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머신러닝을 통한 근감소증 노인의 동작패턴 분석 연구 : Analysis of movement patterns using machine learning in sarcopenic elderly

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dc.contributor.advisor송욱-
dc.contributor.author성연호-
dc.date.accessioned2023-06-29T02:18:26Z-
dc.date.available2023-06-29T02:18:26Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.other000000176311-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/193865-
dc.identifier.urihttps://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000176311ko_KR
dc.description학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 사범대학 체육교육과, 2023. 2. 송욱.-
dc.description.abstractIntroduction: It has been reported that changes in exercise patterns due to muscle weakness appear among the elderly with sarcopenia. Also, performing the 5-time chair stand test (CST), which is used as a diagnostic criterion for sarcopenia, requires lower extremity strength, and a study has shown that unique movement pattern appears in the frailty elderly. Therefore, the purpose of this study was to observe the changes of movement after exercise intervention.
Methods: 15 females (79±7.78) participated in 8-week exercise intervention. They were assigned into a sarcopenia group (SG, n=8) or a reference group (RG, n=4) based on the knee extension strength (KES) cut-off at 18 kg. Body composition, KES, and grip strength were measured at pre-and post-test for both group, and CST was performed by using the Kinect motion device. Participants in SG were asked to perform wide squats and shoulder press 2 times per week and their motions were captured by using a Kinect-based device and analyzed the data by using Python. The data from the first 2 weeks of exercise adaptation were excluded and only data from week 3 and week 8 were used for analysis. RG was considered as a reference group for the healthy population, and only data from the pre-test and week 3 of the exercise intervention were used for analysis. The motion patterns of the two groups were learned with Random Forest and Gradient Boosting models, and variable importance was extracted.
Results : There were significant differences in KES and CST between SG and RG in the pre-test. SG showed a significant increase (p=.002) in KES. Therefore, there were no significant difference in KES (p=.054) between SG and RG after the intervention. SG showed a significant decrease in sitting time (p=.011) and arm angle when forwardly tilted (p=.024) while performing CST after 8 weeks of intervention. Therefore, there were no significant difference in CST between SG and RG after the intervention. After the exercise intervention adaptation period, as a result of learning the exercise data of the two groups with Random Forest and Gradient Boosting, it was possible to classify the two groups as 97.2% and 96.8%, respectively. The angle of arm lift during shoulder press exercise, the angle of knee during wide squat exercise, and the performance time during shoulder press exercise were extracted in order of variable importance. A wide squat similar to the sit-to-stand test was analyzed. However, no significant difference while executing the wide squat was observed on knee and trunk angle at SG when compare with reference group at the end of intervention.
Conclusion : Exercise has been proven to improve KES and CST results after 8 weeks of intervention but no changes in motion patterns have been shown in the wide squats as it is one of the complex and multi-joint exercises. CST can be used to determine the changes in exercise patterns for people with sarcopenia. However, further studies are needed to confirm these results.

Keywords : Sarcopenia, muscle strength, movement patterns, Random Forest, Gradient Boosting, feature importance
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dc.description.abstract서론 : 근감소증이 있는 노인은 근력 약화로 인해 건강한 노인과는 다른 동작패턴이 나타난다고 선행연구에서 보고되고 있다. 따라서 운동 중재를 통해 동작패턴의 변화가 생길 수 있는지 확인하고 운동 중재에서는 어떠한 변화가 생겼는지 확인하고자 한다.

방법 : 본 연구에는 65세 이상의 노인 여성 15명이 참여했으며, 18kg의 무릎 신전 강도 (KES)를 기준으로 참여자들은 근감소증 그룹 (SG, N=8)과 참조 그룹 (RG, N=4)으로 배정되었다. 두 그룹 모두 사전과 사후 검사에서 체성분 검사, KES 및 악력을 측정하였으며 Kinect 앞에서 5회 앉았다 일어서기 검사를 수행했다. 또한, 8주간의 운동 중재는 동작 인식 센서인 Kinect 앞에서 진행하였다. 모든 참가자는 센터를 방문하여 8주 동안 25분의 운동을 주 2회 수행했으며 운동강도는 RPE 기준 12~15에 맞추었다. 8주의 운동 데이터 중, 운동 적응 기간인 1~2주를 제외하고 3주와 8주 데이터를 분석에 이용하였다. 8주간 진행된 운동 중재 동작 중, 와이드 스쿼트와 숄더프레스를 분석하였다. RG는 건강한 그룹의 레퍼런스 데이터로 간주하고 사전 측정값과 운동 중재에서의 3주 차 데이터만 분석에 이용하였다. 두 그룹의 동작패턴들은 Random Forest와 Gradient Boosting으로 학습되었으며 변수중요도를 추출하였다.

