최근 현대인들은 잘못된 자세로 인해 다양한 근골격계 질환의 발병률이 높아지고 있다. 근골격계 질환의 근본적인 원인은 잘못된 자세 습관으로 발병한 경우가 많다. 근골격계 질환은 바른 자세 습관을 통해 예방이 가능하지만, 자세를 스스로 인식하여 교정하기는 쉽지 않다. 지속적인 자세 모니터링을 위하여 다양한 연구들이 수행되었으나, 기존 계측 시스템은 구속성 및 고비용으로 인해 일상생활에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문은 일상생활에서 착석 자세 모니터링을 통해 자발적으로 자세 교정을 유도할 수 있는 FSR 센서 어레이를 이용한 자세 판별 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 방석 형태로 설계되어 기존에 보유하고 있는 의자에 적용이 용이하다. 또한, 일상생활에서 가장 대표적인 5가지 자세를 판별할 수 있으며, 안드로이드 기반의 스마트폰 모니터링 애플리케이션을 통해 실시간으로 모니터링이 가능하다. 시스템의 성능 평가를 위하여 각각의 자세를 50회씩 반복하여 측정하였으며, 98.88%의 높은 자세 판별 정확도를 확인하였다.
최근 현대인들은 잘못된 자세로 인해 다양한 근골격계 질환의 발병률이 높아지고 있다. 근골격계 질환의 근본적인 원인은 잘못된 자세 습관으로 발병한 경우가 많다. 근골격계 질환은 바른 자세 습관을 통해 예방이 가능하지만, 자세를 스스로 인식하여 교정하기는 쉽지 않다. 지속적인 자세 모니터링을 위하여 다양한 연구들이 수행되었으나, 기존 계측 시스템은 구속성 및 고비용으로 인해 일상생활에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문은 일상생활에서 착석 자세 모니터링을 통해 자발적으로 자세 교정을 유도할 수 있는 FSR 센서 어레이를 이용한 자세 판별 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 방석 형태로 설계되어 기존에 보유하고 있는 의자에 적용이 용이하다. 또한, 일상생활에서 가장 대표적인 5가지 자세를 판별할 수 있으며, 안드로이드 기반의 스마트폰 모니터링 애플리케이션을 통해 실시간으로 모니터링이 가능하다. 시스템의 성능 평가를 위하여 각각의 자세를 50회씩 반복하여 측정하였으며, 98.88%의 높은 자세 판별 정확도를 확인하였다.
Recently, modern people are increasing the incidence of various musculoskeletal diseases due to wrong posture. Prevention is possible through proper posture habit, but it is not easy to recognize posture by oneself. Various studies have been conducted to monitor persistent posture in daily life, but...
Recently, modern people are increasing the incidence of various musculoskeletal diseases due to wrong posture. Prevention is possible through proper posture habit, but it is not easy to recognize posture by oneself. Various studies have been conducted to monitor persistent posture in daily life, but most studies using constrained measurement methods and high-cost measurement equipment are not suitable for daily life. In this paper, we implemented a posture discrimination system using a FSR sensor array that can induce posture correction spontaneously through sitting posture monitoring in daily life. The implemented system is designed as a cushion type so it is easy to apply to existing chair. In addition, it can identify five most common postures in everyday life, and can monitor real-time through Android-based smart-phone monitoring application. For the performance evaluation of the implemented system, each posture was measured 50 times repeatedly. As a result, 97.6% accuracy was confirmed.
Recently, modern people are increasing the incidence of various musculoskeletal diseases due to wrong posture. Prevention is possible through proper posture habit, but it is not easy to recognize posture by oneself. Various studies have been conducted to monitor persistent posture in daily life, but most studies using constrained measurement methods and high-cost measurement equipment are not suitable for daily life. In this paper, we implemented a posture discrimination system using a FSR sensor array that can induce posture correction spontaneously through sitting posture monitoring in daily life. The implemented system is designed as a cushion type so it is easy to apply to existing chair. In addition, it can identify five most common postures in everyday life, and can monitor real-time through Android-based smart-phone monitoring application. For the performance evaluation of the implemented system, each posture was measured 50 times repeatedly. As a result, 97.6% accuracy was confirmed.
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문제 정의
하지만 압력 센서를 사용한 연구의 경우 무구속적인 상태에서 사용자의 체중 정보를 기반으로 무게 중심 분포도와 앞, 뒤, 좌, 우 방향의 기울임 자세 판단을 통해 착석자의 자세 변화율 분석이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 의자에 밀착된 착석 정보를 무구속적으로 검출하기 위하여 다중채널의 압력분포 센서를 활용하여 압력분포를 측정하기 위한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 FSR 센서 어레이를 이용한 방석형 자세 판별 모니터링 및 교정 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 방석 형태로 설계되어 기존 제품에 적용이 쉽고 무구속적으로 측정이 가능하기 때문에 일상생활에서 사용하기 용이하다.
