[논문]비대면 체육 교육을 위한 실감 콘텐츠 개발 사례

은광하; 허영

doi:10.5392/jkca.2022.22.01.047

비대면 체육 교육을 위한 실감 콘텐츠 개발 사례
A Case Study on Tangible Contents Development for Contactless Physical Education 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.22 no.1, 2022년, pp.47 - 57

은광하 (상명대학교 디지털콘텐츠 전공) , 허영 (상명대학교 디지털콘텐츠 전공)

초록
AI-Helper

포스트 코로나 이후 스포츠, 체육, 피트니스 등의 언텍트 환경기반 서비스가 확장되면서 VRAR 기술이 접목된 실감 콘텐츠의 요구가 확대되고 있다. 주요한 핵심기술은 센서기술을 통한 이용자 실감 데이터 제공 및 분석, 동작 인식 센서를 통한 이용자 신체 움직임 감지 및 신체 골격 포인트 지점의 실시간 측정, 다중접속 실시간 영상, AI 트레이닝 등의 다양한 기술이 활용되고 있다. 이에 본 연구는 실내기반 비대면 환경의 체육, 스포츠, 피트니스 등에 필요한 실감 콘텐츠에 관한 개발 사례 연구로 동작 인식 센서기술을 활용하여 실감 콘텐츠 개발에 필요한 측정평가 기획접근을 통하여 신체측정 실감 콘텐츠 개발 사례를 제시하였다. 실감 콘텐츠 기획은 테스트를 통해서 측정평가 기능을 활용할 수 있는 범위 안에서 전문가의 자문내용을 바탕으로 측정평가 항목을 수립하였고 실감 콘텐츠의 평가 측정 요소로 반영하여 개발에 적용하였다. 해당 연구는 스포츠 및 체육 교육 분야의 비대면 실감 콘텐츠 연구의 참고사례 및 해당 콘텐츠를 개발하고자 하는 산업체의 기획접근 참고내용으로 활용될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Demands for tangible contents using VR/AR technologies are much bigger as contactless services such as sports, physical activity, and fitness are expanded after COVID-19. A variety of technologies such as an offer and analysis of tangible data through a sensor technology, users' physical movement sensing through a motion recognition sensor, a real-time measurement of a physical skeleton point a multiple access to a real-time video, and AI training are being utilized as main technologies. This case study utilized motion recognition technologies as the study on tangible contents necessary for indoor-based physical education, sports, and fitness in the contactless environment and suggested cases to develop the physical measurement contents by design approach for the measurement assessment necessary for the development in tangible contents. The research established lists of the measurement assessment based on professionals' consultations within the measurement assessment function through the test to plan tangible contents and developed tangible contents by reflecting them as assessment measurement elements of tangible contents. The research can be utilized as the design approach of industrial companies which intend to develop tangible contents as well as reference cases of the research on contactless tangible contents for the sports and physical education.

주제어

표/그림 (24)

그림 그림 1. 비대면 홈트레이닝 플랫폼
그림 그림 2. 키핏(KEEPFIT)
그림 그림 3. 스튜디오 시설(좌) / 편집화면(우)
그림 그림 4. 가상현실 스포츠실
그림 그림 5. 측정평가 기획접근 연구방법
그림 그림 6. 동작 인식 기술 측정 포인트 목록
그림 그림 7. 피트니스 모션캡쳐 촬영 동작 목록
그림 그림 8. 피트니스 측정평가 내용 및 표시정보
그림 그림 9. 칼로리 소모량 계산식
표 표 1. 운동 난이도별 보정 값 계산식 예시
그림 그림 10. 전문가 자문기반 콘텐츠 시나리오 예시
그림 그림 11. 실시간 관절 데이터 센싱
그림 그림 12. 관절 각도와 점프 높이 설정
그림 그림 13. 모션캡쳐 데이터와 센싱 데이터 비교
그림 그림 15. UI 구성도 및 화면 디자인
표 표 2. 실감 콘텐츠 개발 접근 내용
그림 그림 16. 정면 및 측면자세 측정 화면
그림 그림 17. 체형측정 결과화면
그림 그림 18. 체력측정 진행 및 결과화면
그림 그림 19. 기능분석 튜토리얼 영상 화면
그림 그림 20. 기능분석 진행 화면
그림 그림 21. 기능분석 결과화면
그림 그림 22. 현장운영 이용자 만족도 결과
표 표 3. 개발 실감콘텐츠 활용 범위

