Kinematic Analysis of Lower Extremity and Evaluation of Skill of Skier Using Parameters of Inertial Sensors During Ski Simulator Exercise

학 술 논 문

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스키 시뮬레이터 운동 시 하지 운동특성 분석 및 관성센서 파라미터를 이용한 스키 숙련도 평가

김정윤

·안순재

·박선우

·신이수

·김규석

·김영호

1연세대학교 의공학과, ²근로복지공단 재활공학연구소

Kinematic Analysis of Lower Extremity and Evaluation of Skill of Skier Using Parameters of Inertial Sensors During Ski

Simulator Exercise

Jungyoon Kim

, Soonjae Ahn

, Sunwoo Park

, Isu Shin

, Gyoosuk Kim

and Youngho Kim

1Department of Biomedical Engineering, Yonsei University

2Korea Orthopedics & Rehabilitation Engineering Center (Manuscript received 26 March 2014; 12 May 2014; 3 June 2014)

Abstract: In this study, joint angles of the lower extremity and inertial sensor data such as accelerations and angular velocities were measured during a ski simulator exercise in order to evaluate the skill of skiers. Twenty experts and twenty unskilled skiers were recruited for the study. All expert skiers held the certificates issued by the Korea Ski Instructors Association. A three-dimensional motion capture system and two inertial sensors were used to acquire joint movements, heel acceleration and heel angular velocity during ski simulator exercises. Pattern variation values were calculated to assess the variations in ski simulator motion of expert and unskilled skiers. Integral ratio of roll angular velocity was calculated to determine the parallel alignment of the two feet. Results showed that ski experts showed greater range of motion of joint angle, peak-to-peak amplitude(PPA) of heel acceleration and PPA of heel angular velocity than unskilled skiers. Ski experts showed smaller pattern variations than unskilled skiers. In addi- tion, the integral ratio of roll angular velocity in ski experts was closer to 1. Inertial sensor data measurements during the ski simulator exercises could be useful to evaluate the skill of the skier.

Key words: ski simulator, inertial sensor, kinematics

I. 서 론

스키는 대표적인 동계스포츠로 많은 사람이 즐기고 있으 며, 따라서 스키동작분석[1-4], 스키어 숙련도 및 자세평가 [5,6], 부상방지[7]를 위한 다양한 연구가 진행되었다.

스키는 주로 야외에서 행해지는 스포츠이기 때문에 일반 적으로 넓은 공간에서의 동작 측정에 적용할 수 있는 영상 장비를 이용한 연구가 진행되지만 측정 환경이 좋지 않고 실험 환경 통제가 잘 되지 않는 등의 제한사항이 있다. 이 러한 어려움을 해결하고 정확한 정량적 동작분석을 위해 삼 차원 동작분석 시스템을 사용하는데 주로 실내에서 측정해 야하는 공간적인 제약으로 인하여 스키 시뮬레이터를 이용 한다. 또한 스키 시뮬레이터는 스키 운동기술 습득에 관한 연구에도 사용되었다[8,9]. Nam과 Woo[10]는 스키 시뮬레 이터 동작 시 신체의 평형성과 안정성을 유지하기 위한 협 응 구조의 형성과정을 알아보고자 하였고, Lee 등[11]은 스 키 시뮬레이터 동작 시 삼차원 동작분석을 이용하여 일반인 Corresponding Author : Youngho Kim

Department of Biomedical Engineering, Yonsei University, 234 Maeji, Heungup, Wonju, Gangwon 220-710, Korea TEL:+82-33-760-2859 / Fax: +82-33-760-2806

E-mail: [email protected]

본 연구는 문화체육관광부의 스포츠산업기술개발사업(s0720121- 2022013)으로 수행된 연구결과입니다. 연구를 위한 장비를 제공한 (주)버즈런에 감사합니다.

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과 스키전문가의 하지 관절 각도를 비교하였다. 이러한 연 구들은 스키 동작 시 운동형상학적 분석은 가능하였으나 스 키어의 숙련도를 정량적으로 평가할 수 있는 파라미터를 제 시하지 못한 한계점이 있다.

