비대면 운동 콘텐츠를 위한 움직임 추적 모델
A Movement Tracking Model for Non-Face-to-Face Excercise Contents
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초록
여러 명이 모여서 진행되는 스포츠 활동은 코로나19와 같이 광범위하게 유행하는 전염병이 퍼지는 상황에서는 진행되기 어려우며, 이로 인해현대인의 신체 활동 부족이 발생한다. 비대면으로 진행되는 운동 콘텐츠들을 이용하면 이런 문제점을 극복할 수 있지만, 대면 운동 시와 같은 세밀한자세 확인이 어렵다. 본 연구에서는 보다 나은 비대면 운동 콘텐츠 운영을 위해서 IT 시스템에서 자세를 감지하고 움직임을 추적하는 모델을 제시한다. 제안하는 움직임 추적 모델은 체육학에서 널리 사용되는 움직임 분석 방법들을 참고하여 신체 모델을 정의하고 이에 따른 자세 및 움직임을 정의한다. 제안한 모델을 사용하면 운동에 쓰이는 움직임을 인식하고 분석할 수 있으며 운동 프로그램에서 특정 움직임의 횟수를 알 수 있고, 운동프로그램수행 여부 감지도 가능하다. 제안한 모델의 유효성을 확인하기 위해 마커리스 모션 캡쳐 장비인 Azure Kinect DK를 사용하여 움직임 추적, 그리고운동 프로그램 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 움직임 분석 모델을 개선하고 모션 캡쳐 시스템의 성능을 높인다면 보다 세밀한 움직임 분석이가능하며, 적용할 수 있는 운동의 종류를 늘릴 수 있다.
Abstract
Sports activities conducted by multiple people are difficult to proceed in a situation where a widespread epidemic such as COVID-19is spreading, and this causes a lack of physical activity in modern people. This problem can be overcome by using online exercise contents,but it is difficult to check detailed postures such as during face-to-face exercise. In this study, we present a model that detects postureand tracks movement using IT system for better non-face-to-face exercise content management. The proposed motion tracking modeldefines a body model with reference to motion analysis methods widely used in physical education and defines posture and movementaccordingly. Using the proposed model, it is possible to recognize and analyze movements used in exercise, know the number of specificmovements in the exercise program, and detect whether or not the exercise program is performed. In order to verify the validity ofthe proposed model, we implemented motion tracking and exercise program tracking programs using Azure Kinect DK, a markerlessmotion capture device. If the proposed motion tracking model is improved and the performance of the motion capture system is improved,more detailed motion analysis is possible and the number of types of motions can be increased.
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