최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.3, 2020년, pp.119 - 126
이혜식 (연세대학교 일반대학원 작업치료학과) , 박혜연 (연세대학교 보건과학대학 작업치료학과)
The purpose of this study is to identify trends in the type and method of Inertial Measurement Unit (IMU) by investigating studies on the type and method of convergence study of the IMU by systematic review. The study was conducted using PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and M...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
동작분석 장치의 특징은 무엇인가? | 대상자 동작 및 행동 분석의 정량화를 위한 장비에는 동작 분석 장치(Motion Analysis System)가 있다. 동작분석 장치는 센서들을 이용하여, 움직이는 대상의 방향, 속도, 가속도 등의 데이터를 측정하고 수집한다[4]. 가장 대표적인 동작 분석 장치는 대상자의 움직임을 영상으로 녹화하고 분석하는 장치이다. | |
재활분야에서 IMU의 사용은 어떻게 나뉘는가? | 기존의 영상 분석 방법과 같은 고가의 장비와 제한적인 환경이 필요하다는 단점을 보완한 IMU가 사용됨에 따라, 재활 분야에서도 IMU를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 재활 분야에서의 IMU의 사용은 크게 상지운동 측정과 보행 분석을 위한 하지 운동 측정, 파킨슨병(Parkinson disease)과 같은 특정 질환의 증상 측정으로 나뉜다. 국내외의 현행 연구로는, 상지의 기능적 재활을 위해 IMU를 사용한 시스템 개발 연구[8], 상지 재활을 위한 IMU 기술이 도입된 재활 로봇 연구[9], IMU가 부착된 신발로 환자의 보행 분석 연구[10], 실외 작업 시 실시간 보행 분석 연구[11], 파킨슨병의 증상을 평가하는 연구[12], 다발성 경화증 환자의 이상 자세 관찰 연구[13] 등이 보고되었다. | |
관성 측정 장치는 어떠한 단점을 보완하기 위해 도입되었는가? | 이러한 방법은 다수의 카메라를 통해 다양한 방향에서 움직임에 대한 데이터를 수집할 수 있어서 비교적 정확한 방법으로 여겨진다. 하지만 영상 분석 방법은 실시간으로 데이터 분석이 어렵고, 다수의 카메라를 설치 할 일정 규모 이상의 공간이 필요하고, 측정 장비들이 고가의 가격대를 가지므로 일반적인 재활 기관에서 사용하기에는 어려움이 따른다. 이러한 단점들을 보완하기 위해, 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit; IMU)가 도입되었다. |
Y. G. Kim. (2007). A Search on the Necessity of Occupational Therapy in Community Based Rehabilitation in Public Health Centers. The Journal of Korean Society of Occupational Therapy, 15(3), 13-24.
Y. Koumpouros. (2016). A systematic review on existing measures for the subjective assessment of rehabilitation and assistive robot devices. Journal of healthcare engineering, 2016. DOI : 10.1155/2016/1048964
Z. Zhang, Q. Fang & X. Gu. (2015). Objective assessment of upper-limb mobility for poststroke rehabilitation. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 63(4), 859-868. DOI : 10.1109/TBME.2015.2477095
M. Ye, C. Yang, V. Stankovic, L. Stankovic & A. Kerr. (2016). A depth camera motion analysis framework for tele-rehabilitation: Motion capture and person-centric kinematics analysis. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 10(5), 877-887. DOI : 10.1109/JSTSP.2016.2559446
U. C. Ugbolue, E. Papi, K. T. Kaliarntas, A. Kerr, L. Earl, V. M. Pomeroy & P. J. Rowe. (2013). The evaluation of an inexpensive, 2D, video based gait assessment system for clinical use. Gait & posture, 38(3), 483-489. DOI : 10.1016/j.gaitpost.2013.01.018
T. Seel, J. Raisch & T. Schauer. (2014). IMU-based joint angle measurement for gait analysis. Sensors, 14(4), 6891-6909. DOI : 10.3390/s140406891
H. H. Kim, J. K. Kim, J. H. Seo, Y. J. Park & Y. B. Park. (2011). Feasibility on Evaluation of Movement System Impairment Syndromes by MEMS-IMU. The Journal Of The Korea Institute Of Oriental Medical Diagnostics, 15(3), 261-27.
