KI 운동 최적화-필수 워크숍

 성능 및 재활 산업에서 최근에는 소위 동적 시스템 이론 (DST) 및 Attractor State 개념에 대한 관심이있었습니다. 이것은 인간 운동 시스템 내에서 하나의 원소 변화가 전체 시스템을 변화 시킨다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 요통 은 훈련 된 훈련 된 훈련 된 훈련 된 훈련 된 훈련 된 훈련되지 않은 러너들에서 의 달리기 보행주기 의 보행 패턴 및 자세 위치 및 변동성을 변화시킨다. 
 KI 방법론은 동적 시스템 이론 개념에 깊이 뿌리 박혀 있습니다. 종으로서, 우리는 안정적이고 조율되며 에너지 효율적인 상태를 선호합니다. 이 상태는 DST 내에서 Attractor State로 알려져 있습니다. 여기서, 어 트랙터는 바람직한 조정 패턴을 초래하는 모터 제어 시스템의 안정적인 상태로 정의된다. 예를 들어, 디딜 방아를 밟으면 서서히 속도가 증가합니다. 런닝 머신 속도가 임계점에 도달하면 보행에서 조깅으로 이동이 이동합니다. 운동 패턴을 변경하기 위해 중추 신경계 명령이나 운동 학습이 필요하지 않습니다. KI는 Attractor 기반 연습을 사용하여 인구에 대한 잘못된 운동 패턴을 수정합니다.