KR101932553B1 - 낙상 위험 평가 시스템 - Google Patents

낙상 위험 평가 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101932553B1
KR101932553B1 KR1020170032890A KR20170032890A KR101932553B1 KR 101932553 B1 KR101932553 B1 KR 101932553B1 KR 1020170032890 A KR1020170032890 A KR 1020170032890A KR 20170032890 A KR20170032890 A KR 20170032890A KR 101932553 B1 KR101932553 B1 KR 101932553B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
subject
center
gravity
graphic object
fall risk
Prior art date
Application number
KR1020170032890A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20180105779A (ko
Inventor
차기철
민세홍
Original Assignee
주식회사 인바디
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 인바디 filed Critical 주식회사 인바디
Priority to KR1020170032890A priority Critical patent/KR101932553B1/ko
Publication of KR20180105779A publication Critical patent/KR20180105779A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101932553B1 publication Critical patent/KR101932553B1/ko

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1116Determining posture transitions
    • A61B5/1117Fall detection
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/22Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
    • A61B5/224Measuring muscular strength
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4869Determining body composition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0252Load cells

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

피측정자에 관한 낙상 위험도 평가 결과를 계산하고, 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 따라 낙상 방지에 관한 연습 모드 프로그램을 선택하는 프로세서 및 상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트를 출력하는 디스플레이를 포함할 수 있다.

Description

낙상 위험 평가 시스템{FALL RISK ASSESSMENT SYSTEM}
이하의 설명은 낙상 위험 평가 시스템에 연관된다.
낙상이란 서 있는 상태로부터 완전히 균형을 잃게 되어 발바닥 이외의 신체 부분이 바닥면에 닿게 되어 입는 부상을 의미한다. 오늘날 의료 기술의 발전으로 고령화 인구는 점점 늘어나고 있고, 걷는 힘이 저하된 고령자의 수 역시도 기하 급수적으로 늘어나고 있다.
노인이나 환자의 상태를 정확하게 파악하여 낙상 위험을 평가하고, 그에 상응하는 적합한 연습 또는 훈련을 제공할 수 있는 장치에 관한 필요성은 점점 증가하고 있는 추세이다.
대한민국 등록특허 제10-1255974호 (공고일자 2013년 4월 11일)는 피측정자의 양 다리 근력을 동시에 측정하는 기술을 개시하고 있는 발명이다. 보다 구체적으로, 상기 등록특허는 가속도 센서, 자이로 센서 및 FSR(Force Sensing Resistor) 센서에 기반하여 피측정자의 중력 중심점(COG: Center of Gravity) 및 압력 중심점(COP: Center of Pressure)을 연산하는 내용에 관한 발명이다.
일측에 따르면, 계산된 낙상 위험도 평가 결과를 이용하여 피측정자가 상대적으로 취약한 평형 능력 영역에 관한 연습 모드 프로그램을 제공하는 낙상 방지 연습 장치가 제공된다. 상기 낙상 방지 연습 장치는 피측정자에 관한 낙상 위험도 평가 결과를 계산하고, 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 포함되는 복수의 평형 능력 영역 중 기설정된 평가 점수 이하를 갖는 평형 능력 영역에 관한 연습 모드 프로그램을 선택하는 프로세서 및 상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트의 크기, 이동 방향 및 이동 속도 중 적어도 하나를 결정하고, 상기 그래픽 오브젝트를 출력하는 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 따라 연습 모드 프로그램의 난이도를 결정하고, 상기 디스플레이는 상기 결정된 난이도에 따라 상기 그래픽 오브젝트의 크기 및 이동 속도 중 적어도 하나를 재조절할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 포함되는 좌우 균형에 관한 제1 영역, 앞뒤 균형에 관한 제2 영역 및 전방위 균형에 관한 제3 영역 중 기설정된 평가 점수 이하를 갖는 영역에 대응하는 연습 모드 프로그램을 선택할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 디스플레이는 출력되는 타겟 영역 안으로 상기 피측정자의 무게 중심이 이동하는데 걸린 소요 시간에 따라 상기 그래픽 오브젝트의 이동 속도를 조절할 수 있다.
다른 일측에 따르면, 피측정자에 관한 낙상 위험도 평가 결과를 계산하고, 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 따라 낙상 방지에 관한 연습 모드 프로그램을 선택하는 프로세서 및 상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트를 출력하는 디스플레이를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 디스플레이는 상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 그래픽 오브젝트의 크기, 이동 방향 및 이동 속도 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 포함되는 복수의 평형 능력 영역 중 기설정된 평가 점수 이하를 갖는 평형 능력 영역에 관한 연습 모드 프로그램을 선택할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 포함되는 좌우 균형에 관한 제1 영역, 앞뒤 균형에 관한 제2 영역 및 전방위 연습에 관한 제3 영역 중 기설정된 평가 점수 이하를 갖는 영역에 대응하는 연습 모드 프로그램을 선택할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 프로세서는 좌우 균형에 관한 제1 영역 및 앞뒤 균형에 관한 제2 영역 중 낮은 평가 점수를 갖는 방향에 관한 연습 모드 프로그램을 제1 설정 개수만큼 선택하고, 전방위 연습에 관한 연습 모드 프로그램을 제2 설정 개수만큼 선택할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 디스플레이는 출력되는 타겟 영역 안으로 상기 피측정자의 무게 중심이 이동하는데 걸린 소요 시간에 따라 상기 그래픽 오브젝트의 이동 속도를 조절할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 따라 연습 모드 프로그램의 난이도를 결정하고, 상기 디스플레이는, 상기 결정된 난이도에 따라 상기 그래픽 오브젝트의 크기 및 이동 속도 중 적어도 