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러닝머신이 부른 질환, 족저근막염

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직장인 A씨는 회사를 마치고 바로 피트니tm 센터로 달려간다. 평소에는 여러 근력운동을 즐겨 했지만 최근 코로나19로 생긴 불안감 때문에 다른 사람이 만진 근력운동 기구를 만지기가 껄끄러웠다. 그래서 그가 대신 선택한 것은 러닝머신(트레드밀)이었다. 전처럼 근력운동을 할 수는 없었지만 트레드밀 위에서 속도를 높이고 달리면 유산소 운동 효과는 충분했기 때문에 A씨는 이정도에서 타협했다.

그런데 문제가 생겼다. 어느날 아침부터 발바닥에 찌릿한 통증이 생기기 시작했다. '운동을 너무 무리해서 했나' 생각하고 방치한 뒤 며칠이 지나자 A씨는 아침에 발을 내딛지 못할 정도의 통증을 느끼기 시작했다. 뭔가 심상치 않음을 짐작하고 병원을 찾았다. A씨는 족저근막염 진단을 받았다.

족저근막은 우리의 걸음걸이와 관련이 깊다. 발꿈치뼈(종골)와 발가락뼈를 이어주는 부채꼴 모양의 막을 족저근막이라고 부르는데 이 막이 우리 발바닥에 아치를 만들면서 충격을 흡수한다. 일종의 '쿠션' 역할을 하는 부위다. 그러나 우리의 체중을 지지하고 있는 만큼 위험에 쉽게 노출된다. 오래 서있거나 자주 걷거나 달리는 것을 주 업무로 하는 경우 족저근막에 계속적인 압력이 가해지면 미세한 상처가 된다. 이 상처는 족저근막염으로 발전하는 경우가 많다.

그런데 A씨의 경우는 일반적인 족저근막염과는 조금 다른 경우다. 앞서 언급했듯 족저근막염은 하루 종일 서있어야 하는 판매직이나 자주 뛰어야 하는 운동선수 등 '직업병적' 특성을 지닌다. 그러나 A씨에게 족저근막염이 생긴 이유는 러닝머신 위에서의 잘못된 자세 때문이었다. 몸을 건강하게 만들려는 노력이 반대로 건강을 해치게 된 것이다.

박의현 병원장(족부전문의)은 "러닝머신에서의 달리기는 평지와 다르다. 움직이는 판 위를 뛰는 것이기 때문에 자기가 예상했던 속도와 러닝머신의 속도가 다를 때, 러닝머신에 휩쓸릴까봐 두려운 마음이 한 켠에 있을 때 일상적인 걸음걸이와 다른 자세가 나올 수 있다"고 설명했다. 그러면서 박 원장은 "러닝머신 위에서 운동할 때 유독 쿵쿵 소리가 난다면 잘못된 자세로 달리고 있을 확률이 높다"고 설명했다.

박 병원장은 이어 "러닝머신의 진동도 족저근막에 좋지 않다. 기계로 움직이는 러닝머시는 특성상 미세한 진동이 있을 수밖에 없는데 이런 미세진동을 지속적으로 받게 되면 무릎과 발바닥에 부담이 갈 수 있다"고 덧붙였다. 그러면서 그는 “러닝머신을 이용할 때는 뒤꿈치로 착지하고 발 앞 끝으로 치고 나가는 것을 염두에 두면 발바닥과 무릎에 무리가 가지 않는다”며 “이런 자세를 유지하면 힘을 적게 들일 수 있고 뒤꿈치가 안정적으로 버텨줄 수 있기 때문에 훨씬 안정적”이라고 덧붙였다.
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아주대의료원 윤덕용 교수팀, ‘활동량 데이터’ 복원하는 인공지능 대체법 개발 웨어러블 분야에서 주로 사용하는 활동량 데이터 즉, 신체에 착용한 기기를 통해 사람의 활동 강도를 측정한 데이터를 유실했을 때, 이를 복원하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 활동량 데이터를 대상으로 한 인공지능 기반 대체법은 이번 연구가 첫 시도다. 4차 산업혁명시대에 이어 코로나19로 인한 언택트(Untact·비대면)에 대한 요구가 급증하고 있다. 특히 스마트폰에 이어 스마트 워치, 피트니스 밴드 등을 통해 건강 상태와 활동·운동량을 측정하는 웨어러블(착용형 기기) 분야에 대한 관심이 높아지고 있어 이번 연구결과에 관심이 주목된다. 아주대의료원 의료정보학과 윤덕용 교수팀은 미국 국민건강영향조사(NHANES) 12,475명, 한국 국민건강영향조사(KNHANES) 1,768명 그리고 아주대 바이오뱅크 177명 등 약 14,000명의 활동량 빅데이터와 딥러닝 인공지능 기술을 활용하여 유실된 활동량 데이터를 맥락에 맞게 복원시키는 기술을 개발했다고 밝혔다. 연구팀은 이번에 개발한 인공지능 기반 대체법은 딥러닝 기술 중 오토인코더라는 기술을 활용하여 개발됐으며, 평균 20분 길이의 유실 데이터를 복원할 수 있다고 밝혔다. 오토인코더란 데이터로부터 스스로 학습하는