선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 이에 본 연구에서는 보행특성 분석에 사용하는 기존 보행변수 중 고령자 보행과 직접적인 관련이 있는 변수를 선택하여 고령자 보행변수로 정의하고, 측정 방법론을 고찰하였다. 본 연구에서는 보행분석시스템(Motion Analysis System)을 이용하여 고령자의 보행특성을 측정 및 제시하였으며, 군집분석을 통하여 보행변수를 기준으로 고령자 특성 집단을 구분하였다.
제안 방법
- 이는 고령자의 경우 일반적으로 보폭이 감소함에 따라 잔걸음이 많아지게 되며, 이와 같은 잔걸음에 의해 보행률이 증가됨을 의미한다. Center of Mass는 보행시 몸의 중심점의 움직임 정도를 의미하며, 본 연구에서는 X축과 Y축의 움직임만을 분석하였다. 몸의 기울기인 Tilt와는 반대로 중심점의 이동은 일반인보다 고령자가 매우 크게 이동되는 것을 의미한다.
- 고령자 보행특성 변수 측정은 연습보행을 통해 측정 환경 및 장비에 대한 거부감을 없앤 후 평지보행 측정(5-7차례)을 시행함으로서 자연스러운 보행상황에서의 보행특성정보를 측정할 수 있었다.
- 고령자는 유사한 보행특성을 나타내는 집단 내에서도 보행변수별 variation이 크며, 이와 같은 특성에 따라 Walking · Balance · Muscles Factor별로 2개 혹은 3개로 집단화가 가능함을 군집분석을 통하여 알아보았다.
- 고령자의 보행특성을 종합적으로 쉽게 파악하기 위한 알려진 측정 방법은 여러 가지가 있으나, 가장 정확한 도구는 동작분석시스템(본 논문에서 보행변수 측정에서 사용한 방법으로 다음절에 상세히 설명할 예정이다)이다. 하지만 설치 비용 과다 및 측정의 전문성 요구 등으로 인해 활용 측면에서 제약이 큰 것으로 알려져 있다.
- 동작분석기를 활용하여 취득한 데이터들의 집단화는 Factor별로 수행하였다. Table 5-8은 고령자의 Factor별로 보행변수를 집단화하여 집단화된 인원의 명수와 변수별로 평균, 표준편차, 최대 · 최소값을 정리한 것이다(보행변수의 단위는 Table 4 참조).
- 상기 내용은 보행시설물 및 보행보조 서비스 제공시 고령자 보행변수의 평균값을 적용할 경우 다수의 고령자는 제공 시설 및 서비스에 대한 만족도가 저하될 수밖에 없음을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 고령자 보행지원 시설 및 서비스 제공을 위한 적정 고령자 보행능력을 규정하기 위한 방법으로 집단화 방법을 적용하였다. 이러한 고령자의 요소별 집단화 결과는 세분화된 노인 복지를 위해 활용될 수 있을 것이다.
- 보행변수 검토를 통해 중복된 의미를 갖는 변수들은 주요 변수를 제외하고 배제하였다. 또한 정확한 계량 및 단위가 정해져 있어 측정치를 정량적으로 도출할 수 있는 변수만 우선 선별하였다. 선별된 변수를 대상으로 운동역학 전문가들의 자문의견을 수렴하여 고령자 보행특성 파악에 가장 유효한 보행변수를 17개 최종적으로 선정하였다.
- 이에 본 연구에서는 보행특성 분석에 사용하는 기존 보행변수 중 고령자 보행과 직접적인 관련이 있는 변수를 선택하여 고령자 보행변수로 정의하고, 측정 방법론을 고찰하였다. 본 연구에서는 보행분석시스템(Motion Analysis System)을 이용하여 고령자의 보행특성을 측정 및 제시하였으며, 군집분석을 통하여 보행변수를 기준으로 고령자 특성 집단을 구분하였다. 도출된 고령자 보행특성은 안전하고 편리한 보도, 경사 및 단차 등 교통시설물 설계에 반영할 수 있을 것으로 기대한다.
- 동작분석시스템의 구성은 동작을 분석하는 적외선 카메라, 신체 움직임 인식을 위해 몸에 부착하는 마커(이하, marker), 동작에 소요된 힘의 크기(moment)를 측정하는 바닥힘판(이하, force plate)으로 구성된다. 본 연구에서는 적외선 카메라 8기와 force plate 2기(보행 바닥면에 매립), 6m의 보행로와, 피실험자 1인당 24개의 maker를 부착하여 보행특성을 측정하였다. Figure 1은 동작분석시스템의 구성요소, maker를 부착하는 모습 및 분석전용 S/W에서 동작을 분석하는 예시이다.
