연세대학교 디지털 헬스케어 연구실

박규남 교수님은 연세대학교 체육교육학과에서 디지털 헬스케어 및 스포츠 데이터 사이언스 연구 를 하고 있습니다. 주요 연구는 웨어러블 기술, 비전 AI, 데이터사이언스 를 활용한 근골격계 측정 및 평가, 통증 원격 관리, 디지털 기술을 활용한 맞춤형 건강 관리 솔루션, 스마트 재활 기술 개발 및 검증하고 있습니다. 주요 연구 분야 디지털 헬스케어: 웨어러블 디바이스 및 비전 AI 기반 건강 모니터링 기술 연구 데이터 사이언스: 스포츠 및 의료 데이터를 활용한 분석 및 예측 모델 개발 근골격계 측정 및 평가: 첨단 센서 및 AI 기반 정량적 분석을 통한 근골격계 건강 평가 통증 원격 관리: 비대면 헬스케어 시스템을 활용한 근골격계 통증 관리 및 치료 방법 연구 디지털 치료제(Digital Therapeutics): 개인 맞춤형 헬스케어 솔루션 개발을 통한 질환 예방 및 치료 박규남 교수님은 JMST 부편집위원장, 국제 학술지 리뷰어, 산업 및 의료 기관과의 협업 및 기술이전, 학술대회 발표 등을 통해 연구 성과를 공유하고 있습니다. 📍 연구실: 스포츠과학관 103호 📧 E-mail: parkkn@yonsei.ac.kr

디지털헬스케어 및 스포츠데이터사이언 연구실 연구 실적 연구 제목 Park JH, Kim YW, Kim SJ, Park KN. Markerless Kinematic Data in the Frontal Plane Contributions to Movement Quality in the Single-Leg Squat Test: A Comparison and Decision Tree Approach. Journal of Sport Rehabilitation. 2025;34(2):126-133. Park KN, Yang BI, Park M, Kim SH. Differences in Speech Characteristics among Frail, Pre-Frail, and Robust Older Adults in Korea. Journal of Musculoskeletal Science and Technology. 2024:8(2);134-140. Kim SH, Park KN. Association between Head Motion Measured by Wearable Earbuds during Indoor Cycling and Lower Back and Lower Limb Pain in Soccer Players. Journal of Musculoskeletal Science and Technology. 2024:8(2):97-103. Jeong SW, Jeong KJ, Kim SH, Park KN. Relationship between Soccer Shooting Speed and Trunk Angles in the Frontal Plane during One-Leg Drop Landing and Standing Hip Abduction Tasks. Journal of Musculoskele...

Jerry | 체육학과 3학기 안녕하세요, 디지털 헬스케어 연구실 석사과정 Jerry입니다. 저는 스마트폰을 활용하여 복부 비만을 측정하고 효과적으로 관리할 수 있는 머신러닝 모델을 개발중입니다. 기존의 비만도 평가 방법(예: MRI, CT, InBody)은 별도의 장비가 필요하여 실생활에서 활용하기 어려운 경우가 많습니다. 반면, 스마트폰은 접근성이 뛰어나 누구나 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있습니다. 이에 본 연구에서는 스마트폰을 활용한 복부 비만 측정 모델을 개발하고, 이를 기반으로 보다 편리한 비만 관리 알고리즘을 구축하는 것을 목표로 합니다.  본 연구를 통해 스마트폰만으로 간편하고 정확하게 비만도를 측정할 수 있는 방법을 제안하고,   이를 활용하여 장소에 구애받지 않는 디지털 헬스케어 솔루션을 제공할 수 있을 것입니다. Sue | 체육학과 3학기 안녕하세요!😄 저는 연세대학교 체육교육학과에 재학 중인 석사 3학기 Sue입니다. 데이터 사이언스&디지털 헬스케어를 전공하고 있으며, 춤과 인공지능, 기계학습을 융합한 연구를 진행하고 있습니다. K-pop 연습생들은 오디션이나 모의고사를 앞두고 자신의 춤 실력을 객관적으로 평가하기 어려운 경우가 많습니다. 전문가의 피드백을 받기 전까지는 연습 영상을 보며 스스로 판단해야 하지만, 정확한 분석이 쉽지 않습니다. 이에 따라, 스마트폰으로 촬영한 춤 영상을 분석하여 연습생들의 전신 관절 데이터를 추출하고, 이를 머신러닝을 통해 오디션(시험) 결과를 예측하는 알고리즘을 개발합니다. 향후 다양한 춤 장르에도 적용할 수 있도록 알고리즘을 확장해 나갈 예정입니다. Tom | 체육학과 3학기  안녕하십니까, 연세대학교 체육학과에 재학중인 디지털 헬스케어 및 데이터 사이언스 전공 석사과정 3학기 Tom 입니다.   제 연구는 실내 사이클링과 머신러닝을 결합하여 노인의 균형 능력을 평가하고, 낙상 위험을 객관적으로 분석하는 것입니다. 특히, 균형 감각 평가와 실내 사이클...