• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.317-320
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• 2021

본 연구는 주기적인 알츠하이머 병의 중증도 모니터링을 위해 스마트 인솔을 통한 보행 특징 추출과 머신러닝 기반 중증도 분류의 성능에 대해 살펴보았다. 최근 고령화가 가속화되는 추세에 있어 치매 환자가 급증하고 있으며, 중증도가 심해질수록 필요한 치료 비용 및 노력이 급증하기 때문에 조기 진단이 최선의 치료 전략으로 보여진다. 환자 친화적이고 저비용의 관성 측정 장치가 내장된 스마트 인솔만을 사용하여 다양한 보행 실험 패러다임에서 환자의 보행 특징을 추출하고, 이를 알츠하이머 병의 중증도 진단을 위한 머신러닝 기반 분류기를 훈련시켜 성능을 평가한 결과, 숫자세기와 같이 뇌에 부하를 주는 하위 작업이 포함된 복합 보행을 측정한 데이터셋을 사용하여 훈련된 분류 모델이 일반 걷기 데이터셋을 사용한 모델보다 성능이 높게 나타나는 것이 관찰되었다. 본 연구는 안전하고 환경적 제약이 적은 방법을 사용하여 시기 적절한 진단뿐만 아니라 주기적인 중증도 모니터링 시스템의 일환으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.159-166
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• 2019

Recently, the advanced development of smart devices has increased the interest in health-care, and many people are paying more attentions to disease prevention than disease treatment. Among these prevention methods, the bare body movement has received much attention, and especially walking exercise is attracting much attention because it is enjoyable without any restrictions on place and time. Walking exercise is generally divided into two types: walking on the ground and climbing the stairs. Walking up the stairs consumes much more calories compared to walking on the ground. These walking exercises have the advantage that they can be easily performed by male and female without special equipments or economic considerations. However, there is a lack of applications and systems that accurately determine such walking and stair walking and measure momentum according to stair walking. In this paper, we designed and implemented a real-time walking status analysis system using smartwatch's, pedometer, smartphone's barometer and beacons.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.885-886
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• 2017

본 연구에서는 스마트 깔창을 사용한 보행 분석을 위한 데이터 전처리 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 평지 보행, 오르막 보행, 내리막 보행, 계단 오르기, 계단 내려가기, 달리기, 빠른 보행의 7가지 종류의 보행 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에 대해 제안한 데이터 전처리 기법을 적용한 결과를 실제 걸음 수와 비교하였다. 실험결과 전처리한 결과가 실제 걸음 수에 가까운 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.593-605
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• 2022

본 연구는 Kinect Sensor 기반의 개인 맞춤형 운동 처방 시스템을 개발하고, 개발 시스템의 사용성을 평가하는 것이다. 개발 시스템을 개인 맞춤형 운동 처방 시스템을 모션캡쳐 도구로서 이용할 수 있을지에 대한 가능성 검증을 위해서 스마트 거울 시스템에 부착된 키넥트 센서(Kinect sensor)에서 측정된 인체 움직임 데이터와 적외선 모션캡쳐 장비에서 측정된 인체 움직임 데이터를 비교하여 타당성과 신뢰성을 분석하였다. 타당성 검증 결과 상관계수 r=0.871~0.919로 높은 양의 상관성을 보였고, 예측가능정도가 88%로 높게 나타났다. 신뢰성 검증 결과 r=0.743~0.916 높은 양의 상관성을 보였고, 반복 측정에 대한 일관성도 ICC=0.937로 매우 높게 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 키넥트 센서기반의 운동 처방 시스템에서 인간 골격에 대한 특징 벡터를 통한 관절의 가동범위 평가 및 자세측정평가가 운동 처방을 제공하는데 있어서 하나의 기준이 될 수 있다는 가능성을 보여주었다. 향후 병원, 임상시험센터, 스포츠센터 등의 운동처방사 혹은 물리치료사, 퍼스널 트레이너들에게 전문성 제고에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정밀공학회지
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• 제32권3호
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• pp.285-292
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• 2015

This paper presents a wireless ground reaction force (GRF) sensing system for ambulatory GRF recording. The system is largely divided into three parts: force sensing modules based on optical sensor, outsole type frame, and embedded system for wireless communication. The force sensing module has advantages of the low height, robustness to the moment interference, and stable response in long term use. In simulation study, the strain and stress properties were examined to satisfy the requirements of the GRF sensing system. Four sensing modules were mounted on the toe, ball, and heel of foot shaped frame, respectively. The GRF signals were extracted using Micrpcontroller unit and transferred to the smart phone via Bluetooth communication. We measured the GRF during the normal walking for the validation of the continuous recording capability. The recorded GRF was comparable to the off the shelf stationary force plate.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1233-1242
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• 2017

범죄 위험을 예방하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 옥외활동 하는 보행자들이 범죄자들의 공격을 받는 경우 중의 하나는 비정상적인 건강상태이다. 술에 만취하여 정상 보행을 지속하지 못하는 심신미약 상태가 노출되었을 때, 범행 대상이 되는 경우가 범죄 사례 분석을 통하여 나타나고 있다. 본 연구에서는 옥외활동에서 감지할 수 있는 개인의 상태 추정 방안을 제안한다. 센서와 센서의 이벤트 정보전송을 위하여 별도의 단말기를 장착하는 불편을 피하기 위하여 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 비정상적인 상태를 추정할 수 있는데, 3축 가속도를 통하여 측정한 각 축으로의 운동량을 산출하고 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 사용자의 상태를 추정할 수 있다. 시간의 흐름을 일정한 간격으로 구분하고 각 시간대역에서의 활동 패턴을 인지하고 정상과 비정상을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 비정상 상태를 구분하기 위하여 가속도 센서의 각 방향으로의 운동량과 운동에너지 총량을 계산한 것과 에너지 총량을 푸리에 변환한 값을 비교하여 평가하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.67-75
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• 2022

의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.