[논문]스테레오 카메라를 이용한 지능형 보행보조로봇의 개발

박민종; 김정엽

doi:10.3795/ksme-a.2014.38.8.837

문제 정의

기존의 스테레오 카메라를 이용한 피드백 제어에서는 보행을 시작하는 시점과 정지하는 시점의 반응성이 높아졌으나, 피드백 제어 방식의 한계점으로 인해 연속적인 보행 중에서 소량의 추종 오차가 존재한다. 따라서, 본 알고리즘의 목적은 인간의 걸음새 메커니즘을 이용하여 피드포워드 제어입력을 생성시킴으로써 로봇의 보행 추종 성능을 극대화시키는 것이다.
본 논문에서는 노인들의 자율적인 보행 재활을 위해 손쉽고 안전한 지능형 보행 보조 로봇을 개발하였다. 기본적으로 이전 연구⁽⁹⁾에서 제안되었던 핵심 아이디어를 이용하여 골반의 운동감지부로부터 사용자의 보행 의지를 로봇이 자동적으로 인지하고 사용자를 효과적으로 추종하는 알고리즘을 구현하였고, 더 나아가 스테레오 카메라를 이용한 피드백 및 피드포워드 제어 알고리즘을 개발함으로써 사용자의 보행속도와 방향을 보다 빠르고 정확하게 인지하여 추종할 수 있도록 하였다.
이를 통해 사용자는 손과 팔의 움직임에 제약을 받지 않으면서도 특별한 연습이나 보호없이 로봇을 이용할 수 있었다. 본 논문은 기존 연구에서 사용자 보행에 따른 로봇의 운동 반응 속도와 추종 정확성을 극대화하고자 스테레오 카메라를 이용해서 얻어낸 하체모션정보를 이용하여 피드백과 피드포워드 추종 제어 알고리즘을 추가 개발하였다. 이로부터, 보조 인력의 도움 없이 보행 재활이 필요한 노인들의 안전이 확보되고 양팔 사용이 자유로우며 보행의도를 효과적으로 인지하여 적절한 속도로 사용자를 추종할 수 있는 보행 보조 로봇을 개발하였다.
본 연구에서는 이러한 단점들을 보완할 수 있도록 Fig. 2에서 볼 수 있듯이 모터 구동식 휠체어에 유아 보행기를 결합하여 사용자가 넘어지는 사고를 원천적으로 방지하고, 사용자의 두 팔을 자유롭게 하면서도 정확한 보행 보조가 가능한 새로운 개념의 보행 보조 로봇을 2013년도부터 개발해왔다.⁽⁹⁾ 기존에 개발된 로봇의 특징으로는 가변저항을 이용한 인체공학적 운동감지부를 통해 착용자의 보행의도를 판단하고 이동방향과 보행 속도 정보를 얻어내 구동모터를 알맞게 제어하였다.
본 절에서는 개발된 보행 보조 로봇의 추종성능을 검증하기 위한 세 가지 실험을 수행하였다. 세 가지 실험 모두 동일한 피실험자가 전진과 후 진보행 보조 실험을 10초간의 거의 같은 속도의 보행(전진 : 약 0.

가설 설정

로봇의 총 무게는 약 48 kgf 이며 착용자의 체중을 80 kgf 으로 가정하고 이 중 50 %인 40 kgf 를 보조한다고 하면, 반지름이 13.5 cm의 바퀴로 10도 경사지를 주행할 때 바퀴 한 개에 필요한 토크는 Fig. 4를 참조하여 식 (1)과 같이 계산할 수 있다.

