Dept. of Mechanical Engineering – at KAIST
기계공학과 박수경
KAIST 기계공학과 생체역학 연구실은 인간의 움직임을 정량적으로 이해하고, 이를 바탕으로 에너지 효율적이고 안전한 운동 및 보행 전략을 규명하는 데 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 역학, 진동, 제어, 생리학 등 기계공학의 다양한 이론과 실험기법을 융합하여, 인체의 보행, 달리기, 점프, 자세 제어 등 다양한 운동을 심층적으로 분석합니다.
특히, 스프링-질량 모델, 탄성 보행 모델 등 생체역학적 모델링을 통해 인체의 질량중심(CoM) 움직임, 하지 관절의 강성 변화, 추진력 생성 메커니즘 등을 규명하고, 이를 실험 데이터와 비교하여 이론과 실제의 일치성을 확보합니다. 또한, 보행 및 운동 시 에너지 소비량, 충돌 손실, 신발의 굽힘 강성, 근육의 메커니즘 등 다양한 요인이 인체의 에너지 효율성에 미치는 영향을 정량적으로 분석합니다.
연구실은 웨어러블 센서, 힘판, 모션캡처 등 첨단 계측 장비를 활용하여 실제 인간의 움직임 데이터를 수집하고, 머신러닝, 강화학습 등 인공지능 기법을 접목하여 미측정 역학 정보(지면반력, 관절 토크 등)를 정확하게 추정하는 연구도 활발히 수행하고 있습니다. 이를 통해, 노인, 환자, 운동선수 등 다양한 집단에서의 보행 특성 차이와 에너지 최적화 전략을 도출하고, 맞춤형 보조기기 및 운동화 설계, 재활 및 스포츠 트레이닝에 적용 가능한 실질적 해법을 제시합니다.
또한, 인간의 자세 제어 및 균형 유지 메커니즘, 감각 통합과 신경계의 피드백 제어 전략, 감각 신호의 신뢰도와 재분배, 의식적 인지의 영향 등도 심도 있게 연구합니다. 칼만 필터 기반의 최적 추정기, 강화학습 기반의 제어 전략 학습 등 첨단 제어이론과 인공지능 기법을 활용하여, 인간의 자세 제어가 어떻게 환경 변화와 신체 제약조건에 적응하는지 분석합니다.
이러한 연구는 재활공학, 보행 보조 시스템, 균형 진단 및 훈련 장치 개발, 스마트 헬스케어, 스포츠 바이오메카트로닉스 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. 연구실은 산업체 및 병원과의 협력을 통해 실제 현장에 적용 가능한 제품 및 서비스를 개발하고, 미래형 스마트 헬스케어 및 스포츠 기술 분야를 선도하고 있습니다.
Golf Swing Dynamics
Wearable Sensors
Biomechanics
인체 보행 및 운동의 동역학 모델링과 에너지 최적화
본 연구실은 인체 보행과 운동의 동역학적 특성을 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 에너지 효율적인 움직임의 원리를 규명하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 스프링-질량 모델, 탄성 보행 모델, 그리고 다양한 기계적 모델을 활용하여 인간의 보행, 달리기, 점프 등 다양한 운동에서의 질량중심(CoM) 움직임, 하지 관절의 강성 변화, 추진력 생성 메커니즘 등을 체계적으로 연구합니다. 실험적으로는 힘판, 모션캡처, 웨어러블 센서 등 첨단 계측 장비를 활용하여 실제 인간의 움직임 데이터를 수집하고, 이를 모델과 비교·해석함으로써 이론과 실제의 연결고리를 강화합니다.
에너지 소비와 효율성 측면에서는, 보행 및 달리기 시 발생하는 충돌 손실, 추진력, 근육의 메커니즘, 신발의 굽힘 강성 등 다양한 요소가 인체의 에너지 소비에 미치는 영향을 분석합니다. 이를 통해 노인, 환자, 운동선수 등 다양한 집단에서의 보행 특성 차이와 에너지 최적화 전략을 도출하고, 맞춤형 보조기기 및 운동화 설계, 재활 및 스포츠 트레이닝에 적용 가능한 실질적 해법을 제시합니다.
최근에는 머신러닝, 강화학습 등 인공지능 기법을 접목하여, 웨어러블 센서 기반의 동작 데이터로부터 보행 에너지 소비량, 지면반력, 관절 토크 등 미측정 역학 정보를 정확하게 추정하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 융합 연구를 통해 인체 운동의 과학적 이해를 넘어, 실생활에서 활용 가능한 스마트 헬스케어 및 스포츠 기술 개발에 기여하고 있습니다.
