KR20230085361A - 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법 - Google Patents

보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법 Download PDF

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KR20230085361A
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Abstract

본 발명은 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법은 키오스크 및 하나 이상의 카메라를 통해 신체정보를 수집하고, 수집한 정보를 서버에 전송하는 단계와, 상기 서버에 구축된 보상작용 지식 베이스를 기반으로 수집한 신체정보의 근골격계 정보를 산출하는 단계와, 산출한 근골격계 정보를 기반으로 신체 질환을 예측하는 단계와, 예측한 질환정보를 기반으로 치료 및 운동법을 안내하는 단계를 포함하고, 상기 보상작용 지식 베이스는 임상진료지침(CPG; Clinical practice guideline)를 기반의 선형 알고리즘 및 비선형 알고리즘이 각각 상기 서버에 구축되며, 상기 근골격계 정보를 산출 할 때, 선형 알고리즘 또는 비선형 알고리즘 중에 어느 하나를 선택하여 정보를 산출하는 것을 포함한다.

Description

보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법{A prediction method for musculoskeletal disorders based on knowledge of movement compensation}
본 발명은 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 임산진료지침(CPG)를 기반으로 알고리즘을 구축하여 사용자에게 근골격계 정보와 이에 따른 질환정보, 치료법, 운동방법을 제공하기 위한 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 관한 것이다.
일반적으로 인간은 척추가 얼마나 곧고 정상적으로 형성되었는지에 따라 자세가 변하게 된다. 특히나 인간은 성장이 완료되는 18~20세까지 뼈와 근육의 형태가 계속적으로 변하게 되는바, 성장기에 비정상적이고 나쁜 자세는 뼈와 근육의 형성에 영향을 미쳐 이를 관리하지 못할 경우 올바른 자세를 기대할 수 없게 된다.
일반적으로 좋은 자세와 나쁜 자세를 구분해 보면 머리가 앞으로 빠져나온 경우, 등이 굽은 경우, 배가 앞으로 나오면서 허리가 잘록하게 들어간 경우는 나쁜 자세의 전형적인 특징들이다. 잘못된 자세는 발의 복사뼈에서 지면에 수직선으로 그어 올린 선을 몸의 중심선이라고 가정했을 때 몸이 앞으로 쏠렸거나 뒤로 쏠렸거나 머리가 앞으로 빠져 나오고, 등이 굽고, 허리가 잘록하게 들어간 경우라고 할 수 있다.
근래 운동량은 부족한데 비해 책상이나 컴퓨터에 오랫동안 앉아 있을 수밖에 없는 환경에 따라 나쁜 자세로 인해 목이 앞으로 빠져나오거나 등이 굽어지는 현상이 심해져서 가고 있다. 이는 미성년자나 성인 모두에게 발생하는 문제점인데, 특히나 성장기에 있는 학생, 미성년자들의 경우 나쁜 자세로 인해 척추 측만증이 발생하여 건강에 심각한 악영향을 끼치고 있었다.
따라서, 올바른 자세를 가지고 있는 지의 여부를 확인하거나, 특히 성장기에 있는 학생들의 자세를 정기적으로 검사하여 나쁜 자세를 예방함과 아울러 자세가 올바르지 못할 경우 적절하게 대응하여 올바른 자세를 가질 수 있도록 하여야 할 필요성이 있었다
이에, 자세가 바른지의 여부를 눈으로 확인할 수 있도록 하거나 또는 컴퓨터를 이용하여 확인할 수 있도록 하는 자세평가 장치 또는 그 시스템이 제안된바 있다. 그러나, 이러한 자세 평가장치는 자체 데이터를 사용함으로써 기준치가 서로 상이하고, 이에 따른 평가치가 제각각 이여서 하나의 입력데이터를 가지고 여러가지 유형의 결과데이터가 도출되었으며, 이에 따른 정확도 및 신뢰도가 떨어지는 문제점이 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-0961270호
본 발명의 목적은 임산진료지침(CPG)를 기반으로 알고리즘을 구축하여 사용자에게 근골격계 정보와 이에 따른 질환정보, 치료법, 운동방법을 제공하기 위한 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법을 제공하는 데 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여,
본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법은 (a) 키오스크 및 하나 이상의 카메라를 통해 신체정보를 수집하고, 수집한 정보를 서버에 전송하는 단계;
(b) 상기 서버에 구축된 보상작용 지식 베이스를 기반으로 수집한 신체정보의 근골격계 정보를 산출하는 단계;
(c) 산출한 근골격계 정보를 기반으로 신체 질환을 예측하는 단계;
(d) 예측한 질환정보를 기반으로 치료 및 운동법을 안내하는 단계; 를 포함하고,
상기 보상작용 지식 베이스는 임상진료지침(CPG; Clinical practice guideline)를 기반의 선형 알고리즘 및 비선형 알고리즘이 각각 상기 서버에 구축되며,