최근에는 비교적 저렴하고 간단하게 측정 가능한 장점이 있는 관성센서를 사용하여 스키 동작을 분석하려는 시도가 있었다. Kondo 등[12]은 하지의 체절과 스키부츠에 관성센 서를 부착하여 실제 슬로프에서 스키 턴 동작을 하는 동안 하지관절 각도를 도출하였고, Hirose 등[13]은 관성센서와 힘(force)센서를 사용하여 좌우 턴의 시작과 끝을 나누어 스 키 턴 동작을 분석하였다. 하지만 기존의 연구들은 실험 환 경의 제한에 의하여 정량적 동작분석 시스템과 동기화된 분 석이 병행되지 못하였으며, 스키어의 숙련도를 정량적으로 평가할 수 있는 파라미터를 제시하지 못하였다.

스키 동작에서 안전하게 활주하는 것이 가장 중요하므로 신체의 동적균형과 안정성을 유지해야한다[14]. 동적균형은 운동능력 향상을 위해 필요한 요소로 성공적인 운동실행을 위해 필수적인 요소이다[15]. 또한 정확한 에지를 발생시켜 회전력을 발생시키는 것이 스키 턴 동작에서 중요하다 [2,16]. 본 연구에서는 실내에서 반복적인 스키 턴 동작 구 현이 가능한 스키 시뮬레이터와 삼차원 동작분석 시스템을 이용하여 스키 동작에 대한 각 관절에서의 정량적 동작분석 을 실시하였고, 관성센서 시스템을 통해 얻어진 물리량을 분 석하였다. 관절각도의 range of motion (ROM), 뒤꿈치에 서 측정된 가속도와 각속도의 peak to peak amplitude (PPA) 와 동적균형을 대변하기 위한 패턴변동성, 에지 각 도를 대변하기 위한 roll 방향 각속도의 적분비를 계산하여 스키어의 숙련도를 평가하고자 한다. 또한 측정이 용이한 관 성센서를 이용한 스키 숙련도 평가를 제안하고자한다.

II. 연구 방법

1. 연구대상

본 연구에서는 스키 시뮬레이터 동작분석을 수행하기 위하 여 스키전문가 20명(23.1 ± 2.6세, 175.4 ± 4.5 cm, 72.6 ± 8.0 kg)과 일반인 20명(26.3 ± 2.6세, 174.4 ± 3.7 cm, 72.1 ± 6.8 kg)이 실험에 참가하였다. 스키전문가는 모두 대한스키 지도자연맹(KSIA)에서 발급한 자격증을 소지하였으며, 일반 인은 스키 경력 1년 미만인 참여자를 선정하였다. 실험 전에 실험 방법이 기술되어있는 실험동의서를 피험자에게 설명하 였고, 피험자에게 사전동의를 받은 후 실험을 진행하였다.

2. 측정 장비

스키 동작을 수행하기 위하여 스키 시뮬레이터(Profes- sional, Pro ski-simulator, Slovenija)가 사용되었다(그림 1). 삼차원 동작분석 시스템(VICON MX system, VICON Motion Systems, UK)과 2 개의 통합 관성센서(3 축 가속 도센서 및 3축 각속도센서) (MPU-9150, InvenSense, USA)를 사용하여 동작분석을 수행하였다. 스키 시뮬레이터 운동 시 하지 관절의 운동특성을 분석하기 위해 Davis marker set[17]을 수정한 Plug-in-Gait 마커 세트에 따라 총 16 개의 반사마커를 피험자의 해부학적 위치에 부착하 였다. 관성센서는 피험자의 양측 발꿈치에 부착하여 스키 시 뮬레이터 운동 중 부착위치의 가속도와 각속도를 측정하였 다. 하지 관절의 각도, 센서의 가속도와 각속도는 100 Hz 로 측정하였고 동기화를 위해 센서 측정 시간동안 삼차원 동작분석 시스템의 analog 신호로 트리거를 주었다.

3. 실험 방법

피험자는 스키부츠를 신고 스키 시뮬레이터 위에 탑승하

그림 1. 삼차원적인 움직임이 가능한 스키 시뮬레이터 및 실험 장면.

Fig. 1. Ski simulator and exercise.

37 여 스키 시뮬레이터의 발판에 스키부츠를 고정시켰다. 실험

은 스키 시뮬레이터에서 스키 동작을 수행하는 것으로, 스 키 시뮬레이터의 왼쪽 끝에서 시작하여 다시 왼쪽 끝으로 돌아오는 2회의 턴을 100회 반복하였다. 한번에 20회 미만 으로 반복운동 하였고, 피험자가 피로를 느끼지 않는 수준 에서 운동과 휴식을 반복하였다. 그림 1과 같이, 스키 시뮬 레이터의 양쪽 끝에서는 발판의 위치가 낮고 중앙에서는 발 판의 위치가 높아진다. 또한 스키 시뮬레이터가 삼차원적인 움직임이 가능하여 왼쪽 끝에서는 왼쪽으로 회전하고, 오른 쪽 끝에서는 오른쪽으로 회전하여 턴 동작 시 경사면을 내 려가는 움직임이 모사되었다. 스키 시뮬레이터 동작 중의 왼 쪽과 오른쪽 턴 동작을 각각 30회씩 측정하였다. 실험 수행 전 피험자들은 스키 시뮬레이터에 익숙해 질 수 있도록 50 회 이상 충분한 연습을 실시하였다.