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

따라서 본 연구는 비대면 체육 교육에 활용될 수 있는 실감 콘텐츠 개발 사례 내용으로 ‘기획접근을 통한 기술 고도화 및 실제 서비스될 수 있는 실감 콘텐츠 제작 사례 제시’라는 부분에서 관련 선행 연구의 확장된 연구이며 비대면 환경에서의 최적화된 기술활용을 통한 체육 교육에 적용할 수 있는 의미 있는 연구라고 할 수 있다.
본 연구의 목적 역시 비대면 환경에서 사용될 수 있는 콘텐츠로서 동작 인식 센서기술을 활용한 실감 콘텐츠 개발 사례이다. 비대면 체육, 스포츠 분야에 사용되는 핵심기술은 고속카메라를 통해 다양한 크기의 볼을 판별할 수 있는 센서에서 볼의 발사각, 비거리, 볼 스핀 등의 실감 데이터를 적용한 스크린 콘텐츠, 이용자의 신체 및 골격 움직임을 측정하여 적용한 증강기반 콘텐츠, 실시간 다중접속 영상을 통한 비대면 피트니스 콘텐츠, 셀프 코칭을 위한 AI 기반 트레이닝 시스템 등의 기술이 활용되고 있다.

제안 방법

남, 여 구분 없이 10~60대의 나이 때별 5명씩 총 30 명을 대상으로 실증테스트 기간 동안 훈련만족도, 운동 효과성, 센서성능 만족도, UI/UX(화면 디자인 및 메뉴 구성) 네 개 부분에서 5점 척도 방식으로 이용자 만족도 설문 조사를 실시하였다. 평균적으로 4점대로 평균 이상으로 만족도가 높았지만 센서 성능 만족도와 관련하여 체험 과정상의 부분오류 등으로 센서 체감도의 개선이 필요한 것으로 나타났다.
다음으로 콘텐츠 개발에 적용되는 동작 인식 센서기술에서 콘텐츠별 평가 가능 항목 기준으로 센서에서 측정 가능한 부분을 추출하였다. 다음으로 개발하고자 하는 콘텐츠별 신체측정 기준이 되는 전문가 자세들을 모션캡쳐 장비를 활용하여 영상 데이터를 구축하고 이용자의 실시간 자세를 체크(골격 포인트 인식) 할 수 있는 동작인식 센서 기술을 고도화 하여 전문가 기준자세 데이터와 비교평가 시스템이 적용된 피트니스 실감 콘텐츠 개발 사례를 제시하고자 한다.
다음으로 사용자의 동작을 읽음과 동시에 [그림 12] 와 같이 사용자가 점프 시 관절 각도와 점프 높이 확인 (변화값)이 가능하도록 개발하였다. 다음으로 전문가모션캡쳐 영상 데이터와 실시간 센싱되는 사용자의 동작, 관절 구조 영상 데이터를 비교하는 기술을 고도화하여 [그림 13]과 같이 이용자의 동작을 실시간으로 반복 측정이 가능하고 평균 동작 일치율을 적용하여 이용자가 평가 측정 기준이 되는 전문가의 동작을 잘 수행하는지 확인 가능한 시스템을 적용하였다.
