Wearable sensor-based exercise intensity and rehabilitation posture recognition
연구 내용
PPG와 IMU·EMG·가속도·압력 분포 등 멀티센서 데이터를 학습해 운동 강도와 재활 자세를 분류·추정하는 연구
운동 및 재활 상황에서 획득되는 생체·동작 신호를 모델 기반으로 해석합니다. PPG는 심박 관련 특징을 활용해 운동 강도를 분류하도록 CNN 학습 구성을 적용하며, 가속도와 EMG는 재활 동작의 자세 결정과 상태 판별에 활용합니다. IMU 기반 데이터에는 XGBoost 계열 예측 모델을 적용하여 관절 손상 환자의 상태 추정을 지원합니다. 또한 압력 분포 기반 자세 분류와 PTT 변화 모니터링을 통해 운동 강도 관리 지표를 확장하고, 센서퓨전 기반 지능 상황인지 기술로 맥락 정보를 통합하는 방향으로 연구를 수행합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
5편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기에는 PTT 변화 모니터링과 같이 운동 강도에 따른 생리·기기 반응을 측정 가능한 형태로 구현하는 연구를 수행했습니다. 2021년에는 PPG를 이용한 운동 강도 분류와 EMG·가속도 기반 재활 자세 결정, 압력 분포 기반 앉은 자세 분류로 웨어러블 인지 범위를 확대했습니다. 2024년에는 IMU 센서 기반 XGBoost 모델을 적용하여 상지 재활 및 관절 손상 환자 예측으로 확장했습니다. 한편 2018년부터 수행된 센서퓨전 기반 지능 상황인지 과제를 통해 멀티센서 기반 산만도 추정 등 상황 맥락 통합 연구로 응용 지향성을 강화했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Implementation of Photoplethysmography Measurement System Based on Convolution Neural Network for Personalized Exercise Intensity
Implementation of CNN Model for Classification of User Sitting Posture Based on Pressure Distribution
Implementation of Rehabilitation Exercise Posture Determination System Based on CNN Using EMG and Acceleration Sensors
Development of IMU Sensor-Based XGBoost Model for Patients with Elbow Joint Damage
Implementation of PTT Change Monitoring System According to Exercise Intensity
관련 프로젝트
구분
제목
센서퓨전 기반 지능형 상황인지기법을 이용한 산만도 추정