• 방송과미디어
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• 제26권3호
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• pp.71-78
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• 2021

본 고는 혼합현실 기술을 활용한 스마트 홈트레이닝, 그리고 피트니스 코칭 시스템을 메타버스 환경에서 어떻게 구현할 수 있을지에 대한 아이디어를 공유해 보고자 하였다. 그래서 2장에서는 혼합현실, 확장현실의 개념과 그 현황에 대해서 알아보았다. 또한 3장에서는 피트니스 트레이닝 코칭 시스템이 메타버스 환경으로 들어올 수 있는지, 그럴 필요가 있는지를 확인하기 위하여 그 각각의 개념과 현황에 대해서 챙겨보았다. 4장에서는 혼합현실을 이용한 피트니스 코칭 시스템의 현황을 살펴보고, 5장에서는 구체적인 연계 방안을 제시하는 것으로 마무리하였다.

• 정보와 통신
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• 제26권8호
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• pp.14-18
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• 2009

u-헬스케어 분야의 한 부분을 차지하는 u-피트니스 시스템은 IT/BT기술이 이용된 대표적인 분야중 하나이다. 이 분야에 상용화된 몇 가지 u-피트니스 시스템의 제품을 소개하고, 사용된 기술의 동작 방법을 구현된 고령자 운동 가이던스 시스템을 예를 들어 설명함으로서 이 분야 연구에 더욱 발전을 기대해보며 연구 방향에 대해 전망해 보고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.661-663
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• 2015

현재 사용되고 있거나 개발되고 있는 모바일 피트니스 시스템은 대부분 비만과 관련된 어플리케이션이다. 이러한 시스템들은 체중을 줄이기 위해 사용자에게 알림을 주거나, 사용자의 운동량을 체크하여 소모한 칼로리를 알려준다. 그러나 사용자들의 개인적인 특성이나 환경을 고려하지 않고 보편적으로 데이터를 제공 및 관리하기 때문에 정확도가 낮다. 본 논문에서는 모바일 피트니스 시스템들의 단점을 분석하고 이를 해결하기 위해 자신과 같은 BMI 그룹에 속한 타 사용자가 사용한 운동 기구를 사용자에게 알려주는 데이터 공유 메커니즘을 제시한다. 그리고 데이터 공유 메커니즘을 기반으로 한 모바일 피트니스 시스템의 설계를 다룬다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.609-611
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• 2016

최근 다양한 피트니스 시스템들에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 피트니스 시스템들은 개발자의 의도에 의한 데이터를 제공할 뿐 사용자의 데이터를 분석하는 알고리즘 및 메커니즘은 저조한 수준이다. 이로 인해 사용자에게 정확한 데이터를 제공하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자 데이터를 분석하는 메커니즘을 제시하며 이를 기반으로 한 피트니스 시스템을 설계한다. 사용자 데이터를 분석하는 메커니즘은 사용자의 신체 정보를 분석하여 사용자에게 적합한 운동량을 추천해준다. 사용자의 신체 정보 분석은 BMR(Basal Metabolic Rate) 수치를 기반으로 분석하며 이는 기존 피트니스 시스템들에 비해 정확한 정보를 제공해줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.1-6
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• 2017

가트너(Gartner)에 따르면 2020년 글로벌 헬스케어 산업 규모는 전체 IoT 시장의 15%인 2천 850억불을 형성할 것으로 전망하고 있다. 이처럼 헬스케어 시장의 관심은 최근 크게 증가하고 있으며, 많은 사람들이 건강한 몸을 만들고자 피트니스센터를 찾고 있다. 하지만 자신에게 맞는 운동이 무엇인지 제대로 알지 못하여 잘못된 운동 방법으로 운동을 하여 자신의 건강을 역으로 악화 시키는 경우도 있다. 또한, 자신에게 맞는 운동을 추천 받아도 자신이 이용하는 피트니스센터에서 사용하는 운동기구와 다르거나 어떻게 사용해야 하는지 모르는 경우도 있어 문제가 되고 있다. 본 논문은 앞서 제시한 문제를 개선하고자 사용자들이 많이 이용하는 피트니스센터에 적합한 NFC 기반의 피트니스 센터 맞춤 트레이닝 시스템을 설계 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.630-632
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• 2019

