연구 논문

방향 전환(COD) 움직임이 양측 사지의 족저 압력과 발 균형에 미치는 영향

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DOI:

10.3791/69182

⸱

2026년 3월 10일

 ,  ,  ,  , 
1Faculty of Sports Science, Ningbo University, 2Auckland Bioengineering Institute, The University of Auckland

이 논문에서

요약

이 프로토콜은 풋스캔 압력판을 사용하여 45° 방향 전환 작업 중 족저 압력 분포, 발 균형, 발 축 각도를 정량화하는 표준화된 접근법을 상세히 설명하여, 통제된 접근 속도에서 양측 사지 하중 패턴을 재현 가능하게 평가할 수 있게 합니다.

초록

이 프로토콜은 45° 방향 전환(COD) 과제가 우세와 비우세 팔다리 사이에 비대칭적인 족저 하중을 유발하는지 여부를 테스트하는 표준화된 접근법을 확립합니다. 워크플로우에는 압력판 교정, 맨발 참가자 준비, 그리고 타이밍 게이트를 사용하여 시험 일관성을 높이기 위해 3.5 m·s⁻¹(±5%) 접근 속도 제어가 포함됩니다. 족저 하중은 10영역 피트 분할을 사용하여 정량화되며, 자세는 101점으로 시간 정규화됩니다. 힘의 궤적은 평균 수직력(Zavg)으로 정규화되어 시간 연속 신호의 다리 간 비교가 가능합니다. 사지 차이는 1차원 통계 매개변수 매핑(SPM1d)과 무작위장 이론 기반 추론을 사용하여 평가되며, 필요에 따라 이산 요약 지표(예: 지역 피크 및 발 균형 지수)가 보완됩니다. 표준화된 45° COD 시험을 수행한 15명의 건강한 성인 코호트에서 시간 연속 분석에서는 사지 간 곡선 수준의 통계적 유의성이 나타나지 않아 현재 조건에서 높은 기능적 대칭성을 나타냈다. 일부 족저 부위에서 작은 방향성 경향이 관찰되었으나, 이는 사지별 전략이라기보다는 기술적 전략으로 해석되어야 합니다. 전반적으로 이 프로토콜은 양측 족저역학 연구를 위한 투명하고 재현 가능한 틀을 제공하며, 스포츠 수행 검사, 신발 평가, 재활 모니터링, 임상 보행 평가 등에 응용을 지원합니다.

서론

방향 전환(COD) 동작은 많은 스포츠에서 핵심 기술이며, 특히 미식축구, 농구, 럭비와 같은 고강도 활동에서 속도와 정확성이 운동 수행 능력과 경쟁력에 직접적인 영향을 미치는 경우가 많습니다 1,2. 연구에 따르면 COD 동작은 선수들이 높은 수준의 하체 근력과 폭발력을 요구할 뿐만 아니라, 뛰어난 협응력과 미세한 보행 조절도 요구합니다 2,3,4. COD 움직임의 생체역학적 메커니즘, 특히 족저 압력에 미치는 영향을 포괄적으로 이해하기 위해, 다양한 운동 속도와 보행 조건에서의 변화를 포함한 운동학적·운동학적 관련 매개변수를 탐구하는 데 많은 연구가 집중되어 왔습니다.

족저 압력 분포는 발 구조, 기능, 그리고 전반적인 자세 조절의 동적 변화를 반영합니다 5,6,7. 족저 압력을 분석함으로써 다양한 자세와 움직임 조건에서 인체의 생리적·병리학적 생체역학적 매개변수와 기능적 특성을 이해할 수 있습니다 8,9. 최근 몇 년간 족저 압력 분포 분석은 생의학, 신발 디자인, 스포츠 수행 등에서 중요한 도구가 되어, 발과 지면 간의 복잡한 생체역학적 상호작용을 밝히는 데 도움을 주고 있습니다. 이전 연구들은 족저 압력 분석이 수행 관련 적응을 드러낼 수 있음을 보여주었으며; 예를 들어, 프로 축구 선수들은 레크리에이션 운동선수에 비해 앞발 하중 하중이 더 높으며, 이는 추진력과 안정성에 대한 스포츠 특유의 요구를 반영합니다. 한편, 걷기와 착지와 같은 동적 활동은 정지 서기보다 훨씬 큰 족저 하중을 발생시켜,10번 동작 중 발 압력 재분포의 생체역학적 중요성을 강조했습니다. 또한 Pataky 등은 전통적인 이산 하위 샘플링과 곡선 기반 족저압 SPM(pSPM)을 비교하여, 보행 속도가 최고치 족저압 추정치에 체계적으로 영향을 미친다는 사실을 보여주었고, 현장별 추론이 임의의 샘플링 창에 대한 의존도를 줄여 시간 연속 분석에 SPM을 사용하는 것을 뒷받침했다11.