A. Gil-Agudo et al. (2013). A novel motion tracking system for evaluation of functional rehabilitation of the upper limbs. Neural regeneration research, 8(19), 1773. DOI : 10.3969/j.issn.1673-5374.2013.19.005
C. Cifuentes, A. Braidot, L. Rodriguez, M. Frisoli, A. Santiago & A. Frizera. (2012, June). Development of a wearable ZigBee sensor system for upper limb rehabilitation robotics. In 2012 4th IEEE RAS & EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob) (pp. 1989-1994). IEEE. DOI : 10.1109/BioRob.2012.6290926
J. Bae & M. Tomizuka. (2013). A tele-monitoring system for gait rehabilitation with an inertial measurement unit and a shoe-type ground reaction force sensor. Mechatronics, 23(6), 646-651. DOI : 10.1016/j.mechatronics.2013.06.007
F. Cavallo, A. M. Sabatini & V. Genovese. (2005, August). A step toward GPS/INS personal navigation systems: real-time assessment of gait by foot inertial sensing. In 2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (pp. 1187-1191). IEEE. DOI : 10.1109/IROS.2005.1544967
D. Rodriguez-Martin, C. et al. (2017). A waist-worn inertial measurement unit for long-term monitoring of Parkinson's disease patients. Sensors, 17(4), 827. DOI : 10.3390/s17040827
A. J. Solomon, J. V. Jacobs, K. V. Lomond & S. M. Henry. (2015). Detection of postural sway abnormalities by wireless inertial sensors in minimally disabled patients with multiple sclerosis: a case- control study. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 12(1), 74. DOI : 10.1186/s12984-015-0066-9
D. Moher, A. Liberati, J. Tetzlaff & D. G. Altman. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. Journal of Clinical Epidemiology, 62(10), 1006-1012 DOI : 10.1371/journal.pmed.1000097
M. Arbesman, J. Scheer & D. Lieberman. (2008). Using AOTA's critically appraised topic(CAT) and critically appraised paper(CAP) series to link evidence to practice. Occupational Therapy Practice, 13(5), 18-22.
A. Anwary, H. Yu & M. Vassallo. (2018). An automatic gait feature extraction method for identifying gait asymmetry using wearable sensors. Sensors, 18(2), 676. DOI : 10.3390/s18020676
K. L. Armstrong, L. M. Lombardo, K. M. Foglyano, M. L. Audu & R. J. Triolo. (2018). Automatic application of neural stimulation during wheelchair propulsion after SCI enhances recovery of upright sitting from destabilizing events. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 15(1), 17. DOI : 10.1186/s12984-018-0362-2
R. Barrois, T. Gregory, L. Oudre, T. Moreau, C. Truong, A. A. Pulini, ... & A. Yelnik. (2016). An automated recording method in clinical consultation to rate the limp in lower limb osteoarthritis. PloS one, 11(10), e0164975. DOI : 10.1371/journal.pone.0164975
R. P. M. Barrois, D. Ricard, L. Oudre, L. Tlili, C. Provost, A. Vienne, ... & A. P. Yelnik. (2017). Observational study of 180 Turning strategies Using inertial Measurement Units and Fall risk in Poststroke hemiparetic Patients. Frontiers in neurology, 8, 194. DOI : 10.3389/fneur.2017.00194
P. Hausamann, M. Daumer, P. MacNeilage & S. Glasauer. (2019). Ecological Momentary Assessment of Head Motion: Towards Normative Data of Head Stabilization. Frontiers in human neuroscience, 13, 179. DOI : 10.3389/fnhum.2019.00179
R. Kianifar, A. Lee, S. Raina & D. Kulic. (2017). Automated assessment of dynamic knee valgus and risk of knee injury during the single leg squat. IEEE journal of translational engineering in health and medicine, 5, 1-13. DOI : 10.1109/JTEHM.2017.2736559
N. Kitagawa & N. Ogihara. (2016). Estimation of foot trajectory during human walking by a wearable inertial measurement unit mounted to the foot. Gait & posture, 45, 110-114. DOI : 10.1016/j.gaitpost.2016.01.014
D. Luksys, G. Jonaitis & J. Griskevicius. (2018). Quantitative analysis of parkinsonian tremor in a clinical setting using inertial measurement units. Parkinson's Disease, 2018. DOI : 10.1155/2018/1683831
