본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 운동 자세 교정 애플리케이션를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 운동 자세를 실시간으로 감지하고 분석하여, 잘못된 자세를 교정하는 기능을 제공한다. 키넥트 센서는 사용자의 움직임을 3D로 캡처하여 자세의 정확도를 평가하며, 개선이 필요한 부분에 대한 피드백을 제공한다. 또한, 사용자가 올바른 운동 자세를 유지할 수 있도록 지원하며, 장기적으로는 운동 효과를 극대화하고 부상 위험을 줄이는 데 기여한다. 또한, 이 애플리케이션은 개인 트레이너의 필요성을 줄이고, 사용자가 스스로 운동 자세를 교정할 수 있도록 도와준다.
본 연구는 교정 운동이 전방머리자세 환자의 목뼈 정렬, 압력통증 역치, 통증에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 대상자는 목 부위의 통증을 주로 호소하는 환자 중 전방머리자세로 판정되는 30명을 대상으로 연구를 실시하였다. 중재방법으로는 연구군은 등뼈 폄 운동, 네발기기 자세에서 뒤쪽락킹, 그리고 능동 목뼈 돌림 운동과 TECAR치료를 융합하였으며, 대조군은 등뼈 및 목뼈 교정운동만을 적용하였다. 평가는 목 척추 각도, 압력 통증 역치, 목장애지수, 시각적상사척도를 측정하였다. 중재는 2주간 주 6회 실시하였다. 연구결과 두 군 모두 목 척추각도, 압력통증 역치, 목장애 지수, 시각적상사척도에 유의한 차이를 나타내었다. 또한 목 척추각도를 제외한 압력통증역치, 목장애지수, 시각적상사척도에 연구군이 대조군 보다 유의하게 개선되었다. 이러한 결과는 교정 운동과 TECAR 치료를 융합하는 중재 방법이 전방머리자세 환자의 머리 정렬과 통증 및 일상생활능력에 보다 긍정적인 영향을 미친다고 사료된다.
영상처리 기술은 현대 사회에서 다양한 분야에 응용될 수 있다. 현대인들이 관심을 가지고 있는 헬스케어도 그 분야 중 하나이다. 운동기구등을 가지고 하는 헬스케어는 정확한 동작이 우선시 되어야 하는데, 일반인들은 비용의 문제 등으로 혼자서 운동을 하고 있는 실정이다. 이러한 경우에는 운동의 효율성을 보장할 수 없고, 때에 다라서는 운동자에게 역효과가 나기도 한다. 본 논문에서는 영상처리 기술을 이용하여 일반인이 혼자서 운동을 할 때 자세를 잡아 주고 교정해 주는 프로그램을 개발하였다. 사용자들은 운동 시 본 프로그램을 통하여 정확한 자세를 가르치는 개인트레이너를 고용하는 효과를 얻을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 신체 영상 인식 기술을 이용한 운동 자세 교정 시스템을 제안하고 개발하였다. 구글에서 제공하는 미디어파이프 포즈(MediaPipe Pose) 오픈소스를 사용하여 웹캠으로 사용자의 운동 동작을 실시간으로 인식하여, 인식된 신체 구조의 33개의 관절 위치로 Pose Landmark를 사용하여 사용자의 운동 자세에 대한 횟수 카운트, 운동 동작의 정확도 측정을 할 수 있게 하여 혼자 운동하거나 처음 운동하는 사람들에게 운동의 접근성을 높이고, 올바른 자세로 운동을 하도록 유도할 수 있다.
현대인들의 운동, 건강 관심도가 늘어남에 따라 운동에 관련된 정보 및 기기들의 수요가 늘어나고 있으며 잘못된 자세로 운동할 시 신체 불균형과 부상을 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서 사용자들의 올바른 운동 자세를 통한 건강증진 및 부상 예방을 위한 자세교정을 목적으로 한다. 시스템의 주기억 장치로는 Arduino Uno R3와 압력 센서, 가속도 센서를 사용하여 개발하였다. 압력 센서는 스쿼트 자세 판별, 가속도 센서는 일반걸음, 팔자걸음, 안짱걸음 3가지의 걸음걸이 판별을 위해 사용되었다. 데이터를 블루투스 모듈로 스마트폰에 전송하고 App에 표시하여 사용자에게 올바른 운동 자세를 안내해준다. 걸음걸이 판별은 발이 벌어진 각도 20˚를 기준으로 진행하였으며, 올바른 스쿼트 자세는 숙련자의 데이터를 기반으로 전족과 후족의 압력 센서 값의 비율을 비교했다. 따라서 걸음걸이 판별 시 약 90%의 정확도와, 스쿼트 자세 시 압력 센서 값의 비율 7:3을 기준 하에 95%의 정확도를 가지는 실험을 기반으로 사용자가 운동 시 App을 통해 실시간으로 확인하여 올바른 자세로 운동을 할 수 있고, 잘못된 자세로 운동을 진행할 때 교정할 수 있도록 안내해주는 시스템을 구축했다.
