차의 패턴이 일관적으로 20ms가량 먼저 검출되는 경향이 있었다. 일반적으로 트레드밀 실험에서 많이 사용되는 동작데이터를 통한 보행 시점의 비교에서도 크게 차이를 보이지 않았다. 그러므로 개발된 알고리즘은 실외 실험의 보행 시점 검출에 이용할 수 있을 것으로 판단된다. 추후 연구로는 현재의 가속도계만으로 보행 시점뿐 만아니라, 중력가속도 성분을 제거하여 보행 공간변인의 추출이 필요할 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.39-47
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• 2010

영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.137-144
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• 2015

본 논문은 하지의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 보행분석 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 일체형으로 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하여 공간상에서 각 분절의 방위각을 제공할 수 있도록 하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, yaw와 pitch에서 1.08, 1.72도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 보행 분석 시스템의 성능 검증을 위하여 7개의 AHRS 모듈을 하지에 부착하고 고관절, 무릎, 발목에 대한 관절각을 계산하여, Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제57권3호
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• pp.345-356
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• 2018

이 연구의 목적은 여성 노인들을 대상으로 낙상자와 비낙상자 간 보행 시 하지의 국부적 안정성과 근 활동 양상을 후향성 접근을 통해 규명하고자 했다. 이를 위해 보행 시 낙상 경험이 있는 20명과 낙상 경험이 없는 20명이 선정되었다. 트레이드밀 보행 시 3차원 운동 캡쳐 시스템과 무선 근전도 장비를 이용해 운동학적 좌표와 근전도 신호를 수집했다. 운동좌표를 이용해 무릎과 발목 관절의 3차원 각 변위를 산출했으며, 이들의 국부적 안정성을 Lyapunov 지수를 통해 계산했다. 근 활성도는 근전도 신호를 이용해 대퇴직근과 대퇴이두근, 전경골근과 비복근을 살펴봤으며, 또한 이들의 동시 수축 지수를 정량화했다. 연구 결과 무릎 관절의 내·외전 움직임의 국부적 불안정성은 비낙상자 집단이 낙상자 집단보다 컸으며(p<.05), 전경골근의 근활성도는 낙상자 집단이 비낙상자 집단보다 적게 나타났다(p<.05). 또한 비복근과 전경골근의 동시 수축 지수는 낙상자 집단이 비낙상자 집단보다 컸다(p<.05). 그 밖에 낙상자 집단에서 비복근과 전경골근의 동시 수축 지수와 발목 관절의 굴신 움직임에 대한 국부적 안정성과는 유의한 상관관계를 보였다(p<.05). 따라서 보행 시 낙상을 예방하기 위해서는 무릎 관절의 내·외전 움직임에 관여하는 근들을 강화하고, 발목 관절의 굴신에 작용하는 비복근과 전경골근을 균형적으로 강화할 필요가 있다고 판단된다.