KR101818198B1

KR101818198B1 - 다방향 인식을 이용한 태권도 동작 평가 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101818198B1
Application number: KR1020160030198A
Authority: KR
Inventors: 이병권
Original assignee: 동국대학교 산학협력단
Priority date: 2016-03-14
Filing date: 2016-03-14
Publication date: 2018-01-12
Also published as: KR20170106737A

Abstract

본 발명은 다방향 인식을 이용하여 태권도 동작을 평가하는 기술에 관한 것으로, 동작 평가 장치는, 인간의 동작, 동작을 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함하는 움직임 정보를 저장하는 데이터베이스, 적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향 동작을 감지하는 복수 개의 3D 카메라, 사용자의 발동작을 감지하는 스텝(step) 센서 및 3D 카메라를 통해 입력된 사용자의 동작에 대한 영상과 스텝 센서를 통해 입력된 사용자의 발동작의 조합을 이용하여 데이터베이스에 저장된 움직임 정보와 비교함으로써 사용자의 동작의 정확도 지수를 산출하는 처리부를 포함한다.

Description

다방향 인식을 이용한 태권도 동작 평가 장치 및 방법{Apparatus and method for evaluating Taekwondo motion using multi-directional recognition}

본 발명은 컴퓨터 비전(computer vision)을 이용하여 인간의 동작을 평가하는 기술에 관한 것으로, 특히 다방향 인식을 위한 복수 개의 센서를 이용하여 태권도를 수련하는 사용자의 동작을 평가하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

전통적인 태권도 승단 및 승급 심사 과정에서는 평가단이 직접 태권도 수련자의 동작을 관찰한 후 개별 동작의 정확도를 판단하여 그 결과를 안내하였다. 따라서, 평가를 수행하는 평가단 개인의 역량과 주관적인 경험에 전적으로 의존할 수 밖에 없었으며, 그로 인해 심사시 발생하는 편파 판정이나 판정 오류에 대한 지적이 존재하였다.

비록 태권도의 심사의 경우 대련이 아닌 경우에 미리 정해진 품새를 구성하는 동작이 제시되므로, 일정 부분 객관성을 담보할 수 있다고 하나, 여전히 태권도 수련자의 동작을 시각적으로 관찰하고 그 동작의 정확도를 평가하는 행위 자체는 평가단의 주관이 개입될 수밖에 없는 한계를 가진다.

한편, 종래의 인체의 자세나 움직임을 정량적으로 측정하거나 사람의 제스처를 인식할 수 있는 컴퓨터 비전(computer vision) 기술이 3D 카메라/센서의 개발과 더불어 점진적으로 발전해 왔으며, 이러한 요소 기술들은 게임 산업과 결합하여 더욱 대중화되고 있는 시점에 이르렀다. 이하에서 제시되는 선행기술문헌은 사용자의 동작을 인식하여 댄스 게임에 반영하는 모션 인식 기술을 소개하고 있다.

한국특허공개공보 10-2010-0094601, 2010.08.27 공개

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 종래의 태권도 승단 내지 승급 심사 과정에서 평가단 개인의 경험에 의존하여 태권도 수련자의 동작이 주관적으로 판단됨으로써 판정의 시비가 발생하는 문제를 해결하고, 통상적인 컴퓨터 비전 기술을 활용한 모션 인식 기술만으로는 태권도 심사의 고려 요소인 자세의 정확도, 움직임의 속도 및 각 동작에 따른 무게 중심의 배분에 대한 평가를 정확하게 수행할 수 없다는 한계를 극복하고자 한다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 동작 평가 장치는, 인간의 동작, 상기 동작을 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함하는 움직임 정보를 저장하는 데이터베이스; 적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향 동작을 감지하는 복수 개의 3D 카메라; 상기 사용자의 발동작을 감지하는 스텝(step) 센서; 및 상기 3D 카메라를 통해 입력된 상기 사용자의 동작에 대한 영상과 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작의 조합을 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 움직임 정보와 비교함으로써 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 산출하는 처리부를 포함한다.

