[논문]스마트 신발을 활용한 보행분석 시스템 활용 가치에 대한 논의

박태성; 신명준; 이은이

doi:10.22156/cs4smb.2019.9.3.128

스마트 신발을 활용한 보행분석 시스템 활용 가치에 대한 논의
Discussion on the Value of Using Gait Analysis System Using Smart Shoes 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.9 no.3, 2019년, pp.128 - 133

박태성 (부산대학교병원 의생명연구원) , 신명준 (부산대학교병원 재활의학과) , 이은이 (부산대학교병원 의생명연구원)

초록
AI-Helper

본 연구는 정상인에게 스마트 신발을 착용 시킨 후, 6분 보행검사와 일어나 걸어가기 검사를 실시하여 연구자가 측정한 데이터와 스마트 신발 센서 데이터가 동일 및 유사한지 확인 하고자 하였다. 정상 성인 남성 10명으로 진행을 하였으며 스마트 신발을 착용 한 후 6분 보행검사와 일어나 걸어가기 검사를 실시하여 데이터를 분석 하였다. 본 실험의 결과를 보았을 때 현재 센서의 정확도는 높은 편으로 보여 진다. 6분 보행검사의 거리에 차이가 나타난 것은 실제 30m 트랙에서 계산하지 않는 반환점도 거리를 측정하기 때문에 차이가 나타난 것으로 보인다. 이러한 관점에서 보았을 때 스마트 신발이 좀 더 정확한 거리를 측정 하였다고 볼 수가 있으며 추후 스마트 센서를 통한 다양한 검사가 가능 할 것으로 보여 진다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to verify whether the data measured by the researcher and the smart shoe sensor data are the same or similar by performing the 6 - minute walking test and time up and go test after putting smart shoes on a normal person. Ten normal adult males participated. After wearing smart shoes, they performed a 6-minute walk test and a time up and go test. The results of this experiment show that the accuracy of the current sensor is high. The difference in the distance of the 6-minute walking test is that the difference is because the turning point, which is not calculated in the actual 30-m track, measures the distance. From this point of view, it can be seen that smart shoes measure more accurate distance and it is expected that various tests will be possible through smart sensors.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig.1 Smart shoes
표 Table 1. General characteristics of subjects
그림 Fig. 2. 6 minute walk test track
그림 Fig. 3. Time up and go test
표 Table 2. Test result

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이렇듯 스마트 신발을 사용하여 6분 보행 검사와 일어나 걸어가기 검사를 진행 한다면 효율적인 검사가 이루어질 것이다. 그리하여 본 연구는 스마트 신발을 사용하여 정상인을 대상으로 6분 보행 검사와 일어나 걸어가기 검사를 진행하고 기존의 측정 방법과 유사한 결과값이 나오는지 확인 하여 보고자 한다.
본 연구는 스마트 신발을 신고 보행검사를 진행 하였을 때 센서의 정확도 및 실제 연구자가 측정 하였을 때의 데이터와 센서로 수집된 데이터간의 차이가 있는지 확인 해보고자 하였다. 연구 결과 6분 보행검사의 걸음 수의 경우 연구자 데이터와 스마트 신발 센서 데이터는 유의한 차이가 나타났다.

제안 방법

1의 스마트 신발(MPU6050, 아두이노 3축 자이로센서)을 착용 후 6분 보행 검사와 일어나 걸어가기 검사를 무작위 순서로 진행을 하였다. 이 때 측정자 1명이 6분 보행 검사의 거리, 6분 보행검사 중 첫 30m 직선거리 걸음 수와 일어나 걸어가기 검사의 시간을 측정 하였다. 다른 측정자 1명은 노트북을 통하여 스마트 신발의 데이터를 저장하였다.
다른 측정자 1명은 노트북을 통하여 스마트 신발의 데이터를 저장하였다. 일어나 걸어가기 검사의 경우 정확성을 위하여 2번 실시하여 측정을 하였다.

대상 데이터

대상자는 Fig. 1의 스마트 신발(MPU6050, 아두이노 3축 자이로센서)을 착용 후 6분 보행 검사와 일어나 걸어가기 검사를 무작위 순서로 진행을 하였다. 이 때 측정자 1명이 6분 보행 검사의 거리, 6분 보행검사 중 첫 30m 직선거리 걸음 수와 일어나 걸어가기 검사의 시간을 측정 하였다.
본 연구에 참여한 대상자는 최근 6개월 이내에 근골격계 및 신경계 질환이 없는 신발 사이즈가 275∼280㎜인 정상 성인 남자로 선정을 하여 진행 하였다.