정부는 IT기술을 활용하여 국민의 건강증진을 목적으로 체력 상태 측정 및 평가를 제공하는 체육복지 서비스가 수행하고 있다. 특히, 모든 성장발육발달이 이루어지는 유소년기는 성인의 생활체육과는 그 중요성이나 효과의 측면에서 다르게 다루어야 한다. 따라서, 본 연구는 골연령에 따른 발육단계별 체력을 분석하여 유소년들에게 적합한 신체활동 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 피지컬 피트니스 관리 시스템을 제안한다. 이를 통해, 골연령 평가를 위한 영상처리기술은 한국형 골연령 측정의 정확도를 높여주고, 유소년들에게 적합한 피트니스 프로그램을 효율적으로 제공할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.187-192
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• 2020

IoT 기반 피트니스 헬스케어 시스템을 이용하면 실내외에서 정확한 운동량을 측정하고 언제 어느 곳에서나 스마트폰으로 필요한 운동정보에 대한 푸시메시지를 받을 수 있고 검색이 가능하여 매우 편리하다. 이 시스템은 운동기구에 있는 센싱장치를 포함한 IoT 모듈, IoT 게이트웨이, 스마트폰, 스마트밴드 및 서버 등이 인터넷으로 연동하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 "IoT 기반 피트니스 헬스케어 시스템"의 소프트웨어를 개발하는데 있어 객체지향 분석 방법인 UML을 이용한 소프트웨어 개발 분석 방법과 플로우차트 및 UI 설계 같은 설계 방법을 보여줌으로써 실무 개발에 적합한 분석/설계 방법을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.227-228
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• 2018

본 논문에서는 구글 피트니스의 API를 활용하여 기타 운동관련 어플리케이션 또는 스마트기기 와의 데이터 연동이 자유로운 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 안드로이드의 내장 센서를 이용하여 윗몸 일으키기, 팔 굽혀펴기 등의 운동 횟수와 시간 등을 체크하고 운동 데이터를 구글 피트니스와 연동하여 사용자가 관리한다. 또한 운동을 보다 효율적으로 할 수 있도록 운동의 횟수와 세트, 쉬는 시간 등을 관리하는 기능을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.642-643
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• 2023

피트니스 분야 인공지능 서비스의 성능 개선을 AI모델 개발이 아닌 데이터셋의 품질 개선을 통해 접근하는 방식을 제안하고, 데이터품질의 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 데이터 설계는 각 분야 전문가 10명이 참여하였고, 단일 시점 영상을 이용한 운동동작 자동 분류에 사용된 모델은 Google의 MediaPipe 모델을 사용하였다. 팔굽혀펴기의 운동동작인식 정확도는 100%로 나타났으나 팔꿉치의 각도 15° 이하였을 때 동작의 횟수를 인식하지 않았고 이 결과 값에 대해 피트니스 전문가의 의견과 불일치하였다. 향후 연구에서는 동작인식의 분류뿐만 아니라 운동량을 연결하여 분석할 수 있는 시스템이 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2149-2154
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• 2016

현대 사회는 건강한 삶에 대한 사람들의 관심이 깊어지고 있다. 이에 따라 건강과 관련된 연구 및 서비스 개발이 진행되고 있는 실정이다. 이를 위해 IT 분야에서는 의료 분야의 정보를 활용한 헬스케어 시스템들이 개발되고 있다. 개발된 시스템들은 PC 및 스마트 TV를 활용하거나 스마트 폰을 이용하여 사용자에게 의료 분야의 정보 및 운동과 관련된 정보를 제공해주지만 사용자의 신체 정보를 정확히 분석하는 알고리즘이나 시스템은 개발 단계인 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자의 BMI(Body Mass Index) 지수와 BMR(Basal Metabolic Rate) 수치를 분석하여 사용자에게 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공하는 정보는 기존의 피트니스 시스템들처럼 움직임을 감지하고 이로 인해 소모한 칼로리 값을 보여주는 것과 달리 사용자의 신체에 적절한 운동 강도, 적정 수준의 운동량, 적합한 운동 기구를 추천해준다. 이로 인해 사용자는 추천 받은 정보를 기반으로 효율적인 운동을 진행할 수 있을 것으로 사료된다.