프로젝트 기획

<2021년도 상반기>

광운대학교 BARAM이라는 동아리의 활동으로 진행한 프로젝트입니다.

깃허브

 

1. 주제 선정 동기

 예전에는 1년에 한 번꼴로 병원에 방문하여 정기검진을 통해서만 내 몸의 변화를 볼 수 있었지만, 최근 몇 년 사이 우리 주변에 붙어있는 Mobile device들을 통한 정보수집이 편리해지면서 병원 밖에서 이루어지는 Health care 역시 중요해졌다. 그리고 인류의 기대 수명이 증가하면서 ‘건강’의 대표적인 키워드는 ‘장수’가 아닌 ‘건강수명’으로 변화하게 되었다.

* 건강수명 : 평균수명에서 질병이나 부상으로 인하여 활동하지 못한 기간을 뺀 기간

 

 이에 따라 지속적인 건강 관리에 사람들이 관심을 가지게 되었고, 그에 필요한 아이템들의 수요가 증가하게 되었다. 하지만, 많은 사람들이 제대로 운동을 배우고 지속적하는 것을 버거워해 작심삼일로 끝나고는 한다. 이를 위한 해결책으로 미국 ‘하버드 헬스’에서 소개한 전문가의 조언들을 아래에 간추려 놓았다.

 

 운동의 재정의 : 운동의 핵심은 심박수가 올라가는 것, 운동에 편하게 접근하자.목표조절 : 매일 21분씩만 운동해도 WHO의 일주일 권장 시간(150분 이상)에 도 달할 수 있다. 목표를 낮춰 조금이라도 운동을 하도록 노력해보자.동료 : 함께 운동할 수 있는 동료가 있으면 꾸준히 할 수 있다.

나는 이 중 ‘운동을 재정의’에 집중하여, 운동을 시작하는 진입장벽을 낮추기 위해 Health Manager 프로그램을 만들어보고자 하게 되었다.

 

현재 Play Store나 App Store에 나와있는 어플리케이션 중에서 카메라는 활용된 경우는 많지 않고 일정 시간 간격으로 카운트를 해주는데 그쳐 피드백이 이루어지지 않는다는 문제점이 있다고 생각했다. 그래서 하나의 카메라를 통해 운동을 인식하여 자동 카운트 해주고, 운동 속도에 대한 피드백을 계속해서 해주는 방식으로 개선을 하는 데에 목표를 잡았다.

 

지금은 학부생 수준에서의 프로젝트기에 시중에서 사용하기에는 부족하겠지만, 데이터 축적이나 나아가서는 이 프로젝트에서 몇가지 영상처리와 딥러닝 네트워크와 모델들을 공부해 이용해 보고, Digiter Health Care 분야에 활용할 수 있는 방법을 모색해보는 기회를 만들고자 한다.

Open Pose를 이용한 Key Point Detection & Skelton 생성 https://www.arxiv-vanity.com/papers/1812.08008/

 특히나 지난 학기에는 Open Pose라는 Model의 Key Point Detection한 결과를 이용했다면, 이번에는 Model을 구현해보면서 Object detection과 Tracking 원리를 이해하고, 홈트레이닝에서 하는 주된 운동 중 쉽게 할 수 있는 하체운동인 스쿼트의 측정을 목표로 잡아 이번 프로젝트를 실현해보겠다.

 

2. 목표

 카메라로 스쿼트의 앉은 자세와 선자세를 구별해서 스쿼트 개수를 자동으로 (음성으로) 세주는 시스템을 구현한다.

 

3. System Architecture