일 실시예에 따른 동작 평가 장치에서, 상기 처리부는, 상기 사용자의 적어도 2개 방향 동작에 대한 영상으로부터 스켈레톤(skeleton) 데이터를 추출하여 상호 매칭(matching)하고, 상기 스켈레톤 데이터의 관절 또는 말단에 기준점을 설정하며, 상기 사용자의 동작에 따라 상기 기준점에 대한 시간에 따른 속도의 변화 및 위치를 획득하여 시계열적인 정보로 연결함으로써, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 일련의 움직임과 비교할 수 있다.

또한, 상기 처리부는, 손목 관절 또는 손 끝점에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 및 위치로부터 팔 동작의 움직임을 식별하고, 발목 관절 또는 발 끝점에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 및 위치로부터 발 동작의 움직임을 식별하며, 골반 또는 엉덩이(hip)에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 및 위치로부터 몸통 동작의 움직임을 식별하되, 식별된 각각의 신체 부위별 움직임의 조합을 상기 데이터베이스에 저장된 움직임 정보와 비교할 수 있다.

또한, 상기 처리부는, 상기 사용자의 동작에 대한 영상과 상기 데이터베이스에 저장된 움직임 정보 간에, 상기 기준점에 대한 속도의 변화 추이 중 속도의 최대값이 나타나는 영역의 유사도를 산출함으로써 상기 사용자의 동작의 정확도를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따른 동작 평가 장치에서, 상기 스텝 센서는, 상기 스텝 센서와 접촉하는 상기 사용자의 발 영역에 대해 측정된 압력 차이에 기초하여 복수 개의 영역에 대한 족적과 압력을 측정하며, 상기 처리부는, 상기 영역별 족적과 압력을 하나의 발동작 그룹으로 설정하여, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 발동작의 조합과 비교할 수 있다.

일 실시예에 따른 동작 평가 장치에서, 상기 처리부는, 상기 3D 카메라를 통해 입력된 상기 사용자의 동작에 대한 영상으로부터 상기 사용자의 동작 방향을 인식하고, 인식된 상기 사용자의 동작 방향에 기초하여 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작으로부터 사용자의 앞발과 뒷발을 식별하며, 식별된 상기 사용자의 앞발 및 뒷발로부터 상기 스텝 센서에 가해지는 압력을 비교할 수 있다. 또한, 상기 처리부는, 상기 압력을 비교한 결과로부터 상기 사용자의 무게 중심의 위치를 산출할 수 있다.

나아가, 상기 처리부는, 산출된 상기 사용자의 무게 중심의 위치 및 상기 사용자의 동작의 조합이 상기 데이터베이스에 저장된 움직임 정보와 유사한 정도에 기초하여 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 산출할 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 장치는, 태권도 품새를 구성하는 동작, 상기 동작을 시계열적으로 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함하는 태권도 품새 정보를 저장하는 데이터베이스; 적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향 동작을 감지하는 복수 개의 3D 카메라; 상기 사용자의 발동작을 감지하는 스텝(step) 센서; 및 상기 3D 카메라를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상과 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 발동작의 조합을 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 태권도 품새 정보와 비교함으로써 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 처리부를 포함한다.

다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 장치에서, 상기 데이터베이스는 미리 설정된 중요 동작에 대한 복수 개의 평가 지점을 포함하도록 상기 태권도 품새 정보를 구성하며, 상기 처리부는 상기 평가 지점마다 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 각각 산출하여 합산하고, 합산된 상기 정확도 지수를 임계치와 비교함으로써 승급 성공 여부를 판별할 수 있다.

다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 장치에서, 상기 처리부는, 상기 사용자의 적어도 2개 방향 태권도 동작에 대한 영상으로부터 스켈레톤(skeleton) 데이터를 추출하여 상호 매칭(matching)하고, 상기 스켈레톤 데이터의 관절 또는 말단에 기준점을 설정하며, 상기 사용자의 동작에 따라 상기 기준점에 대한 시간에 따른 속도의 변화 및 위치를 획득하여 시계열적인 정보로 연결함으로써, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 일련의 움직임과 비교하되, 상기 속도의 변화 폭이 크거나 상기 태권도 동작의 시작 시점의 속도와 상기 속도의 최대값의 차이가 클수록 상기 동작에 대해 상대적으로 더 높은 정확도 지수를 할당할 수 있다.