스포츠 및 운동 활동은 특히 빠른 절단 및 기타 고강도 동작 시 발에 독특한 생체역학적 요구를 부과합니다. Amaro 등(2020)은 달리기, 컷팅, 리바운드 등 농구에 특화된 움직임이 발 부위 전반에 걸쳐 최대 족저 압력의 움직임 의존적 변동을 일으킨다고 보고했습니다. Serrano 등은 청소년 풋살 선수들이 COD 기동에서 다양한 표면에서 일관된 족저 압력 패턴을 유지함을 보여주며, 역동적인 맥락에서 적응적인 발 생체역학을 강조했습니다. Kong 등14 는 달리기와 비교했을 때 스프린트, 45° 절개, 레이업 시 앞발 하중이 유의미하게 증가함을 발견하며, 스포츠별 과제에서 족저 압력 재분배의 생체역학적 중요성을 강조했습니다.

스포츠 및 신발 연구에서 족저 압력 분석이 널리 적용되고 있음에도 불구하고, 표준화된 COD 과제 중 족저 압력 분포와 발 균형 행동을 체계적으로 조사한 연구는 거의 없습니다. 본 연구는 속도 제어 조건에서 45° COD 기동 중 양측 족저 압력과 발 균형 평가를 재현 가능한 프로토콜로 제안함으로써 이 격차를 해소합니다. 저자들은 45° 절단각을 선택한 이유는, 생체역학 연구에서 일반적으로 사용되는 중간 정도의 COD 각도를 나타내며, 스포츠의 중요성과 실험실 실현 가능성, 참가자 안전 사이의 균형을 맞추기 위함입니다. 더불어, COD 역학은 절단각과 접근 속도에 따라 달라지는 것으로 알려져 있습니다; 따라서 본 결과는 통제된 접근 속도에서 수행된 표준화된 45° 작업과 구체적으로 해석되어야 합니다. 우세 팔다리는 추진 관련 앞발 부위에 더 큰 하중을 보일 것이고, 비우세 팔지는 발 균형 지수에서 중측 변동성이 증가하여 안정화 역할을 반영할 것이라고 가설을 세웠습니다. 선택된 속도와 보행 조합은 기존 문헌과 오픈 소스 데이터셋, 그리고 COD 움직임에 관한 최신 생체역학 연구를 결합하여 실험 조건의 과학적이고 대표성을 보장하여(15,16)

이 연구는 표준화된 속도와 보행 조건에서 COD 운동 시 족저 압력과 발 균형의 분포 패턴을 밝히는 것을 목표로 합니다. 이 특정 움직임 맥락에서의 생체역학적 반응을 분석함으로써, 이 연구 결과는 스포츠 과학, 재활 전략, 스포츠 신발 디자인에 대한 이론적 통찰을 제공하며, 운동선수 훈련 및 움직임 기술 최적화를 위한 실질적인 지침을 제공할 것으로 기대됩니다.

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프로토콜

이 연구는 닝보대학교 연구소 윤리위원회(승인 번호: ty2022020)로부터 승인을 받았습니다. 모든 참가자는 실험의 목적, 요구사항 및 절차에 대해 통보받은 후 서면 동의를 제공했습니다. 사용되는 장비와 소프트웨어는 재료표에 나열되어 있습니다.

1. 실험실 준비

풋스캔 2m 압력판(2.0m × 0.40m × 0.02m, 16,384개의 센서)이 사용되어 480Hz에서 샘플링되었습니다. 판은 주변 활주로와 평평하게 박혀 보호 매트를 사용해 계단 높이 인공물을 제거했습니다. 시스템은 제조사 지침에 따라 영점 조정과 무게 보정이 이루어졌으며, 연결된 번호판의 일련번호와 보정 파일은 테스트 전에 검증되었습니다.