상기 근골격계 정보를 산출 할 때, 선형 알고리즘 또는 비선형 알고리즘 중에 어느 하나를 선택하여 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 있어서, 상기 카메라는 하나의 메인카메라와, 제1 서브카메라, 제2 서브카메라를 포함하고,
상기 키오스크의 상단에 메인카메라가 설치되고, 상기 메인카메라를 기준으로 양 측에 각각 제1 서브카메라 및 제2 서브카메라가 설치되며,
상기 메인카메라, 제1 서브카메라, 제2 서브카메라를 통해 신체를 촬영하여 신체정보를 획득하면 상기 키오스크를 통해 상기 서버에 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 있어서, 상기 선형 알고리즘은 상기 키오스크 및 하나 이상의 카메라를 통해 운동 동작을 촬영하여 서버에 전송하고, 상기 서버에서 상기 운동 동작의 관절 각도와 관절 패턴을 산출하여 근골격계 정보를 산출하고, 상기 근골격계 정보를 기반으로 예측 질환과, 치료방법을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 있어서, 상기 선형 알고리즘은,
상기 하나 이상의 운동 동작 이미지에서 관절 각도와 관절 패턴을 관절산출부를 통해 각각 산출하는 단계;
상기 관절산출부에서 산출된 정보를 기반으로 보상 동작을 산출하고, 상기 보상 동작을 기반으로 정보산출부를 통해 근골격계 정보를 산출하는 단계;
상기 정보산출부에서 산출된 정보를 기반으로 근골격계 이상 유무를 판단하고, 근골격계 질환을 질환예상부에서 판단하는 단계;
상기 질환예상부에서 판단한 근골격계 질환을 기반으로 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 치료정보제공부를 통해 정보를 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 있어서, 상기 질환예상부는, 상기 보상 동작 정보 및 근골격계 질환 정보가 상기 서버에 기 저장되고, 상기 서버가 상기 정보산출부에서 산출된 보상 동작 정보를 기반으로 상기 근골격계 질환 정보를 서칭할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 있어서, 상기 치료정보제공부는, 근골격계 질환 정보별로 이에 맞는 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 상기 서버에 기 저장되고, 상기 질환예상부에서 판단한 근골격계 질환 정보를 기반으로, 치료법 및 운동방법을 서칭할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 있어서, 상기 비선형 알고리즘은 상기 키오스크 및 하나 이상의 카메라를 통해 운동 동작을 촬영하여 서버에 전송하고, 상기 서버에서 상기 운동 동작을 기반으로 근골격계 측정지표를 하나 이상 산출하며, 산출된 근골격계 측정지표를 기반으로 예측질환과 치료방법을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법에 있어서, 상기 근골격계 측정지표는, 상기 카메라에서 촬영된 운동 동작 이미지를 기반으로, 상기 운동 동작 이미지에서 각 신체부위별로 1차 구획하여 근골격계 측정지표를 산출하고,
1차 구획한 신체부위에서 구획할 신체부위가 있는지의 여부를 판단한 이후, 구획할 신체부위가 있을 경우 2차 구획하여 근골격계 측정지표를 산출하며,
신체부위 중에서 더 이상 구획할 신체부위가 없다고 판단되면, 상기 근골격계 측정지표를 기반으로 근골격계 질환을 예측하고, 예측한 근골격계 질환에 알맞은 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 제공할 수 있다.
이러한 해결 수단은 첨부된 도면에 의거한 다음의 발명의 상세한 설명으로부터 더욱 명백해질 것이다.
이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니 되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
본 발명의 일실시 예에 따르면, 카메라를 통해 사용자의 신체를 촬영하면, 촬영한 신체 이미지를 기반으로 선형 알고리즘 또는 비선형 알고리즘을 통해 근골격계 정보를 산출하고, 산출한 근골격계 정보를 기반으로 근골격계 질환을 예측할 수 있으며, 근골격계 질환을 기반으로 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 사용자에게 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법을 나타내 보인 순서도.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법의 키오스크, 카메라 및 서버의 관계를 나타내 보인 사시도.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법의 서버의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법의 선형 알고리즘을 이용하여 근골격계 정보를 산출하는 순서를 나타내 보인 순서도.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법의 비선형 알고리즘을 이용하여 근골격계 정보를 산출하는 순서를 나타내 보인 순서도.