데이터처리

0을 이용하였다. 모든 데이터는 평균과 표준편차로 기술 하였다. 연구자 측정 데이터와 스마트 신발 센서 측정 데이터는 비교 분석을 위하여 Mann-Whitney U test를 사용하였다.
모든 데이터는 평균과 표준편차로 기술 하였다. 연구자 측정 데이터와 스마트 신발 센서 측정 데이터는 비교 분석을 위하여 Mann-Whitney U test를 사용하였다. 유의수준 a는 0.

성능/효과

Fig 2에서 보는 것과 같이 반환점 부분이 표시는 되어있지만 환자들 마다 돌 때의 거리는 전부 다르기 때문에 스마트 신발 센서의 데이터가 정확하게 측정 한 것으로 보여 진다. 걸음 수에서는 유의한 차이가 나타났는데 이 부분도 센서로 걸음 수를 측정을 하다 보니 반환점에서의 걸음 수도 측정을 하여 걸음 수가 직선 30m 거리에서 연구자가 측정한 걸음 수 보다 많이 나온 것으로 보여 진다. 6분 보행검사와 관련된 데이터는 추후 10m 구간 별 분석을 통하여 자세히 살펴볼 필요성이 있다.
본 실험에서 6분 보행검사 거리 결과 연구자 측정 데이터는 Table 2와 같이 481.40±25.98(m)로 나왔으며 스마트 신발 센서 데이터는 491.0±20.94(m)로 나왔으며 유의한 차이가 나타나지 않았다.
본 연구는 스마트 신발을 신고 보행검사를 진행 하였을 때 센서의 정확도 및 실제 연구자가 측정 하였을 때의 데이터와 센서로 수집된 데이터간의 차이가 있는지 확인 해보고자 하였다. 연구 결과 6분 보행검사의 걸음 수의 경우 연구자 데이터와 스마트 신발 센서 데이터는 유의한 차이가 나타났다. 그러나 6분 보행검사의 거리와 일어서서 걷기 검사의 경우 유의한 차이가 나타나지 않았다.
그러나 연구자 데이터, 신발 센서 데이터는 시작과 끝을 각자 다른 연구자들이 시작과 끝을 시험 대상자의 동작을 보고 측정하기 때문에 일어서서 걷기 검사의 시간의 경우 스마트 신발 센서의 데이터라고 주장하기는 어려운 점이 있다. 하지만 각기 다른 측정자가 측정을하였 지만 큰 차이가 없었다는 것을 본 연구를 통하여 확인 하였다.