발 접촉 전 마지막 2m 구간은 2.0m 간격으로 설치된 이중 적외선 타이밍 게이트로 모니터링되었으며, 빔 높이는 80cm였으며 활주로와 정렬되었다. 게이트는 COD 기동에 방해가 되지 않도록 활주로 양쪽에 배치되었다. 참가자들은 압력판에 접촉하기 전에 접근 경로를 따라 3.5 m·s⁻¹(±5%)를 유지해야 했습니다. 타이밍 게이트는 마지막 2m 구간의 평균 속도를 수치하지만, 참가자들은 블루 매트 활주로를 따라 접근하여 45° 방향 전환(COD) 동작을 수행하여 착지(회전) 발이 압력판의 활성 영역에 닿도록 했습니다. 발 위치 표적을 최소화하기 위해 시각적 표지가 제공되지 않았고, 여러 연습 시험이 허용되었습니다. 실험은 식물 발이 활성 영역 내에서 명확한 보폭 조정 없이 완전한 접촉을 달성하면 유효하다고 간주되었다; 부분 접촉 또는 명백한 표적이 있는 시험이 반복되었다.

2. 참가자 준비

모든 참가자는 연구의 목적과 절차에 대한 명확한 설명을 받은 후 서면 동의서를 제공했으며, 질문할 기회가 주어졌습니다. 사지 간 변동성을 최소화하기 위해 오른다리 우세 개인만 모집하였다. 다리 우세는 선호하는 발차기 다리 검사(≥3회 시험 2건 확인)로 결정되었으며; 모든 참가자는 오른쪽 다리 우세였다. 최종 표본에는 지난 6개월 내에 하체 부상이나 발 변형 병력이 없는 건강한 중국인 성인 15명(남성 9명, 여성 6명; 나이: 22세; 체중: 65.52kg; 키: 170.3cm)이 포함되었습니다. 특정 포함 기준은 연령과 성별의 교란 효과를 줄여 실험 결과의 재현성과 통계적 타당성을 향상시키기 위해 설계되었습니다.

참가자들은 몸에 딱 맞는 운동복을 입고 맨발로 Footscan 플레이트 위에 서서 두 발을 맞대고 서도록 지시받았습니다. 그 후 키, 체중, 발 길이, 신발 사이즈, 아치 유형 등 인체측정 데이터를 수집하고 기록했습니다. 내측 종방향 아치 높이는 등쪽 높이(전체 발 길이의 50% 측정)와 전체 발 길이의 비율로 계산된 아치 높이 지수(AHI)를 사용하여 평가하였습니다. AHI 값이 0.310에서 0.356 사이이면 정상적인 아치 구조를 나타내는 것으로 간주되었다17.

주요 시험을 시작하기 전에 참가자들은 먼저 필요한 동작 과제를 시연했습니다. 각 참가자는 정적과 동적 녹음 모두에 대한 적절한 생리적 준비를 보장하기 위해 표준화된 워밍업으로 10분간 느린 조깅을 수행했습니다.

3. 표본 크기 정당화

양측 쌍 t검정에 대한 민감도 분석(α=0.05, 1−β=0.80, n=15)은 이 연구가 주요 이산 결과(FBI)에 대해 대략 코헨의 dz ≈ 0.74의 피험자 내 효과를 감지할 수 있음을 보여주었다.

4. 족저 부위 세분화 및 약어

발바닥면은 Footscan 소프트웨어에 의해 10개의 해부학적 영역으로 나뉘었습니다: 할럭스(T1), 작은 발가락을 단일 영역으로 간주하는 T2-T5, 제1부터 제5중족골(M1-M5), 내측 뒤꿈치(MH), 측면 발뒤꿈치(LH), 그리고 중족부(MF). 발 균형 지수(FBI)에서는 내측 하중이 M1, M2, MF의 합화된 정규화된 힘으로 정의되었고, 측면 하중은 M3, M4, M5, LH로 구성되었다. 이 분류는 중족골 머리, 종골 갈라짐, 중족부 경계(30%-60% 발 길이)를 기반으로 한 기본 풋스캔 분절 규칙을 따릅니다. 전체 약어 키는 그림 1A에 제공되어 있습니다.