제안 방법

또한, 사용자가 위급할 때는 응급버튼을 눌러서 도움을 요청한다. IAI-CSIC 에서 개발한 APAS(Andador Pseudorobotico de Alta Seguridad) Smart walker는 로봇의 무게중심을 아래에 배치하여 안정적인 구조로 설계하였고, 뒷바퀴에 장착되어있는 DC모터를 이용하여 사용자를 끌어준다.⁽⁷⁾ 모터는 손잡이 양쪽에 있는 스위치를 이용하여 제어한다.
로봇의 구동부인 모터는 무게 및 크기 대비 파워가 높은 맥슨 모터사의 RE40 모델을 사용하였으며 모터와 연결되는 감속기는 백래쉬가 10 arcmin 이하의 성능을 가진 Apex 사의 PE050으로 선정하였다. 감속비가 50:1인 감속기를 선정함과 동시에 모터에서 감속기로 힘을 전달하는 타이밍풀리의 감속비 또한 2:1로 설정함으로써 모터의 토크 증폭 효과와 함께 Fig. 5 와 같이 컴팩트한 구동부를 구현하였다. RE40은 150 Watt 급의 DC 모터로 타이밍 풀리와 감속기를 거친 최종 출력 정격 토크는 17.
본 논문에서는 노인들의 자율적인 보행 재활을 위해 손쉽고 안전한 지능형 보행 보조 로봇을 개발하였다. 기본적으로 이전 연구⁽⁹⁾에서 제안되었던 핵심 아이디어를 이용하여 골반의 운동감지부로부터 사용자의 보행 의지를 로봇이 자동적으로 인지하고 사용자를 효과적으로 추종하는 알고리즘을 구현하였고, 더 나아가 스테레오 카메라를 이용한 피드백 및 피드포워드 제어 알고리즘을 개발함으로써 사용자의 보행속도와 방향을 보다 빠르고 정확하게 인지하여 추종할 수 있도록 하였다. 최종적으로, 제안된 제어 알고리즘들의 사용자 추종 성능은 실제 단계적인 보행 실험으로부터 그 성능을 검증하였다.
다음으로, 착용자의 보행 의도를 좀더 능동적으로 판단하기 위해 스테레오 카메라를 이용하였다. 사용자의 하체 움직임이 가장 정확히 관찰할 수 있는 시점은 보행을 측면에서 바라볼 경우이다.
두 번째로 , 첫 번째 실험조건에서 스테레오 카메라를 이용한 피드백 제어를 추가하여 실험을 수행하였다. 마찬가지로, 전/후진 보행 실험 중에 운동감지부의 회전각과 무릎 및 발목의 마커 위치 궤적들을 측정하였다.
6과 같이 볼 스크류와 샤프트 가이드 및 DC모터를 이용하여 설계하였다. 또한 Fig. 7과 같이 골반지지대의 좌우에 부착되어 있는 운동감지부는 회전부의 회전 각도를 가변저항을 이용하여 측정함으로써 사용자의 보행의도와 방향을 판단할 수 있도록 설계하였다. 운동감지부의 회전부는 골반지지대와 연결되어 사용자의 움직임에 따라 회전하여 가변저항에 변화를 주며 , 힘을 받지 않을 때는 중심위치로 돌아 올 수 있도록 회전부 좌우에는 리턴용 판스프링이 부착되어 있다.
영상처리를 위한 스테레오 카메라는 Logitech 사의 비교적 저렴한 웹캠인 C120에 적외선필터를 장착하여 고가의 적외선 카메라를 대체하였다. 또한 카메라에 광각렌즈를 추가 장착함으로써 거리대비 넓은 시야각을 확보하였다. Fig.
⁽⁴⁾ 천장에 부착한 마커를 카메라를 통해 인식해서 시설내의 로봇의 절대적인 위치를 알아내고, 사용자가 지정한 목적지로의 경로를 계산해서 안내한다. 또한, 사용자의 보행 운동 정보와 함께 심박과 같은 심전도정보를 측정하여 기록한다. Hitachi 사에서 개발한 동력 보조식 보행 보조 시스템은 전방 2개의 캐스터와 후방 2개의 구동모터가 장착되어있다.
두 번째로 , 첫 번째 실험조건에서 스테레오 카메라를 이용한 피드백 제어를 추가하여 실험을 수행하였다. 마찬가지로, 전/후진 보행 실험 중에 운동감지부의 회전각과 무릎 및 발목의 마커 위치 궤적들을 측정하였다. 실험 결과로써, Fig.
본 알고리즘을 구현하기 위해서는 우선, 스테레오 카메라를 통해 얻어진 사용자의 무릎과 발목의 위치를 통해 현재 보행 운동을 판단하는 것을 수행하였다. 매순간 각 다리의 스윙(swing) 상태 및 지지(stance) 상태를 확인하여 전진 보행, 후진 보행, 정지를 판단하며, 각 다리의 스윙 및 지지 상태는 발목에 부착된 마커의 높이 변화량을 통하여 확인하였다. Fig.
12는 운동감지부 회전각도에 따른 모터 속도 관계식을 보여준다. 모터의 최대 회전 속도는 노인의 평균 보행 속도인 0.8 m/s를 최대속도로 맞추기 위해 5600 rpm으로 제한하며, 회전각이 일정 범위 안의 값이라면 모터가 동작하지 않는 데드존(Dead Zone)을 설정하여 사용자의 작은 움직임에 민감하게 반응하여 로봇이 진동하는 현상을 제거하였다.
