• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권11호
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• pp.251-258
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• 2024

본 논문에서는 아두이노 FSR402 센서와 Skeleton Keypoint 인공지능 모델을 이용한 자세 교정 시스템을 제안한다. 2022교육과정 개편에 따라 2025년부터 시행 예정인 인공지능 디지털교과서(AIDT: AI Digital Textbook)의 도입을 앞두고, 아동 및 청소년들의 디지털 질병 위험에 대한 경각심을 일깨우고, 이를 예방하기 위한 연구의 필요성을 강조되고 있다. 제안하는 시스템은 개인의 라이프 로그 정보를 기반으로 사용자별 올바른 자세를 학습하고, 스마트 디바이스 사용 시 올바른 자세 여부를 판별하여 안내함으로써 바른 자세를 유지할 수 있도록 지원한다. 특히 신체적 변화가 발생하는 아동 및 청소년의 경우, 변화된 신체 정보를 Skeleton Keypoint 인공지능 모델에서 학습하여 적절한 자세를 안내할 수 있는 장점이 있고, 사용자별 올바른 자세 측정에서 센서의 측정값이 오차범위(평균오차 2.53%) 내에서 정상적으로 동작되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1231-1236
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• 2017

본 연구에서는 폐쇄성 수면 무호흡증을 개선하기 위하여 환자의 자세를 변환 시킬 수 있는 시스템을 구현하고자 한다. 폐쇄성 수면 무호흡증의 원인이 되는 기도 폐쇄는 수면 중 세로로 누운 자세로 변경 시켜 줄 경우 무호흡 증상을 완화 시켜 줄 수 있다. 이러한 자세 변환 시스템을 구현하기 위하여 어레이 형태의 FSR 402 압력센서를 사용하였고, 에어 실린더는 자세변환 시스템인 침대를 들어 올리는데 사용하였다. 본 연구에서 구현된 시스템을 이용하여 누운자세와 세로로 변경된 자세에서 압력센서 값의 차이를 계산하여 자세변환을 확인하였다. 그 결과 누운 자세에서 센서값이 차이는 $0.41{\pm}0.30$ 이고 세로로 자세를 변경하였을 때는 $1.09{\pm}0.73$로 나타났다. 즉, 자세를 변경하여 세로로 누운 자세에서는 센서값의 차이가 크게 나타났다. 그러므로 본 연구에서 제시한 폐쇄성수면 무호흡 환자의 자세변환시스템은 기도를 확보하여 무호흡 증상을 완화시켜 줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.402-409
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• 2019

치매 환자나 혼자 힘으로 전혀 움직이지 못하는 노인 환자는 간병 인력 부족으로 낙상 사고 및 욕창 발생 가능성이 매우 크다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 일정 주기마다 감지한 압력 세기를 기준으로 머리, 어깨, 엉덩이 등 주요 신체 부위를 판별하여 환자의 누운 자세를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 신체적 특성에 무관하게 신체 부위 판별이 가능하도록 격자 구조로 압력 센서를 배치한 스마트 매트를 제작하였다. 스마트 매트는 $7{\times}7$ 배열 크기의 2개 모듈을 조합하여 구성하였다. 각 모듈은 모두 49개의 FSR-406 센서로 구성되며 독립적으로 압력을 감지한다. 각 모듈에 대해 필터를 사용한 누적 압력 합 등 압력 분포를 이용해 상체 또는 하체에 해당하는 신체 부위를 순차적으로 판별한다. 제안한 알고리즘은 머리, 어깨, 엉덩이 부위 등 계층-1에 속한 신체 부위간 포함 관계를 조사해 5가지 누운 자세를 판별할 수 있다.