This study developed a responsive healthcare system that users can easily use in real life to prevent turtle neck syndrome by posture correction. We propose a system that naturally induces direct posture improvement by adjusting the height with a responsive cradle through a turtle neck discrimination algorithm detecting the turtle neck posture in real time using a webcam. The turtle neck algorithm was developed based on machine learning, using the points that the distance relationship between the jaw line and the shoulder varies depending on the posture. For the younger age group, which is particularly problematic due to the increase in the use of IT devices, image data in different situations according to the height and posture of the cradle was collected and learned as a support vector machine classifier. In addition, a height-adjustable cradle that can support a laptop has been created and expanded into a responsive cradle that can be controlled with software by interlocking with the Arduino. Therefore, this service enables posture correction of many modern people suffering from turtle neck syndrome and will become an essential platform in the increasing online environment in the non-contact era.
최근 현대인들은 잘못된 자세로 인해 다양한 근골격계 질환의 발병률이 높아지고 있다. 근골격계 질환의 근본적인 원인은 잘못된 자세 습관으로 발병한 경우가 많다. 근골격계 질환은 바른 자세 습관을 통해 예방이 가능하지만, 자세를 스스로 인식하여 교정하기는 쉽지 않다. 지속적인 자세 모니터링을 위하여 다양한 연구들이 수행되었으나, 기존 계측 시스템은 구속성 및 고비용으로 인해 일상생활에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문은 일상생활에서 착석 자세 모니터링을 통해 자발적으로 자세 교정을 유도할 수 있는 FSR 센서 어레이를 이용한 자세 판별 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 방석 형태로 설계되어 기존에 보유하고 있는 의자에 적용이 용이하다. 또한, 일상생활에서 가장 대표적인 5가지 자세를 판별할 수 있으며, 안드로이드 기반의 스마트폰 모니터링 애플리케이션을 통해 실시간으로 모니터링이 가능하다. 시스템의 성능 평가를 위하여 각각의 자세를 50회씩 반복하여 측정하였으며, 98.88%의 높은 자세 판별 정확도를 확인하였다.
This study aimed to objectively classify the lateral torso posture types and functions of older women. We used 3D body scan data of 119 women aged 70-85 years from the 6th SizeKorea project. First, we defined three torso axes to represent the lateral torso posture types: posterior waist-back, back-cervical, and whole torso axes. Next, we asked experts to select one of four lateral torso posture types-stooped, straight, leaning back, and swayback postures-by looking at the lateral photographic data of 119 older women. To identify the axis that best represented each lateral torso posture type, a discriminant analysis was conducted using the angle of each of the three torso axes as an independent variable and an expert's visual classification as a dependent variable. Based on the analysis, the whole torso and backcervical axis angles were selected as variables for judging lateral torso posture types. Subsequently, we developed a classification function to determine which of the four lateral torso posture types of a particular participant was applicable for a new individual. The method developed in this study is significant in that it enables the objective classification of the lateral torso postures types of older women.
Human model simulation has been widely used in various industrial areas such as ergonomic design, product evaluation and characteristic analysis of work-related musculoskeletal disorders. However, the process of building digital human models and capturing their behaviors requires many costly and time-consuming fabrication iterations. To overcome the limitations of this expensive and time-consuming process, many studies have recently presented a markerless motion capture approach that reconstructs the time-varying skeletal motions from optical devices. However, the drawback of the markerless motion capture approach is that the phenomenon of occlusion of motion data occurs in real-time human simulation. In this study, we propose a systematic method of discriminating missing or inaccurate motion data due to motion occlusion and interpolating a sequence of motion frames captured by a markerless depth camera.
본 논문에서는 척추 관련 질환을 예방하고, 잘못된 자세를 사용자에게 피드백하여 자세교정에 도움을 주기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 키넥트 센서를 사용하였으며, 사용자의 움직임을 측정하기 위해 골격 데이터 좌표 값을 인덱스 화하여 움직임 변화정도를 측정하였다. 구현된 시스템은 자세판별 뿐만 아니라 사용자의 산만도 모니터링이 가능함을 확인하였다.