하나를 조절할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 디스플레이는 상기 결정된 난이도에 대응하는 필드값에 비례하여 상기 이동 속도를 조절하고, 상기 필드값에 반비례하여 상기 크기를 조절할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 피측정자에 관한 감각 기능 및 신경 기능을 측정하는 밸런스 측정부, 상기 피측정자의 신체 부위별 근육량을 각각 측정하는 체성분 측정부, 상기 피측정자의 양 다리 각각의 신전력 및 굴곡력을 함께 측정하는 각근력 측정부, 상기 감각 기능, 상기 신경 기능, 상기 신체 부위별 근육량, 상기 신전력 및 상기 굴곡력 각각에 관한 평가 점수들에 지정된 웨이팅 값을 적용하여 상기 피측정자의 다각적 평형 유지 능력이 반영된 낙상 위험도 평가 결과를 계산하는 프로세서 및 상기 평가 점수들 및 상기 낙상 위험도 평가 결과 각각에 관한 평균값 및 표준 편차를 이용하여 상기 피측정자의 낙상 위험도에 관한 정규분포 그래프를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 밸런스 측정부는 지지면 상의 서로 다른 위치에 각각 고정되는 복수의 로드셀을 포함하고, 상기 복수의 로드셀 각각으로 전달되는 무게를 측정하여 상기 피측정자의 무게 중심 좌표의 실시간 위치를 추적할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 밸런스 측정부는 상기 지지면으로부터 상기 피측정자에게 전달되는 반작용력을 감소시키는 탄성 매트부를 더 포함하고, 상기 탄성 매트부는 상기 복수의 로드셀의 상면에 배치되어 상기 피측정자의 무게를 상기 복수의 로드셀 각각으로 전달할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 밸런스 측정부는, 상기 피측정자에게 출력되는 타겟 영역과 상기 피측정자의 무게 중심 좌표를 비교하여 상기 감각 기능을 평가하고, 상기 타겟 영역이 지지면 상의 중앙 영역에 존재하는 경우에 상기 무게 중심 좌표의 안착 시간에 대해 제1 제한 시간을 적용하고, 상기 타겟 영역이 외곽 영역에 존재하는 경우에 상기 무게 중심 좌표의 안착 시간에 대해 제2 제한 시간을 적용할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 밸런스 측정부는, 상기 피측정자의 무게 중심 좌표가 상기 타겟 영역 안으로 대응하는 제한 시간 내에 안착하지 못하는 경우에 상기 타겟 영역의 위치를 이동시키는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 출력부는 상기 밸런스 측정부에 포함되는 복수의 로드셀 각각에 대해 상기 피측정자의 무게 중심 좌표가 특정 분면을 점유하는 비율을 출력할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 출력부는 상기 피측정자의 무게 중심 좌표가 지정된 타겟 영역에 도달한 제1 시점으로부터 상기 무게 중심 좌표가 기설정된 시간 동안 상기 타겟 영역 내에 머무르게 되는 제2 시점까지의 시간 차이를 출력할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 2a는 다른 일실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템이 낙상 위험도 점수를 평가하는 과정을 도시하는 예시도이다.
도 2b는 상기 낙상 위험 평가 시스템 내의 밸런스 측정부를 도시하는 예시도이다.
도 3은 다른 일실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템이 감각 기능을 평가하는 과정을 도시하는 예시도이다.
도 4a 및 도 4b는 또 다른 일실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템이 감각 기능을 평가하는 과정을 도시하는 예시도이다.
도 5는 일실시예에 따른 낙상 방지 연습 장치가 연습 모드 프로그램을 선택하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 다른 일실시예에 따른 낙상 방지 연습 장치가 연습 모드 프로그램의 난이도를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 7은 또 다른 일실시예에 따른 낙상 방지 연습 장치를 도시하는 블록도이다.
도 8a, 도 8b 및 도 8c는 각각의 실시예에 따른 연습 모드 프로그램의 예시도이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
용어의 설명
낙상(fall)이란 서 있는 상태로부터 완전히 균형을 잃게 되어 발바닥 이외의 신체 부분이 바닥면에 닿게 되어 입는 부상을 의미한다. 낙상 위험도란 낙상이 발생될 가능성을 예측할 수 있는 여러 인자들에 미리 지정된 웨이팅(weighting)값을 적용하여 그 가능성을 수치화한 값을 나타낸다. 예시적으로, 낙상이 발생될 가능성을 예측할 수 있는 인자들에는 피측정자의 감각 기능, 신경 기능, 근육량 및 근력과 같은 인자들이 포함될 수 있다. 다만, 앞서 기재한 여러 인자들은 발명의 이해를 돕기 위한 예시적 기재일 뿐, 다른 실시예들의 범위를 제한하거나 한정하는 것으로 해석되어서는 안될 것이다.
로드셀(load cell)이란 인가되는 무게에 따라 압축되거나 늘어나도록 변형이 발생하는 소자를 나타낼 수 있다. 상기 로드셀은 발생된 변형량을 전기 신호로서 검출하고, 검출된 전기 신호를 부하의 무게를 나타내는 디지털 신호로 변환하여 외부에 출력할 수 있다.
안착률이란, 피측정자의 무게 중심 좌표가 지정된 타겟 영역(target area) 내에 존재하고 있는 시간 비율을 나타낼 수 있다. 본 실시예의 낙상 위험 평가 시스템은 미리 지정된 시간 간격에 따라 피측정자의 무게 중심 좌표를 반복적으로 계산하고, 계산된 무게 중심 좌표가 타겟 영역 내에 존재하는 횟수의 비율로 안착률을 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 안착률은 아래의 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112017025868944-pat00001
낙상 위험 평가 시스템은 피측정자에 관한 낙상 위험도를 평가하고, 상기 낙상 위험도 평가 결과를 출력할 수 있다. 상기 낙상 위험 평가 시스템이 출력하는 결과는 예시적으로 수치화된 점수를 포함할 수 있으나, 이는 발명의 이해를 돕기 위한 예시적 기재일 뿐, 다른 실시예들의 범위를 제한하거나 한정하는 것으로 해석되어서는 안될 것이다.
FRA 시스템의 구성
도 1은 일실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템을 도시하는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 낙상 위험 평가 시스템은 밸런스 측정부(110), 체성분 측정부(120), 각근력 측정부(130), 프로세서(140) 및 출력부(150)를 포함할 수 있다. 밸런스 측정부(110)는 피측정자에 관한 감각 기능 및 신경 기능을 측정할 수 있다. 일실시예로서, 밸런스 측정부(110)는 상기 피측정자의 무게 중심을 나타내는 제1 그래픽 오브젝트와 상기 피측정자에게 출력되는 타겟 영역의 위치 차이에 기초하여 감각 기능을 측정할 수 있다.
다른 일실시예로서, 밸런스 측정부(110)는 상기 피측정자의 신체 일부가 제2 그래픽 오브젝트에 접촉(contact)되는데 걸린 소요 시간에 기초하여 신경 기능을 측정할 수 있다.
체성분 측정부(120)는 피측정자의 신체 부위별 근육량을 측정할 수 있다. 일실시예로서, 체성분 측정부(120)는 상기 피측정자의 근육량을 측정하기 위한 적어도 하나의 전류 전극과 적어도 하나의 전압 전극을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 체성분 측정부(120)는 상기 적어도 하나의 전류 전극과 상기 적어도 하나의 전압 전극을 통해 측정된 피측정자의 신체 임피던스에 기초하여 상기 신체 부위별 근육량을 측정할 수 있다. 또한, 체성분 측정부(120)는 양 다리 각각에 존재하는 슬괵근(hamstring) 및 대퇴사두근(quadriceps)의 근육량을 측정할 수 있다.
