최근 과학 기술의 발전과 빠른 산업 성장에 의해 유아기 성장에 있어서 부정적인 환경이 제공되고 있다. 이에 따라, 신체활동 기회의 감소, 유아 비만, 성인병 등 불균형한 성장을 야기되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 적절한 체육 교육과 정기적인 체력 측정을 통한 피드백을 제공하는 것이 필요하다. 하지만 시공간적인 문제 때문에 주기적인 측정을 수행하는데 어려움이 있어서, 유아 체력 측정 평가에 대한 연구와 활동이 활발히 이루어지지 않고 있다. 최근 정보 기술의 발달은 다양한 분야에 영향을 미치고 있으며, 스포츠 분야에서도 다양한 목적으로 융합 연구가 시도되고 있다. 유아 체력 측정 방법에 정보 기술 중 하나인 동작 인식 기술을 활용한다면, 공간을 효율적으로 활용할 수 있으며, 주어진 시간 안에 효율적인 측정을 할 수 있을 것이다. 본 연구는 기존에 이루어지던 유아 체력 측정을 동작 인식 기술을 활용하여 자동화하는데 목적을 두었다. 3차원 동작 인식이 가능한 Kinect V2를 사용하며, 검출된 25개의 관절 위치 중 손과 발의 위치를 이용한다. 인식 범위 안에서 동작 인식이 가능한 유아 체력 측정 항목으로써 체전굴, 5m 왕복달리기, 제자리멀리뛰기, 한발로 서기, V자 앉기에 대한 방법을 자동화하여 구현하였다. 또한 유아를 대상으로 자동 측정 방법을 적용시켜 보았다. 실험 및 분석 결과, 5m 왕복달리기와 V자 앉기가 인식 범위 또는 센서의 위치 문제로 인해 인식 정확도가 낮았으며, 나머지 종목은 매우 정확하게 인식되는 것을 확인하였다.
주제어: 유아체력, 체력측정, 자동측정, ...
최근 과학 기술의 발전과 빠른 산업 성장에 의해 유아기 성장에 있어서 부정적인 환경이 제공되고 있다. 이에 따라, 신체활동 기회의 감소, 유아 비만, 성인병 등 불균형한 성장을 야기되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 적절한 체육 교육과 정기적인 체력 측정을 통한 피드백을 제공하는 것이 필요하다. 하지만 시공간적인 문제 때문에 주기적인 측정을 수행하는데 어려움이 있어서, 유아 체력 측정 평가에 대한 연구와 활동이 활발히 이루어지지 않고 있다. 최근 정보 기술의 발달은 다양한 분야에 영향을 미치고 있으며, 스포츠 분야에서도 다양한 목적으로 융합 연구가 시도되고 있다. 유아 체력 측정 방법에 정보 기술 중 하나인 동작 인식 기술을 활용한다면, 공간을 효율적으로 활용할 수 있으며, 주어진 시간 안에 효율적인 측정을 할 수 있을 것이다. 본 연구는 기존에 이루어지던 유아 체력 측정을 동작 인식 기술을 활용하여 자동화하는데 목적을 두었다. 3차원 동작 인식이 가능한 Kinect V2를 사용하며, 검출된 25개의 관절 위치 중 손과 발의 위치를 이용한다. 인식 범위 안에서 동작 인식이 가능한 유아 체력 측정 항목으로써 체전굴, 5m 왕복달리기, 제자리멀리뛰기, 한발로 서기, V자 앉기에 대한 방법을 자동화하여 구현하였다. 또한 유아를 대상으로 자동 측정 방법을 적용시켜 보았다. 실험 및 분석 결과, 5m 왕복달리기와 V자 앉기가 인식 범위 또는 센서의 위치 문제로 인해 인식 정확도가 낮았으며, 나머지 종목은 매우 정확하게 인식되는 것을 확인하였다.
