[논문]키넥트를 이용한 성장기 아동을 위한 개인 운동 시스템 구현

김연준; 김효빈; 염유진; 최예진; 이상호

doi:10.7236/jiibc.2019.19.6.127

키넥트를 이용한 성장기 아동을 위한 개인 운동 시스템 구현
Implementation of a Personal Exercise System for Growing Children using Kinect 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.6, 2019년, pp.127 - 132

김연준 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학부) , 김효빈 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학부) , 염유진 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학부) , 최예진 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학부) , 이상호 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학부)

초록
AI-Helper

아동의 성장을 위해 운동과 스트레칭은 필수적이지만, 최근 미세먼지, 아동범죄 등 사회적 위험으로 인해 아동들의 자유로운 외부활동이 제한적이다. 이로 인해 실내에서 안전하고 쉽게 따라 할 수 있는 아동을 위한 프로그램에 대한 필요성이 증가하였다. 본 논문에서는 성장에 도움이 되는 스트레칭을 아동들이 자발적으로 하도록 유도하고 관리하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 키넥트를 활용하여 실시간으로 아동의 스트레칭 동작을 인식하여 표준 동작과의 일치율을 평가한다. 이 시스템은 그 결과를 사용자에게 달력과 확인스탬프로 제공함으로써 아동에게는 자발적 동기 부여를 제공하고 부모에게는 아동의 진행상황에 대한 체계적인 관리를 제공한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Exercising and stretching are essential for the growth of children, but recently, children's outdoor activities are limited due to social risks such as fine dust and child crime. It has increased the need for children's programs that can be safely and easily followed indoors. In this paper, we developed a system to induce and manage children's voluntary stretching to support growth. The system developed in this paper recognizes the child's stretching motions in real-time using Kinect to evaluate the match rate with the standard motions. The system gives users the results with a calendar and check stamp to provide voluntary motivation for the child and to provide parents with systematic management of the child's progress.

주제어

표/그림 (8)

그림 그림 1. 키넥트 Body tracking 모델 Fig. 1. Kinect Body tracking model
그림 그림 2. Kinect의 Depth의 취득 범위와 인물의 감지 범위 Fig. 2. Kinect Depth acquisition range and Character's detection range
그림 그림 3. 시스템 구성도 Fig. 3. System Architecture
그림 그림 4. Visual Gesture Builder 실행 화면 Fig. 4. Visual Gesture Builder run screen
그림 그림 5. 메인 메뉴 화면 Fig. 5. Main menu screen
그림 그림 6. 프로그램 실행 화면 Fig. 6. Program run screen
그림 그림 7. 웹 달력 화면 Fig. 7. Web calendar screen
그림 그림 8. 캐릭터 화면 Fig. 8. Character screen

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

기존 동작인식 스트레칭 프로그램들은 아동(7-10세)의 특수성을 고려하지 않았다. 그래서 본 논문에서는 7~10세의 아동이라는 특수성을 고려하여 흥미를 유발하고 자발적인 참여가 가능하며 일정시간 이상 집중이 어려운 아동의 특성을 고려한 시스템을 개발한다.
때문에 실내에서 비교적 간단하고 체계적인 운동 프로그램의 필요성이 대두되고 있다^[2]. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 키넥트를 활용한 성장기 아동을 위한 스트레칭 교육 시스템을 개발한다.
본장은 본 논문에서 구현할 스트레칭 교육 시스템의 구성과 아동의 동작 일치율 판단 메커니즘 및 데이터베이스 연동에 관해 기술한다.
그러나 미세먼지, 아동범죄 등 사회적 위험으로 인해 아동들의 자유로운 외부활동이 제한적이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 키넥트를 활용하여 성장기 아동들이 실내에서 스트레칭을 주기적이고 자발적으로 할 수 있도록 하는 시스템을 개발하였다.