다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 장치에서, 상기 스텝 센서는, 상기 스텝 센서와 접촉하는 상기 사용자의 발 영역에 대해 측정된 압력 차이에 기초하여 복수 개의 영역에 대한 족적과 압력을 측정하며, 상기 처리부는, 상기 영역별 족적과 압력을 하나의 발동작 그룹으로 설정하여, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 발동작의 조합과 비교할 수 있다.

다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 장치에서, 상기 처리부는, 상기 3D 카메라를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상으로부터 상기 사용자의 동작 방향을 인식하고, 인식된 상기 사용자의 동작 방향에 기초하여 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작으로부터 사용자의 앞발과 뒷발을 식별하며, 식별된 상기 사용자의 앞발 및 뒷발로부터 상기 스텝 센서에 가해지는 압력을 비교한 결과로부터 상기 사용자의 무게 중심의 위치를 산출하되, 산출된 상기 사용자의 무게 중심의 위치 및 상기 사용자의 태권도 동작의 조합이 상기 데이터베이스에 저장된 태권도 품새 정보와 유사한 정도에 기초하여 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출할 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 방법은, 태권도 품새를 구성하는 동작, 상기 동작을 시계열적으로 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함하는 태권도 품새 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계; 적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향 동작을 감지하는 복수 개의 3D 카메라를 통해 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상을 입력받는 단계; 상기 사용자의 발동작을 감지하는 스텝(step) 센서를 통해 상기 사용자의 태권도 발동작을 입력받는 단계; 및 입력된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상 및 상기 사용자의 태권도 발동작의 조합을 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 태권도 품새 정보와 비교함으로써 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 단계를 포함한다.

또 다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 방법은, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 태권도 품새 정보는 중요 동작에 대한 복수 개의 평가 지점을 포함하도록 구성됨으로써, 상기 평가 지점마다 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 각각 산출하여 합산하고, 합산된 상기 정확도 지수를 임계치와 비교하여 승급 성공 여부를 판별하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 방법에서, 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 단계는, 상기 사용자의 적어도 2개 방향 태권도 동작에 대한 영상으로부터 스켈레톤(skeleton) 데이터를 추출하여 상호 매칭(matching)하는 단계; 상기 스켈레톤 데이터의 관절 또는 말단에 기준점을 설정하는 단계; 및 상기 사용자의 동작에 따라 상기 기준점에 대한 시간에 따른 속도의 변화 및 위치를 획득하여 시계열적인 정보로 연결함으로써 상기 데이터베이스에 저장된 상기 일련의 움직임과 비교하는 단계를 포함하되, 상기 속도의 변화 폭이 크거나 상기 태권도 동작의 시작 시점의 속도와 상기 속도의 최대값의 차이가 클수록 상기 동작에 대해 상대적으로 더 높은 정확도 지수를 할당할 수 있다.

또 다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 방법에서, 상기 사용자의 태권도 발동작을 입력받는 단계는, 상기 스텝 센서와 접촉하는 상기 사용자의 발 영역에 대해 측정된 압력 차이에 기초하여 복수 개의 영역에 대한 족적과 압력을 측정하며, 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 단계는, 상기 영역별 족적과 압력을 하나의 발동작 그룹으로 설정하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 발동작의 조합과 비교할 수 있다.

또 다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 방법에서, 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 단계는, 상기 3D 카메라를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상으로부터 상기 사용자의 동작 방향을 인식하는 단계; 인식된 상기 사용자의 동작 방향에 기초하여 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작으로부터 사용자의 앞발과 뒷발을 식별하는 단계; 및 식별된 상기 사용자의 앞발 및 뒷발로부터 상기 스텝 센서에 가해지는 압력을 비교한 결과로부터 상기 사용자의 무게 중심의 위치를 산출하는 단계를 포함하되, 산출된 상기 사용자의 무게 중심의 위치 및 상기 사용자의 태권도 동작의 조합이 상기 데이터베이스에 저장된 태권도 품새 정보와 유사한 정도에 기초하여 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출할 수 있다.

