[논문]노인 하체 근력 강화를 위한 키넥트 센서 기반 게임 모델 개발

강보윤; 김윤정; 김현경; 이원희; 박정규; 박수이

노인 하체 근력 강화를 위한 키넥트 센서 기반 게임 모델 개발
Development of Kinect-Based Game model for Strengthening Muscle of The Gerontologic Lower Body 원문보기

강보윤 (서울여자대학교) , 김윤정 (서울여자대학교) , 김현경 (서울여자대학교) , 이원희 (서울여자대학교) , 박정규 (서울여자대학교) , 박수이 (서울여자대학교)

고령화 인구 증가와 대비되는 노인의 낮은 건강 수명을 극복하기 위한 건강 증진은 필수적이다. 따라서 노인의 사망 위험 중 높은 비중을 차지하는 낙상을 예방하기 위한 하체 근력 강화 운동이 중요하다. 본 본문에서는 노인이 자연환경 속에서 운동을 한다고 느낄 수 있는 홈 트레이닝 콘텐츠를 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 키넥트 센서를 사용하여 골격 모델의 특정 점을 추출하고 특징벡터를 생성하여 사용자의 운동 횟수를 인식하였다. 제안하는 게임 모델을 사용하여 운동 능력 테스트를 수행하고 이를 기반으로 개인의 능력에 맞는 운동을 처방 받아 운동을 수행할 수 있다.

Health promotion is essential for overcoming the low health longevity of senior citizens preparing for aging population. Therefore, the lower body strengthening exercise to prevent falls is crucial to prevent a fall in the number of deaths of senior citizens. In this game model, the elderly are aiming at home training contents that can be found to feel that the elderly are going out of walk and exercising in the natural environment. To achieve this, Kinect extracts a specific bone model provided by the Kinect Sensor to generate the feature vectors and recognizes the movements and motion of the user.

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문제 정의

본 논문에서는 고령자 홈 트레이닝 콘텐츠에서 필요로 하는 제스처 및 모션 인식을 위하여 키넥트 기반의 제스처 알고리즘과 모션 인식 알고리즘을 개발하였다. 사용자가 프로그램을 시작하면 키넥트를 이용하여 사용자의 골격 데이터를 실시간으로 입력받는다.
본 논문에서는 노인 사용자의 능력에 맞춘 하체 근력 강화 운동 프로그램을 제안한다. 프로그램은 운동 테스트를 통하여 사용자의 운동 단계와 강도를 조절하여 안정성을 높인다.
또한 사용자가 편안함을 느낄 수 있도록 자연 배경을 제공하고 키넥트를 사용하여 사용자가 본인의 운동 자세를 실시간으로 확인할 수 있도록 하였다. 운동 선생님이라는 콘텐츠를 통해 쉽고 재밌게 운동을 진행할 수 있도록 도와 프로그램 지속성을 향상시키는 것을 목표로 하였다.