- 거리의 종류는 다양하나, 가장 많이 사용하는 것은 유클리디안(euclidean)거리를 사용한다. 본 연구에서도 유클리디안 거리를 기준으로 한 군집분석을 시행하였다. 군집분석의 절차를 Step별로 제시하면 다음과 같다.
- 보행은 인간의 기본적인 이동형태이자 권리라는 측면에서 교통약자의 대부분을 차지하는 고령자의 안전하고 편리한 이동권리 확보는 가장 기초적이면서도 중요한 교통복지 요소임에도 불구하고 간과되기 쉽다. 이러한 측면에서 본 논문에서는 교통시설물의 설계 시 고령자의 운동역학적인 보행변수들을 활용하여야 하며, 이를 위해 보행변수를 이용하여 고령자 보행특성을 분석하였다. 그 결과, 고령자의 보행능력은 일반인의 약 75% 수준으로 분석되었다.
- 그에 반면 고령자는 연령과는 관계없이 발생하는 노화로 인하여 보행특성의 variation이 매우 큰 특성(Roh(2012))을 갖는다. 이러한 특성을 제거하기 위하여 취득데이터를 분석하기 전 데이터의 outlier와 변수 간 다중공선성 여부를 확인하였다. 이는 scatter plot matrix를 이용하여 수행(Figure 3)하였다.
- 선별된 변수를 대상으로 운동역학 전문가들의 자문의견을 수렴하여 고령자 보행특성 파악에 가장 유효한 보행변수를 17개 최종적으로 선정하였다. 이를 걷기요소(이하, Walking Factor), 균형요소(이하, Balance Factor), 근육요소(이하, Muscles Factor), 기타요소(이하, Etc.)로 구분하였으며, 구분된 고령자 보행특성 변수는 Table 2에 제시하였다.
- 전술한 동작분석시스템으로 취득한 보행변수로 일반인과 비교하여 고령자의 보행특성을 알아보았다. 분석결과 고령자 보행특성은 일반인보다 낮은 수준의 능력을 보일 뿐만 아니라, 고령자 내에서도 분산 및 표준편차가 높게 나타나며, 특정 보행변수는 평균이상의 좋은 능력을 갖지만, 다른 보행변수는 평균이하의 능력을 갖는 고령자가 다수 존재함을 확인하였다.
- Lee(2011)는 고령자 교통사고 분석을 통해 사고를 발생시킨 원인을 밝히고, 피해자를 고령 보행자와 운전자로 구분하여 각각의 교통안전대책을 제시하였다. 즉, 고령자의 운동학적 보행특성 보다는 교통사고 결과로 유추한 고령자의 보행특성을 분석하고 있다. Jung(1998)은 횡단시설 이용시 고령자 거동을 보행속도측면에서 분석하였다.
- SPPB는 미국의 NIA(National institute of Aging, 국립노화연구소)가 노인의 역학연구 수행을 위해 개발한 검사 방법이다. 직립균형검사, 보행속도, 의자에서 5회 반복 일어나기 등 총 3가지 항목으로 구성되어 있으며, 각 항목마다 0점에서 4점까지 점수를 부여하여 총 12점 만점으로 평가한다. Park(2011)은 통계적으로 SPPB와 TUG, FRT 점수는 서로 통계적으로 유의한 상관성이 있으며, 고령자들의 신체기능과 균형과 보행능력에 높은 관련이 있음을 설명하였다.
대상 데이터
- 본 논문에서 Step 1의 과정은 변수를 구분하여 4개의 factor와 하위 요소로 선택된 17개의 변수를 대상으로 군집분석을 시행하였다. Step 2의 계층적 군집분석의 경우 Ward의 방법을 통해 군집의 개수를 1차적으로 검토하여 대략적인 군집을 생성하였다.
- 또한 정확한 계량 및 단위가 정해져 있어 측정치를 정량적으로 도출할 수 있는 변수만 우선 선별하였다. 선별된 변수를 대상으로 운동역학 전문가들의 자문의견을 수렴하여 고령자 보행특성 파악에 가장 유효한 보행변수를 17개 최종적으로 선정하였다. 이를 걷기요소(이하, Walking Factor), 균형요소(이하, Balance Factor), 근육요소(이하, Muscles Factor), 기타요소(이하, Etc.
데이터처리
- outlier 및 다중공선성 검토를 끝낸 데이터를 이용하여 고령자의 보행특성을 기준으로 집단화를 위해 본 연구에서는 군집분석(cluster analysis)을 이용하였다. 군집분석은 개인 또는 여러 개체를 유사한 속성을 지닌 대상끼리 그룹핑(grouping)하는 탐색적 다변량 분석기법이다.
