Purpose: The purpose of this study was to investigate the effects of an immersive, virtual reality-based exercise program on range of motion and dexterity in the upper extremities of stroke patients. Methods: Fifteen patients with hemiparesis after stroke participated in this study. The participants participated in Rapael Semart GloveTM, an immersive, virtual reality-based exercise program, performed for 30 minutes-, 3 times per week for 4 weeks. The Rapael Smart GloveTM program and a Box and Block Test (BBT) were used to measure range of motion and to assess dexterity, respectively, pre-and post-intervention. Results: Range of motion in pronation and supination of the forearm and flexion, extension, and ulnar deviation of the wrist improved after the intervention. Dexterity measured by BBT also improved. However, range of motion in flexion and extension of the fingers and radial deviation of the wrist did not improve. Conclusion: This study presents the effects of an immersive, virtual reality-based exercise program on hand function. In the future, a study comparing an immersive, virtual reality- based exercise program to other upper-extremity interventions for stroke patients should be conducted. A study about the effects of an immersive virtual reality program on activities of daily living is also needed.
가상현실 콘텐츠 개발은 현실 세계처럼 체험하는 것이 목적이다. 몰입감과 상호 작용은 콘텐츠를 실제처럼 경험하기 위해 매우 중요한 요소이다. 사용자와 상호 작용하여 실제처럼 체험할 수 있으려면 인간의 오감을 느낄 수 있도록 하는 입·출력 장치가 필요하다. 다양한 입·출력 디바이스 중에 가상현실에서는 시각과 청각을 자극하는 장치가 가장 대표적이다. 최근에 보다 실제와 같은 체험을 위해 촉각을 자극하는 슈트와 장갑이 출시되고 있지만, 기술적 한계로 실제 콘텐츠에 적용되는 사례는 많지 않다. 본 논문에서는 가상 세계에서 손의 움직임과 터치를 감지 할 수 있는 가상현실 장갑을 분석한다. 분석을 바탕으로 기존 가상현실 장갑에 사용 된 피드백 방식의 진동을 이용하여 UI/ UX를 개선하고 촉각으로 VR(Virtual Reality) 객체와의 충돌의 강도를 감지할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 알고리즘을 통해 구현 된 시스템을 실제 사례에 적용하고 검증한다.
In this paper, we propose a flex sensor-based data glove to track the movements of human fingers for virtual reality education. By putting flex sensors and utilizing an accelerometer, this data glove allows people to enjoy applications for virtual reality (VR) or augmented reality (AR). With the maximum and minimum values of the flex sensor at each finger joint, it determines an angle corresponding to the bending value of the flex sensor. It tracks the movements of fingers and hand gestures with respect to the angle values at finger joints. In order to prove the effectiveness of the proposed data glove, we implemented a VR classroom application.
Purpose: This study investigated the effects of virtual reality-based task training (VRBTT) using a smart glove on upper extremity function and activity of daily living in stroke patients. Methods: Twenty-nine patients with chronic stroke disease were randomly allocated to two groups: the VRBTT group (n=14) and the control group (n=15). All patients received 30 minutes of standard occupational therapy, 5 times a week, for 8 weeks. The VRBTT group performed an additional 30 minutes of virtual reality-based rehabilitation training, 5 times a week, for 8 weeks. Results: Both groups showed significant improvements in upper extremity function, yielding an increase in FMA and K-WMFT (p<0.05). There was a more significant increase in the VRBTT group before and after interventions (p<0.05). There was no significant difference in MAS for the control group (p>0.05); however, there was a significant increase for the VRBTT group (p<0.05). In the activities of daily living, there was a significant difference in the values for K-MBI (p<0.05). In addition, both groups showed a significant increase for K-MBI and K-RNLI (p<0.05). Conclusion: This study showed that VRBTT using smart gloves can have a more positive effect on upper extremity function and activities of daily living in stroke patients than conventional intervention methods. A variety of virtual reality-based contents and glove-shaped wearable devices will help stroke patients in rehabilitation clinics recover and return to society.
GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the effects of a virtual upper extremity training program using the RAPAEL Smart Glove on upper extremity function in stroke survivors with chronic hemiparesis and to focus the training program development using the Smart Glove as a feasibility study. Methods: This study was conducted using a single group and pre-post test research design in the outpatient departments of local rehabilitation units. Ten chronic hemiparetic stroke survivors with a diagnosis of first stroke received therapeutic rehabilitation at the rehabilitation units. All the participants used a virtual reality program with the RAPAEL Smart Glove for 30 minutes per session 3 days a week over 8 weeks. They also received conventional occupational therapy with functional electrical stimulation for 40 minutes per session 3 days a week for 8 weeks as an additional therapy. To analyze the effects of this therapeutic intervention, four clinical measures, including the box-block test (BBT), the Wolf motor function test (WMFT), the trail-making score, the Jebsen Taylor hand function test (JTHFT), and grip strength, were used. Results: Upon completion of the intervention in week 8, all the participants demonstrated significant WMFT, JTT, BBT, grip strength, and trail-making score gains compared to the respective baselines at week 0. Conclusion: This study suggests that virtual upper extremity training using the RAPAEL Smart Glove has a reasonable and beneficial effects on upper extremity function in chronic hemiparetic stroke survivors.