본 논문에서는 COVID-19 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기 및 규제조치가 시행되면서 다양한 분야에서 큰 영향을 가져왔다. 변화된 홈트레이닝 분야는 운동기구를 구비하여 개인운동을 통해 건강을 유지하고 있으나 전문적인 교육을 받지 않은 홈트레닝으로 부상 위험에 노출 되고 있다. 요가는 호흡운동과 명상을 지향하는 운동으로 요가의 효과를 얻기 위해 올바른 움직임과 자세가 중요 하다. 본 논문에서는 실시간으로 입력된 영상 프레임을 OpenCV와 MediaPipe를 통해 추출된 주요좌표 값을 벡터 내적공식을 대입, 코사인2법칙을 통해 요가의 올바른 자세를 분석하여 종합적인 정보를 제공하는 요가교정 모델이다.
최근에는 청소년과 어른 대상으로한 운동을 많이 함으로써 운동은 그 어느 때 보다 인기를 얻고 있다. 하지만 그에 따른 사고도 점차 많이 일어나고 있다. 이는 신체활동 능력의 높이는 동시에 운동자세교정을 해주고 사고방지를 하고자 스포츠, 교육, 3D 가상현실 일부 사용되는 몰입형 프로그램으로 설계 했다. 본 프로그램에서는 사용자 동작을 효과적으로 인식 할 수 있는 키넥트(Kinect)를 사용하여 인터페이스를 제작하였고 향후 연구를 통해 운동자세효과를 검증하고 다양한 운동 그리고 재활치료등 개발할 필요가 있음을 시사한다.
홈 트레이닝을 하는 사람들은 전문적인 대면 지도가 없기 때문에 잘못된 자세로 동작을 하여 신체에 무리가 올 수 있다. 본 연구에서는 자세 예측 모델과 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자의 자세를 교정 해주는 "영상 데이터 기반 동작 분류 및 자세 교정 시스템"을 제안한다. 자세 예측 모델로 뼈대 정보를 예측한 후 심층 신경망을 이용하여 어떤 운동 동작인지를 분류한 뒤, 올바른 관절의 각도를 알려주며 교정이 이루어진다. 이 과정에서 동작 분류 모델의 성능을 향상시키기 위해 연속적인 프레임들의 결과를 고려하는 투표 알고리즘을 적용하였다. 다층 퍼셉트론 기반 모델을 자세 분류 모델로 사용했을 때 0.9의 정확도를 가진다. 그리고 투표 알고리즘을 통해 분류 모델의 정확도는 0.93으로 향상된다.
목적: 본 거북목 교정용 의자는 사람의 엉덩이와 정강이를 지지하여 사람의 자세를 교정하는 의자로서, 정강이를 경사상으로 지지하는 정강이 지지대와 정강이가 정강이 지지대에 경사 상으로 지지되었을 때 사람의 엉덩이를 경사 상으로 지지하는 엉덩이 지지대와 정강이 지지대와 엉덩이 지지대가 각각 결합되어 지지되는 메인프레임과 엉덩이 지지대 상부에 결합되며 엉덩이의 형상에 상응하여 유동적으로 함입되는 유동시트를 포함하며, 유동시트에 엉덩이가 균등하게 함입되도록 함으로써 불안정한 엉덩이 지지면을 제공하여, 지속적으로 자세에 대한 자극을 주어 사람이 자세를 인지함에 따라 교정되도록 고안된 자세 교정용 의자이다. 결과: 자세 교정용 의자에 사람이 착석하게 되면, 정강이와 엉덩이가 경사 상으로 지지되고 이에 따라 허리가 펴지게 되는데, 허리의 펴짐에 따라 어깨가 뒤로 젖혀지면서 가슴이 펴지고 목이 몸의 중앙에 위치하게 되어 사람의 자세를 교정할 수 있다. 불균형한 자세는 의자에 착석한 사람에게 자세 불량에 따른 불편함을 초래하고, 불편함을 해소하기 위해 자세 교정용 의자에 착석한 사람은 엉덩이의 균형을 잡기 위해 지속적이고 반복적으로 자세를 교정하여 신체의 밸런스를 유지하게 된다. 이러한 과정에서 사람의 좌우 방향의 자세를 교정함으로써 궁극적으로 자세 교정의 효과를 높일 수 있게 된다. 결론: 향후, 본 교정용 의자를 사용한 거북목 자세를 가진 사람에 있어서 지속적인 자세교정에 대한 집단연구가 필요하다.
최근 Wii Sport나 Xbox Fitness 등 실제와 똑같이 몸을 움직이도록 하는 기능성 운동 게임인 엑서 게임이 인기를 끌고 있다. 그런데 이런 체감형 운동 게임에서는 사용자가 운동 자세를 얼마나 정확하게 취했는지 자세의 교정이 얼마나 필요한지를 알 수 있기 위하여 자세 인식이 크게 중요하다. 본 연구에서는 고령자를 대상으로 한 운동프로그램 콘텐츠에서 사용자의 자세 정보를 인식하기 위하여 키넥트 센서에서 제공하는 골격 모델의 특징점을 추출하여 각각의 특징벡터를 생성하여 만든 운동 자세 인식 모델 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 제안하는 운동 자세 인식 모델의 설계 및 구현을 설명하였고, 간단한 실험을 통해서 제안된 운동 자세 인식 모델의 사용 가능성을 증명하였다. 실험결과 10명의 참여자들의 12가지 운동 자세에 대한 전체 평균은 94.52% 정도 일치율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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