연구방법은 [그림 5]와 같이 측정평가 개발을 위하여 동작 인식 기술에 대한 분석을 통하여 측정평가 접근기준을 수립하고 전문가 자문을 통해서 콘텐츠별 평가 가능 항목을 도출하였다. 다음으로 콘텐츠 개발에 적용되는 동작 인식 센서기술에서 콘텐츠별 평가 가능 항목 기준으로 센서에서 측정 가능한 부분을 추출하였다. 다음으로 개발하고자 하는 콘텐츠별 신체측정 기준이 되는 전문가 자세들을 모션캡쳐 장비를 활용하여 영상 데이터를 구축하고 이용자의 실시간 자세를 체크(골격 포인트 인식) 할 수 있는 동작인식 센서 기술을 고도화 하여 전문가 기준자세 데이터와 비교평가 시스템이 적용된 피트니스 실감 콘텐츠 개발 사례를 제시하고자 한다.
다음으로 피트니스 콘텐츠 화면 구성에 있어서 [그림 10]과 같이 이용자 시나리오기법을 활용하였으며 각 화면단계에서 필요한 기능, 표시정보UI, 진행가이드 문구 등을 적용하였다. 특히, 일반 카메라 화각의 최대치 및 최소치의 범위를 고려하여 이용자가 위치하는 화면 범위를 실제로 확인하고 인식범위가 높은 영역 기준으로 영역표시 UI를 적용하였다.
동작인식 센서기술을 활용한 측정평가 프로그램 개발 고도화를 통해서 비대면 스포츠 플랫폼에 탑재하기 위하여 실감 콘텐츠 구동 런처 클라이언트를 개발하였다. 해당 런처는 피트니스를 포함하여 요가, 태권도 실감 콘텐츠를 포함한 개발이며 본 연구에서는 피트니스 실감 콘텐츠 제작 내용 및 UI 구성 중심으로 개발 사례를 기술하였다.
두 번째, 기능분석 관련 동작 수행은 화면 영상에 출현하는 전문가의 자세를 보면서 직접 동작을 따라 하기체험방식으로 개발하였다. 이용자는 [그림 20]과 같이 동작 수행 횟수, 세트 횟수설정, 세트 사이의 휴식, 자세 유지 시간, 휴식 사이의 시간을 이용자가 체험 전 설정할 수 있다.
다음으로 콘텐츠 선택 화면은 인기순, 추천순, 검색 등의 기능을 적용하였으며 콘텐츠를 선택하면 이용자의 현재 수준을 측정하여 적합한 난이도 제시를 하도록 했다. 또한, 실제 개인별 운동에 대한 시나리오를 기반으로 이용자는 운동 세트 및 세트별 횟수설정, 세트 사이 휴식 시간 설정 등을 고려하여 이용자 스스로 수동설정이 가능한 기능을 통해서 비대면 셀프 코칭이 가능한 실감 콘텐츠로 접근하였다. 운동 이후 결과기능에서는 측정솔루션 기술에 따라서 실시간으로 전문가 모션캡쳐 데이터와 이용자의 촬영 데이터를 비교하여 일치율을 기준으로 적합한 평가점수 및 TTS 기능을 활용하여 측정결과에 관한 내용을 음성으로 제시하였다.
5mL 산소를 섭취한다는 의미이며 적용되는 계산식은 사용자의 체중 입력이 필수값이지만 체중 입력을 하지 않으면 60kg 기준으로 칼로리 소모량을 제시하도록 기획하였다. 또한, 추가적으로 계산식 적용에 있어서 전문가의 의견을 통하여 운동 항목별 난이도를 구분 지어서 [표 1]의 운동 난이도별 계산식에서 소수점 4자리까지 수치 보정 값을 적용하여 이용자에게 칼로리 소모량의 정보제공 정확도를 높이고자 하였다.