본 발명의 실시예들은, 사용자의 태권도 동작을 복수 개의 3D 카메라와 스텝 센서를 이용해 측정하고, 이를 상호 매칭하여 생성된 하나의 움직임 정보로부터 도출된 다방향에서 관찰된 자세의 정확도, 시계열적인 움직임의 속도 변화 및 각 동작에 따른 무게 중심 배분의 적정도를 객관적인 수치에 근거하여 평가함으로써, 태권도 심사에 따른 판정의 시비를 원천적으로 해소하고, 승단 내지 승급 심사를 빠르고 객관적으로 수행하되, 그 결과를 디지털 지표로서 기록할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동작 평가 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 동작 평가 장치에서 채택하고 있는 3D 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 인간의 골격 내지 관절을 탐지하여 처리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 태권도 동작 평가 장치에서 사용자의 움직임에 수반되는 각 신체 부위의 속도를 평가하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 태권도 동작 평가 장치에서 사용자의 움직임에 수반되는 발동작 및 그에 따른 무게 중심의 위치를 도출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 방법을 도시한 흐름도이다.

이하에서는, 도면을 참조하여 상기된 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 명칭 및 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동작 평가 장치(100)를 도시한 도면으로서, 적어도 2개의 3D 카메라(11, 12), 스텝 센서(20), 처리부(30) 및 데이터베이스(40)를 포함한다. 이들 구성 요소들은 구현상의 일례로서, 각각 물리적으로 분리되어 네트워크를 통해 연결된 장치로 도시하였으나, 필요에 따라 이들 중 일부 구성이 하나의 장치 내에 통합되거나 네트워크가 아닌 장치 간에 직접 연결될 수 있음은 당연하다.

데이터베이스(40)는, 인간의 동작, 상기 동작을 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함하는 움직임 정보를 저장하는 수단으로서, 본 발명의 실시예가 활용될 수 있는 도메인(domain)에 적합하게 표준화된 움직임 정보를 미리 기록한 후, 이후 비교에 활용하게 된다. 이러한 도메인이 태권도인 경우, 데이터베이스(40) 내에 저장되는 정보는, 태권도 품새를 구성하는 동작, 상기 동작을 시계열적으로 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함할 수 있다.

3D 카메라(11, 12)는, 적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향 동작을 감지하는 수단으로서, 복수 개 구비되어야만 한다. 특히, 통상적인 동작 인식 내지 제스처(gesture) 인식의 경우 하나의 3D 카메라 내지 스테레오 카메라를 이용하는 경우가 대부분인데, 태권도 동작을 평가하기 위해서는 하나가 아닌 적어도 2개 이상의 3D 카메라를 활용하여야만 한다는 차이가 존재한다. 왜냐하면, 태권도 동작이나 품새는 양손의 동작이 서로 상이한 경우가 다수이며, 몸통의 다른 측면에 의해 손이나 발동작이 차폐되는 경우가 많기 때문이다. 따라서, 태권도 동작의 정확한 평가를 위해 본 발명의 실시예들은 적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향(동/서/남/북)의 깊이 영상을 획득할 필요가 있다. 이렇게 획득된 적어도 2개의 영상은 이후 처리부(30)에서 매칭되어 조합된 결과를 생성한다. 이를 위해, 태권도 동작의 비교 기준이 되는 데이터베이스(40) 내의 표준 움직임 정보 역시 이에 대응하여 적어도 2개 영상의 조합으로 미리 저장되는 것이 바람직하다.

스텝(step) 센서(20)는, 상기 사용자의 발동작을 감지하는 수단으로서, 발동작에 따른 족적과 양발의 압력을 측정할 수 있다. 특히 감지된 압력은 각각 지면/매트 상에 놓인 발에 매칭되어 사용자의 몸이 기울어진 방향이나 자세의 무게 중심을 판별하는데 활용될 수 있다.

처리부(30)는, 상기 3D 카메라(11, 12)를 통해 입력된 상기 사용자의 동작에 대한 영상과 상기 스텝 센서(20)를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작의 조합을 이용하여 상기 데이터베이스(40)에 저장된 상기 움직임 정보와 비교함으로써 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 산출한다.

