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김정길 (건국대학교) 조준형 (건국대학교) 김성우 (건국대학교) 이슬기 (건국대학교) 강현 (건국대학교) 최진승 (건국대학교) 탁계래 (건국대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
536 - 536 (1page)

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최근 낙상 관련 연구는 머신러닝 혹은 딥러닝을 이용하여 그 위험도를 예측하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 대부분의 연구는 지도학습을 통하여 수행되며 타겟으로 설정되는 낙상이력은 설문조사에 기반을 두기에 따라 정성적이고 주관적이다. 또한, 낙상이력 조사 시 그 기준 년도는 6 개월에서 24 개월로 다양하며 이는 운동능력을 통한 낙상 예측이 가능하다는 선행연구 결과를 미루어 볼 때 낙상 경험 그룹 분류 시 정확도와 민감도에 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 낙상이력 기준연도를 1 년으로 설정 시 낙상이력 변화를 보이는 그룹이 미치는 영향을 확인함을 목적으로 하였다. 이를 위하여 지역 거주 고령자에 대하여 1 년의 간격을 두고 2 회 낙상이력 조사와 mCTSIB (Modified-clinical-test-of-stability-instrument-on-balance)를 통한 균형능력 평가를 수행하였다. 균형능력 평가 수행 시 6 개의 IMU (APDM Inc, Portland, OR, USA)를 통하여 7 종류의 변인(^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10582086');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Eldery #Fall #Standing postures #IMU #Machine learning

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