자세 제어 및 감각 통합 메커니즘 연구
본 연구실은 인간의 자세 제어와 균형 유지 메커니즘을 심도 있게 탐구합니다. 인체는 다양한 외란(perturbation)과 환경 변화에 대응하여 복잡한 감각-운동 통합 과정을 거쳐 균형을 유지합니다. 이를 위해 본 연구실에서는 시각, 전정, 체성감각 등 다양한 감각 신호의 통합과정, 신경계의 피드백 제어 전략, 관절별 토크 생성 메커니즘 등을 수학적 모델과 실험을 통해 규명합니다. 특히, 칼만 필터 기반의 최적 추정기, 강화학습 기반의 제어 전략 학습 등 첨단 제어이론과 인공지능 기법을 활용하여, 인간의 자세 제어가 어떻게 환경 변화와 신체 제약조건에 적응하는지 분석합니다.
감각 통합 연구에서는 감각 신뢰도, 감각 충돌 상황에서의 가중치 변화, 의식적 인지의 영향 등 다양한 요인을 고려하여, 인간의 운동지각과 자세 반응이 어떻게 조절되는지 실험적으로 검증합니다. 예를 들어, 노인이나 파킨슨병 환자 등 균형 능력이 저하된 집단에서의 피드백 게인 변화, 감각 신호의 재분배 현상, 보행 및 자세 제어 전략의 변화 등을 체계적으로 분석합니다.
이러한 연구는 재활공학, 보행 보조 시스템, 균형 진단 및 훈련 장치 개발 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. 또한, 생체역학적 제약조건과 신경계의 적응 메커니즘을 반영한 최적 제어 모델은 로봇공학, 웨어러블 디바이스, 스마트 헬스케어 등 차세대 융합기술의 기반이 되고 있습니다.
웨어러블 센서 및 스마트 헬스케어 기술 개발
연구실은 인체 운동을 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있는 웨어러블 센서 및 스마트 헬스케어 시스템 개발에도 앞장서고 있습니다. 관성측정장치(IMU), 힘 센서, 전도성 실을 이용한 스마트 의류 등 다양한 센서 기술을 활용하여, 일상생활 및 스포츠 현장에서 인체의 움직임, 자세, 에너지 소비, 근육 피로도 등을 정밀하게 측정할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다.
특히, 단일 IMU 센서만으로도 보행, 달리기, 골프 스윙 등 복잡한 동작의 3차원 역학 정보를 추정하는 머신러닝 기반 알고리즘을 개발하여, 기존의 복잡하고 비싼 계측 시스템을 대체할 수 있는 실용적 솔루션을 제시하고 있습니다. 또한, 골프 스윙, 수영, 태권도 등 다양한 스포츠 동작의 분석 및 트레이닝을 위한 맞춤형 웨어러블 기기와 데이터 분석 플랫폼도 연구 중입니다.
이러한 기술은 재활 환자의 운동 모니터링, 노인의 낙상 예방, 스포츠 선수의 경기력 향상, 일반인의 건강관리 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 연구실은 산업체 및 병원과의 협력을 통해 실제 현장에 적용 가능한 제품 및 서비스를 개발하고, 미래형 스마트 헬스케어 및 스포츠 바이오메카트로닉스 분야를 선도하고 있습니다.
1
A Time-Efficient Continuous Ramp Protocol for Data-Driven Walking Energy Expenditure Estimation across Multiple Speeds
Hyunho Jeong, Sukyung Park
Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 1970
2
Biomechanical Optimization and Reinforcement Learning Provide Insights into Ankle-to-Hip Strategy Transitions in Human Postural Control
Seongwoong Hong, Sukyung Park
Scientific Reports, 2025
3
Enhancing Accuracy and Convenience of Golf Swing Tracking with a Wrist-Worn Single Inertial Sensor
Myeongsub Kim, Sukyung Park
Scientific Reports, 2024
1
표면 근전도 분석을 이용한 수영자의 부상 전조 지표 개발(이상훈)
2
(통합EZ)달리기 시 생체역학-머신러닝 기반의 애슬래틱 데이터 생성 및 온필드 모니터링 기술 연구(2024년도)
3
정밀 재활/스포츠 트레이닝을 위한 뉴로비전 싱크패치(2024년도)