현대인들은 잘못된 자세와 버릇으로 인하여 근골격계 구조의 변형이 발생하고 지속적인 비정상 자세의 경우 근골격계 질환으로 발전되어 일상생활에 불편함을 가져다 준다. 근골격계질환은 피로감, 통증, 감각마비, 경련의 증상으로 시작되어 움직임장애, 기능저하, 기형등으로 발전된다. 본 논문에서는 좌식 생활에서 발생되는 비정상 자세와 버릇을 무구속, 무자각적인 방법으로 판단할 수 있는 시스템을 구현하였다. 착석부에 8개의 압력센서를 배치하여 체중의 분포를 통하여 자세를 판단하였으며 일생생활 중 많이 발생하는 1가지의 정상 자세와 8종류의 비정상 자세 판단할 수 있었다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위해 자세 판단 실험을 진행하였으며, 그 결과 97%의 높은 성능을 확인하였다.
최근 현대인들이 많은 업무와 학업으로 인하여 좌식 생활의 빈도가 매우 높아지고 있으며, 장시간 동안 의자에 앉아 있으면서 올바르지 않은 자세와 습관으로 인해 습관성 척추 질환환자가 증가하고 있다. 따라서 이러한 질환을 실시간 모니터링을 통해 사전에 방지하고 사용자가 올바른 자세의 중요성을 인지할 수 있도록 가이드 제시가 요구된다. 본 연구에서는 압력센서 기반의 체중분포 시스템을 사용하여 사용자의 앉은 자세를 판단하고 피드백 함으로써 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있는 자세 판별 시스템을 구현하였다. 체중의 분포 패턴을 분석하여 1가지의 정상 자세와 6가지의 비정상 자세를 판단하였으며, 비정상 자세를 지속적으로 유지하고 있다면 알림이 울려 바른 자세로 유도하는 어플리케이션의 구현에 대해 기술하였다.
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.
Photographic measurement was first made with the subjects of 190 males in their 20s residing in the Ningbo area, Zhejiang Province in China. In this second report, lower body shapes were classified and discriminated by using indirect measurement, measurement items, and lower body analysis. The following sums up the research: 1. The subjects were $8.85^{\circ}$ (hip breadth angle), $1.58^{\circ}$ (abdomen upper angle), $11.80^{\circ}$ (hip upper angle), and $5.12^{\circ}$ (lateral lower body posture angle). 2. The subjects of Chinese males in their 20s showed three types of lower bodies: Bow Legs & Slight Slant of Lateral Lower Body Type (30.5%)-gap between legs, curve waist-hip contour, average abdomen-hip profile, and lateral lower body posture were slightly slanted forward. Adjacent Straight Legs & Slight Slant of Lateral Lower Body Type (35.8%)-adjacent straight between legs, curve waist-hip contour, slim abdomen-hip profile, and lateral lower body posture were slightly slanted forward. Balance Legs & Large Slant of Lateral Lower Body Type (33.7%)-average between legs, straight waist-hip contour, protruding hip profile, and lateral lower body posture were largely slanted forward. 3. Eight useful variables for the categorization of the subjects' lower body types were chosen through stepwise discriminant analysis, and the hit ratio of discrimination was 97.9%.
In this study, In order to measure foot pressure, it makes analyzing device using multi-pressure sensor. This device was limited frequency band to 5Hz by using low-pass filter and MCU was detected signal every milliseconds. After wearing the device, the result was confirmed by blue-tooth to measure wirelessly. Also, we propose an algorithm to obtain the walking pattern using a time table in each of the detected peak from the pressure sensor. Using the algorithm, right walking pattern and abnormal pattern was detected. The results can be reflected more individual walking patterns than when using a conventional methods and also, developed device was no restriction on the human activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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