제안 방법

노인의 몸에 무리가 가지 않는 선에서 건강증진 및 강화를 실현하기 위하여 하체 근력 평가와 본 프로그램을 구성하고 있는 총 6가지의 운동 동작을 테스트한다.
따라서 본 논문에서 구현한 고령자 홈 트레이닝 콘텐츠는 노인 개개인에게 맞춤형 프로그램을 제공하기 위해 사용자의 운동 능력에 따라 운동 처방을 달리 한다.
프로그램은 운동 테스트를 통하여 사용자의 운동 단계와 강도를 조절하여 안정성을 높인다. 또한 사용자가 편안함을 느낄 수 있도록 자연 배경을 제공하고 키넥트를 사용하여 사용자가 본인의 운동 자세를 실시간으로 확인할 수 있도록 하였다. 운동 선생님이라는 콘텐츠를 통해 쉽고 재밌게 운동을 진행할 수 있도록 도와 프로그램 지속성을 향상시키는 것을 목표로 하였다.
또한 사용자의 실제 모습이 아닌 사용자가 투영된 3D 캐릭터를 통해 프로그램을 진행하는 ‘팔도강산3’와는 달리 사용자의 실제 영상을 보여줌으로써 사용자 자신의 자세를 실시간으로 확인할 수 있도록 개발하였다.
본 논문에서 구현한 고령자 홈 트레이닝 앱은 고령자의 사망 원인에서 큰 비중을 차지하는 낙상 예방에 초점을 두고 개발하였다. 또한 사용자의 실제 모습이 아닌 사용자가 투영된 3D 캐릭터를 통해 프로그램을 진행하는 ‘팔도강산3’와는 달리 사용자의 실제 영상을 보여줌으로써 사용자 자신의 자세를 실시간으로 확인할 수 있도록 개발하였다.
사용자가 시스템에서 요구하는 제스처 및 운동 동작을 행하고 있는지 정확하게 판별할 수 있도록 키넥트 기반의 제스처 및 모션 알고리즘을 정의하였다.
모션 알고리즘은 입력받은 골격 데이터의 위치 정보와 위치 정보로부터 생성된 벡터로 각도를 계산한다. 사용자가 프로그램을 진행함에 따라 각각의 운동 자세에 해당하는 골격 데이터의 위치 정보 변화를 검사한 뒤 생성된 벡터로부터 계산된 각도를 이용하여 관절의 구부림 정도를 검사한다. 이를 이용하여 운동 동작 여부를 판별하며 이에 따라 운동 프로그램은 사용자에게 적절한 피드백을 제시한다.
신체적 능력에 따라 6단계로 나눈 노인 그룹 중에 독립적인 생활 활동 능력을 가진 3단계의 노인을 주 사용자 타겟으로 하체 근력 강화 운동 프로그램을 구성하였다. 또한, 노인 개개인의 맞춤형 프로그램을 제공하기 위해 사용자의 운동 능력에 따라 운동 처방을 달리 하고 사용자가 원하는 자연 배경 및 운동 선생님을 선택할 수 있게 선택의 폭을 넓혔다.
오른쪽 무릎, 엉덩이 그리고 발목 좌표 정보를 이용하여 무릎의 구부림 정도를 산출한다. 이때 각도 계산의 기준점은 좌우 무릎을 접점으로 본다.
오른쪽 무릎의 높이 정보를 이용하여 사용자가 무릎을 올렸는지를 판단한다. 이때 실시간으로 입력되는 값의 편차를 줄이고 신뢰성을 높이기 위해서 칼만 필터를 이용하였다 [11].
제안하는 프로그램에서는 사용자의 운동이 시작되기 전 Blender로 제작된 3D 콘텐츠인 운동 선생님을 통해 동작에 대한 설명 및 시범을 보인다. 이를 확인한 사용자는 스스로 운동을 진행하게 된다.
본 논문에서는 노인 사용자의 능력에 맞춘 하체 근력 강화 운동 프로그램을 제안한다. 프로그램은 운동 테스트를 통하여 사용자의 운동 단계와 강도를 조절하여 안정성을 높인다. 또한 사용자가 편안함을 느낄 수 있도록 자연 배경을 제공하고 키넥트를 사용하여 사용자가 본인의 운동 자세를 실시간으로 확인할 수 있도록 하였다.
다음으로 운동 능력 평가에서는 6가지의 운동 동작을 통해 하체 근력 강화 운동의 개인 맞춤 강도로 결정하게 된다. 프로그램을 구성하는 6가지의 운동 동작은 전문 서적 및 전문가의 의견이 반영된 고령자 운동프로그램 기준에 의거하여 구성하였다. 이를 바탕으로 동작에 따른 강도가 표1과 같이 다르게 정해진다.

대상 데이터

제스처 알고리즘은 입력받은 골격 데이터를 이용하여 사용자가 특정 제스처를 수행했는지 검사한다. 본 논문에서 사용하는 제스처는 주먹 쥐었다 펴기이다. 사용자의 손 상태는 키넥트 SDK 2.
0에서 제공하는 신체 주요 관절 25개 중에서 사용자의 제스처 알고리즘을 위해 양쪽 손과 모션 알고리즘을 위해 양쪽 발목, 양쪽 무릎, 양쪽 엉덩이, 척추 정보가 필요하다. 즉 제스처 및 모션 알고리즘을 위해 총 10개의 관절 정보를 사용하였다.

이론/모형

오른쪽 무릎의 높이 정보를 이용하여 사용자가 무릎을 올렸는지를 판단한다. 이때 실시간으로 입력되는 값의 편차를 줄이고 신뢰성을 높이기 위해서 칼만 필터를 이용하였다 [11].

성능/효과

신체적 능력에 따라 6단계로 나눈 노인 그룹 중에 독립적인 생활 활동 능력을 가진 3단계의 노인을 주 사용자 타겟으로 하체 근력 강화 운동 프로그램을 구성하였다. 또한, 노인 개개인의 맞춤형 프로그램을 제공하기 위해 사용자의 운동 능력에 따라 운동 처방을 달리 하고 사용자가 원하는 자연 배경 및 운동 선생님을 선택할 수 있게 선택의 폭을 넓혔다.

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