한편, 태권도 승급 내지 승단 심사를 위해, 상기 데이터베이스(40)는 미리 설정된 중요 동작에 대한 복수 개의 평가 지점을 포함하도록 상기 태권도 품새 정보를 구성하며, 상기 처리부(30)는 상기 평가 지점마다 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 각각 산출하여 합산하고, 합산된 상기 정확도 지수를 임계치와 비교함으로써 승급 성공 여부를 판별할 수 있을 것이다. 예를 들어, 태극 1장을 구성하는 주요 평가 지점을 구분하여 데이터베이스(40) 내에 저장하고, 태극 1장에 대한 자신의 동작을 평가받기 희망하는 태권도 수련자가 태극 1장을 시연하면, 이를 감지한 태권도 동작 평가 장치(100)가 입력된 수련자의 깊이 영상과 발동작 정보로부터 순차적으로 주요 평가 지점에 대한 정확도 지수를 산출하여 합산하고, 그 결과를 미리 설정된 임계치와 비교하여 표시할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 통해 태권도 심사를 자동화할 수 있으며, 객관적인 평가 결과를 빠르게 도출할 수 있다는 장점을 갖는다.

도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 동작 평가 장치에서 채택하고 있는 3D 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 인간의 골격 내지 관절을 탐지하여 처리하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 마이크로소프트(microsoft)의 키넥트(kinect)에서 제공하는 스켈레톤 조인트(skeletal joint) 정보를 예시한 것이다. 도 2에서 예시된 바와 같이 3D 카메라를 통해 입력된 영상을 통해 사용자의 움직임으로부터 인간의 골격을 추정하거나, 골격을 연결하는 주요 관절 내지 신체 부위의 말단을 식별할 수 있게 된다. 예를 들어, 태권도 동작 평가를 위해서는 손목이나 팔꿈치, 발목이나 무릎, 그리고 엉덩이(hip)의 위치와 같은 영역이 평가의 대상 내지 기준점으로 선택될 수 있다. 특히 태권도의 경우 팔과 다리의 움직임이 개별적으로 이루어지는 경우가 많으므로 각각의 평가 대상을 추적하여 이들의 움직임이 적절한지 여부를 판단할 필요가 있다.

이를 위해, 앞서 도 1을 통해 소개한 동작 평가 장치의 처리부(30)는, 상기 사용자의 적어도 2개 방향 동작에 대한 영상으로부터 스켈레톤(skeleton) 데이터를 추출하여 상호 매칭(matching)하고, 상기 스켈레톤 데이터의 관절 또는 말단에 기준점을 설정하며, 상기 사용자의 동작에 따라 상기 기준점에 대한 시간에 따른 속도의 변화 및 위치를 획득하여 시계열적인 정보로 연결함으로써, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 일련의 움직임과 비교하는 것이 바람직하다.

또한, 태권도 동작을 평가함에 있어서, 상기 처리부(30)는, 이러한 기준점의 속도의 변화 폭이 크거나 태권도 동작의 시작 시점의 속도와 속도의 최대값의 차이가 클수록 상기 동작에 대해 상대적으로 더 높은 정확도 지수를 할당하는 것이 바람직하다. 다시 말해, 개별 태권도 동작의 가속이 짧은 시간 동안 얼마나 빠르게 이루어졌는지 여부를 판단하여 그 가속의 정도를 정확도 지수에 반영하도록 한다.

도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 태권도 동작 평가 장치에서 사용자의 움직임에 수반되는 각 신체 부위의 속도를 평가하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

이를 위해 앞서 도 1을 통해 소개한 동작 평가 장치(100)의 처리부(30)는, 손목 관절 또는 손 끝점에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 및 위치로부터 팔 동작의 움직임을 식별하고, 발목 관절 또는 발 끝점에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 및 위치로부터 발 동작의 움직임을 식별하며, 골반 또는 엉덩이(hip)에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 및 위치로부터 몸통 동작의 움직임을 식별하되, 식별된 각각의 신체 부위별 움직임의 조합을 상기 데이터베이스에 저장된 움직임 정보와 비교하는 것이 바람직하다.