5. 정적 측정

  1. 자세와 세팅
    참가자들은 맨발로 평면 장착 압력판 위에 편안한 이족보행 자세로 서서 발은 어깨 너비 정도로 벌리고, 무릎은 펴지만 고정되지 않았으며, 팔은 몸 옆에 편안하게 배치하고, 시선은 눈높이 ~3m 앞의 벽 표시를 고정했습니다. 발은 판의 전후축(AP)과 정렬되어 있었고; 위치 편향을 피하기 위해 발밑에 시각적 표적을 설치하지 않았습니다.
  2. 안정화 및 기록
    3-5초간의 조용한 안정화 후, 족저 압력 분포의 단일 정적 스냅샷이 기록되었습니다. 자세 이동을 최소화하기 위해 시험 사이에 ≥30초의 앉아 휴식을 취한 후 참가자당 유효한 반복 2회를 수집하였다.
  3. 타당성 및 반복 기준
    정적 시험은 (1) 양발이 활동 영역 내에서 완전한 족저 접촉이 보이고, (2) 안정화 창 동안 명확한 흔들림이나 계단 조정이 없었으며, (3) 판 가장자리에서 발자국이 겹치거나 절단되지 않는 경우 유효하다고 판단되었습니다. 이 기준을 충족하지 못하는 임상시험은 반복되었습니다.
  4. 파생 변수 (정적)
    정적 스냅샷을 바탕으로 10개의 해부학적 영역( 그림 1A의 약어 키)과 프로토콜 품질 관리에 사용되는 기술적 지수(예: 측면 총힘 비율)를 계산했습니다. 정적 데이터는 기준선 분포와 판 분할 품질 문서화에만 사용되었으며; 모든 가설 검증은 동적 COD 시험에서 수행되었습니다.

6. 동적 측정

참가자들은 맨발로 45° 사이드스텝 COD 시험을 수행했습니다. 오른쪽으로 절개하는 조건에서는 왼발(회전/착륙) 발이 압력판 위에 완전히 착지했습니다. 발의 일정한 위치와 완전한 족저 접촉을 보장하기 위해, 익숙한 학습 기간 동안 각 참가자에게 고정된 시작 지점을 설정하여 왼쪽 회전 스텝이 플레이트에 닿는 오른쪽-왼쪽 스텝 순서를 만들어냈습니다. 정식 테스트 전에 참가자들은 접시에 시각적 표적 없이 자연스럽고 반복 가능한 보행을 확립하기 위해 여러 차례 친숙한 주행을 완료했습니다. 각 질환별로 최소 세 건의 유효한 임상시험이 기록되었으며; 불완전한 접촉이나 가시적인 표적이 있는 시험은 폐기하고 반복하였다. 왼쪽 절삭 조건에서는 시작 표시와 단계 순서가 대칭되어 오른쪽 회전 발이 동일한 기준으로 압력판에 닿도록 했습니다.

실험실 활주로는 10m였으며; 압력판은 출발선에서 6m 떨어진 곳에 매립되어 있었고, 접근 시 ~6m, 접촉 후 감속을 위해 ~2m가 남겨졌습니다. 접근 속도는 접근 경로를 따라 2.0m 간격으로 배치된 두 개의 단일 빔 타이밍 게이트(빔 높이 80cm)를 사용해 모니터링되었으며, 하류 게이트는 압력판의 활성 면적 근처에 정렬되어 발 접촉 전 마지막 2m를 측정했습니다. 시험은 측정된 접근 속도가 3.5 m·s⁻¹(±5%)일 때만 유효하다고 인정되었습니다.

모든 시험은 훈련된 연구자들에 의해 면밀히 관찰되어 지시된 속도 범위 준수와 과제 수행 여부를 확인했습니다. 운동 데이터는 풋스캔 시스템에 의해 자동으로 수집되어 안전하게 저장되어 후속 분석을 위해 이루어졌습니다. 발 타격 패턴은 명시적으로 제어되지 않았으며; 참가자들은 자신이 선택한 달리기 스타일로 과제를 수행했습니다.

7. 데이터 처리

실험 후 수집된 모든 데이터는 Footscan 소프트웨어를 통해 수동으로 처리됩니다.