Recently computer graphic technology has achieved remarkable development. Applications of this technology to various fields are expected. In this study, one application of computer graphics to the medical field is shown. We developed a rehabilitation system of hand manipulation using virtual reality aiming to offer enjoyable rehabilitation training to physically handicapped people with upper limb disabilities. This rehabilitation system generates training environments for upper limbs, such as moving balls in virtual space of computer. And by using data glove as a sophisticated input device, a user can manipulate objects in virtual space by his hand. By using this rehabilitation system, a user can have rehabilitation training under various conditions without feeling tedious.
Hand posture and force, which define aspects of the way an object is grasped, are features of robotics manipulation. A means for specifying these grasping "flavors" has been developed that uses an instrumented glove equipped with joint and force sensors. The new grasp specification system is being used at the Pennsylvania State University (Penn State) in a Virtual Reality based Point-and-Direct(VR-PAD) robotics implementation. In the Computer Integrated Manufacturing (CIM) Laboratory at Penn State, hand posture and force data were collected for manipulating bricks and other items that require varying amounts of force at multiple pressure points. The feasibility of measuring desired grasp characteristics was demonstrated for a modified Cyberglove impregnated with FSR (Force Sensitive Resistor) pressure sensors in the fingertips. A joint/force model relating the parameters of finger articulation and pressure to various lifting tasks was validated for the instrumented "wired" glove. Operators using such a modified glove may ultimately be able to configure robot grasping tasks in environments involving hazardous waste remediation, flexible manufacturing, space operations and other flexible robotics applications. In each case, the VR-PAD approach improved the computational and delay problems of real-time multiple-degree-of-freedom force feedback telemanipulation.ck telemanipulation.
Hand posture and force, which define aspects of the way an object is grasped, are features of robotic manipulation. A means for specifying these grasping "flavors" has been developed that uses an instrumented glove equipped with joint and force sensors. The new grasp specification system is being used at the Pennsylvania State University (Penn State) in a Virtual Reality based Point-and-Direct (VR-PAD) robotics implementation. In the Computer Integrated Manufacturing (CIM) Laboratory at Penn State, hand posture and force data were collected for manipulating bricks and other items that require varying amounts of force at multiple pressure points. The feasibility of measuring desired grasp characteristics was demonstrated for a modified Cyberglove impregnated with FSR (Force Sensitive Resistor) pressure sensors in the fingertips. A joint/force model relating the parameters of finger articulation and pressure to various lifting tasks was validated for the instrumented "wired" glove. Operators using such a modified glove may ultimately be able to configure robot grasping tasks in environments involving hazardous waste remediation, flexible manufactruing, space operations and other flexible robotics applications. In each case, the VR-PAD approach improved the computational and delay problems of real-time multiple- degree-of-freedom force feedback telemanipulation.
가상현실 속에서 실제와 같은 서비스를 제공하는 기술 VR(Virtual Reality)은 Head Mounted Display(HMD) 기기를 이용하여 실제와 유사한 체험을 제공한다. 최근 VR의 시장은 커졌으나 가상현실에서의 보안에 대한 연구는 다른 분야에 비해 미흡하다. 현재 VR을 활용한 많은 개인화된 서비스들이 진행되고 있는 만큼 안전한 사용자 인증이 중요하다. VR의 HMD 기기를 착용을 하면 주변 환경을 인식하지 못하기에 Personal Identification Number(PIN)입력 시에 Shoulder Surfing Attack (SSA)으로 사용자의 입력 패턴을 분석이 용이하다. 본 논문에서는 사용자의 편의성은 그대로 유지하면서 해커가 입력 패턴을 분석하더라도 사용자의 비밀 번호를 안전하게 보호할 수 있는 방법에 대해 제안한다. VR 특성에 맞게 기존 직사각형 모양에서 벗어난 새로운 형태의 가상 키패드와 사용자와 직관적인 상호작용을 위해 자물쇠 오브젝트를 최초로 구현 하였다. 또한 VR의 기존 입력 장치들과 동일한 센서를 사용하는 스마트 글러브와 이에 적합한 회전방식의 PIN입력 방식을 구현하였다. 따라서 총 세 가지의 VR 상에서의 안전한 PIN 입력 방법에 대하여 제안하며 실험을 통해 SSA에 대한 안전성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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