특히, 상기 처리부(30)는, 사용자의 동작에 대한 영상과 데이터베이스에 저장된 움직임 정보 간에, 앞서 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 추이 중 속도의 최대값이 나타나는 영역의 유사도를 산출함으로써 상기 사용자의 동작의 정확도를 판단할 수 있다. 태권도 동작의 경우 단순히 시간의 흐름에 따라 속도가 증가하거나 감소하는 형태가 아니라 하나의 단위 동작 내에서 동작의 끝 부분에 이르어 폭발적으로 속도가 증가하였다가 감소 내지 멈추는 동작이 존재하는데, 상기 평가 방식은 이러한 지점을 정확하게 포착하기 위함이다.

도 3a를 참조하면, 정권지르기(끌어치기)의 동작과 그에 따른 속도의 변화를 예시하였다. 태권도 품새 중 정권지르기의 경우 손목의 좌표(310)가 일정 시간에 이동하는 정도로부터 속도를 평가할 수 있으며, 평가를 위해 데이터베이스 내에는 이러한 유형의 동작에 따른 속도의 변화량에 대한 정보가 포함되어 있어야 한다.

도 3b를 참조하면, 앞차기(끌어차기)의 동작과 그에 따른 속도의 변화를 예시하였다. 태권도 품새 중 앞차기나 옆차기의 경우 발목의 좌표(320)가 일정 시간에 이동하는 정도로부터 속도를 평가할 수 있으며, 평가를 위해 데이터베이스 내에는 이러한 유형의 동작에 따른 속도의 변화량에 대한 정보가 포함되어 있어야 한다.

도 3c를 참조하면, 돌려차기(끌어차기)의 동작에 수반되는 몸통의 움직임과 그에 따른 속도의 변화를 예시하였다. 태권도 품새 중 돌려차기의 경우 발의 궤적이나 속도의 변화와는 별개로 몸통 전체의 움직임을 반영하는 힘(hip)의 좌표(330)가 일정 시간에 이동하는 정도로부터 속도를 평가할 수 있으며, 평가를 위해 데이터베이스 내에는 이러한 유형(예를 들어, 품새의 준비 내지 기본 동작이 포함된다)의 동작에 따른 속도의 변화량에 대한 정보가 포함되어 있어야 한다.

한편, 적어도 2개 이상의 방향에 배치된 3D 카메라를 통해 컴퓨터 비전을 보다 정교하게 구현한 이상의 구성과 별도로, 본 발명의 실시예들은 태권도 동작 평가에서 필요한 발의 움직임을 추적하고 양발에 가해지는 압력의 분배를 측정하기 위한 스텝 센서를 추가적으로 구비한다.

도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 태권도 동작 평가 장치에서 사용자의 움직임에 수반되는 발동작 및 그에 따른 무게 중심의 위치를 도출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

사용자의 발동작을 정교하게 인식하기 위하여, 앞서 도 1을 통해 소개한 동작 평가 장치(100)의 스텝 센서(20)는, 상기 스텝 센서와 접촉하는 상기 사용자의 발 영역에 대해 측정된 압력 차이에 기초하여 복수 개의 영역에 대한 족적과 압력을 측정하며, 처리부(30)는, 상기 영역별 족적과 압력을 하나의 발동작 그룹으로 설정하여, 데이터베이스(40)에 저장된 발동작의 조합과 비교하는 것이 바람직하다.

특히 2종류의 센서를 혼합하여 구현된 본 발명의 실시예들에서, 상기 처리부(30)는, 3D 카메라(11, 12)를 통해 입력된 상기 사용자의 동작에 대한 영상으로부터 상기 사용자의 동작 방향을 인식하고, 인식된 상기 사용자의 동작 방향에 기초하여 상기 스텝 센서(20)를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작으로부터 사용자의 앞발과 뒷발을 식별하며, 식별된 상기 사용자의 앞발 및 뒷발로부터 상기 스텝 센서에 가해지는 압력을 비교한 후, 비교 결과로부터 상기 사용자의 무게 중심의 위치를 산출할 수 있다. 따라서, 상기 처리부(30)는, 산출된 상기 사용자의 무게 중심의 위치 및 상기 사용자의 동작의 조합이 상기 데이터베이스(40)에 저장된 움직임 정보와 유사한 정도에 기초하여 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 산출하게 된다.

