연세대학교 디지털 헬스케어 연구실

"데이터 기반 분석과 인간 중심의 기술 융합을 통해, 모두에게 실직적인 건강 관리 솔루션을 제공합니다." 박규남 교수님은 단순한 기술 개발은 넘어 실제 현장에서 적용 가능한 디지털 건강 관리 시스템을 개발하고자 합니다. 고령자, 일반인, 스포츠 선수 등 다양한 집단의 움직임과 통증 데이터를 기반으로 한 운동 처방 및 재활 전략 수립에 중점을 두고 있으며, 웨어러블 기반 디지털 치료제 개발 및 AI 헬스 콘텐츠 플랫폼 구축 증 미래 헬스케어 환경을 선도하는 연구를 이어가고 있습니다. 주요 연구 분야 1. 디지털 헬스케어 시스템 개발 웨어러블 센서 기반 생체 신호 분석 비전 AI 및 마커리스 움직임 분석 기술 2. 데이터사이언스 기반 운동 분석 및 피드백 알고리즘 설명 가능한 인공지능(XAI)을 활용한 운동 수행 분류 비대면 피드백 운동 처방 시스템 3. 근골격계 통증 관리 및 재활 기술 개발 코어 안정성 평가 통증 및 기능성 움직임 분석 4. 디지털 치료제(DTx) 음악 피드백 기반 코어 안정화 운동 스마트폰/이어버드 기반 치료적 피드백 시스템 연구실:  연세대학교 스포츠과학관 325호 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...

권영현 | 체육학과 3학기 안녕하세요, 디지털 헬스케어 연구실 석사과정 권영현 입니다. 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. 서수련 | 체육학과 3학기 안녕하세요!😄 저는 연세대학교 체육교육학과에 재학 중인 석사 3학기 서수련 입니다. 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. 한제용 | 체육학과 3학기  안녕하십니까, 연세대학교 체육학과에 재학중인 디지털 헬스케어 및 데이터 사이언스 전공 석사과정 3학기 한제용 입니다.   제 연구는 실내 사이클링과 머신러닝을 결합하여 노인의 균형 능력을 평가하고, 낙상 위험을 객관적으로 분석하는 것입니다. 특히, 균형 감각 평가와 실내 사이클링 ...