본 연구는 비대면 체육 교육에 필요한 실감 콘텐츠에 관한 개발과정 연구로서 동작 인식 센서기술 분석 및 전문가 자문기반 기획접근내용을 바탕으로 동작 인식 센서기술을 고도화하여 측정평가 프로그램을 통한 피트니스 관련 신체측정 및 피트니스 동작 훈련을 체험할 수 있는 실감 콘텐츠 개발 사례를 제시하였다.
본 연구의 범위는 실감 콘텐츠 개발에 필요한 측정평가 기획접근을 통하여 피트니스 신체측정 실감 콘텐츠 개발 내용을 제시하며 해당 실감 콘텐츠 개발에 적용되는 선행 기술은 동작인식 센서를 활용하였다.
연구방법은 [그림 5]와 같이 측정평가 개발을 위하여 동작 인식 기술에 대한 분석을 통하여 측정평가 접근기준을 수립하고 전문가 자문을 통해서 콘텐츠별 평가 가능 항목을 도출하였다. 다음으로 콘텐츠 개발에 적용되는 동작 인식 센서기술에서 콘텐츠별 평가 가능 항목 기준으로 센서에서 측정 가능한 부분을 추출하였다.
이용자 신체측정(체력 및 체형) 및 콘텐츠별 기능측정 기획접근을 반영하기 위하여 [그림 11]과 같이 정면과 측면기준 촬영 가능한 카메라의 화각 지정범위 내에서 개발하고자 하는 콘텐츠의 평가 측정에 필요한 관절센싱 데이터 항목을 기반으로 이미지 및 동영상에 표시되는 사람의 24개 관절 정보를 실시간 체크 및 데이터 추출할 수 있는 기술을 고도화하였다.
참고로, 해당 기술은 본 연구에서 제시하는 피트니스 실감 콘텐츠 이외에 태권도, 요가 등의 동작 인식 센서 적용이 가능한 확장 개발이 가능하도록 하였으며 호환성 관련하여 신체 운동 향상에 적합한 동작 정의 및 추적 대상물 정의를 기준으로 일반(웹) 카메라까지 사용할 수 있는 환경에서도 추적 가능한 시스템으로 개발하였다. 다음으로, 측정평가 프로그램의 데이터 저장 및 서버에 업로드하는 부분은 프로그램이 설치된 PC에 저장되고 실시간으로 사용자의 동작에 따라서 관절 체크포인트에 따른 데이터 및 이용자의 모션 영상을 분석을 진행한다.
체조 관련 MET은 3.5로 체중 1kg 당 1분 기준으로 3.5mL 산소를 섭취한다는 의미이며 적용되는 계산식은 사용자의 체중 입력이 필수값이지만 체중 입력을 하지 않으면 60kg 기준으로 칼로리 소모량을 제시하도록 기획하였다. 또한, 추가적으로 계산식 적용에 있어서 전문가의 의견을 통하여 운동 항목별 난이도를 구분 지어서 [표 1]의 운동 난이도별 계산식에서 소수점 4자리까지 수치 보정 값을 적용하여 이용자에게 칼로리 소모량의 정보제공 정확도를 높이고자 하였다.