평균 신장의 노인이 착용하였을 때의 골반높이와 보폭을 고려하여 착용한 후에 움직임이 불편하지 않도록 로봇의 내부 크기는 너비 830 mm, 깊이 800 mm, 높이 1200 mm 로 결정하였다. 보행 시 골반에서 착지 발까지의 평균적인 거리가 380 mm 인 점을 고려했을 때 골반 지지대에서 전방 프레임까지의 거리를 440 mm 로 설정하여 일반보행 시에 발이 로봇의 프레임에 닿지 않도록 하였으며, 스테레오 카메라의 화각을 고려하여 카메라를 215 mm 외부로 설치하였다.
두 번째 알고리즘은 스테레오 카메라를 이용한 피드백 제어 알고리즘이다. 본 알고리즘은 로봇의 좌우에 설치한 적외선 카메라를 이용하여 사용자의 무릎과 발목들의 위치 정보를 피드백하여 사용자를 추종 제어한다. 스테레오 카메라를 이용한 추종제어를 추가하는 이유는 서론에서 언급한 것과 같이 골반의 움직임만을 이용한 추종 제어는 다리 스윙 모션이 고려되지 않아 다소 반응이 느리기 때문이다.
본 알고리즘을 구현하기 위해서는 우선, 스테레오 카메라를 통해 얻어진 사용자의 무릎과 발목의 위치를 통해 현재 보행 운동을 판단하는 것을 수행하였다. 매순간 각 다리의 스윙(swing) 상태 및 지지(stance) 상태를 확인하여 전진 보행, 후진 보행, 정지를 판단하며, 각 다리의 스윙 및 지지 상태는 발목에 부착된 마커의 높이 변화량을 통하여 확인하였다.
동시에 보행 시 다리에 실리는 체중을 줄여주어 재활을 위한 보행 보조 기능을 얻을 수 있다. 사용자에 신장에 따라 골반지지대의 높이를 조절하기 위해 Fig. 6과 같이 볼 스크류와 샤프트 가이드 및 DC모터를 이용하여 설계하였다. 또한 Fig.
본 절에서는 개발된 보행 보조 로봇의 추종성능을 검증하기 위한 세 가지 실험을 수행하였다. 세 가지 실험 모두 동일한 피실험자가 전진과 후 진보행 보조 실험을 10초간의 거의 같은 속도의 보행(전진 : 약 0.38 m/sec, 후진 : 약 0.28 m/sec)으로 수행하였으며, 각 경우에서 여러 번의 실험 결과 중의 하나를 표본으로 제시하였다.
세 번째 알고리즘은 스테레오 카메라를 이용한 피드포워드 제어 알고리즘이다. 기존의 스테레오 카메라를 이용한 피드백 제어에서는 보행을 시작하는 시점과 정지하는 시점의 반응성이 높아졌으나, 피드백 제어 방식의 한계점으로 인해 연속적인 보행 중에서 소량의 추종 오차가 존재한다.
스테레오 카메라를 통해 얻은 영상정보는 공개 라이브러리인 OpenCV를 이용하여 처리되며, 약 15 fps로 영상정보를 주제어기에 전송한다. 영상처리를 위한 스테레오 카메라는 Logitech 사의 비교적 저렴한 웹캠인 C120에 적외선필터를 장착하여 고가의 적외선 카메라를 대체하였다. 또한 카메라에 광각렌즈를 추가 장착함으로써 거리대비 넓은 시야각을 확보하였다.
본 논문은 기존 연구에서 사용자 보행에 따른 로봇의 운동 반응 속도와 추종 정확성을 극대화하고자 스테레오 카메라를 이용해서 얻어낸 하체모션정보를 이용하여 피드백과 피드포워드 추종 제어 알고리즘을 추가 개발하였다. 이로부터, 보조 인력의 도움 없이 보행 재활이 필요한 노인들의 안전이 확보되고 양팔 사용이 자유로우며 보행의도를 효과적으로 인지하여 적절한 속도로 사용자를 추종할 수 있는 보행 보조 로봇을 개발하였다.
사용자의 하체 움직임이 가장 정확히 관찰할 수 있는 시점은 보행을 측면에서 바라볼 경우이다. 이와 같은 이유로 Fig. 8과 같이 스테레오 카메라는 로봇의 양쪽 측면에 위치하고, 상하좌우위치 조절 가능한 지지대를 통해 사용자의 신체조건에 따라 조절이 가능하며, 광각렌즈를 추가 장착하여 근거리에서 하체모션을 촬영할 수 있도록 하였다.
즉, 한쪽의 다리가 스윙 상태가 되는 순간 정강이 기울기 각도 값(θr1또는θl1)을 측정하고, 스윙 상태에서 지지상태로 변하는 순간 정강이 기울기 각도 값(θr2또는θl2)을 구하여 그 차이가 음수라면 전진보행으로 판단하고, 각도 차이가 양수라면 후진보행으로 판단한다.
첫 번째로, 골반지지대의 운동감지부를 이용한 피드백 제어를 통해 사용자의 보행을 로봇이 잘 추종하는지를 실험하였다. 실험 결과로써 Fig.
스테레오 카메라를 이용한 추종제어를 추가하는 이유는 서론에서 언급한 것과 같이 골반의 움직임만을 이용한 추종 제어는 다리 스윙 모션이 고려되지 않아 다소 반응이 느리기 때문이다. 하체 모션 정보를 측정하기 위하여 우선, 적외선이 방출되는 마커(Fig. 13 참조)를 밴드를 이용하여 무릎과 발목에 각각 부착하였으며, 총 4개의 마커 위치를 PC와 연결된 카메라를 통하여 측정한다. 그리고, 측정된 4개의 마커들의 평균위치값을 이용하여 로봇에서 바라본 하체의 위치를 계산한다.

