• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제5권10호
• /
• pp.303-310
• /
• 2016

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.

• 전기학회논문지
• /
• 제58권11호
• /
• pp.2275-2280
• /
• 2009

u-Healthcare service is one of attractive applications in ubiquitous environment. In this paper, we propose a method to recognize exercises using a new accelerometer based body-attached platform for supporting u-Healthcare service. The platform consists of a device for measuring accelerometer data and a device for receiving the data. The former measures a user's motion data using a 3-axis accelerometer. The latter transmits the accelerometer data to a computer for recognizing the user's exercise. The algorithm for exercise recognition classifies the type of exercise using principle components analysis(PCA) from the accelerometer data transformed by discrete fourier transform(DFT), and estimates the repetition count of the recognized exercise using a peak detection algorithm. We evaluate the performance of the algorithm from the accuracy of the recognition of exercise type and the error rate of the estimation of repetition count. In our experimental result, the algorithm shows the accuracy about 98%.

• 대한정형도수물리치료학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.15-24
• /
• 2022

Background: This study investigated the perception of community care-based tele exercise rehabilitation according to demographic characteristics of physical therapists and presented basic data for the spread of tele exercise rehabilitation within community care. Methods: The study collected and analyzed data from 195 physical therapists. The analysis was performed using frequency analysis with 10 general characteristics, 13 tele exercise rehabilitation recognition questions, and a total of 23 questions. Analysis of general characteristics of study subjects and recognition of tele exercise rehabilitation were expressed in terms of frequency and percentage using frequency analysis. Chi-squared test was used to compare general characteristics and tele exercise rehabilitation recognition. Correlation analysis of major sociodemographic variables affecting the perception of remote exercise rehabilitation was conducted. Results: The awareness level of physical therapists for remote exercise rehabilitation was confirmed. The difference in the recognition of remote motor rehabilitation in the number of therapists, career, hospital form according to the sociodemographic characteristics showed statistically significant differences. Conclusion: It is necessary to first raise awareness of therapists through the promotion of tele exercise rehabilitation, and furthermore, in the future, it will be necessary to find a policy direction and plan on how tele exercise rehabilitation can be applied to rehabilitation services in local communities care.

• 한국보건간호학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.266-275
• /
• 2011

Purpose: The study investigated the relationship of health behavior with bone mineral density (BMD) for college students. Methods: A descriptive study was done using a convenient sampling of college students (n=116) enrolled in a health-related department. Height, weight, body mass index (BMI), health behaviors recognition of subjective health, smoking, drinking, exercise, food habits, intake of calcium, and family history of fracture were measured. BMD was measured at the right forearm using Hologic lunar duel-energy X-ray absorptiometry. Data were analyzed using descriptive analysis, t-test, ANOVA and multiple linear regression. Results: The prevalence of osteopenia and osteoporosis was 41.4% and 22.4%, respectively. Significant relationships were observed between BMD of right forearm and gender, BMI, subjective health recognition, drinking, and exercise (p<.05). Results of linear regression after adjusted BMD were increased concerning subjective health recognition and regular exercise (p<.05). Conclusions: Subjective health recognition and exercise carries positive effects on BMD. We recommend for college students that healthy behaviors like proper weight, smoking cessation, regular exercise, regular food habits, and health awareness are helpful to BMD.

• 대한지역사회영양학회지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.247-258
• /
• 2007

This study was conducted to investigate weight control status and associated factors among health-related major female college students. The subjects consisted of 41 nutrition and 78 physical exercise major female college students. Nutrient intakes, biochemical index, nutrition knowledge (recognition and accuracy), interest of weight control, body satisfaction, self-recognition of health condition, self-evaluated body weight were studied. About 73% of nutrition and 79% of physical exercise major female students were in the normal range of BMI ($18.5{\sim}23$) and 2% of nutrition and 1% of physical exercise major female students were underweight, 10% of nutrition and 6% of physical exercise major female students were obese. There were no significant differences in height and weight by major but %body fat and WHR in physical exercise majors were significantly lower than nutrition major students (respectively p<0.01, p<0.05). Overall, nutrition intakes of subjects were not shown to be appropriate, especially Ca/P of subjects was shown $0.54{\sim}0.64$, fat% out of energy of subjects was shown $24.7{\sim}29.0$ and Na intake was shown above 2000mg. Recognition and accuracy of nutrition were higher than those of physical exercise majors (p<0.001). There were no significant differences in self-recognition of health condition, self-evaluated body weight, satisfaction of body shape by major and weight control attempt. But interest of weight control of attempter was higher than that of no-attempter in nutrition (p<0.05) and physical exercise major students (p<0.01). Significantly negative correlation was found in satisfaction of body and BMI, body fat mass, %bodyfat, WHR. And significantly positive correlation was found in interest of weight control and BMI, %bodyfat, WHR. It was noticeable to see that interest of weight control was positively correlated to accuracy and accuracy was negatively correlated to blood cholesterol level. Therefore, proper nutrition education for female college students is needed in order to improve their weight control-related health.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권12호
• /
• pp.381-391
• /
• 2018