다음으로 모션캡쳐 평가 데이터 항목을 목록화하여 신체 주요골격 기준으로 동작 인식 측정 포인트를 체크할 수 있는 환경을 구축하여 모션캡처 과정으로 기준데이터를 확보하였다. 최종적으로 피트니스의 측정평가기획접근에 있어서 전문적인 평가 측정 프로그램보다는 전문가 기준데이터와 이용자 움직임 측정 통한 비교평가로서 이용자에게 목표성을 부여하고 신체 향상 운동 목표성에 중점을 둔 측정평가 기획을 진행하였다. 무엇보다도 [그림 8]과 같이 이용자의 실시간 동작 인식 및 측정분석 시스템의 오류를 최소화하고 이용자 관점에서 수용할 수 있는 평가 결과를 위해서 측정 시 반복진행을 수행하게 하여 평균값 및 일치율이 높은 부분을 기준으로 평가등급을 제시하였다.
다음으로 피트니스 콘텐츠 화면 구성에 있어서 [그림 10]과 같이 이용자 시나리오기법을 활용하였으며 각 화면단계에서 필요한 기능, 표시정보UI, 진행가이드 문구 등을 적용하였다. 특히, 일반 카메라 화각의 최대치 및 최소치의 범위를 고려하여 이용자가 위치하는 화면 범위를 실제로 확인하고 인식범위가 높은 영역 기준으로 영역표시 UI를 적용하였다. 즉, 좌측 바닥 원형 이펙트를 표시하여 이용자가 해당 위치에 들어가기 전까지 시작되지 않게 하였으며 일정 범위 이용자가 위치하게 되면 운동이 진행되게 하였다.
피트니스 실감 콘텐츠는 37개(신체분석 6개, 기능분석 31개)의 프로그램으로 구성하여 설치 실행 용이성을 위한 콘텐츠 실행 런처는 로그인 기능, 운동콘텐츠검색, 인기 콘텐츠, 사용자 데이터 보기 등의 플랫폼 기반 기능을 전제로 개발하였다. [그림 15]는 피트니스 실감 콘텐츠의 UI 구성으로 이용자 신체분석과 기능분석(종목별 평가 측정)으로 구성하였다.
피트니스 콘텐츠에 필요한 신체 관절 측정의 정확도를 높이기 위한 기술개발 고도화 관련 기획접근을 진행하였다. 피트니스 측정평가 기획접근 기준은 동작 인식기술활용 기반 카메라의 화각 지정영역에서 이용자의 신체 움직임을 측정할 수 있도록 관절(골격) 측정중심의 평가 프로그램 내용이며 [그림 6]과 같이 동작 인식 센서를 통해서 사람의 신체 부위를 체크 할 수 있는 포인트 목록을 구축하였다.
피트니스 콘텐츠에 필요한 신체 관절 측정의 정확도를 높이기 위한 기술개발 고도화 관련 기획접근을 진행하였다. 피트니스 측정평가 기획접근 기준은 동작 인식기술활용 기반 카메라의 화각 지정영역에서 이용자의 신체 움직임을 측정할 수 있도록 관절(골격) 측정중심의 평가 프로그램 내용이며 [그림 6]과 같이 동작 인식 센서를 통해서 사람의 신체 부위를 체크 할 수 있는 포인트 목록을 구축하였다.
동작인식 센서기술을 활용한 측정평가 프로그램 개발 고도화를 통해서 비대면 스포츠 플랫폼에 탑재하기 위하여 실감 콘텐츠 구동 런처 클라이언트를 개발하였다. 해당 런처는 피트니스를 포함하여 요가, 태권도 실감 콘텐츠를 포함한 개발이며 본 연구에서는 피트니스 실감 콘텐츠 제작 내용 및 UI 구성 중심으로 개발 사례를 기술하였다.