대상 데이터

기본적으로 보행 보조 로봇을 구성하는 프레임은 무게대비 높은 강성을 위해 단면 30×30 mm 크기의 알루미늄 프로파일을 사용하여 제작하였다.
로봇의 구동부인 모터는 무게 및 크기 대비 파워가 높은 맥슨 모터사의 RE40 모델을 사용하였으며 모터와 연결되는 감속기는 백래쉬가 10 arcmin 이하의 성능을 가진 Apex 사의 PE050으로 선정하였다. 감속비가 50:1인 감속기를 선정함과 동시에 모터에서 감속기로 힘을 전달하는 타이밍풀리의 감속비 또한 2:1로 설정함으로써 모터의 토크 증폭 효과와 함께 Fig.
주제어기는 골반지지대에 장착되어 있는 두 개의 운동감지부의 회전 각도를 측정하여 착용자의 보행정보를 획득하고, PC의 스테레오 카메라를 이용해 얻어진 하체정보를 직렬통신을 통해 전달받아 보행 보조 피드백 제어 및 피드포워드 제어를 수행하며 CAN통신을 통해 모터제어기에 모터의 속도 명령을 보낸다. 모터 구동을 위해 200 Watt급 모터 2개를 동시에 제어 할 수 있는 로보큐브테크사의 CUBE2408-DID 모터제어기를 사용하였으며, 주제어기로부터 10 ms 제어 주기의 속도명령을 받아 모터를 구동한다. PC 는 스테레오 카메라로부터 영상정보를 받아오고 처리하기 위해 Atom Core 프로세서가 장착된 Compulab사의 Fit-PC2를 사용하였다.
제어시스템은 크게 보행 보조 로봇의 주제어기인 TMS320F2812를 중심으로 모터제어기와 소형 PC로 구성되어있다(Fig. 9 참조). 주제어기는 골반지지대에 장착되어 있는 두 개의 운동감지부의 회전 각도를 측정하여 착용자의 보행정보를 획득하고, PC의 스테레오 카메라를 이용해 얻어진 하체정보를 직렬통신을 통해 전달받아 보행 보조 피드백 제어 및 피드포워드 제어를 수행하며 CAN통신을 통해 모터제어기에 모터의 속도 명령을 보낸다.
기본적으로 보행 보조 로봇을 구성하는 프레임은 무게대비 높은 강성을 위해 단면 30×30 mm 크기의 알루미늄 프로파일을 사용하여 제작하였다. 평균 신장의 노인이 착용하였을 때의 골반높이와 보폭을 고려하여 착용한 후에 움직임이 불편하지 않도록 로봇의 내부 크기는 너비 830 mm, 깊이 800 mm, 높이 1200 mm 로 결정하였다. 보행 시 골반에서 착지 발까지의 평균적인 거리가 380 mm 인 점을 고려했을 때 골반 지지대에서 전방 프레임까지의 거리를 440 mm 로 설정하여 일반보행 시에 발이 로봇의 프레임에 닿지 않도록 하였으며, 스테레오 카메라의 화각을 고려하여 카메라를 215 mm 외부로 설치하였다.

