Development of Hybrid Fall Prediction Technology (SAFE) Integrating Public Big Data and Biomechanics: Identifying Latent Fall Risk Factors through Quantification of Proprioception and Muscle-Tendon Pr...
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-세종과학펠로우십(복귀·유치트랙)
2026년
2710111371
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국과학기술연구원
박경미
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
1.1억원
1.1억원
기초연구
출연연구소
서울특별시 성북구
원자력 > 방사선기술 > 방사선 의학/의공학 기술
본 연구는 공공 빅데이터 기반 스크리닝과 생체역학적 정밀 계측을 융합하여, 노화에 따른 감각-운동 기능의 변화 기전을 규명하고 노인 낙상 위험을 정밀 예측하는 SAFE(Sensory-motor ... 선별하고, (2) 청년 및 노인 집단을 대상으로 고유수용감각 및 근육-힘줄 특성을 정량화하여 공공 데이터만으로는 확인하기 어려운 미세 낙상 위험 기전을 규명하고자 함. (3) 최종적으로 거시·미시 ...
1~3차년도에는 공공 데이터 기반으로 거시적 위험 인자(Proxy Variables)를 발굴하고, 청년 및 노인 집단을 대상으로 Sensory(고유수용감각)-Motor(근육-힘줄 복합체)의 질적 특성을 정량화하고자 함. 이를 통해 노화에 따른 근육-힘줄의 구조적 변성과 고유수용감각 저하 간의 상호작용 기전을 규명하고 설명 불가능했던 낙상 유발 미세 기전에 대한 ...
... ①감각-구조 부조화형과 ②구조적 기능 저하형으로 명확히 유형화하고, 각각에 최적화된 '감각 재적응' 또는 '힘줄 탄성 복원' 훈련을 매칭하는 타겟형 처방을 제시함. 궁극적으로, 실험실 데이터를 기반으로 웨어러블 센서(IMU, EMG)만으로도 복잡한 기전을 추정할 수 있는 경량화 알고리즘 및 한국형 노인 생체역학 표준 데이터베이스를 구축하여, 지역사회 기반의 능동적 낙상 예방 시스템이 ...