데이터처리

측정평가 프로그램은 앞에서 언급하였듯이 개발하고자 하는 실감 콘텐츠 기준 전문가의 동작 목록에서 센서에서 인식할 수 있는 항목을 추출하여 모션캡쳐영상데이터로 전환 시킨 전문가의 기준 자세(영상 데이터) 와 이용자의 실시간 센서측정 영상을 비교할 수 있는 평가 시스템을 구축하여 이용자의 체감기준으로 콘텐츠의 신뢰성을 확보하기 위한 기획접근이다. [그림 7] 과같이 판별 가능한 기술적용을 위하여 전문가의 의견을 바탕으로 피트니스 동작 항목과 센서측정이 가능한 인식 테스트를 진행하였다.
[그림 18]과 같이 카메라 범위 안 지정된 영역에서 이용자의 움직임에 따른 골격을 인식하고 실시간으로 움직임에 따른 포인트 골격 체크를 통하여 전문가 모션캡쳐 데이터와의 동작 일치율을 비교할 수 있게 개발되었다. 또한, 이용자에게 신뢰성을 제공하기 이하여 일정 시간기준 반복적으로 체험시켜 가장 적합한 데이터를 추출하고 지도자 영상 비교 체크측정 시스템 프로그램을 통해서 이용자 데이터 기준으로 분석된 내용을 제공하도록 개발하였다.
무엇보다도 [그림 8]과 같이 이용자의 실시간 동작 인식 및 측정분석 시스템의 오류를 최소화하고 이용자 관점에서 수용할 수 있는 평가 결과를 위해서 측정 시 반복진행을 수행하게 하여 평균값 및 일치율이 높은 부분을 기준으로 평가등급을 제시하였다. 또한, 전문가 자문을 토대로 콘텐츠 난이도에 따라서 평가 점수가 높아지는 평가 비율에 따른 테이블 표를 적용하여 측정 프로그램에 적용하였다.
최종적으로 피트니스의 측정평가기획접근에 있어서 전문적인 평가 측정 프로그램보다는 전문가 기준데이터와 이용자 움직임 측정 통한 비교평가로서 이용자에게 목표성을 부여하고 신체 향상 운동 목표성에 중점을 둔 측정평가 기획을 진행하였다. 무엇보다도 [그림 8]과 같이 이용자의 실시간 동작 인식 및 측정분석 시스템의 오류를 최소화하고 이용자 관점에서 수용할 수 있는 평가 결과를 위해서 측정 시 반복진행을 수행하게 하여 평균값 및 일치율이 높은 부분을 기준으로 평가등급을 제시하였다. 또한, 전문가 자문을 토대로 콘텐츠 난이도에 따라서 평가 점수가 높아지는 평가 비율에 따른 테이블 표를 적용하여 측정 프로그램에 적용하였다.
신체분석 프로그램은 카메라 화각 범위인 원 안쪽에 이용자가 위치하면 제시된 시간 안에 센싱을 통해서 이용자 신체분석을 진행하며 신체분석 프로그램은 체형과 체력측정으로 구분하여 체형측정은 [그림 16]과 같이 이용자의 정면과 측면자세의 관절 위치 정보를 실시간으로 체크하며 프로그램에 미리 입력된 각 관절의 각도 정보를 기반으로 결과를 제시하는 정상 여부 측정프로그램을 개발하였다.

성능/효과

또한, 이용자의 운동 향상에 대한 데이터 분석 시스템 및 지속적인 콘텐츠 확장에 필요한 연구가 필요하다. 이와 더불어 본 연구에서 제시한 실감 콘텐츠 개발 내용은 비대면 체육 교육과 관련하여 [표 3] 과같이 비대면 강습, 가상현실스포츠길, 실버재활치료, 홈트레이닝 콘텐츠에 적용될 수 있는 실감 콘텐츠 개발이라고 할 수 있다.
남, 여 구분 없이 10~60대의 나이 때별 5명씩 총 30 명을 대상으로 실증테스트 기간 동안 훈련만족도, 운동 효과성, 센서성능 만족도, UI/UX(화면 디자인 및 메뉴 구성) 네 개 부분에서 5점 척도 방식으로 이용자 만족도 설문 조사를 실시하였다. 평균적으로 4점대로 평균 이상으로 만족도가 높았지만 센서 성능 만족도와 관련하여 체험 과정상의 부분오류 등으로 센서 체감도의 개선이 필요한 것으로 나타났다.
다음으로 실증 테스트 기간 동안 이용자의 동작 측정과 관련하여 정량적인 일치도 테스트를 진행하였다. 호환성 측면에서 웹카메라에서도 콘텐츠를 실행되도록 적용하다 보니 카메라 화각 범위에서 정중앙이 아닌 좌, 우 외곽에 위치하는 경우 동작 판별 일치도가 떨어졌다. 정중앙의 일치율은 95% 이상으로 확인되었으며 좌, 우 외각의 일치율은 80% 이하로 오차 범위가 발생하였다.