데이터처리

13 참조)를 밴드를 이용하여 무릎과 발목에 각각 부착하였으며, 총 4개의 마커 위치를 PC와 연결된 카메라를 통하여 측정한다. 그리고, 측정된 4개의 마커들의 평균위치값을 이용하여 로봇에서 바라본 하체의 위치를 계산한다. Fig.
기본적으로 이전 연구⁽⁹⁾에서 제안되었던 핵심 아이디어를 이용하여 골반의 운동감지부로부터 사용자의 보행 의지를 로봇이 자동적으로 인지하고 사용자를 효과적으로 추종하는 알고리즘을 구현하였고, 더 나아가 스테레오 카메라를 이용한 피드백 및 피드포워드 제어 알고리즘을 개발함으로써 사용자의 보행속도와 방향을 보다 빠르고 정확하게 인지하여 추종할 수 있도록 하였다. 최종적으로, 제안된 제어 알고리즘들의 사용자 추종 성능은 실제 단계적인 보행 실험으로부터 그 성능을 검증하였다.

성능/효과

⁽³⁾ PAMM(Personal Aid for Mobility and Monitoring)은 보행보조와 함께 건강 모니터링을 목적으로 MIT에서 개발하였다.⁽⁴⁾ 천장에 부착한 마커를 카메라를 통해 인식해서 시설내의 로봇의 절대적인 위치를 알아내고, 사용자가 지정한 목적지로의 경로를 계산해서 안내한다. 또한, 사용자의 보행 운동 정보와 함께 심박과 같은 심전도정보를 측정하여 기록한다.
Care-O-bot은 독일의 IPA연구소에서 개발한 보행보조 로봇으로 정해진 목적지로 이동할 때 자동으로 경로상의 장애물을 회피하면서 주행한다.⁽⁶⁾ 핸들에 가해지는 힘을 통해 보행 속도와 방향을 결정하며, 로봇의 전방에 설치된 터치스크린을 이용하여 주 사용 대상인 노인이 쉽게 제어 할 수 있다. 또한, 사용자가 위급할 때는 응급버튼을 눌러서 도움을 요청한다.
2008년 공정식외 4인은 보행 보조기에 퍼지 알고리즘을 적용한 동력식 보행보조기를 개발하였다.⁽⁸⁾ 로봇의 전방에 FSR센서를 이용한 손잡이를 장착하여 사용자의 보행의지를 판단하고 퍼지 알고리즘을 이용하여 보행의지 판단능력을 향상시켰다.
(b) 참조) 운동감지부의 평균 회전각 RMS 수치는 11.03°로 보행 보조 로봇이 약 57 mm의 골반 거리를 유지하면서 추종하였으며, 이는 운동감지부만을 이용하였을 때보다 사용자를 추종하는 성능이 26.9 % 향상되었음을 알 수 있다.
01° 로 계산되었다. 본 RMS 수치를 운동감지부와 사용자의 골반 사이의 거리로 환산하였을 때, 평균적으로 보행자와 약 70 mm의 차이를 유지하며 추종하였다는 결과를 보여준다. 후진 보행 역시 운동감지부의 평균 회전각은 -10° 와 -20° 사이의 값을 가지며, RMS 수치는 15.
사용자가 보행운동을 할 때 각각의 평균값은 다리 스윙 운동으로부터 일정 범위 안에서 진동하게 되는데 보행 보조 로봇이 사용자를 신속하게 추종할 경우 진동하는 궤적의 RMS 수치가 작아지게 된다. 운동감지부를 이용한 제어 알고리즘으로 전진 보행 시에 측정한 양 무릎 위치평균과 양 발목 위치평균의 RMS 수치들은각각 46.87, 74.86 pixel이며, 후진 보행 시에는 78.61, 78.47 pixel로 다소 큰 수치를 보였다.
25° 로써 보행 보조 로봇이 사용자와 약 58 mm 의 골반 거리 차이를 유지하면서 추종했다는 것을 보여준다. 이는 운동감지부만을 이용하였을 때의 결과보다 골반 추종 거리 오차가 줄어들었음을 나타내며, 추종 성능이 18.8 % 향상되었음을 나타낸다. 후진 보행 시(Fig.
91 pixel로 측정되었다. 이는 운동감지부만을 이용했을 때보다 약 41.64 %, 스테레오 카메라를 이용한 피드백제어를 했을 때보다 28.89 % 줄어든 값으로 기존의 제어와 비교해보았을 때 더 빠르고 정확하게 사용자를 추종하는 것을 확인할 수 있었다. 최종적으로 세가지 보행 실험에 대한 RMS 수치들을 Table 3에 요약하였다 .
이는 보행 보조 로봇이 전진 보행 시에는 약 49 mm, 후진 보행 시에는 약 39 mm의 골반 거리 차이를 유지하며 사용자를 추종한다는 결과를 나타낸다. 이렇게 측정된 결과는 운동감지부만을 이용했을 때보다 40.6 %, 스테레오 카메라를 이용한 피드백 제어를 적용했을 때 보다 23.5 %의 사용자 추종 능력의 향상을 보여준다. Fig.
21은 스테레오 카메라를 측정한 무릎의 발목의 마커 위치평균 궤적들을 보여준다. 전진 보행 중의 양 무릎의 위치평균 및 양 발목의 위치평균 RMS 수치들은 각각 38.83, 69.14 pixel로 운동감지부만을 이용한 피드백 제어 알고리즘과 비교하였을 때 각각 17.1%, 7.63% 가 줄어들었음을 확인하였다. 후진 보행 시의 결과 역시 RMS 수치들이 57.
전진 운동 시 대체적으로 평균 회전각이 10° 근처에서 변화했음을 알 수 있다(Fig.
63% 가 줄어들었음을 확인하였다. 후진 보행 시의 결과 역시 RMS 수치들이 57.53, 62.32 pixel로 각각 26.82 %, 20.57 %가 줄어들었으며, 이러한 결과로부터 골반지지대의 운동감지부만을 이용할 때 보다 스테레오 카메라를 이용한 피드백 제어를 함께 적용했을 때 보행 보조 로봇이 더 효과적으로 사용자를 추종하였음을 알 수 있다.

