딥러닝 기반 포즈인식을 이용한 체력측정 시스템
Fitness Measurement system using deep learning-based pose recognition
0
조회
0
다운로드
1
인용
0
참고문헌
키워드
초록
제안한 시스템은 AI 체력측정 파트와 AI 체력관리 파트 2가지 부분이 연계성을 가지고 구성되어 있다. AI 체력측정 파트에서 딥러닝 기반의 포즈인식을 통해 체력측정에 대한 가이드와 측정값의 정확한 연산을 수행한다. 이 측정값을 기반으로 AI 체력관리 파트에서는 개인 맞춤형 운동프로그램을 설계해 전용 스마트 어플리케이션에 제공한다. 측정자세 가이드를 위해 웹캠을 통해 측정대상자의 자세를 촬영해 골격선을 추출한다. 다음으로 학습된 준비자세의 골격선과 추출된 골격선을 비교해 정상 유무를 판단하고, 정상자세 유지를 위한 음성안내를 실시한다.
Abstract
The proposed system is composed of two parts, an AI physical fitness measurement part and an AI physical fitness management part. In the AI fitness measurement part, a guide to physical fitness measurement and accurate calculation of the measured value are performed through deep learning-based pose recognition. Based on these measurements, the AI fitness management part designs personalized exercise programs and provides them to dedicated smart applications. To guide the measurement posture, the posture of the subject to be measured is photographed through a webcam and the skeleton line is extracted. Next, the skeletal line of the learned preparation posture is compared with the extracted skeletal line to determine whether or not it is normal, and voice guidance is provided to maintain the normal posture.
참고문헌 (15)
- 이해동, "유아기 조작 운동발달 경향 및 예측성 연구", 한국스포츠학회, 16(3), pp.389~398 (2018), 한국스포츠학회
- 나승희, "전통놀이 활동이 유아의 기초체력과 주의 집중력에 미치는 영향", 한국스포츠학회, 11(1), pp.311~321 (2013), 한국스포츠학회
- H. G. Lee, "Effects of Ballet Training Programs on Physical Fitness and Body Composition in Preschool Child", Journal of Physical Education, 6(2), pp.63~70 (2010)
- S. W. Lee, "Development of Early Childhood Physical Activity and Physical Fitness Effect on Self-Concept", Journal of Physical Education, 7(1), pp.27~36 (2011)
- 이미경, "유아의 성과 연령에 따른 신체활동역량 차이", 한국스포츠학회, 17(3), pp.107~119 (2019), 한국스포츠학회
- 하창호, "유아의 체력실태를 통한 신체적 웰니스 접근", 한국웰니스학회지, 4(1), pp.71~78 (2009), 한국웰니스학회
- 이은천, "모바일 헬스케어의 혁신확산 요인이 이용의도에 미치는 영향 연구: 혁신성향의 조절효과를 중심으로", 디지털융복합연구, 16(5), pp.153~162 (2018), 한국디지털정책학회[DOI]
- 이이삭, "모바일 헬스케어 앱의 지속사용의도에 미치는 심리적 요인의 영향 연구", 디지털융복합연구, 15(7), pp.445~456 (2017), 한국디지털정책학회[DOI]
- 정윤수, "IoT 기반의 모바일 헬스케어 서비스를 위한 데이터 저장 및 보호 모델", 디지털융복합연구, 15(3), pp.187~193 (2017), 한국디지털정책학회[DOI]
- 이미준, "당뇨병 환자의 자가관리를 위한 모바일 기반의 휴먼코칭 헬스케어서비스의 효과", 융합정보논문지, 7(4), pp.83~89 (2017), 중소기업융합학회[DOI]
- 피수영, "치매예방을 위한 헬스케어 알리미 앱 설계 및 구현", 디지털융복합연구, 16(10), pp.59~67 (2018), 한국디지털정책학회[DOI]
- M. C. Bruno Silva, "Mobile-health: A review of current state in 2015", Journal of Biomedical Informatics, 56, pp.265~272 (2015)
- "VISLA magazine, 5 fitness apps for your year-end decision" (2018)[URL]
- S. H. Lee, "Mobile Healthcare Application Status and Forecast", Information and Communication Broadcasting Policy, 26(17), pp.1~23 (2014)
- "Teachable Machine, Train a computer to recognize your own images, sounds & poses"[URL]