각 정적 및 동적 실험을 꼼꼼히 검토하여 누락된 데이터나 발 접촉 패턴의 교란을 확인하여 데이터 타당성을 확보했습니다. 왼발과 오른발의 식별은 발 접촉 시 촬영된 동적 족저 압력 이미지를 바탕으로 결정되었으며, 이는 스탠스 단계 동안 압력 최고 분포와 압력 중심 위치를 시각적으로 표현할 수 있게 했습니다.

족저면은 시스템의 자동 분할 기능을 사용해 처음에 10개의 해부학적 영역으로 나뉘었으며, 이 기능은 발을 앞발, 중족부, 뒷발 구역으로 분류했습니다. 필요에 따라 수동 조정을 하여 정확한 지역 경계를 확보했습니다. 최종 분할을 바탕으로 각 영역에서 압력 값을 추출하여 추가 분석을 위한 지역 압력-시간 곡선을 생성했습니다.

족저 압력 데이터는 정적 및 동적 조건 모두에 대해 별도로 내보내졌습니다. 내보낸 매개변수에는 발 각도, 발 축, 발 균형, 그리고 구역별 압력 값(그림 1)이 포함되어 있으며, 이는 미리 정의된 발 영역에서 추출되었습니다.

참고: 실험 프로토콜을 엄격히 준수했음에도 불구하고, Footscan 소프트웨어 내에서 표시된 궤적이 사라져 일부 참가자의 데이터가 불완전했습니다.

8. 족저 압력과 힘

자세 시 족저 하중 분포를 조사하기 위해 10개의 족저 영역에서 시계열 족저력 및 압력 데이터를 추출하였습니다. 힘/압력-시간 곡선은 101점 단위로 시간 정규화되어 시상시험 간 시간적 비교 가능성을 보장하였습니다. 피험자 간 변동성을 최소화하기 위해(예: 체중에 의한 경우), 지역적 힘을 자세에 대한 평균 수직 힘(Zavg)으로 정규화했으며, 다음과 같이 정의되었습니다.

figure-protocol-1(1)

여기서 Fz(t)는 프레임 t에서의 수직 지반력이고, N은 스탠스 프레임의 수입니다. 정규화된 힘은 무차원(×1)으로 보고됩니다. 반면, 지역 족저 압력은 접촉면적에 대해 이미 표현되어 있으므로 정규화 없이 물리 단위(kPa)로 분석되었습니다. 이 힘에 대한 정규화 체계는 이전 연구들을 따릅니다18.

9. 발 균형

발 균형 지수(FBI)는 방정식 2에 나타나 있으며, 발 회내(발 회내) 상태(자세 단계)를 의미합니다(그림 1)19. FBI 계산에 사용되는 파브그는 전체 플래타19의 평균 힘입니다. FBI는 다음과 같이 계산되었다.

figure-protocol-2(2)

여기서 F내측과 F외측은 각각 내측(M1, M2, MH) 부위와 외측(M3-M5, LH) 부위의 족저 힘의 합을 나타냅니다. 양의 FBI 수치는 더 큰 내측 하중(회내)을 나타내며, 음수는 더 큰 측면 하중(회외)을 나타냅니다.

MF는 발 관련 변동성을 피하고 앞발/뒤꿈치 균형에 집중하기 위해 FBI 분류에서 의도적으로 제외되었습니다(내측 = M1, M2, MH; 측면 = M3-M5, LH).

10. 풋 축각

발 축 각도는 보행 중 발의 내회전 및 외부 회전 정도를 반영합니다. 각도는 발뒤꿈치 중앙점과 제2, 제3중족골 사이 틈의 중간 지점 사이의 연결된 선으로 이루어져 있습니다. 이동 방향선은 발 축 각도19로 정의됩니다(그림 1). 수평면에서의 발의 내부 및 외부 회전은 각각 음과 양의 각도로 표현되었습니다.

11. 통계 분석

이산 결과 지표(예: 발 균형 지수, 발 부위 내 족저부 압력, 발 축 각도)는 SPSS v19.0을 사용해 분석하였습니다. 15명의 참가자 각각에 대해 우세 발과 비우세 발의 데이터를 쌍으로 분석했습니다. 따라서 정규분포 데이터에는 쌍 t-검정(대상자 내 차이 분포에 기반해 정규성 검증)이 적용되었고, 비모수 비교에는 Wilcoxon 부호 순위 검정이 적용되었습니다. 각 상태에 대해, 사지 간 비교 전에 피험자 내에서 시험 수준 곡선을 평균화했으며; 이산 지표는 유효한 임상시험의 피험자 내 평균을 사용했습니다.

