딥러닝 기반 비접촉 상체 모션 측정과 상지 재활 장치

Deep Learning-driven Non-contact Upper-body Motion Measurement and Upper-limb Rehabilitation Device

연구 내용

비접촉 모션 측정의 보정과 정밀도를 딥러닝으로 확보하고, 대칭 상지 재활을 위한 기구-제어 장치에 모션 정보를 적용하는 연구

상지 재활에서 운동학 기반 평가와 제어를 수행하기 위해 비접촉 모션 측정의 신뢰도를 확보하는 연구를 수행합니다. 기계 메카트로닉 기반 미러-이미지 모션 장치를 활용하여 대칭 상지 재활 동작을 구성하고, 동작 정보의 취득과 해석을 장치 설계에 연결합니다. 동시에 Kinect 기반 상체 모션 측정을 위한 정밀 분석과 보정을 딥러닝 기반 방법으로 수행하여 자세·관절 관련 변수를 안정적으로 추정합니다. 이를 통해 재활 운동의 수행 품질을 정량화하고 제어 입력으로 활용할 수 있는 기반을 마련합니다.

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연구 흐름

초기에는 상지 재활을 위한 메카트로닉 미러-이미지 모션 장치를 구성하고, 상지 관절 동작을 운동학 관점에서 다루는 방향으로 연구를 진행했습니다. 이후 비접촉 센서에서 발생하는 계측 오차를 줄이기 위해 Kinect의 상체 모션 측정 정밀도를 분석하고, 딥러닝 기반 보정 절차를 개발하는 연구로 확장했습니다. 최근에는 장치 기반 재활 동작과 비접촉 계측의 정밀도를 결합하여 상지 운동 분석의 일관성을 높이는 방향으로 연구를 이어가고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

상지 재활용 미러-이미지 로봇 장치
Kinect 기반 상체 모션 측정 시스템
딥러닝 보정 기반 좌표 정합
상지 관절 각도 추정 파이프라인
재활 운동 품질 평가 지표
운동학 기반 동작 분석 모듈
자세 모니터링 비접촉 솔루션
재활 임상 데이터 수집 자동화
상지 운동 시뮬레이션-제어 연동
보정된 모션 정보 기반 피드백 제어