각근력 측정부(130)는 피측정자의 양 다리 각각의 근력을 측정할 수 있다. 보다 구체적으로, 각근력 측정부(130)는 슬괵근에 기반하여 피측정자의 종아리가 허벅지 뒷 방향으로 접히는 힘을 나타내는 굴곡력(flexion strength)을 측정할 수 있다. 또한, 각근력 측정부(130)는 대퇴사두근에 기반하여 피측정자의 종아리가 허벅지 뒷 방향과 반대 방향으로 펴지는 힘을 나타내는 신전력(extension strength)을 측정할 수 있다. 또한, 각근력 측정부(130)는 슬괵근 및 대퇴사두근의 근력 밸런스를 나타내는 근력 비율(H/Q ration)을 계산할 수 있다. 상기 근력 비율은 측정된 굴곡력 및 신전력 사이의 비율을 나타낼 수 있다. 또한, 상기 비율은 왼 다리 및 오른 다리 각각의 근력 비율이 별개로 계산될 수 있다.
프로세서(140)는 피측정자의 감각 기능, 신경 기능, 신체 부위별 근육량, 다리의 신전력, 다리의 굴곡력 및 근력 비율 각각에 관한 평가 점수들에 지정된 웨이팅(weighting) 값을 적용하여 상기 피측정자에 관한 다각적(multi dimensional) 평형 유지 능력이 반영된 낙상 위험도 평가 결과를 계산할 수 있다. 상기 낙상 위험도 평가에 관한 결과의 일실시예에는 피측정자의 낙상 위험도를 나타내는 수치화된 점수가 포함될 수 있다.
또한, 프로세서(140)는 미리 저장된 평균값 및 표준 편차를 이용하여 특정 피측정자의 상대적 낙상 위험도 점수를 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세서(140)는 나이대별 피실험자들의 로우 데이터로부터 각각의 나이에 대응하는 낙상 위험도 점수의 평균값 및 표준 편차를 계산하여 미리 저장할 수 있다. 프로세서(140)는 상기 미리 저장된 평균값 및 표준 편차로부터 특정 피측정자의 상대적 낙상 위험도 점수를 정규분포 그래프 형태로 출력할 수 있다.
출력부(150)는 평가 점수들 및 낙상 위험도 점수 각각에 관한 평균값 및 표준 편차를 이용하여 상기 피측정자의 낙상 위험도에 관한 정규분포 그래프를 출력할 수 있다. 일실시예로서, 출력부(150)는 디스플레이 장치를 포함할 수 있다. 그에 따라, 출력부(150)는 계산된 정규분포 그래프를 디스플레이 장치의 화면 내에 실시간으로 사용자에게 출력할 수 있다. 다른 일실시예로서, 출력부(150)는 프린터(printer)와 같은 인쇄 장치를 포함할 수 있다. 그에 따라, 출력부(150)는 각각의 평가 점수, 낙상 위험도 점수 및 정규분포 그래프 중 적어도 하나를 포함하는 결과 보고서를 인쇄할 수 있다.
또한, 출력부(150)는 밸런스 측정부(110)에 포함되는 복수의 로드셀 각각에 대해 피측정자의 무게 중심 좌표가 특정 분면을 점유하는 비율을 출력할 수 있다. 다른 일실시예로서, 출력부(140)는 상기 피측정자의 무게 중심 좌표가 지정된 타겟 영역에 도달한 제1 시점으로부터 상기 무게 중심 좌표가 기설정된 시간 동안 상기 타겟 영역 내에 머무르게 되는 제2 시점까지의 시간 차이를 출력할 수 있다.
도 2a는 다른 일실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템이 낙상 위험도 점수를 평가하는 과정을 도시하는 예시도이다. 도 2a를 참조하면, 낙상 위험 평가 시스템(210)이 피측정자(220)의 낙상 위험도 점수를 평가하는 과정이 도시된다. 본 실시예의 낙상 위험 평가 시스템(210)은 앞서 기재된 밸런스 측정부, 프로세서 및 출력부를 포함하는 것으로 구현될 수 있다. 본 실시예의 경우에는, 피측정자(220)의 근력이나 근육량에 관한 데이터는 낙상 위험 평가 시스템(210)과 연결된 별도의 각근력 측정부 또는 체성분 측정부로부터 데이터 통신을 통하여 획득될 수 있다.
낙상 위험 평가 시스템(210)은 피측정자(220)의 무게 중심을 이동 시키기 위한 그래픽 오브젝트를 피측정자(220)에게 출력할 수 있다. 예시적으로, 낙상 위험 평가 시스템(210)은 디스플레이 화면 내에서 피측정자(220)의 무게 중심을 나타내는 제1 그래픽 오브젝트와 상기 제1 그래픽 오브젝트가 안착하기 위한 타겟 영역을 나타내는 제2 그래픽 오브젝트를 사용자에게 출력할 수 있다. 피측정자(220)는 출력되는 제2 그래픽 오브젝트를 따라 자신의 무게 중심을 이동시키는 방식으로 신체 밸런스를 측정할 수 있다. 이하에서는, 낙상 위험 평가 시스템(210)이 피측정자(220)의 낙상 위험도 점수를 평가하는 과정에 대해 다양한 실시예와 함께 보다 자세하게 설명될 것이다.
도 2b는 상기 낙상 위험 평가 시스템 내의 밸런스 측정부를 도시하는 예시도이다. 밸런스 측정부는 지지면 상의 서로 다른 위치에 각각 고정되는 복수의 로드셀(211, 212, 213, 214)을 포함할 수 있다. 본 실시예에서는 우측 상부, 우측 하부, 좌측 상부 및 좌측 하부 방면으로 네 개의 로드셀(211, 212, 213, 214)을 포함하는 밸런스 측정부의 예시적 구현이 도시되나 이는 다른 실시예들의 범위를 제한하거나 한정하는 것으로 해석되어서는 안될 것이다. 이를테면, 보다 많은 여덟 개의 로드셀을 포함하는 밸런스 측정부를 구현하는 것 또한 가능할 것이고, 좌측 및 우측을 커버하는 두 개의 로드셀을 포함하는 밸런스 측정부를 구현하는 것도 본원에 따라 통상의 기술자가 구현 가능한 자명한 실시예일 것이다.
