스마트폰 단안카메라를 활용한 3D 동작 분석 시스템 정확성 검증
Accuracy Verification of 3D Motion Analysis System Using Smart-phone Monocular Camera
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[목적] 본 연구는 스마트폰 단안카메라로 촬영된 영상으로 인공지능에 기반한 사용자 동작 인식 기술을 통해 산출된 3차원 동작 데이터의 정확성을 검증하여 신체활동 수행 동작의 측정과 피드백 제공의 신뢰도를 제고할 수 있는 애플리케이션 개발 가능성을 탐색하는 데 목적을 두고 있다. [방법] 준지도 학습(Semi-supervised learning) 방식으로 학습된 인공지능 기반 3D 동작 분석 시스템의 정확성을 확인하기 위해 상용화된 3차원 적외선 동작분석 시스템을 활용하여 3개 운동면상의 동작, 관절 움직임이 제한된 동작, 이동범위가 넓고 빠른 동작을 측정하고 비교하였다. [결과] 3D 동작 분석 애플리케이션을 통해 산출된 관성면상의 동작과 시상면상의 동작은 매우 높은 측정 정확성 보였지만 카메라로 직접 촬영을 하지 못한 수평면 상의 동작 측정 정확성은 관상면, 시상면 상의 동작에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 이동 동작에서 3D 동작 측정 정확도는 보통 수준으로 나타났으며, 관절 움직임이 제한 된 동작의 경우 3D 동작 측정 정확성이 낮게 나타났다. [결론] 움직임이 제한된 동작과 이동 동작의 감지율을 높일 수 있는 알고리즘 개선이 필요하지만, 스마트폰 단안카메라를 활용한 3D 동작 분석 시스템의 정확성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다. 개발된 3D 동작 분석 시스템이 온라인 체육수업 현장에 활용되기 위해서는 체육과 교육과정의 내용 체계와 신체활동의 내용 분석을 통해 프로그램에 포함되는 신체활동 유형을 포괄적으로 구성하는 노력이 추가되어야 할 것이다.
Abstract
PURPOSE This study aimed to verify the accuracy of three-dimensional (3D) motion data produced through artificial intelligence-based user motion recognition technology with images obtained using a smartphone monocular camera. This was done to explore the possibility of developing an application that can improve the reliability of the measurement of physical activity performing motions and feedback provision. METHODS To check the accuracy of the artificial intelligence-based 3D motion analysis system that utilized a semi-supervised learning method, a commercialized 3D infrared motion analysis system measured and compared motions on three movement planes, motions with limited joint movement, and fast motions in a wide moving range. RESULTS The motions on the coronal and sagittal planes produced through the 3D motion analysis application showed very high measurement accuracy; however, the accuracy of the measurement of motions on the horizontal plane, which could not be measured directly with a camera, was relatively lower than that of the coronal and sagittal planes. Accuracy in measuring 3D motion was moderate in moving motions and low in motions with limited joint movement. CONCLUSIONS For the developed 3D motion analysis system to be used in online physical education, the types of physical activities included in the program should be comprehensively composed through the analysis of the content system of the physical education curriculum and the resultant physical activities.
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