주제어: 유아체력, 체력측정, 자동측정, 키넥트
최근 과학 기술의 발전과 빠른 산업 성장에 의해 유아기 성장에 있어서 부정적인 환경이 제공되고 있다. 이에 따라, 신체활동 기회의 감소, 유아 비만, 성인병 등 불균형한 성장을 야기되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 적절한 체육 교육과 정기적인 체력 측정을 통한 피드백을 제공하는 것이 필요하다. 하지만 시공간적인 문제 때문에 주기적인 측정을 수행하는데 어려움이 있어서, 유아 체력 측정 평가에 대한 연구와 활동이 활발히 이루어지지 않고 있다. 최근 정보 기술의 발달은 다양한 분야에 영향을 미치고 있으며, 스포츠 분야에서도 다양한 목적으로 융합 연구가 시도되고 있다. 유아 체력 측정 방법에 정보 기술 중 하나인 동작 인식 기술을 활용한다면, 공간을 효율적으로 활용할 수 있으며, 주어진 시간 안에 효율적인 측정을 할 수 있을 것이다. 본 연구는 기존에 이루어지던 유아 체력 측정을 동작 인식 기술을 활용하여 자동화하는데 목적을 두었다. 3차원 동작 인식이 가능한 Kinect V2를 사용하며, 검출된 25개의 관절 위치 중 손과 발의 위치를 이용한다. 인식 범위 안에서 동작 인식이 가능한 유아 체력 측정 항목으로써 체전굴, 5m 왕복달리기, 제자리멀리뛰기, 한발로 서기, V자 앉기에 대한 방법을 자동화하여 구현하였다. 또한 유아를 대상으로 자동 측정 방법을 적용시켜 보았다. 실험 및 분석 결과, 5m 왕복달리기와 V자 앉기가 인식 범위 또는 센서의 위치 문제로 인해 인식 정확도가 낮았으며, 나머지 종목은 매우 정확하게 인식되는 것을 확인하였다.
Recent developments in science and technology and rapid industrial growth have provided a negative environment for infant growth. This has resulted in unbalanced growth, such as decreased physical activity opportunities, childhood obesity, and adult diseases. In order to solve these problems, it is ...
Recent developments in science and technology and rapid industrial growth have provided a negative environment for infant growth. This has resulted in unbalanced growth, such as decreased physical activity opportunities, childhood obesity, and adult diseases. In order to solve these problems, it is necessary to provide appropriate physical education and feedback through regular physical strength measurement. However, because of the time and space problems, it is difficult to carry out the periodic measurement. Recently, the development of information technology has been influencing various fields, fusion and convergence studies have been tried in various fields in sports applications. Using motion recognition technology in infant physical fitness measurement method, space can be used efficiently and rapid measurement can be performed in a given time. The purpose of this study is to automate the pre-existing physical fitness measurement using motion recognition technology. We use Kinect V2, which can recognize 3D motion. In here, the position of hand and foot among 25 detected joint positions are used. As an infant physical strength measurement item that can recognize motion within the recognition range, we implemented the method for trunk forward flexion, 5m shuttle run, standing long jump, V-shape sitting. We also applied automatic measurement method to infants. Experimental and analytical results showed that recognition accuracy was low due to recognition range or sensor position problem in 5m shuttle run and V-shape sitting. However, the remaining three items were confirmed to be very accurately recognized.
Recent developments in science and technology and rapid industrial growth have provided a negative environment for infant growth. This has resulted in unbalanced growth, such as decreased physical activity opportunities, childhood obesity, and adult diseases. In order to solve these problems, it is necessary to provide appropriate physical education and feedback through regular physical strength measurement. However, because of the time and space problems, it is difficult to carry out the periodic measurement. Recently, the development of information technology has been influencing various fields, fusion and convergence studies have been tried in various fields in sports applications. Using motion recognition technology in infant physical fitness measurement method, space can be used efficiently and rapid measurement can be performed in a given time. The purpose of this study is to automate the pre-existing physical fitness measurement using motion recognition technology. We use Kinect V2, which can recognize 3D motion. In here, the position of hand and foot among 25 detected joint positions are used. As an infant physical strength measurement item that can recognize motion within the recognition range, we implemented the method for trunk forward flexion, 5m shuttle run, standing long jump, V-shape sitting. We also applied automatic measurement method to infants. Experimental and analytical results showed that recognition accuracy was low due to recognition range or sensor position problem in 5m shuttle run and V-shape sitting. However, the remaining three items were confirmed to be very accurately recognized.
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