[논문]비대면 운동 콘텐츠를 위한 움직임 추적 모델

정다니엘; 조민구; 고일주

doi:10.3745/ktccs.2021.10.6.181

비대면 운동 콘텐츠를 위한 움직임 추적 모델
A Movement Tracking Model for Non-Face-to-Face Excercise Contents 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.10 no.6, 2021년, pp.181 - 190

정다니엘 (숭실대학교 정보통신소재융합학과) , 조민구 (숭실대학교 글로벌미디어학부) , 고일주 (숭실대학교 글로벌미디어학부)

초록
AI-Helper

여러 명이 모여서 진행되는 스포츠 활동은 코로나19와 같이 광범위하게 유행하는 전염병이 퍼지는 상황에서는 진행되기 어려우며, 이로 인해 현대인의 신체 활동 부족이 발생한다. 비대면으로 진행되는 운동 콘텐츠들을 이용하면 이런 문제점을 극복할 수 있지만, 대면 운동 시와 같은 세밀한 자세 확인이 어렵다. 본 연구에서는 보다 나은 비대면 운동 콘텐츠 운영을 위해서 IT 시스템에서 자세를 감지하고 움직임을 추적하는 모델을 제시한다. 제안하는 움직임 추적 모델은 체육학에서 널리 사용되는 움직임 분석 방법들을 참고하여 신체 모델을 정의하고 이에 따른 자세 및 움직임을 정의한다. 제안한 모델을 사용하면 운동에 쓰이는 움직임을 인식하고 분석할 수 있으며 운동 프로그램에서 특정 움직임의 횟수를 알 수 있고, 운동프로그램 수행 여부 감지도 가능하다. 제안한 모델의 유효성을 확인하기 위해 마커리스 모션 캡쳐 장비인 Azure Kinect DK를 사용하여 움직임 추적, 그리고 운동 프로그램 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 움직임 분석 모델을 개선하고 모션 캡쳐 시스템의 성능을 높인다면 보다 세밀한 움직임 분석이 가능하며, 적용할 수 있는 운동의 종류를 늘릴 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Sports activities conducted by multiple people are difficult to proceed in a situation where a widespread epidemic such as COVID-19 is spreading, and this causes a lack of physical activity in modern people. This problem can be overcome by using online exercise contents, but it is difficult to check detailed postures such as during face-to-face exercise. In this study, we present a model that detects posture and tracks movement using IT system for better non-face-to-face exercise content management. The proposed motion tracking model defines a body model with reference to motion analysis methods widely used in physical education and defines posture and movement accordingly. Using the proposed model, it is possible to recognize and analyze movements used in exercise, know the number of specific movements in the exercise program, and detect whether or not the exercise program is performed. In order to verify the validity of the proposed model, we implemented motion tracking and exercise program tracking programs using Azure Kinect DK, a markerless motion capture device. If the proposed motion tracking model is improved and the performance of the motion capture system is improved, more detailed motion analysis is possible and the number of types of motions can be increased.

주제어

표/그림 (19)

그림 Fig. 1. The Overall Architecture of Movement Tracking Model A. Posture Definition, B. Posture Extraction, C. Posture Comparison, D. Movement Definition, E. Movement Tracking, F. Exercise Program Tracking
그림 Fig. 2. The Skeletal Model Describing A Posture A. 2-dimensional model, B. 3-dimensional model
그림 Fig. 3. The Extracted Postures of Air Squat
그림 Fig. 4. The Posture Comparison Process
그림 Fig. 5. An Example of Posture Comparison Results
그림 Fig. 6. The Metrics of Posture Comparison Method A. The relative distances between different two joints, B. The direction of front body
그림 Fig. 7. The Movement Tracking Diagram for Air Squat
그림 Fig. 8. An Example of Wrong Movement Detection
그림 Fig. 9. The Experimental Environment
그림 Fig. 10. The Experimental Applications A. Movement Tracker, B. Exercise Program Tracker
그림 Fig. 11. Movements for the Movement Tracking Experiment
그림 Fig. 12. The Movement Detection for Movement of Fig. 11A
그림 Fig. 13. Some Cases of Wrong Movement Detection for Movement of Fig. 11A
그림 Fig. 14. The Overall Movement Detection Progress A. for Movement of Fig. 11B, B. for Movement of Fig. 11C
그림 Fig. 15. The Exercise Program used in the Experiment
그림 Fig. 16. The Movement Tracking Progress of the 1^st Set of the Exercise Program
그림 Fig. 17. A Set Tracking Case of Multiple Movement
그림 Fig. 18. The Screen Shot of Finishing Exercise Program
그림 Fig. 19. The Overall Exercise Program Tracking Progress

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Wikitionary - 자세 [Internet], https://ko.wiktionary.org/wiki/%EC%9E%90%EC%84%B8

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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