밸런스 측정부는 복수의 로드셀(211, 212, 213, 214) 각각으로 전달되는 무게를 측정할 수 있다. 또한, 밸런스 측정부는 각각의 로드셀(211, 212, 213, 214)이 측정한 무게들의 중심 좌표를 계산하고, 계산된 중심 좌표를 피측정자에 대응하는 실시간 무게 중심 좌표로 인식할 수 있다. 보다 구체적으로, 밸런스 측정부는 소정의 시간 간격으로 상기 피측정자의 무게 중심 좌표를 반복하여 측정하고, 측정된 무게 중심 좌표들의 평균값 및 표준편차를 이용하여 상기 피측정자의 무게 중심 좌표의 대표값을 계산할 수 있다.
본 실시예에 도시되지는 않았지만, 밸런스 측정부는 지지면으로부터 전달되는 반작용력을 감소시키는 탄성 매트부를 더 포함할 수 있다. 상기 탄성 매트부는 복수의 로드셀(211, 212, 213, 214)의 상면에 배치되어 피측정자의 신체와 직접적으로 접촉할 수 있다. 그에 따라, 피측정자는 반작용력이 감소된 지지면 위에 서있게 되고, 균형 유지 난이도가 보다 증가된 환경이 상기 피측정자에게 제공될 수 있다.
낙상 위험도 평가 모드
낙상 위험 평가 시스템은 피측정자와 다양한 인터랙션(interaction)을 수행하는 방식으로 피측정자의 감각 기능 및 신경 기능에 관한 평가 점수를 측정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 상기 인터랙션(interaction)은 위치가 변하는 그래픽 오브젝트를 피측정자에게 출력하여, 상기 그래픽 오브젝트의 위치 변화에 따라 피측정자의 움직임을 유발하는 것을 포함할 수 있다. 이하에서는 낙상 위험 평가 시스템이 낙상이 발생될 가능성을 예측할 수 있는 다양한 인자들을 측정하는 과정에 대한 설명이 기재될 것이다.
도 3은 다른 일실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템이 감각 기능을 평가하는 과정을 도시하는 예시도이다. 도 3을 참조하면, 피측정자에게 출력되는 그래픽 오브젝트의 예시적 구현이 도시된다. 상기 그래픽 오브젝트는 상기 피측정자의 무게 중심 좌표를 이동시키기 위한 제1 그래픽 오브젝트(310)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 그래픽 오브젝트는 피측정자의 무게 중심 좌표를 나타내는 제2 그래픽 오브젝트(322)와 제2 그래픽 오브젝트(322)의 시간에 따른 자취(321)를 포함할 수 있다. 제2 그래픽 오브젝트(322)는 피측정자의 실제 무게 중심 좌표에 따라 디스플레이 상에 표시되는 피측정자의 무게 중심을 나타낼 수 있다.
일실시예에 따르면, 낙상 위험 평가 시스템은 미리 지정된 시간 간격에 따라 제1 그래픽 오브젝트(310)의 위치를 변화시킬 수 있다. 보다 구체적으로, 낙상 위험 평가 시스템은 제2 그래픽 오브젝트(322)에 관한 안착률에 따라 제1 그래픽 오브젝트(310)의 위치 변화를 결정할 수 있다.
상기 안착률은 소정의 제한 시간 동안 제1 그래픽 오브젝트(310) 내에 제2 그래픽 오브젝트(322)가 안착되어 있는 시간 비율을 나타낼 수 있다. 예시적으로, 상기 소정의 제한 시간이 10초로 지정된 경우가 존재할 수 있다. 이 경우에, 낙상 위험 평가 시스템은 제2 그래픽 오브젝트(322)의 안착률이 50% 이상이 되면, 감각 기능에 대한 평가 시험을 성공으로 판단할 수 있다. 그에 따라, 낙상 위험 평가 시스템은 제한 시간 10초 간격 동안에 제2 그래픽 오브젝트(322)가 제1 그래픽 오브젝트(310) 내에 5초 이상 머무르게 되면, 해당 평가 시험을 성공으로 판단하고, 다음 평가 시험을 진행하기 위해 제1 그래픽 오브젝트(310)를 이동시킬 수 있다.
반면에, 미리 지정된 제한 시간 10초가 모두 지나가는 동안 제2 그래픽 오브젝트(322)가 제1 그래픽 오브젝트(310) 내에 연속하여 5초 이상 머무르지 못한 경우, 낙상 위험 평가 시스템은 해당 평가 시험을 실패로 판단하고, 다음 평가 시험을 진행하기 위해 제2 그래픽 오브젝트(322)를 이동시킬 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 낙상 위험 평가 시스템은 제1 그래픽 오브젝트(310)의 위치에 따라 해당 평가 시험의 성공 여부를 판단하기 위한 소정의 제한 시간을 다르게 설정할 수 있다. 예시적으로, 타겟 영역에 대응하는 제1 그래픽 오브젝트(310)가 중앙 지역에 존재하는 경우, 낙상 위험 평가 시스템은 성공 여부를 판단하기 위해 제1 제한 시간을 적용할 수 있다. 반면에, 타겟 영역에 대응하는 제1 그래픽 오브젝트(310)가 외곽 지역에 존재하는 경우, 낙상 위험 평가 시스템은 성공 여부를 판단하기 위해 제2 제한 시간을 적용할 수 있다. 본 실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템은 타겟 영역이 외곽 지역에 존재하여 피측정자가 무게 중심을 이동시키기 어려움이 존재하는 경우에, 추가 시간이 더해진 제2 제한 시간을 적용하여 피측정자의 감각 기능을 평가하는데 보다 많은 시간을 할애하며 그에 따라 보다 정확성 있는 결과를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 또 다른 일실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템이 감각 기능을 평가하는 과정을 도시하는 예시도이다. 도 4a를 참조하면, 낙상 위험 평가 시스템이 피측정자의 자세를 제어하기 위해 출력하는 제1 그래픽 오브젝트(410)가 도시된다. 낙상 위험 평가 시스템은 제1 그래픽 오브젝트(410)에 대응하는 로드셀 영역으로 전달되는 피측정자의 무게를 계산할 수 있다. 낙상 위험 평가 시스템은 상기 로드셀 영역으로 전달되는 피측정자의 무게가 기설정된 임계치 이상이 되는 경우에, 피측정자가 해당 자세를 만든 것으로 판단할 수 있다. 또한, 낙상 위험 평가 시스템은 상기 피측정자가 소정 시간 동안 해당 자세를 유지하는 경우, 균형 유지에 관한 평가 시험을 성공으로서 판단할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 균형 유지에 관한 제1 평가 시험이 성공 또는 실패로 종료된 이후에 후속하는 제2 평가 시험을 진행하는 과정이 도시된다. 낙상 위험 평가 시스템은 이전 평가 시험에 관한 그래픽 오브젝트(420)를 점선으로 전환하고, 새로운 평가 시험에 관한 제2 그래픽 오브젝트(430)를 실선으로 도시할 수 있다. 낙상 위험 평가 시스템은 피측정자에게 새로운 위치를 갖는 제2 그래픽 오브젝트(430)를 출력하는 방식으로 피측정자의 이동 및 자세 변경을 유발할 수 있다.