이론/모형
- Step 3의 과정은 Step 2에서 대략적으로 나누어진 군집을 군집간의 평균, 표준 분산 등을 분석하여 확인하는 작업으로 군집의 분류의 타당성을 보았다. 마지막 Step 4의 과정의 비계층적 군집분석은 K-mean cluster analysis를 활용하였다.
성능/효과
- Figure 3의 ①은 scatter plot matrix의 일부분을 확대하여 결과가 plot되는 형태를 나타낸 것이며, ②는 성별(gender)와 같이 이분형 변수에 대한 plot 결과 예시이다. ③은 다중공선성이 큰 두 변수의 plot결과로, 모든 변수에 대해 검토한 결과 outlier의 문제는 없는 것으로 판단되나 stride length와 step length, Cadence와 Walk Ratio는 양의 강한 상관관계가 있는 것으로 도출되었다. 따라서 향후 고령자 보행특성 분석 모형 등에 stride length와 step length, Cadence와 Walk Ratio를 활용 할 경우 변수를 선택적으로 활용하여야 할 것이다.
- 그 결과, 고령자의 보행능력은 일반인의 약 75% 수준으로 분석되었다. 고령자는 보행시 일반인보다 어깨의 움직임이 50% 수준으로 적고 발목을 크게 사용하나 발끝과 바닥면의 간격(foot clearance)이 좁게 유지한 체 걷는(발을 끌며 걷는) 특성이 나타났다. 종합적으로 판단한 결과, 고령자는 상체(팔)의 움직임을 이용하여 균형을 잡는 일반적인 보행행태가 아닌 부자연스러운 보행행동을 보이며, 발목을 많이 사용하는 반면 낮은 foot clearance로 인해 바닥면의 요철, 고르지 못한 바닥면에 쉽게 걸려 넘어질 수 있는 등 낙상의 위험에 노출되어 있다.
- 이는 걸음걸이가 느리고, 발을 바닥면으로 길게 끌고 다니는 것으로 일반인에 비하여 발목의 움직임이 큰 것이다. 균형을 평가할 수 있는 기울기(Tilt)값은 일반인 대비 44%로 매우 좁은 것으로 나타났다. 이와 같은 특성은 고령자의 경우 보행시 하지를 제외한 신체 부위 움직임이 매우 위축된 행태로 보행행위가 이루어짐을 의미한다.
- 에 제시된 신장과 체중은 대한인간공학회에서 발표한 한국 고령자 평균 신장과 체중으로, 표준에 가까운 자립보행이 가능한 고령자(보행보조기구 없이 보행 가능한 자)를 모집(노인복지관 대상 모집 공고를 통해 피실험자 모집)하였다. 그 결과 실험 참가자의 신장과 체중은 대한민국 고령자 평균 신장과 체중의 오차범위 5% 이내에 위치해 있다.
- 이러한 측면에서 본 논문에서는 교통시설물의 설계 시 고령자의 운동역학적인 보행변수들을 활용하여야 하며, 이를 위해 보행변수를 이용하여 고령자 보행특성을 분석하였다. 그 결과, 고령자의 보행능력은 일반인의 약 75% 수준으로 분석되었다. 고령자는 보행시 일반인보다 어깨의 움직임이 50% 수준으로 적고 발목을 크게 사용하나 발끝과 바닥면의 간격(foot clearance)이 좁게 유지한 체 걷는(발을 끌며 걷는) 특성이 나타났다.
- 본 연구는 최소 sample 개수 30개를 초과하는 고령자 82명을 대상으로 분석한 결과로, 통계적 유의성 확보 측면에서는 무리가 없다고 판단된다. 또한 운동역학 및 재활역학 분야의 연구에서는 본 연구에서 사용한 동작분석기를 이용한 실험의 어려움으로 인해 10명 내외의 sample을 사용하여 분석함에도 불구하고 측정 방법의 정밀도로 인해 그 결과는 학술적으로 인정되고 있다.
- 전술한 동작분석시스템으로 취득한 보행변수로 일반인과 비교하여 고령자의 보행특성을 알아보았다. 분석결과 고령자 보행특성은 일반인보다 낮은 수준의 능력을 보일 뿐만 아니라, 고령자 내에서도 분산 및 표준편차가 높게 나타나며, 특정 보행변수는 평균이상의 좋은 능력을 갖지만, 다른 보행변수는 평균이하의 능력을 갖는 고령자가 다수 존재함을 확인하였다. 이는 같은 고령자들 간에도 집단이 구분이 되며 집단별로도 특성이 있음을 의미한다.
- 이와 같이 보행변수 분석을 통하여 고령자의 보행변수는 일반인의 그것과 모든 면에서 차이가 발생함을 확인하였으며, 고령자의 보행능력에 대해 군집화가 가능함을 확인하였다.