따라서, 태권도 심사의 경우, 처리부(30)는, 스텝 센서를 이용해 산출된 사용자의 무게 중심의 위치 및 3D 카메라를 이용해 획득된 사용자의 태권도 동작의 조합이 상기 데이터베이스에 저장된 태권도 품새 정보와 유사한 정도에 기초하여 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출할 수 있다. 이 경우, 3D 카메라의 역할은 단지 태권도 동작에 관한 영상을 획득하는 것 외에 사용자의 발동작에 따른 진행 방향으로부터 앞발과 뒷발을 식별하는 것을 포함한다.

도 4a를 참조하면, 정권지르기의 동작과 그에 수반되는 양발의 족적(410)과 각각의 압력 차이를 예시하였다. 태권도 품새 중 정권지르기의 경우 뒷발에 비해 앞발에 상대적으로 더 큰 압력이 가해지는 것이 적절하며, 이러한 양발의 압력 차이가 나타내는 기울기로부터 사용자의 무게 중심(도 4a의 경우 앞발에 인접한 위치에 무게 중심이 위치할 것이다.)을 추정할 수 있다. 따라서, 평가를 위해 데이터베이스 내에는 이러한 유형의 동작에 따른 무게 중심의 위치 내지 양발의 압력 차이에 대한 정보가 포함되어 있어야 한다.

도 4b를 참조하면, 주춤새몸통지르기의 동작과 그에 수반되는 양발의 족적(420)과 각각의 압력 차이를 예시하였다. 태권도 품새 중 주춤새몸통지르기의 경우 양발 간에 압력의 차이가 크지 않거나 거의 동일한 압력이 가해지는 것이 적절하며, 이러한 양발의 압력 차이가 나타내는 기울기로부터 사용자의 무게 중심(도 4b의 경우 양발의 중심에 무게 중심이 위치할 것이다)을 추정할 수 있다. 따라서, 평가를 위해 데이터베이스 내에는 이러한 유형의 동작에 따른 무게 중심의 위치 내지 양발의 압력 차이에 대한 정보가 포함되어 있어야 한다.

도 4c를 참조하면, 손날막기의 동작과 그에 수반되는 양발의 족적(430)과 각각의 압력 차이를 예시하였다. 태권도 품새 중 손날막기의 경우 앞발에 비해 뒷발에 상대적으로 더 큰 압력이 가해지는 것이 적절하며, 이러한 양발의 압력 차이가 나타내는 기울기로부터 사용자의 무게 중심(도 4c의 경우 뒷발에 인접한 위치에 무게 중심이 위치할 것이다.)을 추정할 수 있다. 따라서, 평가를 위해 데이터베이스 내에는 이러한 유형의 동작에 따른 무게 중심의 위치 내지 양발의 압력 차이에 대한 정보가 포함되어 있어야 한다.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 태권도 동작 평가 방법을 도시한 흐름도로서, 각 단계는 앞서 도 1을 통해 기술한 동작 평가 장치의 개별 구성 요소의 기능에 대응되는 동작을 포함하므로, 여기서는 설명의 중복을 피하고자 시계열적인 연산 과정을 중심으로 각 단계를 약술하도록 한다.

S510 단계에서, 태권도 동작 평가 장치는, 태권도 품새를 구성하는 동작, 상기 동작을 시계열적으로 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함하는 태권도 품새 정보를 데이터베이스에 저장한다.

S520 단계에서, 태권도 동작 평가 장치는, 적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향 동작을 감지하는 복수 개의 3D 카메라를 통해 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상을 입력받는다.

S530 단계에서, 태권도 동작 평가 장치는, 상기 사용자의 발동작을 감지하는 스텝(step) 센서를 통해 상기 사용자의 태권도 발동작을 입력받는다. 물론, S520 단계와 S530 단계는 시간적으로 동시에 병렬적으로 수행되는 경우가 일반적이다.

S540 단계에서, 태권도 동작 평가 장치는, S520 단계를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상 및 S530 단계를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 발동작의 조합을 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 태권도 품새 정보와 비교함으로써 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출한다.

