혁신적인 보행 분석: 바닥 진동으로 관절 움직임 추정

동 이원, 로즈 제시카, 노해영 연구팀은 보행 시 발생하는 바닥 진동을 이용하여 하지 관절 움직임을 비침습적으로 추정하는 새로운 기술을 개발했습니다. 물리 정보 기반 그래프를 활용하여 정확도를 높였으며, 실험 결과 기존 방식 대비 38%의 오차 감소를 달성했습니다.

파킨슨병과 같은 신경근골격 질환의 조기 진단 및 재활, 고령자의 낙상 위험 감소를 위해 일상생활 공간에서의 인체 관절 움직임 정량적 추정이 중요해지고 있습니다. 기존에는 카메라, 웨어러블 기기, 압력 매트 등을 사용했지만, 시야 확보, 기기 착용, 고밀도 배치 등의 어려움이 있었습니다.

동 이원, 로즈 제시카, 노해영 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해, 보행 시 발생하는 바닥 진동을 이용하여 하지 관절 움직임 (발목, 무릎, 엉덩이 각도)을 추정하는 획기적인 방법을 개발했습니다. 이는 비침습적이고 비접촉적인 방식으로, 사람들의 일상 공간에서 편리하게 보행 건강을 모니터링 할 수 있다는 장점이 있습니다.

하지만 보행으로 인한 바닥 진동만으로는 하지 관절 움직임을 정확하게 추정하는 데 어려움이 있습니다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 보행 생체 역학과 구조 역학 지식을 통합한 '물리 정보 기반 그래프'를 고안했습니다. 이 그래프는 관절 움직임과 바닥 진동 정보를 나타내는 다양한 노드와, 관절과 힘 사이의 생리적 관계, 힘과 바닥 반응 사이의 관계를 나타내는 에지로 구성됩니다. 이를 통해 물리적 제약을 부여하여 불확실성을 줄이고, 신체와 바닥 사이의 정보 공유를 통해 더욱 정확한 예측을 가능하게 합니다.

20명의 참가자를 대상으로 실제 보행 실험을 진행한 결과, 12개 관절 각도 추정에서 평균 절대 오차 3.7도를 달성했습니다. 이는 기존 기준 대비 38%의 오차 감소이며, 현재 의료 현장에서 사용되는 카메라나 웨어러블 기기의 성능과 유사한 수준입니다.

이 연구는 비침습적이고 편리한 보행 분석 기술을 제공함으로써, 신경근골격 질환의 조기 진단 및 재활, 고령자의 낙상 예방 등에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로 더욱 정교한 알고리즘 개발 및 다양한 환경에서의 적용 연구가 기대됩니다. 이는 단순히 기술의 발전을 넘어, 건강한 삶을 위한 혁신적인 해결책을 제시하는 중요한 이정표가 될 것입니다. 💯