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저자정보
김연욱 (인하대학교) 조우형 (인하대학교) 전유용 (인하대학교) 이상민 (인하대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제11권 제3호
발행연도
2017.8
수록면
261 - 270 (10page)

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바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.
#Sitting posture #Classification #Internal Measurement Unit : IMU #Machine learning #Principle Component Analysis : PCA

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구내용
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

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[학술지(정기간행물)] - Shang Hyuk Yim / 1997 / Sympton Prevalence of Work-Related Musculoskeletal Disorders and Related Factors among Bank Workers by Visual Dispaly Terminal Use / ANNALS OF OCCUPATIONAL AND ENVIRONMENTAL MEDICINE 9 (1) : 85 ~ 98 dbpia [학술지(정기간행물)] - 고민석 / 2012 / 병원종사자의 VDT증후군 자각증상 관련 요인 분석- Lalonde Health Field Model 활용 / 보건과 복지 14 : 7 ~ 22 dbpia [학술지(정기간행물)] - Editorial Department / 2008 / The New Danger of Modern People! VDT Syndrome / Defense & Technology 354 : 90 ~ 91 google schola [학술대회논문] - Hee-suk Park / 2008 / Comparison of Several National Guidelines on Ergonomic VDT Workshops / Korean Institute of Industrial Engineers Conference : 188 ~ 194 google schola [학술지(정기간행물)] - Dorn Q Kim / 1998 / The Effect of VDT Work on Work-related Musculoskeletal Disorder / ANNALS OF OCCUPATIONAL AND ENVIRONMENTAL MEDICINE 10 (4) : 524 ~ 533 dbpia

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