본 발명의 특이한 관점, 특정한 기술적 특징들은 첨부된 도면들과 연관되는 이하의 구체적인 내용과 일실시 예로부터 더욱 명백해 질 것이다. 본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 일실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 또 다른 구성요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
이하, 본 발명의 일실시 예를 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법은 키오스크(10) 및 하나 이상의 카메라(11,12,13)를 통해 신체정보를 수집하고, 수집한 정보를 서버(20)에 전송하는 단계(S10)와, 상기 서버(20)에 구축된 보상작용 지식 베이스를 기반으로 수집한 신체정보의 근골격계 정보를 산출하는 단계(S20)와, 산출한 근골격계 정보를 기반으로 신체 질환을 예측하는 단계(S30)와, 예측한 질환정보를 기반으로 치료 및 운동법을 안내하는 단계(S40)를 포함하여 구성될 수 있다.
카메라(11,12,13)는 키오스크(10)의 상단에 설치하는 메인카메라(11)와, 메인카메라(11)의 일 측에 설치되는 제1 서브카메라(12)와, 타 측에 설치되는 제2 서브카메라(13)를 포함하여 구성될 수 있다.
메인카메라(11), 제1 서브카메라(12), 제2 서브카메라(13)를 통해 사용자의 신체를 다각도에서 촬영하고, 촬영된 이미지를 키오스크(10)에 전송할 수 있다. 키오스크(10)는 촬영된 이미지를 키오스크(10)에 설치된 디스플레이(미도시)에 표시하여 사용자에게 정보를 제공할 수 있고, 사용자의 승인을 받은 이후, 서버(20)에 촬영된 하나 이상의 이미지를 전송할 수 있다(S10).
서버(20)는 키오스크(10)에서 전송받은 하나 이상의 이미지를 기반으로 서버(20)에 기 구축된 보상작용 지식 베이스를 기반으로 신체정보의 근골격계 정보를 산출할 수 있다(S20).
여기서, 보상작용 지식 베이스는 임상진료지침(CPG ; Clinical practice guideline)을 기반으로 선형 알고리즘 및 비선형 알고리즘이 각각 구축되며, 키오스크(10)에서 전송받은 하나 이상의 이미지가 선형 알고리즘 또는 비선형 알고리즘 중에서 어느 하나의 알고리즘을 선택하여 입력되면, 사용자의 질환 유형(또는 예상 질환)이 산출될 수 있다(S30).
이후, 서버(20)는 산출된 질환 유형을 기반으로, 치료법 및 운동법을 산출하여 키오스크(10)에 전송하며, 키오스크(10)의 디스플레이에 표시하여 사용자에게 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 치료법 및 운동법은 서버(20)의 데이터베이스에 기 저장된 정보를 기반으로 질환 유형에 따른 치료법 및 운동법을 검색하여 치료법 및 운동법을 찾을 수 있다.
이하에서는 선형 알고리즘 또는 비선형 알고리즘을 이용하여 근골격계 정보를 산출하고, 이에 따른 치료법 및 운동법을 검색하는 방법에 대하여 구체적인 설명하도록 한다.
먼저, 선형 알고리즘은 키오스크(10) 및 하나 이상의 카메라(11,12,13)를 통해 사용자의 운동 동작 촬영을 하여 하나 이상의 이미지를 수집한 이후, 이를 서버(20)에 전송하고, 서버(20)에서 운동 동작의 각 관절의 각도와 관절 패턴을 산출하여 근골격계 정보를 산출한 이후, 이를 기반으로, 예측 질환과 치료방법을 산출할 수 있다.
구체적으로, 선형 알고리즘은 하나 이상의 운동 동작 이미지에서 관절 각도와 관절 패턴을 관절산출부(21)를 통해 각각 산출하는 단계(S51)와, 관절산출부(21)에서 산출된 정보를 기반으로 보상 동작을 산출하고, 보상 동작을 기반으로 근골격계 정보를 정보산출부(22)를 통해 산출하는 단계(S52)와, 정보산출부(22)에서 산출된 정보를 기반으로 근골격계 이상 유무를 판단하고, 근골격계 예상 질환을 질환예상부(23)에서 판단하는 단계(S53)와, 질환예상부(23)에서 판단한 근골격계 질환을 기반으로 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 치료정보제공부(24)를 통해 정보를 제공하는 단계(S54)를 포함하여 구성될 수 있다.