마찬가지로, 낙상 위험 평가 시스템은 제2 그래픽 오브젝트(430)가 존재하는 위치의 로드셀 영역으로 전달되는 피측정자의 무게가 기설정된 임계치 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 상기 확인의 결과에 따라, 낙상 위험 평가 시스템은 상기 피측정자가 제시되는 자세를 만들었는지 여부를 판단하고, 피측정자의 균형에 관한 신경 기능의 평가를 지속할 수 있다.
연습 모드
본 실시예에 따른 낙상 위험 평가 시스템은 피측정자의 감각 기능, 신경 기능, 근육량 및 근력과 같은 다양한 측면의 인자들을 평가하고 각각의 평가 점수를 이용하여 상기 피측정자에 관한 다면적인 낙상 위험도 점수를 계산해낼 수 있다. 또한, 낙상 위험 평가 시스템은 계산된 낙상 위험도 점수를 이용하여 피측정자의 균형 유지 능력을 개선하기 위한 연습 모드(practice mode)를 제공할 수 있다. 연습 모드에서의 낙상 위험 평가 시스템은 이하의 설명에서 낙상 방지 연습 장치로서 설명될 수 있다.
취약한 평형 영역에 맞는 연습 모드 프로그램의 선택
도 5는 일실시예에 따른 낙상 방지 연습 장치가 연습 모드 프로그램을 선택하는 과정을 도시하는 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 낙상 방지 연습 장치가 연습 모드 프로그램을 선택하는 방법은 피측정자에 관한 낙상 위험도 점수를 계산하는 단계(510), 상기 계산된 낙상 위험도 점수에 포함되는 복수의 평형 능력 영역 중 일부에 관한 연습 모드 프로그램을 선택하는 단계(520) 및 상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트의 이동 방향을 결정하는 단계(530)를 포함할 수 있다. 낙상 위험도 점수는 피측정자에 관한 낙상 위험도 평가 결과에 관한 하나의 실시예를 나타낼 수 있다. 단계(510)에는 앞서 도 1에서 설명된 낙상 위험 평가 시스템에 관한 설명이 그대로 적용될 수 있어 중복되는 설명을 생략 하기로 한다.
단계(520)에서 낙상 방지 연습 장치는 상기 계산된 낙상 위험도 점수에 포함되는 좌우 균형에 관한 제1 영역, 앞뒤 균형에 관한 제2 영역 및 전방위 균형에 관한 제3 영역 각각의 평가 점수를 확인할 수 있다. 또한, 낙상 방지 연습 장치는 상기 제1 영역, 상기 제2 영역 및 상기 제3 영역 중 기설정된 평가 점수 이하를 갖는 영역에 관한 연습 모드 프로그램을 선택할 수 있다.
일실시예로서, 낙상 방지 연습 장치는 좌우 균형에 관한 제1 영역 및 앞뒤 균형에 관한 제2 영역 중 낮은 평가 점수를 갖는 방향에 관한 연습 모드 프로그램을 제1 설정 개수만큼 선택할 수 있다. 또한, 낙상 방지 연습 장치는 전방위 연습에 관한 연습 모드 프로그램을 제2 설정 개수만큼 선택할 수 있다. 이를테면, 낙상 방지 연습 장치가 피측정자에게 8 개의 연습 모드 프로그램을 제공하는 경우가 존재할 수 있다. 이 경우에, 낙상 방지 연습 장치는 낙상 위험도 점수와 무관하게 상기 제2 설정 개수인 4 개만큼의 전방위 연습에 관한 연습 모드 프로그램을 선택할 수 있다. 보다 구체적으로, 전방위 연습이란 좌우 방향, 앞뒤 방향, 좌측 하부, 좌측 상부, 우측 하부 및 우측 상부와 같은 다양한 방향으로의 무게 중심 이동이 유발되는 연습을 나타낼 수 있다. 낙상 방지 연습 장치는 추가적으로 좌우 균형 또는 앞뒤 균형에 관한 평가 점수들 중 더 낮은 점수를 갖는 방향에 대한 연습 모드 프로그램을 제1 설정 개수인 4 개만큼 추가 선택할 수 있다. 이에 따라, 피측정자는 낙상 방지를 위한 전방위 균형을 연습하면서 자신이 특별하게 부족한 균형 방향에 대한 추가적인 연습 기회를 제공 받을 수 있다.
앞서 기재된 실시예에서는 낙상 위험도 평가에 관한 결과의 예로서 평가 점수를 이용하여 연습 모드 프로그램이 선택되는 실시예가 개시되나, 이는 발명의 이해를 돕기 위한 예시적 기재일 뿐 다른 실시예의 범위를 제한하거나 한정하는 것으로 해석되어서는 안될 것이다. 이를테면, 낙상 방지 연습 장치는 성별, 병력, 신체적 특이사항, 나이, 선택지 상에서의 선택 결과, 성공/실패와 같이 점수화 되지 않은 측정 데이터에 의해서도 다양한 연습 모드 프로그램을 선택할 수 있다.
단계(530)에서 낙상 방지 연습 장치는 상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트의 이동 방향을 설정할 수 있다. 예시적으로, 좌우 균형에 관한 제1 영역의 연습 모드 프로그램이 선택된 경우, 낙상 방지 연습 장치는 상기 그래픽 오브젝트를 좌에서 우로 또는 우에서 좌로 이동시킬 수 있다.
