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운동 게임을 위한 키넥트 센서 기반 운동 자세 인식 모델 개발
Development of Kinect-Based Pose Recognition Model for Exercise Game 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.5 no.10, 2016년, pp.303 - 310  

박경신 (단국대학교 응용컴퓨터공학과)

초록
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최근 Wii Sport나 Xbox Fitness 등 실제와 똑같이 몸을 움직이도록 하는 기능성 운동 게임인 엑서 게임이 인기를 끌고 있다. 그런데 이런 체감형 운동 게임에서는 사용자가 운동 자세를 얼마나 정확하게 취했는지 자세의 교정이 얼마나 필요한지를 알 수 있기 위하여 자세 인식이 크게 중요하다. 본 연구에서는 고령자를 대상으로 한 운동프로그램 콘텐츠에서 사용자의 자세 정보를 인식하기 위하여 키넥트 센서에서 제공하는 골격 모델의 특징점을 추출하여 각각의 특징벡터를 생성하여 만든 운동 자세 인식 모델 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 제안하는 운동 자세 인식 모델의 설계 및 구현을 설명하였고, 간단한 실험을 통해서 제안된 운동 자세 인식 모델의 사용 가능성을 증명하였다. 실험결과 10명의 참여자들의 12가지 운동 자세에 대한 전체 평균은 94.52% 정도 일치율을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently there has been growing popularity in exergame, such as Wii Sport or Xbox Fitness game, which enables users to get physical exercise while playing the games. In such experienced exercise games, the user's posture recognition is very important to find out exactly how much the users need to ta...

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • “발을 굴러라” 기능성 엑서 게임은 음악 리듬에 맞춰 발을 구르게 하여 노인의 하지근력 및 균형감 향상을 유도하고자 하였다.
  • 본 연구에서는 고령자 운동 프로그램 콘텐츠에서 필요로 하는 운동 동작 자세의 인식을 위하여 키넥트 기반의 전신 자세 인식 알고리즘을 개발하였다. 이 운동프로그램에서 제공하는 트레이너의 시범 동작마다 키넥트를 이용해서 실시간으로 입력받은 사용자의 움직임 (즉, 골격 데이터)를 비교 분석해서 사용자가 제대로 동작을 따라하고 있는지를 판별 하고 이에 대한 피드백을 적절하게 주어야 한다.
  • 최근 기존의 물리치료사나 운동 전문가의 주관에 의해 이루어지던 재활 치료를 보완 혹은 대체하기 위해 내츄럴 사용자 인터페이스(Natural User Interface) 방식을 사용한 재활 운동 기능성 게임 개발이 관심을 끌고 있다. 본 연구에서는 고령자를 대상으로 한 기능성 운동 게임에서 사용자의 균형 및 자세 정보를 인식하기 위하여 키넥트 센서에서 제공하는 골격 모델의 특징 점을 추출하여 각각의 특징벡터를 생성하여 만든 운동 자세 인식 모델 방법을 제안 한다. 2장에서는 운동 게임 연구와 제스쳐 동작 인식 관련 연구를 살펴본다.
  • 고령자를 위한 운동 프로그램 콘텐츠는 걷기와 함께 상체 팔동작을 동시에 실시하는 복수과제를 하면서 뇌의 활성화를 촉진시켜 인지향상을 도와주는 운동 프로그램이다. 본 연구에서는 이 콘텐츠에서 필요로 하는 사용자의 균형 및 자세 정보를 인식하기 위하여 키넥트 센서에서 제공하는 골격 모델의 특징 점을 추출하여 각각의 특징벡터를 생성하여 만든 운동 자세 인식 모델 방법을 설계하고 구현하였다. 또한 이 운동 동작 자세 인식 모델의 성능을 평가하기 위해 피험자 10명을 대상으로 한 실험을 진행하였다.
  • 사용자가 걸으면서 가게 앞에서 파는 음식이 등장할 때 왼 손 또는 오른 손으로 그 가게 앞에서 손을 들면 구입이 되어 장바구니에 들어오게 되는 게임이다. 시장을 다니며 주어진 임무에 맞는 음식을 기억하여 선택하면 점수를 얻는 게임으로, 사용자의 기억력 향상과 선택적 반응 능력을 향상시키는 것을 목표로 하였다.
  • 아울러 이 콘텐츠를 실제 게임으로 사용할 수 있도록 최적화, 사용자 인터페이스 향상, 효율적인 데이터 관리 수립 등의 보완이 필요하다. 이렇게 완성된 게임으로 상용화하여 복지관에 보급하는 것을 목표로 하고 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
키넥트 센서는 무엇으로 구성되어 있는가? 마이크로소프트사에서 엑스박스(Xbox) 게임기 컨트롤러로 출시한 키넥트 센서는 색상(RGB) 카메라, 깊이(Depth) 센서 (즉, IR 프로젝터와 카메라) 그리고 다수(Multi-array) 마이크로 구성되어 있다. RGB 카메라를 통해 2차원적으로 게임 플레이어를 인식하고 Depth 센서를 통해 게임 플레이어의 3차원 위치를 정확히 인식한다.
엑서게임은 무엇이며 어떤 역할을 하는가? 최근 인기를 끌고 있는 엑서게임(Exergame)이란 운동 (Exercise)와 게임(Game)의 합성어로 운동이 부족한 현대인들에게 재미와 건강을 동시에 주는 역할을 하고 있다. 센서 판을 밟으며 춤출 수 있는 게임기인 코나미사의 DDR(Dance Dance Revolution)이 대중적인 인기를 얻은 최초의 엑서게임으로 알려져 있다.
키넥트 2.0은 어디에 사용될 수 있는가? 0은 손 끝, 엄지 손가락 및 어깨 중심의 새로운 관절을 포함하여 최대 6명의 사람을 동시에 추적하며 각 사람마다 25개의 골격 관절을 추적하는 기능을 제공하고 있다. 이전 버전보다 해부학적으로 더 정확한 위치와 아바타 구현이 가능하며, 운동, 건강, 교육 및 훈련, 게임 등 다양한 콘텐츠에 향상된 시나리오 기능 구현에 사용될 수 있다. 키넥트 2.
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참고문헌 (11)