연속적인 족저 압력 시계열의 경우, 값은 Zavg 정규화(데이터 처리 참조)와 선형 보간을 통해 101점 단위로 시간 정규화되었습니다. 이후 1차원 통계적 모수적 매핑(SPM1d)과 쌍 t-검정을 사용하여 전체 스탠스 단계 전반의 압력 곡선을 비교하였습니다. 무작위장 이론(RFT)을 사용하여 장별 오차를 제어하고 시간20에 걸친 다중 비교를 보정하였습니다. 모든 시계열 분석은 MATLAB R2018a에서 수행되었으며, 유의의 임계값은 0.05로 설정되었습니다.

여러 이산 비교에서 가족별 오차를 통제하기 위해 이산 지역/지표 결과의 p-값을 Holm-Bonferroni 절차를 사용해 조정하였다(α = 0.05). 관련 있는 경우, 조정되지 않은 해석과 조정된 유의성 해석이 모두 보고됩니다.

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결과

열 영역에서의 힘과 압력의 시간 변화

방향 전환 동작 중에는 주로 지배하는 발이 대부분의 족저 영역(예: M1, M3, M4, MF, SUM)에서 비지배 발보다 더 높은 시간 순서 힘과 압력 값을 보였으며, 특히 중후반 구경 단계에서 그렇습니다. 그러나 통계적 모수 매핑(SPM) 분석 결과, 이러한 차이는 통계적 유의성 기준(α = 0.05)에 미치지 못했습니다. 예를 들어, 힘 그래프에서는 우세 발이 M1과 MF 영역에서 더 큰 크기를 지속적으로 보였고, 압력 그래프에서는 M2, M3, M4 영역에서도 유사한 경향이 관찰되었다(그림 2 와 그림 3). 이러한 통계적 유의성 부족에는 제한된 표본 크기, 통계적 검정력 부족, 건강한 참가자의 높은 신경근 조...

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토론

이 연구는 표준화된 45° COD 과제 중 족저 압력 분포와 발 균형의 양측 차이를 조사하였습니다. 전반적으로, 시간 연속 SPM1d 분석에서는 스탠스 간 지역적 힘/압력 궤적에서 통계적으로 유의미한 차이를 발견하지 못했습니다. 우세 사지가 일부 영역에서 약간 더 큰 크기를 보였고, 비우세 사지가 다른 영역에서는 반대 경향을 보였지만, 이러한 패턴은 일관된 사지별 생체역학적 전략의 증거라기보다는 기술적이고 유의미하지 않은 경향으로 해석되어야 한다. 종합적으로 결과는 건강한 참가자들이 현재 테스트 조건에서 이 과제에서 높은 수준의 기능적 대칭성을 유지했음을 시사합니다.

더불어, 발 균형 지수(FBI)는 자세 단계 전반에 걸쳐 사지들 간에 통계적으로 유사하여, 건강한 사람들이 국소적 편위에도 불구하고 거의 대칭적인 내측-외측 족저 하중을 유지함을 나타냈다. 이러한 발견은 SPM1d와 같은 시간 연속 생체역학 분석이 이산 점...

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공개 사항

저자들은 공개할 것이 없습니다.

감사의 글

이 연구는 중국국립자연과학기금(12202216), 닝보 자연과학기단(2023J128), 닝보대학교 "Mechanics+" 학제간 최고 혁신 청년 기금 프로젝트(GC2024006), 저장성 무헬륨 자기공명영상 신기술 및 응용공학연구센터(2024GCLX05)의 지원을 받았습니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
푸스트칸 2m 압력판텍스캔 주식회사, 미국5101
데이터 수집 소프트웨어텍스캔 주식회사, 미국www.tekscan.com/products/software
적외선 타이밍 게이트라파예트 인스트루먼트 컴퍼니, 미국5016A
MATLAB매스웍스, 미국www.mathworks.com/products/matlab
SPM1d 툴박스오픈 소스 (통계적 모수 매핑)www.spm1d.org

참고문헌

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