연습 모드 프로그램의 난이도 결정
도 6은 다른 일실시예에 따른 낙상 방지 연습 장치가 연습 모드 프로그램의 난이도를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 낙상 방지 연습 장치가 피측정자에게 제공하는 연습 모드 프로그램의 난이도를 결정하는 방법은 피측정자에 관한 낙상 위험도 점수를 계산하는 단계(610), 상기 계산된 낙상 위험도 점수에 따라 연습 모드 프로그램의 난이도를 결정하는 단계(620) 및 상기 결정된 난이도에 따라 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트의 크기 및 이동 속도를 조절하는 단계(630)를 포함할 수 있다. 단계(610)에서 피측정자에 관한 낙상 위험도 점수를 계산하는 과정은 도 1과 함께 설명된 낙상 위험 평가 시스템에 관한 설명이 그대로 적용될 수 있어, 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
단계(620)에서, 낙상 방지 연습 장치는 상기 계산된 낙상 위험도 점수에 따라 연습 모드 프로그램의 난이도를 결정할 수 있다. 예시적으로, 낙상 방지 연습 장치는 메모리 내에 저장된 낙상 위험도 점수에 관한 평균값 및 표준편차를 이용하여 상기 난이도를 결정할 수 있다. 평균값 및 표준편차를 이용하여 낙상 위험도 점수의 상대적 위치를 결정하고, 상기 상대적 위치에 따라 난이도를 결정하는 구체적 과정은 기술 분야의 전문가에게는 straight forward한 내용이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
단계(630)에서 낙상 방지 연습 장치는 상기 결정된 난이도에 따라 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트의 크기 및 이동 속도를 조절할 수 있다. 상기 낙상 방지 연습 장치가 난이도에 따라 그래픽 오브젝트를 조절하는 과정에 관한 보다 자세한 설명은 이하에서 추가될 도면과 함께 기재될 것이다.
도 7은 또 다른 일실시예에 따른 낙상 방지 연습 장치를 도시하는 블록도이다. 도 7을 참조하면, 낙상 방지 연습 장치(700)는 프로세서(710) 및 디스플레이(720)를 포함할 수 있다. 프로세서(710)는 피측정자에 관한 낙상 위험도 점수를 계산할 수 있다. 또한, 프로세서(710)는 상기 계산된 낙상 위험도 점수에 포함되는 복수의 평형 능력 영역 중 기설정된 평가 점수 이하를 갖는 평형 능력 영역에 관한 연습 모드 프로그램을 선택할 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세서(710)는 상기 계산된 낙상 위험도 점수에 포함되는 좌우 균형에 관한 제1 영역, 앞뒤 균형에 관한 제2 영역 및 전방위 연습에 관한 제3 영역 중 기설정된 평가 점수 이하를 갖는 영역에 대응하는 연습 모드 프로그램을 선택할 수 있다. 일실시예로서, 프로세서(710)는 앞뒤 균형에 관한 제2 영역 및 전방위 균형에 관한 제3 영역이 기설정된 평가 점수 이하라면, 상기 제2 영역 및 상기 제3 영역 각각에 대응하는 연습 모드 프로그램을 선택할 수 있다. 다른 일실시예로서, 프로세서(710)는 평가되는 전 영역의 평가 점수가 기설정된 평가 점수 이상인 경우에, 피측정자에게 소정 시간 이후의 낙상 위험도 평가를 수행하라는 예약 메시지를 출력하며 측정을 종료할 수 있다.
다른 일실시예로서, 프로세서(710)는 계산된 낙상 위험도 점수에 따라 연습 모드 프로그램의 난이도를 결정할 수 있다.
디스플레이(720)는 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트의 크기, 이동 방향 및 이동 속도 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 또한, 디스플레이(720)는 상기 결정된 난이도에 따라 그래픽 오브젝트의 크기 및 이동 속도 중 적어도 하나를 재조절할 수 있다.
또한, 디스플레이(720)는 상기 결정된 난이도에 대응하는 필드값에 비례하여 상기 이동 속도를 조절하고, 상기 필드값에 반비례하여 상기 크기를 조절할 수 있다.
다른 일실시예로서, 디스플레이(720)는 출력되는 타겟 영역 안으로 상기 피측정자의 무게 중심이 이동하는데 걸린 소요 시간에 따라 상기 그래픽 오브젝트의 이동 속도를 조절할 수 있다. 이를테면, 피측정자의 무게 중심 좌표에 관한 그래픽 오브젝트가 타겟 영역 내로 제1 임계 시간 이내로 안착하는 경우에, 디스플레이(720)는 상기 그래픽 오브젝트의 이동 속도를 보다 빠르게 조절할 수 있다. 반면에, 피측정자의 무게 중심 좌표에 관한 그래픽 오브젝트가 타겟 영역 내로 제2 임계 시간에도 안착하지 못하는 경우에, 디스플레이(720)는 상기 그래픽 오브젝트의 이동 속도를 보다 느리게 조절할 수 있다.
연습 모드 프로그램의 구현에 관한 다양한 예시들
도 8a, 도 8b 및 도 8c는 각각의 실시예에 따른 연습 모드 프로그램의 예시도이다. 도 8a를 참조하면, 피측정자의 앞뒤 균형에 관한 제2 영역에 대응하는 연습 모드 프로그램의 예시도가 도시된다. 낙상 방지 연습 장치는 피측정자에게 과녁을 나타내는 제1 그래픽 오브젝트(810)를 출력할 수 있다. 제1 그래픽 오브젝트(810)는 피측정자의 무게 중심 좌표에 대응하여, 위에서 아래로 또는 아래에서 위로, 상하 방향으로 이동 될 수 있다. 피측정자는 제1 그래픽 오브젝트(810)를 이동시키기 위해 자신의 무게 중심을 앞뒤 방향으로 이동시킬 수 있다. 피측정자는 날아오는 화살의 방향에 대응하여 제1 그래픽 오브젝트(810)를 이동시켜 상기 화살을 과녁에 맞출 수 있다. 낙상 방지 연습 장치는 상기 피측정자의 낙상 위험도 점수에 따라 과녁의 크기 및 화살의 이동 속도를 조절할 수 있다.
도 8b를 참조하면, 피측정자의 좌우 균형에 관한 제1 영역에 대응하는 연습 모드 프로그램의 예시도가 도시된다. 낙상 방지 연습 장치는 떨어지는 사과를 받기 위한 바구니를 나타내는 제2 그래픽 오브젝트(821) 및 나무에서 떨어지는 상기 사과를 나타내는 제3 그래픽 오브젝트(822)를 출력할 수 있다. 제2 그래픽 오브젝트(821)는 피측정자의 무게 중심 좌표에 대응하여, 좌우 방향으로 이동 될 수 있다. 피측정자는 제2 그래픽 오브젝트(821)를 이동시키기 위해 자신의 무게 중심 또한 좌우 방향으로 이동시킬 수 있다. 그에 따라, 피측정자는 떨어지는 사과의 방향에 대응하여 제2 그래픽 오브젝트(821)를 이동시켜 디스플레이 상의 사과를 바구니에 받을 수 있다. 마찬가지로, 낙상 방지 연습 장치는 상기 피측정자의 낙상 위험도 점수 또는 연습 모드 프로그램의 난이도에 따라 바구니의 크기 및 사과가 떨어지는 이동 속도를 조절할 수 있다.