본 논문에서는 사용자의 착석 상태를 모니터링하기 위하여 FSR 센서 어레이를 이용한 방석형 자세 판별 시스템의 구현하였다. 구현된 시스템은 기존 압력 센서를 이용한 자세 교정시스템보다 객관적인 데이터 측정을 위하여 31개의 압력 센서를 어레이 배치하였으며 실시간 자세 모니터링이 가능하다.
제안 방법
또한 센서의 두께가 얇기 때문에 기존 의자 및 방석 형태에 관계없이 사용자의 자세 정보를 정확히 판단할 수 있어 자세 판별 모니터링 시스템에 사용하기 적합하다. 정확한 착석 정보 측정을 위하여 ADC 측정 회로 구현을 통해 힘의 세기에 비례하는 전압 출력을 획득하였으며 저항값을 200Ω으로 설계하였다. 그림 2는 실제 사용된 MDXS-16-5610 계측 센서와 Venus 보드의 외형 및 인터페이스를 나타내었다.
표준 착석 정보를 기반으로 정자세 및 앞, 뒤, 좌, 우 기울임 5가지 자세를 판단하기 위하여 자세 판단 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘은 전 처리 과정을 거쳐 획득된 착석 데이터의 앞, 뒤, 좌, 우 압력 분포의 비율이 모두 30% 미만일 경우 정자세로 판별하였으며, 그 외의 경우 기울임 자세로 판별하였다.
대상 데이터
구현된 시스템의 성능평가를 위하여 5명의 피실험자를 대상으로 5가지 자세 판별 실험을 진행하였다. 실험은 그림 9의 5가지 자세를 50회씩 반복 측정하였으며, 실험자가 실제 취한 자세와 알고리즘을 통해 판별된 자세를 시각적으로 측정하여 비교 평가하였다.
사용자의 착석 정보 측정을 위하여 마블덱스社의 MDXS-16-5610 계측 센서를 사용하였으며 데이터 제어를 위하여 무선 측정보드인 Venus를 사용하였다. MDXS-16-5610 계측 센서는 31개의 개별 압력 센서로 이루어져 있으며, 누르는 힘에 반비례하여 저항 값이 변한다는 특성이 있다.
데이터처리
구현된 시스템의 성능평가를 위하여 5명의 피실험자를 대상으로 5가지 자세 판별 실험을 진행하였다. 실험은 그림 9의 5가지 자세를 50회씩 반복 측정하였으며, 실험자가 실제 취한 자세와 알고리즘을 통해 판별된 자세를 시각적으로 측정하여 비교 평가하였다. 실험 결과를 표 1에 나타내었으며, 평균 98.
성능/효과
본 논문에서는 사용자의 착석 상태를 모니터링하기 위하여 FSR 센서 어레이를 이용한 방석형 자세 판별 시스템의 구현하였다. 구현된 시스템은 기존 압력 센서를 이용한 자세 교정시스템보다 객관적인 데이터 측정을 위하여 31개의 압력 센서를 어레이 배치하였으며 실시간 자세 모니터링이 가능하다. 또한, 잘못된 자세일 경우 피드백을 통해 바른 자세를 유도가 가능하기 때문에 근골격계 질환의 예방이 가능하다.
표준 착석 정보를 기반으로 정자세 및 앞, 뒤, 좌, 우 기울임 5가지 자세를 판단하기 위하여 자세 판단 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘은 전 처리 과정을 거쳐 획득된 착석 데이터의 앞, 뒤, 좌, 우 압력 분포의 비율이 모두 30% 미만일 경우 정자세로 판별하였으며, 그 외의 경우 기울임 자세로 판별하였다. 기울임 자세로 판단된 경우 앞, 뒤 비율의 합과 좌, 우 비율의 합을 비교하여 기울임의 방향을 구분하였다.
착석 시 넓은 부위의 압력분포를 측정하기 때문에 로드셀보다 정확한 착석 정보 검출이 용이하다. 또한 센서의 두께가 얇기 때문에 기존 의자 및 방석 형태에 관계없이 사용자의 자세 정보를 정확히 판단할 수 있어 자세 판별 모니터링 시스템에 사용하기 적합하다. 정확한 착석 정보 측정을 위하여 ADC 측정 회로 구현을 통해 힘의 세기에 비례하는 전압 출력을 획득하였으며 저항값을 200Ω으로 설계하였다.
