Customized Estimating Algorithm of Physical Activities Energy Expenditure using a Tri-axial Accelerometer
3축 가속도 센서를 이용한 신체활동에 따른 맞춤형 에너지 측정 알고리즘
Do-Yoon Kim, So-Hye Jeon, Seung-Yong Kang, Nam-Hyun Kim
2011
The Journal of the Korea Contents Association
김도윤, 전소혜, 강승용, 김남현 연세대학교 의과대학 의학공학교실 Do-Yoon Kim(doyoon@yonsei.ac.kr), So-Hye Jeon(sohye@yuhs.ac), Seung-Yong Kang(kalemaz@yuhs.ac), Nam-Hyun Kim(knh@yuhs.ac) 요약 최근 만성질환을 예방하고 건강을 증진시킬 목적으로 신체활동에 대한 중요성이 인식되면서 신체활동 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 3축 가속도 동작감지기 x, y, z축에 대한 cm/s 2 의 가속도 합인 SVM(Signal Vector Magnitude)를 이용하여 신체활동 에너지 소비량 알고리즘을 구현하였다. 기존 실험을 통해 타당도가 입증된 COUNT 방식의 Freedson, Hendelman, Leenders, Yngve 알고리즘에 SVM 방식을 적용하여 구현 하였다. COUNT와 SVM 상관관계 분석을 위하여 총 10명의(성인 남성 5명, 여성 5명, 20 ∼ 30 대) 피험자를
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... 대상으로 실험을 진행하였다. 피험자는 트레드밀위에서 3단계 신체활동 (걷기: 3km/h, 빨리 걷기: 5km/h, 러닝: 8km/h)을 1주 간격으로 4주 간 반복 실험을 진행하였다. 실험결과 얻어진 COUNT와 SVM의 간의 상관관계를 분석하여 다양한 신체활동에 따른 맞춤형 에너지 측정 알고리 즘을 구현하였다. ■ 중심어 :|3축 가속도 센서|신체활동|에너지 측정|알고리즘|맞춤형| Abstract The research has increased the role of physical activity in promoting health and preventing chronic disease. Estimating algorithm of physical activity energy expenditure was implemented by using a tri-axial accelerometer motion detector of the SVM(Signal Vector Magnitude) of 3-axis(x, y, z). COUNT method has been proven through experiments of validity Freedson, Hendelman, Leenders, Yngve was implemented by applying the SVM method. A total of 10 participants(5 males and 5 females aged between 20 and 30 years). The activity protocol consisted of three types on treadmill; participants performed three treadmill activity at three speeds(3, 5, 8 km/h). These activities were repeated four weeks. Customized estimating algorithm for energy expenditure of physical activities were implemented with COUNT and SVM correlation between the data. ■ keyword :|Tri-axial Accelerometer Sensor|Physical Activity|Energy Estimating|Algorithm|Customize| 1. 연구 배경 규칙적인 신체활동은 심폐 체력 향상, 심혈관계 및 대사계 만성질환 예방, 근 체력 및 유연성 향상, 체중조 절 등의 건강상의 이점을 얻을 수 있다. 최근 신체활동 과 운동 부족 때문에 개인 건강 문제가 보고되면서, 전 세계적으로 신체활동 참여율을 향상하기 위한 노력을 활발히 진행하고 있다. 신체활동 저하는 대사 장애를 비롯한 고혈압, 심혈관 질환, 당뇨 등의 만성질환 유병 률이 많이 증가 되고 그 밖의 생리적 기능을 저하한다. 미국심장협회에서 신체활동 부족이 심혈관 질환의 5대 위험 인자라고 발표 후 신체활동 향상을 통하여 체계적 으로 건강을 관리하고 질병을 예방하는데 많은 연구를 진행하고 있다. 이러한 이유로 질병 예방과 건강 증진 목적으로 신체활동량을 정확히 측정하고 평가하여 적 합하게 관리하는 것은 중요하다. 즉, 신체활동 평가는 만성질환의 치료 전후에 필요하며 특히 고혈압, 고지혈 증, 당뇨 등의 질환에서 유산소 운동량과 전체 에너지 소모량 파악이 중요하다[1][2]. 신체활동을 측정하려는 방법으로 주관적인 방법과 객관적인 방법이 있다. 주관적인 방법은 개인이 신체활 동 일지를 하루 또는 일주일 동안 일상 활동 상태를 일 지에 쓰듯이 기록하고 규칙적인 운동 여부 및 운동량, 직업 활동 강도 등을 작성하여 신체활동량을 측정하고 평가한다. 이러한 평가 방법은 개인별로인지의 차이가 있어 부정확하다고 알려져다. 객관적인 방법으로는 가 스분석, 방사선 동위원소 측정법, 심박 수 관찰 등이 있 다. 객관적인 방법은 정확도가 높지만, 비용과 시간이 많이 필요하여 대규모로 진행하는 연구에서는 부적합 하다. 따라서 이러한 문제점을 보완하고 신체활동을 편 리하게 측정할 수 있도록 가속도 동작 감지를 이용하여 신체활동을 측정하고 평가한다. 신체활동 측정에 대한 관심이 증가함에 따라 국내외에서는 가속도 센서를 이 용한 신체활동과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다 [3][4]. 균 체중 59.9±11.6kg, 평균 체질량지수는 21.3±3.2 kg/m 2 이었다.
doi:10.5392/jkca.2011.11.12.103
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