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자료유형
학술저널
저자정보
신지훈 (강원대학교) 박영섭 (이노시뮬레이션) 이태민 (강원대학교)
저널정보
ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.12 No.4
발행연도
2024.8
수록면
35 - 46 (12page)

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코로나 시대를 경험한 이후, 사람들은 건강을 지키기 위해 운동을 하나의 트렌드로 삼았다. 필라테스, 체력 운동 등과 같이 다양한 타입의 운동들이 인기를 얻고 있고, 근력 운동도 그 중 하나의 운동으로써 각광받고 있다. 근력 운동은 건강을 지킬 수 있을 뿐 아니라 신체적 외형 개선 측면에서 큰 장점이 있다. 하지만 잘못된 자세로 운동을 하는 경우 부상 가능성이 높다. 그래서 정확한 자세로 운동을 하는 것이 요구되는데, 이 때 초보자의 경우 스스로 정자세를 취하고 운동을 하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝을 통해 본인의 운동자세의 정자세 유무를 확인이 가능한 운동 자세 분류 모델을 제안한다. IFBB에서 권장하는 체급별로 다양한 데이터셋을 구축하고 이 데이터를 전처리하여 학습하고, 학습된 모델을 통해 높은 정확도의 운동 자세 분류 모델을 제작하였다. 테스트 결과, 높은 정확도의 정자세 분류가 가능하였고 얼마나 정자세인지 확률적인 점수화가 가능하였다.
#Work-out Pose #Pose Estimation #Ensemble Model #Classification #Skeleton Extraction

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 분류 모델 제작 시스템
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
Ⅵ. 감사의 글
VII. 참고문헌

참고문헌 (0)

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