OpenCV-based Squat Posture Correction Model

안영휘; 김동현

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 안영휘 (배재대학교) 김동현 (나사렛대학교)

저널정보: 한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제18권 제3호

발행연도: 2023.6

수록면: 673 - 683 (11page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

The pandemic caused by COVID-19 has affected many fields at home and abroad, and many changes have occurred. In particular, the home training market has expanded through e-commerce, and the population training at home has rapidly spread. However, if you exercise alone at home without the help of experts, you are inevitably exposed to the risk of injury, and watching videos online has many limitations. Squat, one of the types of training, has the best exercise effect for lower body exercise and is programmed and operated for therapeutic purposes such as performance improvement and injury prevention. However, due to an unstable posture, damage to the waist and knees may occur and may be a factor threatening health. In this paper, we propose a model that can analyze unstable postures based on OpenCV and MediaPipe to provide comprehensive information on problem-solving and posture correction for injury prevention and feedback on squat posture. The proposed model is based on the standard squat and wide squat, which are routinely applied by beginners to experts. As a result of measuring the accuracy of the squat pose of the proposed model, it showed an accuracy of 97.85%, and as a result of a survey of users, 83.3% of them were satisfied. The proposed model is expected to contribute to health by maintaining the correct posture of squat, one of the exercise types of home training.

#Home training #Squat #OpenCV #MediaPipe #Database #Data analysis

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

안영휘

소속기관 배재대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 복합학 > 학제간연구

논문수 6 이용수 462

김동현

소속기관 나사렛대학교

주요연구분야 복합학 > 학제간연구

논문수 3 이용수 25

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)