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무용 자연과학 분야

Comparative Analysis of Spatio-temporal Gait Parameters Across Dancers’Proficiency Levels Using an AI-based Markerless Motion Capture System
AI 기반 마커리스 동작 분석 시스템을 활용한 무용 숙련도별 보행의 시공간적 변인 비교 분석

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  • 발행기관
    한국체육무용과학회 바로가기
  • 간행물
    Journal of Sport and Dance Science KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol. 6 No. 1 (2026.02)바로가기
  • 페이지
    pp.355-364
  • 저자
    전다윤
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A481055

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원문정보

초록

영어
Objectives The purpose of this study was to investigate differences in spatio-temporal gait parameters among dancers of varying skill levels using an AI-based markerless motion capture system. Methods Forty-five participants were classified into three groups: the expert-level (EX, n=15), the intermediate level (IM, n=15), and the untrained-control (UC, n=15). Participants performed overground gait trials along a 5-meter walkway at their preferred natural speed while barefoot. Gait data were captured and recorded using the KinaTrax AI markerless system. Statistical analysis was performed using SPSS 28.0 with one-way ANOVA followed by Tukey’s post-hoc tests (p < .05). Results Significant group differences were found in stride length, swing time, and gait speed. The EX group exhibited significantly greater overall stride length and longer swing time compared to both the IM and UC groups (p < .05). Specifically, the EX group showed a faster gait speed than the UC group (p = .03). In terms of gait asymmetry, all participants displayed excellent gait symmetry, and no statistically significant differences were observed in gait asymmetry among the three groups (p > .05). Conclusions Expert-level dancers exhibited distinct gait characteristics, specifically longer stride lengths, faster gait speeds, and extended swing times, suggesting enhanced dynamic balance and sophisticated motor control. These proficiency-related differences may reflect gradual physical adaptation to the duration and intensity of dance training. The findings of this study can provide a scientific foundation for developing evidence-based training programs and establishing tailored injury prevention guidelines that account for dancers' skill levels.
한국어
본 연구는 AI 기반 마커리스 동작 분석 시스템을 활용하여 무용 숙련도에 따른 보행의 시공간적 변인 차이를 규명하고자 하였다. 이를 위해 총 45명의 연구대상자를 숙련도에 따라 전문 무용수 (EX, n=15), 중급 무용수 (IM, n=15), 비무용수 (UC, n=15) 세 그룹으로 분류하였으며, 참여자들은 5m 보행로에서 각 자 선호하는 자연스러운 속도로 보행을 수행하였다. 보행 데이터는 KinaTrax AI 마커리스 시스템을 통해 수집 및 기록되었다. 수집된 데이터의 통계 처리는 SPSS Statistics 28.0 프로그램을 이용하여 일원분산분 석(One-way ANOVA)을 실시하였다. 연구 결과, 보장(stride length), 스윙 시간(swing time), 보행 속도 (gait speed) 에서 그룹 간 유의미한 차이가 나타났다. 전문 무용수 그룹 (EX)은 중급 (IM) 및 비무용수 (UC) 그룹에 비해 전체적인 보장이 유의하게 길었으며, 스윙 시간 또한 더 긴 것으로 확인되었다 (p < .05). 또한, 전문 무용수 그룹은 비무용수 그룹보다 유의하게 빠른 보행 속도를 보였다 (p = .04). 보행 비 대칭성의 경우 모든 참여자가 우수한 대칭성을 나타냈으며, 그룹 간 통계적으로 유의미한 차이는 발견되 지 않았다 (p > .05). 결론적으로, 전문적인 무용 훈련을 받은 무용수들은 긴 보장과 스윙 시간을 특징으 로 하는 차별화된 보행 특성을 보였으며, 이는 보행의 안정적인 균형 유지와 정교한 운동 제어 능력의 향상을 시사한다. 이러한 숙련도에 따른 보행 특성의 차이는 무용 훈련의 기간과 강도에 따른 점진적인 신체적 적응의 결과로 판단되며, 본 연구의 결과는 데이터 기반의 무용 훈련 프로그램 개발 및 숙련도를 고려한 맞춤형 부상 방지 가이드라인 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

목차

Abstract
Introduction
Methods
1. Participants
2. Experimental Protocol
3. Statistical Analysis
Results
Discussion
Conclusion
References
국문초록

키워드

보행 분석 무용 숙련도 AI 기반 마커리스 동작 분석 시스템 gait analysis dance proficiency AI markerless motion capture system

저자

  • 전다윤 [ Da-Yun, Jeon | 연세대학교 교육연구소 전문연구원/연세대학교 교육과학대학 강사 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국체육무용과학회 [The Korean Society for Sport and Dance Science]
  • 설립연도
    2021
  • 분야
    예술체육>체육

간행물

  • 간행물명
    Journal of Sport and Dance Science
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2799-2918
  • 수록기간
    2021~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 692 DDC 796

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