• 한국운동역학회지
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• 제26권2호
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• pp.237-242
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• 2016

Objective: The purpose of this study was to compare the joint movements and muscle activities of novices according to pedal type (flat, clip, and cleat pedal). Method: Nine novice male subjects (age: $24.4{\pm}1.9years$, height: $1.77{\pm}0.05m$, weight: $72.4{\pm}7.6kg$, shoe size: $267.20{\pm}7.50mm$) participated in 3-minute, 60-rpm cycle pedaling tests with the same load and cadence. Each of the subject's saddle height was determined by the $155^{\circ}$ knee flexion angle when the pedal crank was at the 6 o'clock position ($25^{\circ}$ knee angle method). The muscle activities of the vastus lateralis, tibialis anterior, biceps femoris, and gastrocnemius medialis were compared by using electromyography during 4 pedaling phases (phase 1: $330{\sim}30^{\circ}$, phase 2: $30{\sim}150^{\circ}$, phase 3: $150{\sim}210^{\circ}$, and phase 4: $210{\sim}330^{\circ}$). Results: The knee joint movement (range of motion) and maximum dorsiflexion angle of the ankle joint with the flat pedal were larger than those of the clip and cleat pedals. The maximum plantarflexion timing with the flat and clip pedals was faster than that of the flat pedal. Electromyography revealed that the vastus lateralis muscle activity with the flat pedal was greater than that with the clip and cleat pedals. Conclusion: With the clip and cleat pedals, the joint movements were limited but the muscle activities were more effective than that with the flat pedal. The novice cannot benefit from the clip and cleat pedals regardless of their pull-up pedaling advantage. Therefore, the novice should perform the skilled pulling-up pedaling exercise in order to benefit from the clip and cleat pedals in terms of pedaling performance.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.3-8
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• 2009

척추 및 보행질환 등에서 재활과 교정을 위하여 정형외과 및 가정 등에서는 견인운동치료기를 주로 사용하고 있다. 하지만 견인운동치료기를 사용함에 있어 간혹 무리하게 사용함에 따라 인체에 문제점이 발생하고 있다. 지속적인 견인력 작용을 이용한 치료방법에 견인운동치료기를 이용하는데, 이 때 작용하는 견인력을 측정하여 운동 시간을 조절할 필요가 있다. 그러나 현재 출시되고 있는 제품에는 견인력을 측정하는 센서가 대부분이 장착되어 있지 않고 있다. 그래서 스트레인 게이지를 이용한 견인측정센서, 출력신호로서의 변환을 위한 증폭기 및 성능 검증을 위하여 측정용 실험 장치를 설계 제작하고, 이를 이용하여 견인측정센서를 실험 하였다. 견인 부하에 따른 견인측정센서의 전기적 반응치를 측정하고 분석 결과, 캘리브레이션을 통하여 센서는 선형적인 출력을 보였고 환자의 움직임 여부에 관계없이 일정하게 견인측정센서의 반응이 나타남을 알 수가 있었다. 정적인 상태에서의 실험에서 최대 에러율이 약 1%이내이고, 동적인 실험에서 평균 에러율이 약 0.7%로 나타났다. 온도 변화에 따른 견인측정센서의 최대 출력치 변화량(output variation)이 약 0.3%이므로 견인 측정용 센서로 사용 가능하다고 판단된다.

• 생명과학회지
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• 제19권12호
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• pp.1821-1828
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• 2009

본 연구는 육상 투척선수들의 plometric training과 weight training 프로그램 훈련이 순발력 및 민첩성과 최대 근력의 운동능력 향상에 어떠한 영향을 가져오는지 검증하기 위하여 고등학교 재학 중인 투척선수 21명을 대상으로 plyometric training과 weight training을 10주간의 트레이닝을 실시하여 여자 집단(10명)과 남자 집단(11명)으로 분류하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 순발력에 있어서 제자리멀리뛰기, 서전트 점프, 30 m 달리기는 트레이닝 전에 비해 두 집단 모두 향상도를 보였으며, 여자 집단이 더 높은 향상도를 나타냈다. 민첩성에 있어서 사이드스텝, 버피 스텝, 전신반응 테스트는 트레이닝 전에 비해 모두 향상도를 보였으며, 사이드스텝과 버피 스텝은 여자 집단이 더 높은 향상도를 나타냈으며, 전신반응 테스트는 남자 집단이 더 높은 향상도를 나타냈다. 하지 근력에 있어서 squat, leg press는 트레이닝 전에 비해 모두 향상도를 보였으며, 여자 집단이 더 높은 향상도를 나타냈다. 무릎 관절 등속성 근력에 있어서 왼쪽, 오른쪽 신근력과 굴근력은 트레이닝 전에 비해 모두 향상도를 보였으며, 왼쪽 신근력은 남자 집단이 더 높은 향상도를 나타냈으며, 왼쪽 굴근력, 오른쪽 신근력, 오른쪽 굴근력은 여자 집단이 더 높은 향상도를 나타냈다. 상지의 근력에 있어서 Bench press, 배근력은 트레이닝전에 비해 모두 향상도를 보였으며, 여자집단이 더 높은 향상도를 나타냈다.

• 한국운동역학회지
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• 제33권3호
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• pp.110-117
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• 2023

Objective: The purpose of this study was to find out kinematic and kinetic differences the lower extremity joint according to the landing type during vertical jump movement after jump landing, and to present an efficient landing method to reduce the incidence of injury in youth players. Method: Total of 24 Youth players under Korean Sport and Olympic Committee, who used either heel contact landing (HCG) or toe contact landing (TCG) participated in this study (HCG (12): CG height: 168.7 ± 9.7 cm, weight: 60.9 ± 11.6 kg, age: 14.1 ± 0.9 yrs., career: 4.3 ± 2.9 yrs., TCG height: 174.8 ± 4.9 cm, weight: 66.9 ± 9.9 kg, age 13.9 ± 0.8 yrs., career: 4.7 ± 2.0 yrs.). Participants were asked to perform jump landing consecutively followed by vertical jump. A 3-dimensional motion analysis with 19 infrared cameras and 2 force plates was performed in this study. To find out the significance between two landing styles independent t-test was performed and significance level was set at .05. Results: HCG showed a significantly higher dorsi flexion, extension and flexion angle at ankle, knee and hip joints, respectively compared with those of TCG (p<.05). Also, HCG revealed reduced RoM at ankle joint while it showed increased RoM at knee joint compared to TCG (p<.05). In addition, HGC showed greater peak force, a loading rate, and impulse than those of TCG (p<.05). Finally, greater planta flexion moment was revealed in TCG compared to HCG at ankle joint. For the knee joint HCG showed extension and flexion moment in E1 and E2, respectively, while TCG showed opposite results. Conclusion: Compared to toe contact landing, the heel contact landing is not expected to have an advantage in terms of absorbing and dispersing the impact of contact with the ground to the joint. If these movements continuously used, performance may deteriorate, including injuries, so it is believed that education on safe landing methods is needed for young athletes whose musculoskeletal growth is not fully mature.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.