실험은 그림 9의 5가지 자세를 50회씩 반복 측정하였으며, 실험자가 실제 취한 자세와 알고리즘을 통해 판별된 자세를 시각적으로 측정하여 비교 평가하였다. 실험 결과를 표 1에 나타내었으며, 평균 98.88%의 높은 정확도의 자세 판단 성공률을 확인하였다. 특히, 정자세와 왼쪽, 오른쪽 기울임의 경우 99%의 자세 검출 결과를 확인하였다.
또한, 잘못된 자세일 경우 피드백을 통해 바른 자세를 유도가 가능하기 때문에 근골격계 질환의 예방이 가능하다. 측정된 데이터와 실제 착석 자세를 비교를 통한 정상 자세와 4가지의 비정상 자세를 판별하는 실험을 진행하였으며 98.88%의 높은 검출 정확도를 확인하였다. 향후 연구에서는 31개의 압력 센서를 활용하여보다 정밀한 체 형별 착석 자세 구분을 위한 알고리즘을 구현하여 보 다 정확하고 신뢰성 있는 연구를 진행할 것이다.
후속연구
88%의 높은 검출 정확도를 확인하였다. 향후 연구에서는 31개의 압력 센서를 활용하여보다 정밀한 체 형별 착석 자세 구분을 위한 알고리즘을 구현하여 보 다 정확하고 신뢰성 있는 연구를 진행할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
근골격계 질환은 어떻게 발병하는가?
최근 대부분의 시간을 업무와 학업 등으로 좌식생활을 보내고 있는 현대인들에게 근골격계 질환이 많이 발병하고 있다. 근골격계 질환은 잘못된 자세를 오래 유지하는 습관으로 발병하는 경우가 많다[1]. 잘못된 자세는 척추에 무리를 주고 각종 척추질환을 가져온다는 사실을 인식하고 있지만 대부분은 이를 간과하고 있다.
FSR 센서 어레이를 이용한 방석형 자세 판별 시스템의 장점은?
본 논문에서는 사용자의 착석 상태를 모니터링하기 위하여 FSR 센서 어레이를 이용한 방석형 자세 판별 시스템의 구현하였다. 구현된 시스템은 기존 압력 센서를 이용한 자세 교정시스템보다 객관적인 데이터 측정을 위하여 31개의 압력 센서를 어레이 배치하였으며 실시간 자세 모니터링이 가능하다. 또한, 잘못된 자세일 경우 피드백을 통해 바른 자세를 유도가 가능하기 때문에 근골격계 질환의 예방이 가능하다. 측정된 데이터와 실제 착석 자세를 비교를 통한 정상 자세와 4가지의 비정상 자세를 판별하는 실험을 진행하였으며 98.
MDXS-16-5610 계측 센서의 특성은?
사용자의 착석 정보 측정을 위하여 마블덱스社의 MDXS-16-5610 계측 센서를 사용하였으며 데이터 제어를 위하여 무선 측정보드인 Venus를 사용하였다. MDXS-16-5610 계측 센서는 31개의 개별 압력 센서로 이루어져 있으며, 누르는 힘에 반비례하여 저항 값이 변한다는 특성이 있다. 착석 시 넓은 부위의 압력분포를 측정하기 때문에 로드셀보다 정확한 착석 정보 검출이 용이하다.
참고문헌 (10)
Kim JS, Hans Shin B, Kim SJ, Park HJ, "Work Posture Analysis for Preventing Musculoskeletal Disorders Using Kinect", 2016.
Mun-Ky Song, Ji-Young Kong, "Effects of Sitting Habits and Physical Activity Levels on Spine and Pelvis Deformations in School Children", 2017.
Health News, "Musculoskeletal Checkup Required to Improve Quality of Life", 2018.
Sanyona Ma, Sangpyo Hong, Hyeon-min Shim, Jang-Woo Kwon, Sangmin Lee, "A study on Sitting Posture Recognition using Machine Learning", The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, 65(9), 1557-1563, 2016.
Seung-Jin Moon, Yoon-Sung Park, "The Design and Implementation of the Position Calibration System Using Sensor on u-WBAN", Journal of Korean Institute of The Intelligent System, 20(2), 304-310, 2010.
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Ho-jin Ha, Chang-dong Lee, "Design of Algorithm for Guidance of Sitting Posture Correction Using Pressure Sensor and Image Processing Interpolation Technique", 2016.
Yun-Hong Noh, Do-Un Jeong, "Implementation and Evaluation of Chair-type ECG Monitoring System using Unconstraint Electrode", The Korea Institute of Convergence Signal Processing, 2015.
An YS, Kim KS, Song CG. "Posture guidance system using 3-axis accelerometer for scoliosis patient", ICS 2009 Information and Control Symposium, 2009.
Jun JI, Park JI, "Posture-Correction-Guidance System Using Monocular Camera", Korean Broadcasting Engineering Conference, 2011.
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