후속연구

이러한 단점으로 인해 좁은 방문을 통과하기에는 다소 무리가 있어 보행 재활을 위한 넓은 공간에서의 사용으로 제한된다. 향후, 스테레오 카메라가 아닌, 모노 카메라를 사용자 전방에 장착하여 양 발의 위치를 검출함으로써 보행속도, 방향 및 회전각을 도출할 계획이며 로봇의 너비도 좁게 설계하여 좁은 방문을 쉽게 통과할 수 있도록 개선할 예정이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	노인성 질환이나 사고로 생긴 장애로 인한 문제점은?	인구의 고령화를 통해 생기는 사회적인 문제는 늘어난 인간 수명에 비해 사회생활이 가능한 나이는 크게 증가하지 않았다는 점이다. 노인성 질환이나 사고로 생긴 장애로 인해 사회 참여가 힘들어짐에 따라 사회적, 경제적인 어려워지면서 노인 인구의 삶의 질은 매우 낮아질 수밖에 없다. 노인의 경우 뇌 관련 질환의 치료 및 사고이후 거동능력이 현저히 떨어지는 경우가 많은데 사회생활의 기본적인 부분인 보행은 노인 인구의 사회 참여를 방해하는 요인 중 가장 큰 부분을 차지한다.
	인구의 고령화를 통해 생기는 사회적인 문제는 무엇인가?	인구의 고령화를 통해 생기는 사회적인 문제는 늘어난 인간 수명에 비해 사회생활이 가능한 나이는 크게 증가하지 않았다는 점이다. 노인성 질환이나 사고로 생긴 장애로 인해 사회 참여가 힘들어짐에 따라 사회적, 경제적인 어려워지면서 노인 인구의 삶의 질은 매우 낮아질 수밖에 없다.
	노인층의 사고 후 재활 치료가 사회 복귀를 위한 아주 중요한 부분인 이유는?	노인성 질환이나 사고로 생긴 장애로 인해 사회 참여가 힘들어짐에 따라 사회적, 경제적인 어려워지면서 노인 인구의 삶의 질은 매우 낮아질 수밖에 없다. 노인의 경우 뇌 관련 질환의 치료 및 사고이후 거동능력이 현저히 떨어지는 경우가 많은데 사회생활의 기본적인 부분인 보행은 노인 인구의 사회 참여를 방해하는 요인 중 가장 큰 부분을 차지한다. 따라서, 노인층의 사고 후 재활 치료는 사회 복귀를 위한 아주 중요한 부분으로 자리 잡고 있다.

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