제안 방법

Kinect SDK 2.0이 제공하는 Kinect Studio를 사용하여 스트레칭 표준동작을 녹화하고, 녹화된 동작은 Visual Gesture Builder을 통해 관절을 인식하여 관절의 위치정보를 추출한다. 추출된 표준동작의 골격정보는 아동의 실시간 스트레칭 동작 일치율 계산에 활용한다.
. 개발한 프로그램은 스트레칭 동작과 체계적인 관리를 위한 일정표 기능을 제공하고, 아동의 눈높이를 고려한 화면 구성을 통해 자발적인 참여와 흥미를 유발하도록 한다.
기존 프로그램의 특징들을 반영하여 본 논문에서 개발할 시스템은 키넥트를 활용하여 성장을 위한 스트레칭 동작을 실시간으로 인식하고 동작의 정확성을 판단해 줄 것이다. 또한 진행정도를 알려주는 달력을 구성하여 체계적인 관리가 가능하도록 할 것이다.
그림5의 캘린더 버튼을 선택하면 그림7과 같은 달력화면이 제공된다. 달력에는 아동이 당일에 수행한 스트레칭의 개수에 따라 4가지 종류의 도장이 찍히도록 하여 아동의 스트레칭 동기를 유발하도록 하였다.
데이터베이스와 UWP와의 연동은 ODBC를 사용하며, 웹과의 연동은 JDBC를 활용하였다.
통신 모듈은 UWP와 MySQL 연동을 통해 사용자 정보 및 스트레칭 데이터를 저장한다. 데이터의 변경이 있을 경우에 데이터를 즉시 갱신하여 웹의 달력화면 상에서 즉시 확인이 가능하도록 하였다.
아동의 스트레칭 동작과 표준동작의 스트레칭 동작이 얼마나 일치하는가에 따라서 성공여부와 일치율을 UI에 표현한다. 동작의 일치율 계산을 위해 키넥트의 API인 MultiSourceFrameReader를 사용하여 아동의 실시간 동작 골격정보을 추출하며 ContinuousGestureResults API를 사용하여 표준동작과의 일치율을 계산한다. 계산된 일치율은 출력모듈을 통해서 사용자에게 제공된다.
본 논문에서 구현할 시스템은 그림3과 같이 입력모듈, 출력모듈, 통신모듈로 구성되며, MS사의 앱 개발 플랫폼인 UWP(Universal Windows Platform)^[9]상에서 개발하였다.
본 논문에서는 키넥트의 짧은 인식범위와 낮은 인식률을 고려하여 가장 높은 동작 인식률을 보이는 SURF(Speeded Up Robust Feature) 알고리즘^[3]를 이용하여 객체를 인식하도록 개발한다^[4]. 개발한 프로그램은 스트레칭 동작과 체계적인 관리를 위한 일정표 기능을 제공하고, 아동의 눈높이를 고려한 화면 구성을 통해 자발적인 참여와 흥미를 유발하도록 한다.
본 시스템은 스트레칭 동작들을 ‘곰돌이’ 캐릭터로 표현하여 아동들이 좀 더 친숙하게 따라 할 수 있도록 하였다.
키넥트의 핵심기능은 탑재된 RGB 카메라로 촬영한 이미지를 처리하여 그림1과 같은 골격정보(Skeleton View)를 추출한다^[8]. 키넥트에 탑제된 2개의 카메라로 사람의 47개 신체 부위를 초당 30번씩 감지하고, 카메라를 구성하는 틸트 모터(Tilt Motor)의 상, 하 움직임을 통해 사람의 자세를 실시간으로 인식할 수 있도록 한다.
키넥트의 동작인식은 표준 동작을 Visual Gesture Builder^[9]를 사용하여 미리 촬영한 골격정보를 데이터화 하고 이를 실시간으로 촬영 및 분석한 사용자 동작의 골격정보와 비교하여 동작의 일치율을 계산한다.

대상 데이터

본 논문에서 개발하려고 하는 아동을 위한 스트레칭 프로그램과 유사 프로그램으로는 XBOX 유어 쉐이프와 핑크퐁 키크기 체조 영상^[5]이 있다. XBOX 유어 쉐이프 경우 키넥트를 활용한 피트니스 게임을 제공하지만 성인을 위한 운동 프로그램이다.

