무도의 컴퓨터비전(Computer vision) 활용과 전망
Utilization and Prospect of Computer vision of Martial arts
0
조회
0
다운로드
1
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 컴퓨터비전 기술의 무도 적용 사례를 기반으로 기계학습이 영상인식 기술에 어떠한 역할을 하고 있는지 살펴보았다. 컴퓨터비전과 기계학습을 통해 무도 동작을 인식하고 어떠한 기술을 사용하였는지 분류하거나, 동작의 완성도를 평가할 수 있도록 3차원 데이터로 추정하기도 하였으며, 검도훈련을 위해 소형 카메라를 활용하여 자신과 상대의 움직임 및 반응을 도출할 수도 있었다. 전문가나현장에서의 기록원이 수기록을 하는 자료를 디지털로 전환할 수 있어 컴퓨터비전 기술이 다양한 무도학 및 현장에서 활용될 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 국내⋅외의 컴퓨터비전 기술 활용 사례를 살펴보는 것 뿐만 아니라 어떠한 형태로 무도에 적용되고 있는지 살펴보고, 이를 중심으로 무도의활용 방안과 방향을 고찰해 볼 수 있다.
Abstract
Based on the use cases of computer vision technology, this study looked at how artificial intelligence plays a role in image recognition. 3D data were used to recognize martial arts movements and classify the techniques used, or to evaluate the completeness of the movements. Using a small camera for kendo training, it was also possible to derive movements and reactions of self and others. Digital conversion of handwritten material by experts or field recorders. At the conclusion, the direction of future research was presented, focusing on various successful cases in computer vision was implemented and applied in various martial arts.
참고문헌 (30)
- 고문수, "미래 교육환경 변화에 대비한 스포츠교육 연구와 실천", 한국스포츠교육학회지, 27(4), pp.1~18 (2020), 한국스포츠교육학회[DOI]
- 김도균, "코로나19가 스포츠산업에 미친 영향및 전망", 스포츠과학, 151, pp.18~31 (2020)
- 김영갑, "사회트렌드와 스포츠(1): 4차 산업혁명과 스포츠", 움직임의 철학 : 한국체육철학회지, 25(4), pp.101~115 (2017), 한국체육철학회
- 최형준, "스포츠경기분석의 이슈와 전망", 한국체육측정평가학회지, 22(3), pp.105~113 (2020), 한국체육측정평가학회[DOI]
- "보도자료: 코로나19 피해스포츠산업에 약 400억 원 추가 지원" (2020)[URL]
- "KBO, 원년부터 모든 경기기록DB화 완료, 기록제공 더욱 풍성해진다" (2020)[URL]
- 이왕재, "깃허브 오픈소스 프로젝트 데이터를 활용한 인공지능 기술 개발 동향 분석", 대한산업공학회지, 46(5), pp.548~557 (2020), 대한산업공학회[DOI]
- 이윤구, "코로나-19 이후 스포츠소비 동향분석", 스포츠과학, 152, pp.79~84 (2020)
- Barbosa, P., "Classification of Taekwondo Techniques using Deep Learning Methods: First Insights", BIODEVICES, pp.201~208 (2021)
- Cho, D., "Detecting anomalous kicks in taekwondo with spatial and temporal features", IEEE Access, 9, pp.164928~164934 (2021)
- Chowdhary, C. L., "Computer Vision and Recognition Systems:Research Innovations and Trends" (2022), CRC Press
- Franks, Ian M, "Eyewitness testimony in sport", Journal of Sport Behavior, 9(1), pp.38~ (1986)
- Hoshino, K., "A world camera for recording the game tactics in martial arts using bamboo swords", Proceedings of the 2019 6th International Conference on Biomedical and Bioinformatics Engineering, pp.188~192 (2019)
- Huang, T, "Computer vision: Evolution and promise", ~ (1996)
- Koseler, K., "Machine learning applications in baseball: A systematic literature review", Applied Artificial Intelligence, 31(9-10), pp.745~763 (2017)
- Morgulev E, "Sports analytics and the big-data era", International Journal of Data Science and Analytics, 5(4), pp.213~222 (2018)
- Mowlaee, P., "Advances in phase-aware signal processing in speech communication", Speech communication, 81, pp.1~29 (2016)
- Nguyen, T. T., "3D Human Pose Estimation in Vietnamese Traditional Martial Art Videos", Journal of Advanced Engineering and Computation, 3(3), pp.471~491 (2019)
- Polak, E., "Motion analysis systems as optimization training tools in combat sports and martial arts", Revista de Artes Marciales Asiáticas, 10(2), pp.105~123 (2016)
- Redmon, J., "You only look once: Unified, real-time object detection", Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp.779~788 (2016)
- Ruder, S., "An overview of gradient descent optimization algorithms", ~ (2016)
- Saleem, N., "Variance based time-frequency mask estimation for unsupervised speech enhancement", Multimedia Tools and Applications, 78(22), pp.31867~31891 (2019)
- Sarafianos, N., "3d human pose estimation: A review of the literature and analysis of covariates", Computer Vision and Image Understanding, 152, pp.1~20 (2016)
- Szegedy, C., "Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning", Thirty-first AAAI conference on artificial intelligence (2017)
- Szeliski, R, "Computer vision: algorithms and applications" (2010), Springer Science &Business Media
- Voulodimos, A., "Deep learning for computer vision: A brief review", Computational intelligence and neuroscience 2018 (2018)
- Zhang, M., "Using computer vision to automate hand detection and tracking of surgeon movements in videos of open surgery", AMIA Annual Symposium Proceedings 2020, pp.1373~ (2020), American Medical Informatics Association
- Zhan K., "Sports and health big data system based on 5G network and Internet of Things system", Microprocessors and Microsystems, pp.80~ (2021)
- Zhao, H. B., "Study on the method of judging standard degree of martial arts movement based on computer vision", 2015 International Conference on Automation, Mechanical Control and Computational Engineering (2015), Atlantis Press
- Zhu, L., "Computer vision-driven evaluation system for assisted decision-making in sports training", Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (2021)