본 연구의 목적은 피트니스 센터 이용자의 운동참여유형에 따른 감성조명의 인식을 살펴보는데 있다. 연구목적을 달성하기 위한 연구대상은 경인지역 피트니스 센터 이용객 292명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사도구로 색채유형은 오세민과 곽영신(2015)의 연구에서 사용한 색채계열을 사용하였으며, 색채 인식은 이복신(1997)의 연구에서 사용한 감성 형용사 척도를 사용하였다. 자료처리는 SPSS23.0을 이용하여 교차분석과 독립 t검증, 일원변량분석을 실시하였다. 이에 본 연구를 통해 도출된 결과를 통해 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 피트니스 이용자의 감성조명 색채선호도는 성별에 따라 차이가 있다. 둘째, 피트니스 이용자의 감성조명 색채별 인식의 차이는 성별, 연령에서 색채별 부분적 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한, 피트니스 이용자의 운동참여유형에 따른 감성조명 색채 인식의 차이에서도 각 색채별 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 재활복지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.105-124
• /
• 2016

본 연구는 지체장애인들의 운동참여와 심박변이도(HRV), 표정정서인식력의 인과관계를 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 목적표집법(purposive sampling)을 이용하여, 장애인 볼링 및 론볼대회에 참여한 참가자와 충남지역의 생활체육 운동 프로그램에 참여하는 지체장애인 139명을 대상으로 하였다. 경기장과 클럽활동 시설에 직접 방문하여 연구목적을 구체적으로 설명을 한 후, 연구 참여에 동의한 대상자에 한해 운동량, 심박변이도(HRV), 표정정서인식력을 측정하였다. 측정된 결과는 SPSS 18.0, Amos 18.0 프로그램을 이용하여 평균 및 표준편차, 상관분석, 구조방정식모형을 분석되었고, 그 결과, 지체장애인들의 운동량은 자율신경계의 교감활성도와 부교감 활성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지체장애인들의 운동경력은 LF/HF에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 부교감 활성도에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지체장애인의 교감활성도는 기쁨 정서인식력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 운동량은 슬픔 정서인식력에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과가 지체장애인의 자율신경계와 표정정서인식력에 어떻게 관련성이 있는지 그 메카니즘에 대해 논의되었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권10호
• /
• pp.396-402
• /
• 2016

최근 스마트폰의 성능이 향상되고 보급이 증가하면서 기존 기기들의 다양한 기능들이 집적되고 있다. 특히 각종 센서들의 개발로 스마트 기기의 기능은 한층 성숙단계에 이르렀다. 스마트 기기의 발달과 더불어 각종 애플리케이션이 쏟아져 나오는 요즘 애플리케이션을 이용하여 사용자의 신체적 활동을 촉진하는 헬스케어 서비스 및 연구가 각광 받고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 다이어트를 혼자서 해야 하고, 사용자가 정확한 자세로 운동을 하고 있는지 감지하는 운동 모션인식 기능이 없기 때문에 운동의 효과를 얻기에는 제한이 있다. 본 논문에서는 스마트폰 내에 내장되어 있는 센서들을 이용하여 사용자의 움직임을 감지할 수 있는 운동 모션 인식 소프트웨어를 개발하고 더불어 웹서버와 연동하여 지인들과 친구를 맺어 서로 운동을 제안하고 이를 수행할 수 있는 시스템을 설계 하고 구현하였다. 운동 모션 인식은 Kalman Filter 알고리즘을 이용하여 사용자의 움직임 데이터를 보정하고, DTW 알고리즘을 이용하여 기존에 샘플링 되어 있는 데이터와 비교하여 사용자가 정확한 자세로 운동을 하였는지 판단되어 진다.

• 복식문화연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.529-542
• /
• 2017

The purpose of this study is to utilize technology as basic data for smart clothing product research and development. This technology can recognize user's motion according to characteristics types and functions of wearable smart clothing products. In order to analyze the case of motion recognition products, we searched for previous research data and cases referred to as major keywords in leading search engines, Google and Naver. Among the searched cases, information on the characteristics and major functions of the 42 final products selected on the market are examined in detail. Motion recognition for smart clothing products is classified into four body types: head & face, body, arms & hands, and legs & feet. Smart clothing products was developed with various items, such as hats, glasses, bras, shirts, pants, bracelets, rings, socks, shoes, etc., It was divided into four functions health care type for prevention of injuries, health monitor, posture correction, sports type for heartbeat and exercise monitor, exercise coaching, posture correction, convenience for smart controller and security and entertainment type for pleasure. The function of the motion recognition smart clothing product discussed in this study will be a useful reference when designing a motion recognition smart clothing product that is blended with IT technology.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.155-161
• /
• 2021

최근, 실시간으로 카메라를 통해 동작을 인식하는 기술의 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 연구들에서는 사람의 관절로부터 특징을 추출하는 개수가 적기 때문에 동작 분류의 정확도가 낮은 한계점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 움직일 때 변하는 관절의 각도를 특징 추출하여 계산하는 알고리즘과 이미지 분류 시에 정확도가 높은 CBAM(Convolutional Block Attention Module)을 사용한 분류모델을 제안한다. AI Hub에서 제공하는 피트니스 자세 이미지로부터 5가지 운동 동작 이미지를 인용하여 분류 모델에 적용한다. 구글에서 제공하는 그래프 기반 프레임워크인 MediaPipe 기법을 사용하여, 이미지로부터 운동 동작 분류에 중요한 8가지 관절 각도 정보를 추가적으로 추출한다. 추출한 특징들을 모델의 입력으로 설정하여, 분류 모델을 학습시킨다. 시뮬레이션 결과로부터 제안한 모델은 높은 정확도로 운동 동작을 구분하는 것을 확인할 수 있다.