  1. Bum-Ro Lee, "A Development of Motion Detection Based Serious Game "ChoDeungGangHo" for Physical Training," Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol.20, No.11, pp.55-62, 2015. 

  2. Eui-Young Kim, Changhoon Park, and Daegeun Kim, "A Study on Effectiveness and Preference of Tangible Fitness Game," Journal of Korea Game Society, Vol.12, No.1, pp.67-77, 2012. 

  3. Young Soog Chae, "A Serious Game Design and Prototype Development for Rehabilitation using Kinect Tools," Journal of Korea Multimedia Society, Vol.17, No.2, pp.248-256, 2014. 

  4. Daejun Kim and Changhoon Park, "Racing Track and Feedback for Adaptable Exercise Game," in Proceedings of Korean Game Society, pp.177-184, 2011. 

  5. Jin-ho Ahn, Sejun Park, Jungdo Kim, Kyung Sik Kim, and Changhoon Park, "A She-Type Game Controller for Exergames," Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol.7, No.6, pp.159-165, 2009. 

  6. Jungwon Yoon, Sehwan Kim, Jeha Ruy, and Woontack Woo, "A Full Body Gumdo Game with an Intelligent Cyber Fencer using Multi-modal (3D Vision and Speech) Interface," KIISE Transactions on Computing Practices, Vol.9, No.4, pp.420-430, 2003. 

  7. KyungSik Kim, YoonJung Lee, and SeongSuk Oh, "Development of Analysis of a Walking Game 'Paldokangsan3' Using Kinect", Journal of Korea Game Society, Vol.14, No.1, pp.49-58, 2014. 

  8. Hye-jeong Yun, Kwang-il Kim, Jeong-hun Lee, and Hae-Yeoun Lee, "Development of Experience Dance Game using Kinect Motion Capture," KIPS Transactions on Software and Data Engineering, Vol.3, No.1, pp.49-56, 2014. 

  9. Guan-Feng He, Jin-Woong Park, Sun-Kyung Kand, and Sung-Tae Jung, "Development of Gesture Recognition-Based 3D Serious Games," Journal of Korea Game Society, Vol.11, No.6, pp.103-114, 2011. 

  10. Han Suk Choi, "Kinect-based Motion Recognition Model for the 3D Contents Control," Journal of the Korea Contents Association, Vol.14, No.1, pp.24-29, 2014. 

  11. Sungyoung Cho, Hyeran Byun, Hee Kyung Lee, and Jihun Cha, "Arm Gesture Recognition for Shooting Games based on Kinect Sensor," Journal of KIISE: Software and Applications, Vol.39, No.10, pp.796-805, 2012. 

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