후속연구

걸음 수에서는 유의한 차이가 나타났는데 이 부분도 센서로 걸음 수를 측정을 하다 보니 반환점에서의 걸음 수도 측정을 하여 걸음 수가 직선 30m 거리에서 연구자가 측정한 걸음 수 보다 많이 나온 것으로 보여 진다. 6분 보행검사와 관련된 데이터는 추후 10m 구간 별 분석을 통하여 자세히 살펴볼 필요성이 있다.
단순 데이터 분석이 아닌 그 이후의 사후 처리도 중요한 요소이다. 개인에게 적합한 생활 패턴, 운동 방식 또는 걸음걸이를 알려 줄 수 있는 소프트웨어가 개발이 된다면 피트니스 분야에 있어서 상당한 도움이 될 것이고 판매가 될 것이다.
이러한 스마트 신발을 사용하여 검사를 진행한다면 치료사가 1대1로 검사를 진행하는데 있어 훨씬 수월하게 진행될 것이며 더 정확하게 기록이 가능 할 것이다. 또한 6분 동안 검사하는데 있어 첫 1분 그리고 마지막 1분을 비교하는 것도 중요한 요소인데 이러한 부분을 더 정확하게 비교 분석 할 수 있게 될 것으로 판단된다.
이러한 단점을 해결하기 위해서는 쉽게 사용 할 수 있으며 장비 비용이 저가로 사용 가능한 보행 검사 기기가 필요하다. 또한 트레드밀이 아닌 일반 평지에서 기존의 보행검사와 동일하게 정량적으로 검사가 이루어져야 할 것이다.
노인 인구가 늘어나면서 이러한 제품들의 사용빈도는 늘어나고 있으며 수요가 많아지고 있다[12, 13]. 앞으로는 스마트 신발뿐만 아니라 이러한 제품들도 같이 연동 되어 분석할 필요성이 있다고 판단된다.
현재 근골격계 부상 예방 및 활동 모니터링을 위한 스마트 신발 또한 개발이 되고 있는 단계이며[9] 다양한 기능을 가진 스마트 신발이 개발이 될 것이다. 앞으로는 스마트 신발이 스마트 인솔의 기술이 더 발전함에 따라 개인뿐만 아니라 사회적 문제를 해결(치매노인, 미아 방지, 군대 등)하는 맞춤형 스마트 신발 및 인솔이 개발이 되어 다양한 분야에서 사용이 될 것으로 보인다[4]. 하지만 앞에서의 문제와 동일하게 소재기술에서 휘는 배터리와 케이블 배터리등 기술적인 문제에서 완벽하게 대응이 되어야 할 것이다[4].
스마트 신발의 압력센서를 사용하여 걸음걸이 수를 파악 할 수 있으며, 가속도센서를 사용하여 총 이동 거리 및 이동 시간도 파악이 가능 하다. 이러한 스마트 신발을 사용하여 검사를 진행한다면 치료사가 1대1로 검사를 진행하는데 있어 훨씬 수월하게 진행될 것이며 더 정확하게 기록이 가능 할 것이다. 또한 6분 동안 검사하는데 있어 첫 1분 그리고 마지막 1분을 비교하는 것도 중요한 요소인데 이러한 부분을 더 정확하게 비교 분석 할 수 있게 될 것으로 판단된다.
이러한 점을 종합하여 볼 때 앞으로 센서의 정확도 부분이 더 정확하여 진다면 충분히 임상에서 보행분석이 가능 할 것으로 보여 진다. Park 등의 연구[8]에서도 스마트 신발을 개발하는데 있어 스마트 신발에 대한 개선사항들이 있다고 하였다.
이렇듯 스마트 신발을 사용하여 6분 보행 검사와 일어나 걸어가기 검사를 진행 한다면 효율적인 검사가 이루어질 것이다. 그리하여 본 연구는 스마트 신발을 사용하여 정상인을 대상으로 6분 보행 검사와 일어나 걸어가기 검사를 진행하고 기존의 측정 방법과 유사한 결과값이 나오는지 확인 하여 보고자 한다.
추후 좀 더 개선된 스마트 신발을 사용하여 더 많은 인원 및 다양한 연령대와 성별을 대상으로 6분 보행검사 및 일어서서 걷기 검사를 하여 연구자 데이터와 스마트 신발 센서 데이터를 비교 분석하여 의료 분야에 적용시킬 수 있도록 해야 할 것이다. 또한 스마트 인솔이 아닌 지팡이(cane), 보행 보조기 등과 같은 보행에 도움이 되는 제품들에도 스마트 기술이 들어가 인솔과 같이 다양한 신체 데이터를 수집하여 분석 할 수 있도록 다양한 제품이 개발이 될 필요성이 있다고 생각 된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	보행이란 무엇인가?	보행이란 신체 중심을 공간에서 이동시키는 동작으로, 사람에게 있어서 중요한 동작이다. 일반적으로 보행능력을 확인하기 위한 방법으로 보행속도와 보행 지구력을 검사한다.
	보행 검사의 단점은 무엇인가?	이렇듯 보행 검사는 환자 평가에 있어 자주 사용 되고 있다. 그러나 물리치료사가 다수의 환자들을 검사하기에는 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해서는 쉽게 사용 할 수 있으며 장비 비용이 저가로 사용 가능한 보행 검사 기기가 필요하다.
	보행능력을 확인하기 위한 방법에는 무엇이 있는가?	보행이란 신체 중심을 공간에서 이동시키는 동작으로, 사람에게 있어서 중요한 동작이다. 일반적으로 보행능력을 확인하기 위한 방법으로 보행속도와 보행 지구력을 검사한다. 보행 속도는 기능적 수행도를 예측하는데 중요한 척도이며[1], 보행 지구력은 기능적 독립성 및 활동성을 증진 시켜주는데 필수적 요소이다[2].

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
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