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저자정보
한인호 (부산대학교) 최진우 (부산대학교) 이정환 (가톨릭대학교) 백윤주 (부산대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
579 - 587 (9page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.5.579

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척추 수술 후 환자 등 상당수의 입원 환자들은 일정 기간 침상에서 생활하기 때문에 근육 약화로 인한 다양한 합병증에 노출된다. 이러한 위험을 예방하기 위해 의료진은 종종 환자에게 운동과 자세 변환의 중요성에 대해 교육하지만, 환자가 운동을 제대로 시행하는지 객관적으로 확인하기는 어렵다. 본 연구에서는 6축 관성(Inertial Measurement Unit, IMU) 센서와 표면 근전도(Surface ElectroMyoGram, sEMG) 센서로 구성된 단일 디지털 바이오마커를 사용하여 침상 하지 운동과 자세를 인식하는 Convolution Neural Network(CNN) 기반 딥러닝 모델을 설계 및 구현한다. 건강한 성인 20명의 데이터를 수집하여 다양한 환경에서 모델의 성능과 효용성을 평가하였으며, 모델은 8가지 자세와 14가지 운동에 대해 95.42%의 인식 정확도를 달성하였다. 본 연구 결과는 의료진이 침상 환자의 재활 운동과 자세를 모니터링할 수 있도록 도와주어 빠른 회복과 운동 효과 향상 및 합병증 예방에 기여할 수 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 딥러닝 모델 설계
Ⅲ. 실험 및 평가
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (11)

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