비대면 홈트레이닝을 위한 딥러닝 기반의 사람 자세 추정에 관한 연구
Research Of Human Pose Estimation Based On Deep Learning For Contactless Home Training
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초록
최근 건강에 대한 관심이 높아지면서 홈트레이닝에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히, COVID-19 팬데믹 이후 비대면 환경에서의 운동이 보편화되었으나, 전문적인 지도 없이 이루어지는 운동은 잘못된 자세로 인한 부상 위험을 동반할 수 있다. 기존의 자세 추정 알고리즘은 복잡한 자세와 빠른 동작을 정확히 인식하지 못하거나, 복잡한 배경에서 피사체를 분리하는 데 어려움을 겪으며, 실시간 처리와 정확성 간의 균형을 유지하는 데 한계가 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 자세 추정 기술을 활용하여 사용자의 운동 자세를 분석하고 전문가의 이상적인 기준과 비교하는 시스템을 제안한다. YOLOv8-Pose를 활용하여 운동 영상에서 포즈를 추정함으로써 사용자의 운동 자세를 정밀하게 분석한다. COCO 키포인트 데이터셋을 활용해 다중 클래스 객체 탐지와 자세 추정을 수행하였으며, 자세 예측 모델과 다층 퍼셉트론을 결합하여 동작을 분류하고 정확한 자세를 안내하는 기능을 구현하였다. 이를 통해 비대면 홈트레이닝 환경에서 안전하고 효율적인 자세 교정 기술을 제공할 뿐만 아니라, HCI, 로봇공학, 메타버스 등 다양한 분야로 확장될 가능성을 제시한다.
Abstract
With the growing interest in health, the demand for home training has significantly increased. Particularly, since the COVID-19 pandemic, exercise in non-face-to-face environments has become more prevalent. However, exercising without professional guidance poses a high risk of injuries caused by incorrect postures. Traditional posture estimation algorithms face limitations in accurately recognizing complex poses and fast movements, as well as separating subjects from cluttered backgrounds. Moreover, balancing real-time processing speed and accuracy remains a challenge. This research proposes a system that utilizes deep learning-based posture estimation technology to analyze users' exercise postures and compare them to an expert's ideal standard. By utilizing YOLOv8-Pose for pose estimation in exercise videos, this study aims to precisely analyze users' exercise postures. By employing the COCO Keypoint dataset, the system performs multi-class object detection and posture estimation. Furthermore, a posture prediction model combined with a multilayer perceptron was designed to classify movements and guide users toward proper postures. This research not only offers safe and efficient posture correction technology for non-face-to-face home training environments but also demonstrates potential applications in various fields such as HCI, robotics, and the metaverse.