H. S. Nam, W. H. Lee, H. G. Seo, Y. J. Kim, M. S. Bang & S. Kim. (2019). Inertial Measurement Unit Based Upper Extremity Motion Characterization for Action Research Arm Test and Activities of Daily Living. Sensors, 19(8), 1782. DOI : 10.3390/s19081782
B. J. Stetter, S. Ringhof, F. C. Krafft, S. Sell & T. Stein. (2019). Estimation of Knee Joint Forces in Sport Movements Using Wearable Sensors and Machine Learning. Sensors, 19(17), 3690. DOI : 10.3390/s19173690
F. Wittmann, J. P. Held, O. Lambercy, M. L. Starkey, A. Curt, R. Hover, ... & R. R. Gonzenbach. (2016). Self-directed arm therapy at home after stroke with a sensor-based virtual reality training system. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 13(1), 75. DOI : 10.1186/s12984-016-0182-1
M. Delrobaei, S. Tran, G. Gilmore, K. McIsaac & M. Jog. (2016). Characterization of multi-joint upper limb movements in a single task to assess bradykinesia. Journal of the neurological sciences, 368, 337-342. DOI : 10.1016/j.jns.2016.07.056
M. Delrobaei, S. Memar, M. Pieterman, T. W. Stratton, K. McIsaac & M. Jog. (2018). Towards remote monitoring of Parkinson's disease tremor using wearable motion capture systems. Journal of the neurological sciences, 384, 38-45. DOI : 10.1016/j.jns.2017.11.004
S. Memar, M. Delrobaei, M. Pieterman, K. McIsaac & M. Jog. (2018). Quantification of whole-body bradykinesia in Parkinson's disease participants using multiple inertial sensors. Journal of the neurological sciences, 387, 157-165. DOI : 10.1016/j.jns.2018.02.001
H. Nguyen, K. Lebel, P. Boissy, S. Bogard, E. Goubault & C. Duval. (2017). Auto detection and segmentation of daily living activities during a Timed Up and Go task in people with Parkinson's disease using multiple inertial sensors. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 14(1), 26. DOI : 10.1186/s12984-017-0241-2
S. J. Ozinga, S. M. Linder & J. L. Alberts. (2017). Use of mobile device accelerometry to enhance evaluation of postural instability in Parkinson disease. Archives of physical medicine and rehabilitation, 98(4), 649-658. DOI : 10.1016/j.apmr.2016.08.479
J. Camps, A. Sama, M. Martin, D. Rodriguez-Martin, C. Perez-Lopez, J. M. M. Arostegui, ... & A. Prats. (2018). Deep learning for freezing of gait detection in Parkinson's disease patients in their homes using a waist-worn inertial measurement unit. Knowledge-Based Systems, 139, 119-131. DOI : 10.1016/j.knosys.2017.10.017
M. Pau, B. Leban, G. Collu & G. M. Migliaccio. (2014). Effect of light and vigorous physical activity on balance and gait of older adults. Archives of gerontology and geriatrics, 59(3), 568-573. DOI : 10.1016/j.archger.2014.07.008
F. Sgro, P. Mango, S. Pignato, R. Schembri, D. Licari & M. Lipoma. (2017). Assessing Standing Long Jump Developmental Levels Using an Inertial Measurement Unit. Perceptual and motor skills, 124(1), 21-38. DOI : 10.1177/0031512516682649
S. Stuart, L. Parrington, D. N. Martini, N. Kreter, J. C. Chesnutt, P. C. Fino & L. A. King. (2019). Analysis of free-living mobility in people with mild traumatic brain injury and healthy controls: quality over quantity. Journal of neurotrauma, 37(1), 139-145 DOI : 10.1089/neu.2019.6450
K. Leuenberger, R. Gonzenbach, S. Wachter, A. Luft & R. Gassert. (2017). A method to qualitatively assess arm use in stroke survivors in the home environment. Medical & biological engineering & computing, 55(1), 141-150. DOI : 10.1007/s11517-016-1496-7
S. H. Han, C. O. Kim, K. J. Kim, J. Jeon, H. Chang, E. S. Kim & H. Park. (2019). Quantitative analysis of the bilateral coordination and gait asymmetry using inertial measurement unit-based gait analysis. PloS one, 14(10) . DOI : 10.1371/journal.pone.0222913
H. Dai, H. Lin & T. C. Lueth. (2015). Quantitative assessment of parkinsonian bradykinesia based on an inertial measurement unit. Biomedical engineering online, 14(1), 68. DOI : 10.1186/s12938-015-0067-8
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.