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초록

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COVID-19 발병 및 확산으로 인해 신체 활동이 감소하고 피로와 무기력함을 호소하는 사람들이 증가하였다. 이에 따라 많은 사람들이 건강에 대한 관심 증가로 건강 증진과 면역력 강화를 위해 운동을 택하고 있으며, 이를 위해 홈 트레이닝 애플리케이션을 활용하고 있지만 자세 지도의 부재로 인해 잘못된 운동 자세로 인한 근골격계 부상과 근육의 불균형과 같은 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 예방하고 해소하기 위해 본 논문에서는 운동하는 사람의 객체 검출과 관절 추정을 통해 정확한 운동 자세 분류하고 평가하여 지도하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 웹 캠으로부터 수집된 영상 프레임을 YOLOv7(You Only Look Once version 7) 모델의 입력 데이터로 사용하여 사람 객체를 검출하고, 관절 추정의 정확도를 높이기 위해 전경 추출을 이용하여 배경을 제거한 객체를 추출한다. 추출된 사람 객체 이미지를 OpenPose 의 입력 데이터로 사용하여 관절 좌표를 추출하고, 이 좌표를 이용하여 정확한 피트니스 운동 자세에 대해 평가하고, 분류기의 입력 데이터로 사용하여 3 대 운동인 벤치프레스, 스쿼트, 데드리프트의 종류를 분류한다. 본 논문의 모델을 통해 피트니스 운동을 하는 사람의 관절 동작을 자동으로 인식하여, 정확한 운동 자세를 취하지 않은 경우를 감지하고 교정하는 데 적용될 수 있을 것이다. 이를 통해, 근골격계 부상 예방과 근육의 불균형의 문제를 해소하는 데 큰 도움이 될 것으로 예상한다. 또한 피트니스 트레이닝 분야뿐만 아니라 의료 분야에서도 활용될 있을 것이라 기대한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. 전경 추출
2.2. 실시간 객체 검출
2.3. OpenPose
3. 시스템 개요
3.1 데이터 학습
3.2 객체 검출
3.3 관절 추정
3.4 자세 분류
3.5 자세 평가
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

저자

• 신민철 [ 컴퓨터공학과 호서대학교 ]
• 이푸름 [ 컴퓨터공학부 호서대학교 ]
• 이호웅 [ 컴퓨터공학부 호서대학교 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 학술대회

• 간기

  반년간

• 수록기간

  2021~2025

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004