최근 발표된 연구에 따르면, 컴퓨터 작업 시 발생하는 목과 척추의 나쁜 자세를 효과적으로 분류할 수 있는 새로운 알고리즘이 개발되었다. 이 연구는 부산에 위치한 국립대학교의 인공지능 융합학과 연구진이 수행한 것으로, 이미지와 골격 분석을 결합해 텍스트 넥(text neck)과 L-자세(L-posture)를 포함한 나쁜 자세를 분류하는 방법을 제안했다.
텍스트 넥과 L-자세의 문제점
텍스트 넥은 컴퓨터 작업 중 고개를 앞으로 숙이는 자세로, 목뼈와 척추에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이 자세는 장기간 유지될 경우 목 디스크, 두통, 손의 저림 등 다양한 건강 문제를 유발할 수 있다. L-자세는 엉덩이를 앞으로 내밀고 어깨를 등받이에 기대는 자세로, 허리와 목에 압박을 가해 척추에 문제를 일으킬 수 있다.
이미지와 골격 분석을 통한 자세 분류
연구진은 OpenPose라는 알고리즘을 활용하여 사용자의 측면 이미지를 기반으로 목과 척추의 각도를 측정하고, 이를 통해 텍스트 넥, L-자세, 올바른 자세를 분류할 수 있는 시스템을 개발했다. 이 알고리즘은 스마트폰을 포함한 저비용 카메라로도 구현할 수 있어 널리 활용될 수 있다. 실험 결과, 이 시스템은 97.06%의 높은 정확도를 기록했으며, 특히 L-자세는 100%의 정확도로 분류되었다.
기존 방법과의 비교
연구는 또한 기존의 센서를 사용한 방법과 비교 실험을 수행했다. 그 결과, 기존의 3축 가속도 센서를 사용하는 방법은 L-자세를 제대로 분류하지 못했고, 센서 쿠션을 사용하는 방법도 텍스트 넥 자세를 정확하게 분류하는 데 어려움을 겪었다. 반면, 이번 연구에서 제안된 알고리즘은 두 가지 나쁜 자세를 모두 정확하게 분류하는 데 성공했다.
향후 전망
이 연구는 컴퓨터 사용 중 나쁜 자세로 인한 건강 문제를 예방하기 위한 새로운 접근법을 제시하며, 특히 성장기 청소년이나 오랜 시간 컴퓨터 작업을 하는 성인들에게 유용할 것으로 기대된다. 연구진은 앞으로 텍스트 넥의 오분류 문제를 개선하고, 실시간 자세 교정 시스템 개발을 목표로 추가 연구를 진행할 계획이다.
출처
- Lee, J.; Choi, H.; Yum, K.; Kim, J. Classifying Poor Postures of the Neck and Spine in Computer Work by Using Image and Skeleton Analysis. Applied Sciences 2023, 13, 10935. DOI: 10.3390/app131910935.