먼저, 관절산출부(21)는 키오스크(10)를 통해 제공받은 하나 이상의 이미지를 기반으로, 각각의 이미지에 표시된 사용자의 관절 각도와 관절 패턴을 각각 산출하며, 이에 따른 근골격계 정보를 산출할 수 있다. 또한, 관절산출부(21)는 상기한 관절 각도 및 관절 패턴을 기반으로 관절 각도 및 관절 패턴에 따른 사용자의 제스쳐 및 행동유형을 추가로 판단할 수 있으며, 제스쳐 및 행동유형의 정보를 더하여 근골격계 정보를 산출할 수 있으나, 이는 선택사항이다.
정보산출부(22)는 관절산출부(21)에서 산출된 정보(근골격계 정보)를 기반으로 보상 동작을 산출할 수 있다. 구체적으로, 서버(20)에 임상진료지침을 기반으로 구축된 보상작용 지식 베이스를 기반으로 보상 동작을 각각 산출할 수 있으며, 산출된 보상 동작을 값으로 치환한 이후, 질환예상부(23)에 전송될 수 있다.
질환예상부(23)는 보상 동작에 대한 산출값을 기반으로 사용자의 근골격계 이상유무를 판단하고, 근골격계가 이상이 있다고 판단한 경우에 한정하여 근골격계 질환을 예상하는 기능을 수행한다.
여기서, 서버(20)는 근골격계 정보 및 근골격계 질환 정보가 서버(20)의 데이터베이스에 기 저장되고, 관절산출부(21)에서 산출된 보상 동작 정보를 기반으로 근골격계 질환정보를 서칭하여 근골격계 질환명칭을 산출할 수 있다.
이후, 질환예상부(23)는 근골격계가 이상있다고 판단한 경우에 한정하여 산출된 근골격계 질환명칭을 치료정보제공부(24)에 전송될 수 있으며, 치료정보제공부(24)에서 근골격계 질환명칭에 따른 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 서버(20)에 기 저장된 데이터에서 서칭하여 정보를 찾을 수 있다.
다음으로, 비선형 알고리즘은 키오스크(10) 및 하나 이상의 카메라(11,12,13)를 통해 운동 동작을 촬영하여 서버(20)에 전송하고, 서버(20)에서 운동 동작을 기반으로 근골격계 측정지표를 하나 이상 산출하며, 산출된 근골격계 측정지표를 기반으로 예측질환과 치료방법을 산출할 수 있다.
여기서, 근골격계 측정지표는 카메라(11,12,13)에서 촬영된 운동 동작 이미지를 기반으로 운동 동작 이미지에서 각 신체부위별로 1차 구획하여 근골격계 측정지표를 산출할 수 있다.
여기서, 1차 구획한 신체부위에서 구획할 신체부위가 있는지의 여부를 서버(20)에서 판단하고, 구획할 신체부위가 있을 경우 추가로 2차 구획한 이후, 2차 구획한 신체부위에 대하여 근골격계 측정지표를 추가로 산출할 수 있다.
여기서, 신체부위 중에서 더 이상 구획할 신체부위가 없다고 판단되면, 근골격계 측정지표를 기반으로 근골격계 질환을 질환예상부(23)에서 산출하고, 질한에 알맞은 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 치료정보제공부(24)를 통해 산출하여 키오스크(10)에 전송할 수 있다. 키오스크(10)는 서버(20)에서 산출된 정보를 디스플레이에 표시하여 사용자에게 정보를 제공할 수 있다.
즉, 본 발명의 일실시 예에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법은 카메라를 통해 사용자의 신체를 촬영하면, 촬영한 신체 이미지를 기반으로 선형 알고리즘 또는 비선형 알고리즘을 통해 근골격계 정보를 산출하고, 산출한 근골격계 정보를 기반으로 근골격계 질환을 예측할 수 있으며, 근골격계 질환을 기반으로 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 산출하여 사용자에게 제공할 수 있다.
이상 본 발명을 일실시 예를 통하여 상세히 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명에 따른 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법은 이에 한정되지 않는다. 그리고 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다", 또는 "가지다", 등의 용어는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 해당 구성요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 하며, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다.
