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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
유지현 (연세대학교) 정호진 (연세대학교) 윤한얼 (연세대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제31권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
279 - 286 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2021.31.4.279

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본 논문은 개인이 운동을 수행할 때 정확한 자세와 더불어 목표 근육의 사용 여부를 동시에 모니터링할 수 있는 지능형 운동 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저 키넥트 카메라를 이용하여 사용자의 관절 각도를 측정하고, Unity 환경에서 가상환경 아바타를 통해 전신 자세를 실시간으로 모니터에 가시화해준다. 이와 동시에 밴드형 근전도 센서를 이용하여 사용자의 타깃 근육들의 근전도를 측정하고, 사용자의 근육 활성화에 따른 누적피로도를 가시화해준다. 다음으로, 측정된 관절 각과 근전도를 학습된 신경망의 입력으로 하여 현재 사용자에 의해 행해지는 운동의 이름을 출력하며, 운동이 올바로 수행되었는지에 대한 정보를 제공한다. 파일럿 테스트를 통해, 제안된 시스템의 운동 분류 성능과 올바른 운동 유도 및 부상 방지에 대한 기대효과를 검증한다.
#지능형 운동 모니터링 시스템 #부상 방지 #운동 자세 #목표 근육 활성화 #운동 분류 #AI-Based Home Training System #Injury Prevention #Exercise Pose #Target Muscle Activation #Workout Classification

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 실험 설계
4. 결과 및 토의
5. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Steven Chen and Richard R, Yang, “Pose trainer: correcting exercise posture using pose estimation,” arXiv:2006. 11718vl, 2020 google schola Elham Saraee, Saurabh Singh, Ajjen joshi, and Margrit Betke, “PostureCheck: posture modeling for exercise assessment using the Microsoft Kinect,” in Proceedings of IEEE international conference on virtual rehabilitation, pp. 1-2. 2017 google schola Seung-Ho Han, Han-Gyu Kim, and Ho-Jin Choi “Rehabilitation posture correction using deep neural network.” in Proceedings of IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), pp. 400-402. 2017 google schola Shabnam Sadeghi Esfahlani, Bogdan Muresan, Alireza Sanaei, and George Wilson, “Validity of the Kinect and myo armband in a serious game for assessing upper limb movement.” Entertainment Computing, vol. 27, pp. 150-156, 2018 google schola Byoung-Ho Kim, “Analysis of robotic elbow driving characteristics using tendon and pulley,” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, no. 4 pp. 268-273, 2019 dbpia

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