도 8c를 참조하면, 피측정자의 전방위 균형에 관한 제3 영역에 대응하는 연습 모드 프로그램의 예시도가 도시된다. 낙상 방지 연습 장치는 도둑을 잡기 위한 경찰차를 나타내는 제4 그래픽 오브젝트(831) 및 도망가는 도둑을 나타내는 제5 그래픽 오브젝트(832)를 출력할 수 있다. 제4 그래픽 오브젝트(831)는 피측정자의 무게 중심 좌표에 대응하여 좌우 방향 또는 상하 방향, 대각선 방향 등 다양한 방향으로 이동 될 수 있다. 피측정자는 제4 그래픽 오브젝트(831)를 이동시키기 위해 자신의 무게 중심을 다양한 방향으로 이동시킬 수 있다. 그에 따라, 피측정자는 도둑의 위치에 대응하여 제4 그래픽 오브젝트(831)를 이동시켜 도둑을 경찰차에 태울 수 있다. 또한, 낙상 방지 연습 장치는 상기 낙상 위험도 점수 또는 연습 모드 프로그램의 난이도에 따라 주행 도로의 너비 H1, 도둑의 사람 수, 도둑의 위치, 경찰차의 이동 속도 등을 조절할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (23)

  1. 피측정자에 관한 낙상 위험도 평가 결과를 계산하고, 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 따라 낙상 방지에 관한 연습 모드 프로그램을 선택하는 프로세서; 및 상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트를 출력하는 디스플레이
    를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 포함되는 좌우 균형에 관한 제1 영역 및 앞뒤 균형에 관한 제2 영역 중 낮은 평가 점수를 갖는 방향에 관한 연습 모드 프로그램을 제1 설정 개수만큼 선택하고, 전방위 연습에 관한 연습 모드 프로그램을 제2 설정 개수만큼 선택하고,
    상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트의 이동 방향을 설정하고,
    상기 피측정자에게 출력되는 타겟 영역과 상기 피측정자의 무게 중심 좌표를 비교하여 상기 피측정자의 감각 기능을 평가하고, 상기 타겟 영역이 지지면 상의 중앙 영역에 존재하는 경우에 상기 무게 중심 좌표의 안착 시간에 대해 제1 제한 시간을 적용하고, 상기 타겟 영역이 외곽 영역에 존재하는 경우에 상기 무게 중심 좌표의 안착 시간에 대해 제2 제한 시간을 적용하고, 상기 제2 제한 시간은 상기 제1 제한 시간에 대해 추가 시간이 더해진 것을 특징으로 하는 낙상 방지 연습 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 디스플레이는, 상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 그래픽 오브젝트의 크기 및 이동 속도를 결정하는 낙상 방지 연습 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 디스플레이는, 출력되는 타겟 영역 안으로 상기 피측정자의 무게 중심이 이동하는데 걸린 소요 시간에 따라 상기 그래픽 오브젝트의 이동 속도를 조절하는 낙상 방지 연습 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 따라 연습 모드 프로그램의 난이도를 결정하고,
    상기 디스플레이는, 상기 결정된 난이도에 따라 상기 그래픽 오브젝트의 크기 및 이동 속도 중 적어도 하나를 조절하는 낙상 방지 연습 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 디스플레이는, 상기 결정된 난이도에 대응하는 필드값에 비례하여 상기 이동 속도를 조절하고, 상기 필드값에 반비례하여 상기 크기를 조절하는 낙상 방지 연습 장치.
  9. 피측정자에 관한 감각 기능 및 신경 기능을 측정하는 밸런스 측정부;
    상기 피측정자의 신체 부위별 근육량을 각각 측정하는 체성분 측정부;
    상기 피측정자의 양 다리 각각의 신전력 및 굴곡력을 함께 측정하는 각근력 측정부;
    상기 감각 기능, 상기 신경 기능, 상기 신체 부위별 근육량, 상기 신전력 및 상기 굴곡력 각각에 관한 평가 점수들에 지정된 웨이팅 값을 적용하여 상기 피측정자의 다각적 평형 유지 능력이 반영된 낙상 위험도 평가 결과를 계산하는 프로세서; 및
    상기 평가 점수들 및 상기 낙상 위험도 평가 결과 각각에 관한 평균값 및 표준 편차를 이용하여 상기 피측정자의 낙상 위험도에 관한 정규분포 그래프를 출력하는 출력부
    를 포함하고,
    상기 밸런스 측정부는, 상기 피측정자에게 출력되는 타겟 영역과 상기 피측정자의 무게 중심 좌표를 비교하여 상기 감각 기능을 평가하고, 상기 타겟 영역이 지지면 상의 중앙 영역에 존재하는 경우에 상기 무게 중심 좌표의 안착 시간에 대해 제1 제한 시간을 적용하고, 상기 타겟 영역이 외곽 영역에 존재하는 경우에 상기 무게 중심 좌표의 안착 시간에 대해 제2 제한 시간을 적용하고,
    상기 제2 제한 시간은 상기 제1 제한 시간에 대해 추가 시간이 더해진 것을 특징으로 하는 낙상 위험 평가(FRA: Fall Risk Assessment) 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 밸런스 측정부는 지지면 상의 서로 다른 위치에 각각 고정되는 복수의 로드셀을 포함하고, 상기 복수의 로드셀 각각으로 전달되는 무게를 측정하여 상기 피측정자의 무게 중심 좌표의 실시간 위치를 추적하는 낙상 위험 평가 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 밸런스 측정부는 지지면으로부터 상기 피측정자에게 전달되는 반작용력을 감소시키는 탄성 매트부를 더 포함하고, 상기 탄성 매트부는 상기 복수의 로드셀의 상면에 배치되어 상기 피측정자의 무게를 상기 복수의 로드셀 각각으로 전달하는 낙상 위험 평가 시스템.
  12. 삭제
  13. 제9항에 있어서,
    상기 밸런스 측정부는, 상기 피측정자의 무게 중심 좌표가 상기 타겟 영역 안으로 대응하는 제한 시간 내에 안착하지 못하는 경우에 상기 타겟 영역의 위치를 이동시키는 것을 특징으로 하는 낙상 위험 평가 시스템.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 출력부는 상기 밸런스 측정부에 포함되는 복수의 로드셀 각각에 대해 상기 피측정자의 무게 중심 좌표가 특정 분면을 점유하는 비율을 출력하는 낙상 위험 평가 시스템.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 출력부는 상기 피측정자의 무게 중심 좌표가 지정된 타겟 영역에 도달한 제1 시점으로부터 상기 무게 중심 좌표가 기설정된 시간 동안 상기 타겟 영역 내에 머무르게 되는 제2 시점까지의 시간 차이를 출력하는 낙상 위험 평가 시스템.