4. 데이터 분석 방법

하지 관절각도는 Plug-in-Gait 마커세트에서 설정된 관 절 중심과 하지 체절의 축을 이용하여 계산되었다. 가속도

와 각속도는 관성센서 내부에서 20 Hz 저역통과필터를 거 쳐 수집되었다. 스키 시뮬레이터 운동 동작은 스키 시뮬레 이터의 왼쪽 끝에서 시작하여 다시 왼쪽 끝으로 돌아올 때 까지를 1주기로 설정하여 모든 주기를 0~100%로 나타내었 다(그림 3). 주기는 삼차원동작분석 데이터를 이용하여 구분 하였고, 관성센서 데이터에 동일하게 적용하였다. 0% 와 100% 에 왼쪽 끝에 위치하였고, 50%에 오른쪽 끝, 35%와 85% 시점에 시뮬레이터 중앙에 위치하였다.

스키 시뮬레이터 동작 시 운동속도와 동작의 크기를 대변 하는 파라미터로 관절각도의 ROM과 가속도, 각속도의 PPA 를 계산하였다.

스키 시뮬레이터 동작 중의 안정성과 균형성을 보기 위해 패턴변동성을 계산하였다. 각 시간의 개별데이터와 개인별 평균패턴의 차이의 표준편차로 패턴변동성을 정의하였으며, 얼마나 일정하게 안정적인 패턴으로 운동하는지를 보여준다 . 수식은 다음과 같다.

Xt는 시간 t의 개별데이터 이고 E(Xt) 는 시간 t의 평균 패턴이다.

스키시뮬레이터 동작 시 양 발의 평행성을 대변하는 파라 미터로 관성센서 roll 방향 각속도의 적분값의 비율을 계산 하였다. 이는 스키 동작 중 가장 중요한 파라미터 중 하나 인 에지 각도의 평행성을 대변하여준다. 오른쪽 발뒤꿈치 센 서의 각속도 적분값을 왼쪽 발뒤꿈치 센서의 가속도 적분값 으로 나누어, 왼쪽 턴과 오른쪽 턴에서 각각 계산하였다.

통계분석은 독립 t-test를 사용하여 스키전문가와 일반인 의 차이를 비교하였다(p < 0.05).

III. 결 과

1. 하지 관절각도

그림 4의 (1)과 (2)는 스키전문가와 일반인의 스키 시뮬 레이터 운동 중 하지관절 각도이다. 시상면 하지관절각도에 서는 전체적으로 스키전문가와 일반인이 비슷한 패턴을 보 인다. 발판이 한쪽 끝에서 중앙으로 이동하는 동안(0~35%) 시뮬레이터의 발판위치가 높아지므로 바깥쪽 다리의 엉덩관 절과 무릎관절은 굴곡하고, 발목관절은 배굴한다. 바깥쪽 다 리의 엉덩관절 관상면 각도는 발판이 양쪽 끝에서 반대쪽 끝으로 이동하는 동안(0~50%) 외번한다. 스키 시뮬레이터 운동 중 무릎관절은 지속적으로 외번되어 있고, 무릎관절과 발목관절의 관상면 각도는 큰 변화가 없었다. 일반인에 비해 스키전문가는 턴 이후 바깥쪽 다리의 모든 관절이 빨리 굴곡 하기 시작한다(전문가 6.5 ± 3.4%; 일반인 11.5 ± 2.6%). 또

σ= E X(( _t–E X( )_t)²)

그림 2. 관성센서 부착 위치 (양 발뒤꿈치) 및 축 정의. pitch방향은 시상면, roll방향은 관상면, yaw방향은 수평면 각속도.

Fig. 2. Setting position of inertial sensor units.

그림 3. 스키시뮬레이터 동작 주기.

Fig. 3. Event for ski simulator exercise.

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한 스키전문가는 발목관절과 무릎관절의 ROM이 일반인보 다 유의하게 큰 값을 보였고, 엉덩관절의 ROM도 일반인보 다 컸지만 통계적으로 유의한 차이를 보이진 않았다(표 1).

2. 발뒤꿈치 가속도

그림 4의 (3)과 (4)는 스키전문가와 일반인의 스키 시뮬 레이터 운동 중 양쪽 발뒤꿈치에 부착된 관성센서에서 측정 된 가속도 신호이다. 좌우 가속도는 발판이 한쪽 끝에서 중 그림 4. 스키시뮬레이터 운동 중 (1) 스키전문가그룹의 하지관절각도, (2) 일반인그룹의 하지관절각도, (3) 스키전문가그룹의 발뒤꿈치 가 속도, (4) 일반인그룹의 발뒤꿈치 가속도, (5) 스키전문가그룹의 발뒤꿈치 각속도, (6) 일반인그룹의 발뒤꿈치 각속도. 실선은 평균, 그림자는 편차.

Fig. 4. (1) joint angle of ski experts, (2) joint angle of unskilled skier, (3) heel acceleration of ski experts, (4) heel acceleration of unskilled skier, (5) heel angular velocity of ski experts, (6) heel angular velocity of unskilled skier during ski simulator exercise.

앙으로 올라오는 동안(0~35%) 내측으로 가속하여 중앙에서 39 (35%) 최고속도를 보인다. 그 후 중앙에서 반대쪽 끝으로 이동하면서 감속한다. 그림 4의 (4) 내외측 가속도에서 나 타나듯이 일반인은 양쪽 정강이가 평행하게 정렬되지 않아 중력가속도의 영향으로 가속도 신호에 off-set이 발생하는 것을 볼 수 있다. 20~40%시점에 위쪽방향의 가속도가 나 타난다. 이는 체중심이 내외측으로 빠르게 이동하면서 중력 방향의 가속도 성분이 줄어들어 나타난 것으로 보인다. 전 후 가속도는 한쪽 끝에서 25% 시점까지 후방으로 가속하고 반대쪽 끝으로 갈 때 까지 전방으로 가속하였다. 스키전문 가의 경우 모든 방향의 가속도의 ROM이 일반인보다 유의 하게 크고(표 2), 좌우의 대칭성이 우수함을 알 수 있다.

3. 발뒤꿈치 각속도

그림 4의 (5)와 (6)은 스키전문가와 일반인의 스키 시뮬 레이터 운동 중 양쪽 발뒤꿈치에 부착된 관성센서에서 측정 된 각속도 신호이다.

스키전문가와 일반인 모두 yaw 각속도는 시뮬레이터의 회전에 따라 20~70%는 “-” 방향으로 회전하고, 나머지 구 간에서는 “+” 방향으로 회전하였다. Roll 각속도는 시뮬레 이터의 움직임에 따라 0~50%는 “+” 방향 회전, 50~100%

는 “-” 방향 회전을 하였다. Pitch 각속도는 스키전문가와 일반인이 큰 차이를 보였다. 스키전문가의 경우 발판이 한

쪽 끝에서 반대쪽 끝으로 이동하는 동안 바깥쪽 다리에서 배굴 각속도가 발생하고, 안쪽 다리는 일정한 저굴 각속도 를 유지하였다. 이는 저굴과 배굴의 속도를 조절하여 턴 동 작 시 양 발의 거리를 조절하기 위한 동작으로 보인다. 일 반인은 오른다리에선 전문가와 비슷한 패턴을 보였으나, 왼 다리에선 배굴 각속도가 발생하지 않음을 알 수 있다. 발목 각도에서 배굴은 일어나지만 빠른 속도로 컨트롤 하지 못한 다는 사실을 알 수 있다. 또한 양 끝(0%, 50%, 100%) 에 서 roll 각속도가 0이 된다. 각속도의 PPA에서는 일반인에 비해 스키전문가가 roll 각속도가 유의하게 컸다(표 3).

4. 패턴변동성

표 4는 시상면 하지관절각도의 패턴변동성이다. 무릎관절 과 엉덩관절에서는 스키전문가가 일반인보다 유의하게 작은 값을 보였다. 발목관절에서는 스키전문가가 일반인보다 큰 값을 보였지만 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 표 5는 발 뒤꿈치에서 측정된 3축 가속도의 패턴변동성이다. 스키전문 가의 가속도 패턴변동성이 일반인보다 유의하게 작았다.

5. Roll 방향 각속도 적분 비 (양 발의 평행성)

Roll 방향 각속도 적분 비는 양쪽 턴에서 모두 스키전문 가가 일반인보다 1에 가까운 값을 보였다(표 6). 이는 스키 전문가의 경우 양 발을 평행하게 정렬하고 있기 때문이다.

표 1. 하지 관절 ROM (deg).

Table 1. ROM of joint angle (deg).

스키전문가 일반인

발목관절 * 12.2 ± 1.1

08.1 ± 1.3

무릎관절 * 44.7 ± 4.2 40.6 ± 3.4

엉덩관절 33.5 ± 7.1 30.7 ± 8.3

*significant differences at p < 0.05 표 2. 발뒤꿈치 가속도 PPA (g).

Table 2. PPA of heel acceleration (g).

스키전문가 일반인

전후 * 0.55 ± 0.29 0.38 ± 0.25

좌우 * 0.96 ± 0.31 0.54 ± 0.33

상하 * 0.52 ± 0.28 0.24 ± 0.20

*significant differences at p < 0.05 표 3. 발뒤꿈치 각속도 PPA (deg/sec).

Table 3. PPA of heel angular velocity (deg/sec).

스키전문가 일반인

Pitch

047.6 ± 12.4 051.3 ± 43.8

*significant differences at p < 0.05

표 4. 관절각도의 패턴변동성 (deg).

Table 4. Pattern variations of joint angle (deg).

스키전문가 일반인

발목관절 1.23 ± 0.38 1.07 ± 0.16

무릎관절 * 2.80 ± 0.26 3.65 ± 0.56

엉덩관절 * 2.58 ± 0.45 3.83 ± 0.56

*significant differences at p < 0.05 표 5. 발뒤꿈치 가속도의 패턴변동성 (g).

Table 5. Pattern variations of heel acceleration (g).

스키전문가 일반인

전후 * 0.063 ± 0.010 0.128 ± 0.004 좌우 * 0.046 ± 0.006 0.095 ± 0.011 상하 * 0.038 ± 0.007 0.077 ± 0.016

*significant differences at p < 0.05

표 6. Roll 방향 각속도 적분 비 (양 발의 평행성).

Table 6. integral ratio of roll angular velocity.

스키전문가 일반인

왼쪽 턴 * 1.12 ± 0.28 1.71 ± 0.24

오른쪽 턴 * 1.00 ± 0.07 2.37 ± 0.43

*significant differences at p < 0.05

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IV. 논 의

본 연구에서는 삼차원 동작분석과 관성센서를 이용하여 스키전문가와 일반인의 스키시뮬레이터에서의 스키동작을 분석하고자 하였다.

관절각도의 ROM은 스키전문가가 일반인보다 더 크게 발 생하였다. 하지만, Nam과 Woo[10]는 자체 제작한 스키시 뮬레이터 운동 시 일반인이 스키전문가보다 큰 운동범위를 보인다고 하였다. 이는 Nam과 Woo가 가장 관절운동범위 가 큰 것을 선택하여 분석하였기 때문으로 보인다. 본 연구 에서도 일반인은 스키시뮬레이터 운동 시 급작스럽게 큰 움 직임을 보이는 경우가 수 회 있었지만, 스키전문가에게서는 그런 움직임이 발견되지 않았다. 또한 스키전문가의 무릎관 절과 엉덩관절 운동범위는 선행연구와 비슷한 결과를 보였 다(무릎관절 44.7 ± 4.2^o, 39.2± 7.3^o[11]; 엉덩관절 33.5 ± 7.1^o, 36.0± 10.3^o[11]). 발목관절 ROM은 선행연구보다 작 은 결과를 보였다(12.2 ± 1.1 deg, 29.5 ± 3.5 deg[11]). 이 는 선행연구에서 스키부츠를 착용하지 않아 발목의 움직임 이 자유로워서 발생한 차이로 생각된다. 관성센서의 가속도 신호에서도 PPA가 스키전문가가 일반인보다 더 큰 값을 보 였다. 이는 스키전문가가 시뮬레이터 운동 시 관절의 움직 임이 더 크고, 동작이 빠르고 강한 움직임을 하였음을 의미 한다. 관성센서의 각속도 신호는 roll방향에서 스키전문가가 일반인보다 더 큰 값을 보였다. 이는 스키전문가가 스키의 에지 각도를 더 빠르게 컨트롤 한다는 것을 의미한다.

스키전문가는 관절각도, 가속도의 패턴변동성에서 발목관 절을 제외하고는 모두 일반인보다 통계적으로 유의하게 작 은 결과를 보였다. 이는 스키전문가가 비교적 일정한 패턴으 로 스키 시뮬레이터 운동을 하고 있음을 보여주는 것으로, 스키 상급자가 초급자와 중급자들에 비해 중심고의 변화를 최소화시키고 좌우보폭(step width)을 일정하게 유지시키 는 경향을 보인다는 선행연구와 유사한 결과이다[6]. 발목관 절의 패턴변동성이 스키전문가에서 더 크게 나타난 것은 일 반인의 경우 스키부츠에 고정된 상태에서 발목관절을 거의 움직이지 못했기 때문으로 보인다. 이는 발목관절 ROM 수 치에서도 확인할 수 있다. 또한 관절 각도의 패턴변동성 보 다는 가속도의 패턴변동성에서 큰 차이를 발견할 수 있었다.

Roll 방향 각속도의 적분 비에서 스키전문가는 양쪽 모두 1에 근접한 값을 보여 양 발이 지면과 이루는 각도가 유사 하게 움직이는 것을 보여주었다. 이는 스키전문가가 에지 각 도를 평행하게 유지하며 스키 시뮬레이터 운동을 하고 있음 을 보여준다.

삼차원 동작분석 장비를 이용하여 실내에서 스키 시뮬레 이터 동작 시 숙련자와 비숙련자의 차이를 분석한 연구들은 이전에도 이루어졌다[10,11]. 이 연구들 에서는 체중심의 변

위와 관절각도를 이용하여 숙련자와 비숙련자의 차이를 분 석하였다. 하지만 체중심의 변위와 관절각도는 삼차원 동작 분석 장비를 이용해야만 측정 가능하고, 실제 설면에서 측 정하기는 무척 어렵다는 단점이 있다. 본 연구에서는 삼차 원 동작분석 장비와 관성센서를 이용하여 스키 시뮬레이터 에서의 스키 동작 시 스키전문가와 일반인의 차이를 측정하 였고, 스키 숙련도를 대변할 수 있는 파라미터를 제안하였 다. 삼차원 동작분석을 이용하여 주기를 분석하였으며, 관성 센서 데이터 분석 결과 roll 각속도가 0이 되는 시점을 기 준으로 주기를 나눌 수 있음을 확인하였다. 또한 개별 피험 자의 하지 관절각도 데이터를 보고 스키 숙련자와 일반인의 차이를 구분하기 위한 패턴변동성 파라미터를 제안할 수 있 었다. 에지각도 또한 동작분석 데이터에서 확인한 후 관성 센서로 그를 대변할 수 있는 파라미터로 roll 방향 각속도 적분비를 제안하였다. 제안한 파라미터들을 통하여 스키전 문가와 일반인의 차이를 명확하게 구분할 수 있었다. 관성 센서 데이터를 이용한 파라미터에서도 차이를 구분할 수 있 었으며, 관성센서는 설면에서도 간편하게 측정 가능하다는 장점을 지닌다. 이는 설면에서 측정하기 어려운 삼차원 동 작분석 시스템을 사용하지 않고 관성센서를 이용하면 스키 숙련도를 분석할 수 있음을 보여준다.

V. 결 론

본 연구에서는 스키 시뮬레이터에서의 스키 동작 시 일반 인과 스키전문가의 관절각도, 가속도, 각속도의 비교를 통해 서 스키 숙련도를 평가할 수 있는 파라미터를 제안하고자 하였다. 스키전문가가 일반인보다 관절각도와 가속도, 각속 도에서 더 큰 변화를 보였으며, 패턴변동성이 더 적어, 일정 한 패턴으로 운동을 반복함을 의미한다. 스키전문가가 1에 가까운 roll 방향 각속도 적분 비로 더 좋은 양발의 평행성 을 나타내었다. 본 연구에서 발견한 차이를 이용한다면 제 한된 실내공간에서 스키 시뮬레이터와 관성센서를 이용하여 스키어의 숙련도와 자세를 평가할 수 있을 것으로 기대된다.

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[16] L.M. Nashner, “Sensory, neuromuscular, and biomechanical contribuions to human balance,” in Proc. APTA(American Physical Therapy Association) Forum, Alexandria, Virginia, June, 1989, pp. 5-12.

[17] R.B. Davis, S. Ounpuu, D. Tyburski, and J.R. Gage, “A gait analysis data collection and reduction technique,” Human Movement Science, vol. 10, no. 5, pp. 575-587, 1991.