- 동작분석시스템을 이용하여 고령자와 일반인 대조군의 보행변수 측정 결과는 Table 4와 같다. 종합적으로 설명하면 고령자의 보행능력은 대조군(일반인) 대비 약 75% 수준으로 분석되었다. 이는 운동역학적 측면에서의 고령자 보행능력은 일반인에 비하여 모두 비교열위에 있음을 의미한다.
- 고령자는 보행시 일반인보다 어깨의 움직임이 50% 수준으로 적고 발목을 크게 사용하나 발끝과 바닥면의 간격(foot clearance)이 좁게 유지한 체 걷는(발을 끌며 걷는) 특성이 나타났다. 종합적으로 판단한 결과, 고령자는 상체(팔)의 움직임을 이용하여 균형을 잡는 일반적인 보행행태가 아닌 부자연스러운 보행행동을 보이며, 발목을 많이 사용하는 반면 낮은 foot clearance로 인해 바닥면의 요철, 고르지 못한 바닥면에 쉽게 걸려 넘어질 수 있는 등 낙상의 위험에 노출되어 있다. 이와 같은 고령자의 보행특성은 실버존의 보행환경 설계시 바닥의 평탄면 기준, 균형 유지를 위한 시설물 설계가 필요함을 의미한다.
후속연구
- 또한 운동역학 및 재활역학 분야의 연구에서는 본 연구에서 사용한 동작분석기를 이용한 실험의 어려움으로 인해 10명 내외의 sample을 사용하여 분석함에도 불구하고 측정 방법의 정밀도로 인해 그 결과는 학술적으로 인정되고 있다. 다만, 본 연구의 한계로는 고령자의 특성을 규명하여 시설 기준 수립 등 교통 분야에 적용을 바로 하기에는 충분한 sample을 검토하였다고 보기 어려움이 있으며, 이에 추가적인 분석 및 연구가 필요하다고 판단된다. 이와 함께 향후 연구에서는 일반인에 대해 30명 이상의 충분한 sample를 확보하여 대조군의 통계적 유의성을 추가로 확보하여 비교 분석을 시행할 예정이다.
- 본 연구에서는 보행분석시스템(Motion Analysis System)을 이용하여 고령자의 보행특성을 측정 및 제시하였으며, 군집분석을 통하여 보행변수를 기준으로 고령자 특성 집단을 구분하였다. 도출된 고령자 보행특성은 안전하고 편리한 보도, 경사 및 단차 등 교통시설물 설계에 반영할 수 있을 것으로 기대한다.
- ③은 다중공선성이 큰 두 변수의 plot결과로, 모든 변수에 대해 검토한 결과 outlier의 문제는 없는 것으로 판단되나 stride length와 step length, Cadence와 Walk Ratio는 양의 강한 상관관계가 있는 것으로 도출되었다. 따라서 향후 고령자 보행특성 분석 모형 등에 stride length와 step length, Cadence와 Walk Ratio를 활용 할 경우 변수를 선택적으로 활용하여야 할 것이다.
- 결국 특성이 다른 고령자 집단의 부족한 신체능력을 세밀히 파악하여 시설물의 이용 대상을 보다 명확하게 할 필요성을 여기서 찾을 수 있다. 본 논문에서 제시한 군집화 결과는, 비록 아직은 더 많은 고령자 집단의 연구 및 보도, 단차 및 경사 등 보행시설물과 고령자 신체특성간의 연관성에 대한 추가적 연구가 필요하지만, 이러한 시도를 처음 시도하였다는 점에서 큰 의의가 있을 것이다. 즉 고령자 보행능력을 기준으로 능력에 따라 고령자 집단이 분류될 수 있음을 확인하였다는 것에서 의미 있는 시도라 볼 수 있다.
- 따라서 본 연구에서는 고령자 보행지원 시설 및 서비스 제공을 위한 적정 고령자 보행능력을 규정하기 위한 방법으로 집단화 방법을 적용하였다. 이러한 고령자의 요소별 집단화 결과는 세분화된 노인 복지를 위해 활용될 수 있을 것이다.
- 이와 같은 측면에서 본 연구를 통해 도출된 고령자 보행특성 군집을 이용하여 보다 효율적인 보행시설 설계기준 마련이 가능할 것으로 예상한다.
- 다만, 본 연구의 한계로는 고령자의 특성을 규명하여 시설 기준 수립 등 교통 분야에 적용을 바로 하기에는 충분한 sample을 검토하였다고 보기 어려움이 있으며, 이에 추가적인 분석 및 연구가 필요하다고 판단된다. 이와 함께 향후 연구에서는 일반인에 대해 30명 이상의 충분한 sample를 확보하여 대조군의 통계적 유의성을 추가로 확보하여 비교 분석을 시행할 예정이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.