또한, 이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형 가능하다. 따라서, 본 발명에 개시된 일실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 일실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10 - 키오스크 11 - 메인카메라
12 - 제1 서브카메라 13 - 제2 서브카메라
20 - 서버 21 - 관절산출부
22 - 정보산출부 23 - 질환예상부
24 - 치료정보제공부

Claims (8)

  1. (a) 키오스크 및 하나 이상의 카메라를 통해 신체정보를 수집하고, 수집한 정보를 서버에 전송하는 단계;
    (b) 상기 서버에 구축된 보상작용 지식 베이스를 기반으로 수집한 신체정보의 근골격계 정보를 산출하는 단계;
    (c) 산출한 근골격계 정보를 기반으로 신체 질환을 예측하는 단계;
    (d) 예측한 질환정보를 기반으로 치료 및 운동법을 안내하는 단계; 를 포함하고,
    상기 보상작용 지식 베이스는 임상진료지침(CPG; Clinical practice guideline)를 기반의 선형 알고리즘 및 비선형 알고리즘이 각각 상기 서버에 구축되며,
    상기 근골격계 정보를 산출 할 때, 선형 알고리즘 또는 비선형 알고리즘 중에 어느 하나를 선택하여 산출하는, 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 카메라는 하나의 메인카메라와, 제1 서브카메라, 제2 서브카메라를 포함하고,
    상기 키오스크의 상단에 메인카메라가 설치되고, 상기 메인카메라를 기준으로 양 측에 각각 제1 서브카메라 및 제2 서브카메라가 설치되며,
    상기 메인카메라, 제1 서브카메라, 제2 서브카메라를 통해 신체를 촬영하여 신체정보를 획득하면 상기 키오스크를 통해 상기 서버에 전송하는, 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 선형 알고리즘은 상기 키오스크 및 하나 이상의 카메라를 통해 운동 동작을 촬영하여 서버에 전송하고, 상기 서버에서 상기 운동 동작의 관절 각도와 관절 패턴을 산출하여 근골격계 정보를 산출하고, 상기 근골격계 정보를 기반으로 예측 질환과, 치료방법을 산출하는, 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 선형 알고리즘은,
    상기 하나 이상의 운동 동작 이미지에서 관절 각도와 관절 패턴을 관절산출부를 통해 각각 산출하는 단계;
    상기 관절산출부에서 산출된 정보를 기반으로 보상 동작을 산출하고, 상기 보상 동작을 기반으로 정보산출부를 통해 근골격계 정보를 산출하는 단계;
    상기 정보산출부에서 산출된 정보를 기반으로 근골격계 이상 유무를 판단하고, 근골격계 질환을 질환예상부에서 판단하는 단계;
    상기 질환예상부에서 판단한 근골격계 질환을 기반으로 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 치료정보제공부를 통해 정보를 제공하는 단계; 를 포함하는, 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 질환예상부는, 상기 보상 동작 정보 및 근골격계 질환 정보가 상기 서버에 기 저장되고, 상기 서버가 상기 정보산출부에서 산출된 보상 동작 정보를 기반으로 상기 근골격계 질환 정보를 서칭하는, 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 치료정보제공부는, 근골격계 질환 정보별로 이에 맞는 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 상기 서버에 기 저장되고, 상기 질환예상부에서 판단한 근골격계 질환 정보를 기반으로, 치료법 및 운동방법을 서칭하는, 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 비선형 알고리즘은 상기 키오스크 및 하나 이상의 카메라를 통해 운동 동작을 촬영하여 서버에 전송하고, 상기 서버에서 상기 운동 동작을 기반으로 근골격계 측정지표를 하나 이상 산출하며, 산출된 근골격계 측정지표를 기반으로 예측질환과 치료방법을 산출하는, 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 근골격계 측정지표는, 상기 카메라에서 촬영된 운동 동작 이미지를 기반으로, 상기 운동 동작 이미지에서 각 신체부위별로 1차 구획하여 근골격계 측정지표를 산출하고,
    1차 구획한 신체부위에서 구획할 신체부위가 있는지의 여부를 판단한 이후, 구획할 신체부위가 있을 경우 2차 구획하여 근골격계 측정지표를 산출하며,
    신체부위 중에서 더 이상 구획할 신체부위가 없다고 판단되면, 상기 근골격계 측정지표를 기반으로 근골격계 질환을 예측하고, 예측한 근골격계 질환에 알맞은 치료법 및 치료에 도움이 되는 운동방법을 제공하는, 보상작용 지식 베이스 기반 근골격계 질환 예측 방법.
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