  16. 피측정자에 관한 낙상 위험도 평가 결과를 계산하는 단계;
    상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 따라 낙상 방지에 관한 연습 모드 프로그램을 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트를 출력하는 단계
    를 포함하고,
    상기 연습 모드 프로그램을 선택하는 단계는,
    상기 계산된 낙상 위험도 평가 결과에 포함되는 좌우 균형에 관한 제1 영역 및 앞뒤 균형에 관한 제2 영역 중 낮은 평가 점수를 갖는 방향에 관한 연습 모드 프로그램을 제1 설정 개수만큼 선택하고, 전방위 연습에 관한 연습 모드 프로그램을 제2 설정 개수만큼 선택하는 단계
    를 포함하고,
    상기 그래픽 오브젝트를 출력하는 단계는,
    상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 피측정자의 무게 중심을 이동시키기 위한 그래픽 오브젝트의 이동 방향을 결정하는 단계; 및
    상기 피측정자에게 출력되는 타겟 영역이 지지면 상의 중앙 영역에 존재하는 경우에 상기 피측정자의 무게 중심 좌표의 안착 시간에 대해 제1 제한 시간을 적용하고, 상기 타겟 영역이 외곽 영역에 존재하는 경우에 상기 무게 중심 좌표의 안착 시간에 대해 제2 제한 시간을 적용하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 제한 시간은 상기 제1 제한 시간에 대해 추가 시간이 더해진 것을 특징으로 하는 낙상 방지 연습 프로그램 제공 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 그래픽 오브젝트를 출력하는 단계는,
    상기 선택된 연습 모드 프로그램에 대응하여 상기 그래픽 오브젝트의 크기 및 이동 속도를 결정하는 단계를 포함하는 낙상 방지 연습 프로그램 제공 방법.
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 제16항에 있어서,
    상기 그래픽 오브젝트를 출력하는 단계는,
    출력되는 타겟 영역 안으로 상기 피측정자의 무게 중심이 이동하는데 걸린 소요 시간에 따라 상기 그래픽 오브젝트의 이동 속도를 조절하는 단계를 포함하는 낙상 방지 연습 프로그램 제공 방법.
  22. 제16항에 있어서,
    상기 그래픽 오브젝트를 출력하는 단계는,
    결정된 난이도에 따라 상기 그래픽 오브젝트의 크기 및 이동 속도 중 적어도 하나를 조절하는 단계를 포함하는 낙상 방지 연습 프로그램 제공 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 그래픽 오브젝트를 출력하는 단계는,
    상기 결정된 난이도에 대응하는 필드값에 비례하여 상기 이동 속도를 조절하고, 상기 필드값에 반비례하여 상기 크기를 조절하는 단계를 포함하는 낙상 방지 연습 프로그램 제공 방법.
KR1020170032890A 2017-03-16 2017-03-16 낙상 위험 평가 시스템 KR101932553B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170032890A KR101932553B1 (ko) 2017-03-16 2017-03-16 낙상 위험 평가 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170032890A KR101932553B1 (ko) 2017-03-16 2017-03-16 낙상 위험 평가 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180105779A KR20180105779A (ko) 2018-10-01
KR101932553B1 true KR101932553B1 (ko) 2018-12-27

Family

ID=63876995

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170032890A KR101932553B1 (ko) 2017-03-16 2017-03-16 낙상 위험 평가 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101932553B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220055311A (ko) * 2020-10-26 2022-05-03 (주)신라시스템 키오스크를 이용한 비접촉 신체 및 인지 상태 측정 시스템

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102430486B1 (ko) * 2022-06-02 2022-08-08 (주) 인터마인즈 로드셀 배치 구조를 활용한 인공지능 기반의 상품 쇼케이스 내의 상품 위치 산출 장치, 방법 및 프로그램

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005185557A (ja) * 2003-12-25 2005-07-14 Yunimekku:Kk 運動能力評価システム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005185557A (ja) * 2003-12-25 2005-07-14 Yunimekku:Kk 運動能力評価システム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220055311A (ko) * 2020-10-26 2022-05-03 (주)신라시스템 키오스크를 이용한 비접촉 신체 및 인지 상태 측정 시스템
KR102496971B1 (ko) * 2020-10-26 2023-02-08 (주)신라시스템 키오스크를 이용한 비접촉 신체 및 인지 상태 측정 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20180105779A (ko) 2018-10-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7901324B2 (en) Exercise detection apparatus
US20180133551A1 (en) System and method for personalized exercise training and coaching
US8764532B1 (en) System and method for fall and/or concussion prediction
EP3102294B1 (en) Functional postural training machine
US20110269601A1 (en) Sensor based exercise control system
CN103732296B (zh) 训练装置
US9956452B2 (en) Device for training coordinative faculties
TWI619474B (zh) 測量體重與平衡指數的組合裝置
KR101932553B1 (ko) 낙상 위험 평가 시스템
US9766115B2 (en) Balance ability measurement apparatus, balance ability measurement method and non-transitory computer readable recording medium for recording balance ability measurement program
JPH0355077A (ja) 足底圧検出装置
JP6281876B2 (ja) 運動器評価システム及び運動器評価方法
US20150088038A1 (en) Standup assistance apparatus and method
KR101592101B1 (ko) 운동 능력 평가 시스템 및 그 방법
RU2553006C2 (ru) Силовой тренажер с системой обнаружения нагрузки
KR101999717B1 (ko) 격자형 압력센서를 이용한 골프자세 모니터링 시스템
KR102095496B1 (ko) 가상 현실 캐릭터의 이동 제어를 위한 이동 감지 장치
KR101985392B1 (ko) 운동 자세의 평가에 기반한 운동 관리 시스템, 그 운동 감지 장치 및 운동 관리 장치
JP6853532B2 (ja) 指標値算出装置、指標値算出方法及びプログラム
KR20230055352A (ko) 컨텐츠 제공 및 사용자 평가 방법, 그리고 컨텐츠 제공 및 사용자 평가 시스템
KR101945038B1 (ko) 자세 균형 판단장치
JP7475622B2 (ja) 運動機能評価装置、運動機能評価方法、及びプログラム
JP2018038753A (ja) 歩行分析方法及び歩行分析装置
KR101943951B1 (ko) 자가진단 기능을 갖는 하지 근력 평가운동장치 및 자가진단 방법
KR102568107B1 (ko) 멀티 센싱 및 비전 인식을 통한 근손실 진단 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant