The global healthcare system is under enormous pressure because of rapid trend in population aging and falls cause substantial health and safety problem among elderly people. Although the effectiveness of conventionally prescribed exercises on fall risk reduction and motor function improvement has been well accepted, many elderly people still face difficulty engaging in such exercises for a long period of time due to passive nature of the conventional exercise, inconvenience, cost and lack of skill. One solution to address these barriers is to develop an interactive, home-based, low-cost gamified system for fall intervention by the mode of virtual coaching. Because there is no real coach in such a system and older people are not familiar with most of the new technologies, scientific algorithm for motion similarity evaluation, and good technology acceptance of such a system are very critical to make it be a practical application at home environment.
The major objective of this study is to provide effective home-based virtual coaching offering similar outcome to those obtained from conventional fall intervention programs under the supervision of a real coach. The algorithm for performance evaluation should not only take account of different speeds (movement paces) between an elderly user and a virtual coach, but also provide meaningful overall performance evaluation and informative feedback to achieve just-in-time coaching. In this study, we proposed a dynamic time warping (DTW) based algorithm for evaluation of motion similarity between motion time-series data from an individual user and a virtual coach. The effectiveness of the proposed algorithm was validated in a follow-up experiment, in which the performances of 21 subjects playing a Tai-chi exergame were evaluated by our algorithm and domain experts respectively. The result showed that the evaluation from our algorithm has a strong linear relationship ($R^2$ = 0.80) with experts’ evaluation, which suggested that our algorithm could be effectively used for performance evaluation of an individual when performing home-based rehabilitation exercises.
We also did an exploratory study on applying the validated algorithm into developing a low-cost, home-based prototype system for interactive fall intervention utilizing exergame technology and a markerless Kinect. A further experiment on evaluating the technology acceptance of this prototype system was carried out among 41 intended elderly users. The result showed that elderly people expressed positive attitude (Attitude = 4.29 out of 5) to use our system in the future (Behavior intention = 4.08 out of 5). However, based on their evaluation (Effort expectancy = 3.07 out of 5), we also found that the system needed to be further improved especially in terms of ease of use (e.g., some motions are difficult to follow; some instructions are difficult to understand).
The proposed algorithm for motion similarity evaluation was implemented and validated in the real exergame application based on Tai Chi, which can be easily extended to evaluate user’s performance on other exercises or sports. The findings from acceptance evaluation will guide us to further improve our system for practical applications on home healthcare in the future. The final released system could be promising to minimize the risk of falling, improve the life quality of older people and reduce the cost of public healthcare system.
급격한 인구 고령화와 고령자들에게 있어 막대한 건강과 안전 문제를 유발하는 낙상으로 인해 세계적으로 의료 시스템은 상당한 압박을 받고 있다. 낙상 위험의 감소와 운동 기능의 향상을 위한 기존의 일반적인 운동의 효과는 인정되어 왔지만, 많은 고령자들의 경우 기존 운동의 수동성, 불편함, 비용 및 능력의 한계로 인해 오랜 기간 동안 운동을 지속하는데 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 한 방법은 가상의 코치를 도입하여 낙상 예방을 위한 상호적이고 저렴한 가정용 게임 시스템을 개발하는 것이다. 이러한 시스템에는 실제 코치가 없으며 고령자들은 새로운 기술에 친숙하지 않기 때문에, 해당 시스템을 가정 환경에 실제로 적용하기 위해서는 동작 유사성 평가를 위한 과학적 알고리즘과 우수한 기술 수용성이 매우 중요하다.
본 연구의 주 목적은 실제 코치의 지도 하에 행해지는 일반적인 낙상 중재 프로그램과 유사한 효과를 낼 수 있을 만큼 효과적인 가정용 가상 코칭을 제공하는 것이다. 수행 능력 평가 알고리즘은 실시간 코칭을 가능하게 하기 위해 고령자 사용자와 가상 코치 간에 서로 다른 동작 수행 속도를 고려해야 할 뿐만 아니라 전반적인 수행 능력을 평가하고 유용한 피드백을 제공할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 개인 사용자와 가상 코치의 동작 시계열 데이터 간의 유사성 평가를 위하여 동적 시간 워핑 (DTW) 기반 알고리즘을 제안하였으며, 후속 실험에서 해당 알고리즘과 전문가를 통해 태극권 운동 게임을 수행한 21명의 피험자의 태극권 수행 능력을 각각 평가함으로써 알고리즘을 검증하였다. 실험 결과 해당 알고리즘을 통한 평가 점수는 전문가를 통한 평가 점수와 강한 선형관계 ($R^2$ = 0.80)를 보임으로써 해당 알고리즘이 가정용 재활 운동 수행 능력 평가 시 효과적으로 활용될 수 있음을 보여주었다.
또한 앞선 실험에서 검증된 알고리즘을 운동 게임 기술과 비마커형 키넥트를 활용한 상호적이고저렴한 가정용 낙상 중재 프로토타입 시스템에 적용하는 탐험적 연구를 실시했다. 프로토타입 시스템에 대한 기술 수용성을 평가하기 위해 41명의 고령자 사용자를 대상으로 한 추가 실험을 수행하였는데, 실험 결과 고령자들은 장래에 해당 시스템을 사용하는 것에 대해 긍정적인 태도 (4.29점/5점)를 보였으나, 비교적 낮은 노력 기대치 (3.07점/5점)를 보임으로써 본 시스템이 사용 편의성 측면에서 더욱 개선될 필요가 있음을 알 수 있었다. 예를 들어, 일부 사용자들은 특정 동작이 따라하기 어려웠거나 특정 설명이 이해하기 어려웠다고 답하였다.
본 연구에서 제안한 동작 유사성 평가를 위한 알고리즘은 태극권을 기반으로 한 실제 운동 게임에 구현하여 그 유효성을 검증하였으며, 본 알고리즘은 다른 운동이나 스포츠의 수행 능력 평가에도 쉽게 확장하여 활용할 수 있다. 기술 수용성 평가의 결과는 향후 홈 헬스케어에 실제 적용을 위해 본 시스템을 개선해야 할 방향을 제시할 것이다. 최종적으로 출시될 시스템은 고령자의 낙상 위험성을 최소화하고 삶의 질을 향상시킬 뿐만 아니라 공공 의료 시스템의 비용을 절감하는 데에 기여할 것으로 기대된다.