결과 : 사전 검사에서 SG와 RG는 키와 몸무게, KES에서 유의한 차이가 발견되었다. 8주의 운동 중재 후, SG는 SG의 기준선과 비교하여 KES가 ​​유의하게 증가하여 (p=.002) RG와는 유의한 차이가 없어졌다 (p=.054).

Kinect를 통한 CST의 측정 결과, 두 그룹은 사전 검사에서 일어나는 시간과 앉는 시간, Left Arm의 각도에서의 유의한 차이가 나타났다. 운동 중재 후, SG는 CST 수행 시 앉는 시간의 감소 (p=.011)가 나타났고, Left Arm이 앞으로 기울어지는 각도는 유의하게 감소 (p=.024)하여, SG와 RG 간에는 유의한 차이가 없어졌다. 운동 중재 적응 기간이 지난 후, 두 그룹의 운동 데이터들을 Random Forest와 Gradient Boosting로 학습한 결과 두 그룹을 각각 97.2% 96.8%로 분류할 수 있었고, 숄더프레스 운동 시 팔을 들어 올리는 정도, 와이드 스쿼트 운동 시 무릎을 구부리는 정도, 숄더프레스 운동 시 수행시간이 변수중요도에서 높은 순으로 추출되었다. 앉았다 일어서기 검사와 비슷한 와이드 스쿼트는 무릎 각도와 몸통 각도에서 SG와 RG 그룹 간의 유의한 차이가 확인되었다. 하지만 8주간의 운동 중재 후에도 두 변인은 여전히 두 그룹 간에 유의한 차이가 발견되었다.

논의 : 사전과 사후 검사를 통해 얻은 결과 중, 앉았다 일어서기 과제에서 SG의 팔 각도가 RG와 유의한 차이가 없어진 것은, 하지 근력의 상승을 통한 상체 움직임의 안정화로 생각된다. 하지만, 와이드 스쿼트에서는 운동 중재 후에도 여전히 그룹 간 차이가 발견되었는데 이는 와이드 스쿼트가 더 많은 근육의 협응성이 필요하므로 KES의 유의한 증가에도 와이드 스쿼트의 변인에서 유의한 변화가 나타나지 않은 것으로 생각된다.
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dc.description.tableofcontents1 장 서 론 1
1.1 연구의 필요성 1
1.2 연구의 목적 4
1.3 연구의 가설 5
2 장 이론적 배경 6
2.1 근감소증 6
1) 질병으로서의 근감소증 6
2) 근감소증의 위험성 7
3) 근감소증의 진단기준 8
4) 노쇠 노인의 동작적 특징 관련 선행연구 10
2.2 Kinect 12
1) Kinect 12
2) KMR (Kinect based Mixed Reality) 13
2.3 머신러닝 15
1) 지도학습과 비지도학습 15
2) 분류모델 16
3 장 연구 방법 18
3.1 연구 대상자 18
3.2 연구 설계 19
3.3 운동 프로그램 20
3.4 측정 도구 및 방법 21
1) 신체조성 21
2) 상지 근력 21
3) 하지 근력 22
4) 근 기능 22
5) 설문 조사 22
6) 데이터 전처리 : 스무딩 (Smoothing) 23
7) 데이터 전처리 : 특징 추출 (Feature extraction) 24
8) 모델 학습 및 평가 25
3.5 자료 처리 27
4 장 연구 결과 28
4.1 연구 대상자 28
4.2 검사항목별 운동 중재 전후의 그룹 간 비교 29
4.3 사전 검사에서 두 그룹 간 앉았다 일어서기 자세 특성 31
4.4 중재 전후의 앉았다 일어서기 자세 특성 비교 32
4.5 스쿼트와 숄더 프레스의 변수 중요도 34
4.6 운동 적응 기간 후 운동 자세별 기준선 특성 37
4.7 스쿼트 동작의 중재 전후 그룹 간 특성 비교 38
5 장 논의 39
5.1 연구 대상자 39
5.2 검사항목별 운동 중재 전후의 그룹 간 비교 40
5.3 운동 항목별 그룹 간 비교 42
5.4 제한점 44
6 장 결론 45
참고문헌 46
Abstract 53
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dc.format.extentvii, 56-
dc.language.isokor-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject근감소증-
dc.subject근력-
dc.subject동작 패턴-
dc.subjectRandom Forest-
dc.subjectGradient Boosting-
dc.subject변수 중요도-
dc.subject.ddc796-
dc.title머신러닝을 통한 근감소증 노인의 동작패턴 분석 연구-
dc.title.alternativeAnalysis of movement patterns using machine learning in sarcopenic elderly-
dc.typeThesis-
dc.typeDissertation-
dc.contributor.AlternativeAuthorYunho Sung-
dc.contributor.department사범대학 체육교육과-
dc.description.degree석사-
dc.date.awarded2023-02-
dc.contributor.major스포츠과학-
dc.identifier.uciI804:11032-000000176311-
dc.identifier.holdings000000000049▲000000000056▲000000176311▲-
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