후속연구

향후, 해당 실감 개발 콘텐츠의 보완과정을 통해서 서비스 시점에서 더 많은 이용자 표본을 바탕으로 검증해 보아야 하며 그에 따른 콘텐츠 수정 및 보완이 필요할 것이다. 또한, 이용자의 운동 향상에 대한 데이터 분석 시스템 및 지속적인 콘텐츠 확장에 필요한 연구가 필요하다. 이와 더불어 본 연구에서 제시한 실감 콘텐츠 개발 내용은 비대면 체육 교육과 관련하여 [표 3] 과같이 비대면 강습, 가상현실스포츠길, 실버재활치료, 홈트레이닝 콘텐츠에 적용될 수 있는 실감 콘텐츠 개발이라고 할 수 있다.
향후, 해당 실감 개발 콘텐츠의 보완과정을 통해서 서비스 시점에서 더 많은 이용자 표본을 바탕으로 검증해 보아야 하며 그에 따른 콘텐츠 수정 및 보완이 필요할 것이다. 또한, 이용자의 운동 향상에 대한 데이터 분석 시스템 및 지속적인 콘텐츠 확장에 필요한 연구가 필요하다.

참고문헌 (21)

https://www.tboxfit.com, 2021.10.13
http://piaplatform.com, 2021.10.17
https://keepfit.co.kr, 2021.10.18
https://www.newspim.com/news, 2021.10.23
문화체육관광부, "비대면 스포츠 시장 육성한다," 보도자료[0608], 2021.
문화체육관광부, "가상현실 스포츠교실 지원사업" 보도자료[0326], 2018
https://www.vrsportsclass.com/
김기훈, "인공지능 플랫폼을 활용한 비대면 스포츠 교육 콘텐츠방안에 대한 연구," 한국스포츠학회지, 제19권 제3호, pp.361-367, 2021.
장재열, 이영식, 김도문, 이태희, 최철재, "동작인식센서를 이용한 재활 프로그램 콘텐츠 설계," 한국전자통신학회 논문지, 제13권, 제4호, pp.903-910, 2018.

원문보기 상세보기
최의선, 김대찬, 오인화, 유병준, 김정호, 박선희, "3D 동작인식 센서를 이용한 에듀테인먼트 콘텐츠 제작," 한국정보기술학회학술대회, pp.207-208, 2017.
오승용, 신선혜, 홍철운, 권대규, "동작인식 센서를 이용한 자세판별시스템 개발," 한국콘텐츠학회 학술대회, pp.391-392, 2017.
정선리, 장석주, "3D모션 컨트롤 기술을 이용한 융합형 실감콘텐츠 제작," 중소기업융합학회, 제9권, 제4호, pp.146-151, 2019.
W. J. Lee, "A Design and Implementation of Fitness Application Based on Kinect Sensor," Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol.26, No.3, pp.43-50, 2021.
사혜지, 김민정, 이철원, "비대면 스포츠 활동 참여에 따른 재미, 스포츠몰입과 생활만족의 관계 분석," 한국여성체육학회, 제35권, 제2호, pp.25-38, 2021.
박형란, "비대면 체육수업에 대한 체육교사의 경험 탐색," 한국여성체육학회, 제35권, 제1호, pp.15-32, 2021.
전기제, 유도상, 신승호, "언택트(비대면) 교육활성화에 따른 온라인 스포츠 교육 서비스품질이 운동몰입 및 운동지속의도에 미치는 영향," 한국스포츠학회지, 제19권, 제1호, pp.103-114, 2021.
전영한, "초등학교 체육교과 비대면 교육실습에 대한 경험 분석," 한국초등체육학회지, 제27권, 제1호, pp.17-32, 2021.
장효진, 장선희, "가상현실 안전교육 콘텐츠의 인터랙션 디자인 연구," 한국콘텐츠학회논문지, 제21권, 제9호, pp.75-87, 2021.

원문보기 상세보기
조미혜, 양민아, "포스트 팬데믹 시대, 교양체육 댄스 스포츠 수업의 온라인 교수 프로그램 운영 사례 연구," 학습자중심교과교육연구, 제21권, 제14호, pp.251-266, 2021.
https://m.blog.naver.com/setar21/220817796663, 2021.11.13
김효용, "실감콘텐츠 산업성장을 위한 정책동향 및 요소분석," 만화애니메이션연구, 제57권, pp.639-656, 2019.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증