후속연구

기존 프로그램의 특징들을 반영하여 본 논문에서 개발할 시스템은 키넥트를 활용하여 성장을 위한 스트레칭 동작을 실시간으로 인식하고 동작의 정확성을 판단해 줄 것이다. 또한 진행정도를 알려주는 달력을 구성하여 체계적인 관리가 가능하도록 할 것이다.
본 시스템은 사람의 골격을 인식하고 활용 할 수 있는 키넥트를 통해 각 스트레칭의 자세를 인식하고 일치하는 자세를 하였을 때 횟수를 증가시켜 기존에 동영상이나 사진만 보고 스트레칭을 했던 아이들이 정확한 자세로 스트레칭을 하여 더 큰 효과를 가질 것을 기대한다.
이 시스템을 지속적으로 사용하면 성장기에 있는 아이들은 성장판을 자극하여 키 성장에 도움이 될 것이며 외부에서의 활동에서의 위험 요소를 예방할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	키넥트란 무엇인가?	키넥트는 MS사에서 만든 동작인식 개발 프레임워크로서[6,11], 카메라로 객체의 깊이 정보를 추출하여 카메라의 중심점을 원점으로 하여 객체를 3차원으로 표시하고 이를 데이터화 및 분석하는 기능을 제공한다[7]. 키넥트의 핵심기능은 탑재된 RGB 카메라로 촬영한 이미지를 처리하여 그림1과 같은 골격정보(Skeleton View)를 추출한다[8].
	키넥트의 동작인식 시, 인식 각도와 감지 범위는 어떻게 되는가?	키넥트는 그림2에서 보는 바와 같이 인식 수평 수직 각도는 57도, 43도이고 인물의 감지 범위는 2.7m – 13.1m이다[10].
	키넥트의 동작인식 시, 골격정보를 데이터화 하기 위하여 사용하는 것은?	키넥트의 동작인식은 표준 동작을 Visual Gesture Builder[9]를 사용하여 미리 촬영한 골격정보를 데이터화 하고 이를 실시간으로 촬영 및 분석한 사용자 동작의 골 격정보와 비교하여 동작의 일치율을 계산한다.

참고문헌 (11)

Hyun-Jun Cho and Jae-Ok Koh, "The Effect of Stretching and Resistance Exercise Program on Physical Strength and Postural Stability in Juveniles," Journal of Korea Society for Wellness, vol. 6, no. 3, pp. 391-399, 2011.
Kyung-Suk Sung, Young-Mi Yoon, and Eun-Joo Kim, "Meta-analysis of the Effects of Obesity Management Program for Children," Child Health Nurs Res, vol. 19, no. 4, pp. 262-269, 2013. DOI:http://dx.doi.org/10.4094/chnr.2013.19.4.262

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Herbert Bay, Tinne Tuytelaars, and Luc Van Gool, "SURF: Speeded Up Robust Features," European Conferneces on Computer Vision, vol. 3951, pp. 404-417, 2006. DOI: https://doi.org/10.1007/11744023_32

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Anna Kim, Gun Kyu Yee, Gitae Kang, Yong Bum Kim, and Hyouk Ryeol Choi, "A Method for Improving Accuracy of Object Recognition and Pose Estimation by Using Kinect sensor," Journal of Korea Robotics Society, vol. 10, no. 1, pp. 16-23, 2015. DOI:http://dx.doi.org/10.7746/jkros.2015.10.1.016

원문보기 상세보기
Gimnasia Rosa Pong, URL https://www.youtube.com/watch?vl5s6h3gwNBY
Soo-Young Yoon and Mee-Rhan Kwon, "A Study on the Sports Coaching System for Child Population," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(IIBC), vol. 14, no. 6, pp. 125-130, 2014. DOI:https://doi.org/10.7236/jiibc.2014.14.6.125

원문보기 상세보기
Wikipedia about Kinect, URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Kinect
Comparison between Kinect v1 and Kinect v2, URL: http://eehoeskrap.tistory.com/132
Microsoft Kinect, URL: https://developer.microsoft.com/ko-kr/windows/kinect
Kinect Project: Dive Into Kinect Interaction Example Concepts, URL: https://talkingaboutme.tistory.com/entry/Kinect-Project-Dive-into-KinectInteraction-Example-2-Concepts
Jungsu Shin, Kyeong-Ri Ko, and Sung Bum Pan, "Automation of Human Body Model Data Measurement Using Kinect in Motion Capture System," The Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol. 12, No. 9, pp. 173-180, 2014. DOI:https://doi.org/10.14801/kitr.2014.12.9.173

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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