보다 구체적으로, 정확도 지수를 산출하는 S540 과정은, 상기 사용자의 적어도 2개 방향 태권도 동작에 대한 영상으로부터 스켈레톤(skeleton) 데이터를 추출하여 상호 매칭(matching)하고, 상기 스켈레톤 데이터의 관절 또는 말단에 기준점을 설정하며, 상기 사용자의 동작에 따라 상기 기준점에 대한 시간에 따른 속도의 변화 및 위치를 획득하여 시계열적인 정보로 연결함으로써 상기 데이터베이스에 저장된 상기 일련의 움직임과 비교할 수 있다. 이때, 태권도 동작의 특성을 보다 정확하게 반영하기 위하여, 상기 속도의 변화 폭이 크거나 상기 태권도 동작의 시작 시점의 속도와 상기 속도의 최대값의 차이가 클수록 상기 동작에 대해 상대적으로 더 높은 정확도 지수를 할당하는 것이 바람직하다.

또한, 앞서 사용자의 태권도 발동작을 입력받는 S530 단계는, 상기 스텝 센서와 접촉하는 상기 사용자의 발 영역에 대해 측정된 압력 차이에 기초하여 복수 개의 영역에 대한 족적과 압력을 측정하며, 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 S540 단계는, 상기 영역별 족적과 압력을 하나의 발동작 그룹으로 설정하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 발동작의 조합과 비교하는 것이 바람직하다.

나아가, 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 S540 단계는, 상기 3D 카메라를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상으로부터 상기 사용자의 동작 방향을 인식하고, 인식된 상기 사용자의 동작 방향에 기초하여 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작으로부터 사용자의 앞발과 뒷발을 식별하며, 식별된 상기 사용자의 앞발 및 뒷발로부터 상기 스텝 센서에 가해지는 압력을 비교한 결과로부터 상기 사용자의 무게 중심의 위치를 산출할 수 있다. 이때, 산출된 상기 사용자의 무게 중심의 위치 및 상기 사용자의 태권도 동작의 조합이 상기 데이터베이스에 저장된 태권도 품새 정보와 유사한 정도에 기초하여 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 것이 바람직하다.

추가적으로 S550 단계에서, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 태권도 품새 정보는 중요 동작에 대한 복수 개의 평가 지점을 포함하도록 구성됨으로써, 상기 평가 지점마다 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 각각 산출하여 합산하고, 합산된 상기 정확도 지수를 임계치와 비교하여 승급 성공 여부를 판별할 수 있다.

이상에서 기술된 본 발명의 실시예들은, 사용자의 태권도 동작을 복수 개의 3D 카메라와 스텝 센서를 이용해 측정하고, 이를 상호 매칭하여 생성된 하나의 움직임 정보로부터 도출된 다방향에서 관찰된 자세의 정확도, 시계열적인 움직임의 속도 변화 및 각 동작에 따른 무게 중심 배분의 적정도를 객관적인 수치에 근거하여 평가함으로써, 태권도 심사에 따른 판정의 시비를 원천적으로 해소하고, 승단 내지 승급 심사를 빠르고 객관적으로 수행하되, 그 결과를 디지털 지표로서 기록할 수 있다.

한편, 본 발명의 실시예들에서 3D 카메라 및 스텝 센서를 통해 입력된 정보를 처리하여 사용자의 태권도 동작을 평가하는 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.

이상에서 본 발명에 대하여 그 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 동작 평가 장치
11, 12: 3D 카메라
20: 스텝 센서
30: 처리부
40: 데이터베이스
310, 320, 330: 기준점

Claims

인간의 동작, 상기 동작을 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함하되 적어도 2개 영상의 조합으로 움직임 정보를 저장하는 데이터베이스;
적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향 동작을 감지하는 복수 개의 3D 카메라;
상기 사용자의 발동작을 감지하는 스텝(step) 센서; 및
상기 3D 카메라를 통해 입력된 적어도 2개 방향 동작에 대한 영상으로부터 매칭되어 조합된 상기 사용자의 동작에 대한 영상과 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작의 조합을 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 움직임 정보와 비교함으로써 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 산출하는 처리부를 포함하고,
상기 처리부는,
상기 사용자의 동작에 대한 영상과 상기 데이터베이스에 저장된 움직임 정보 간에, 상기 사용자의 동작에 대한 영상으로부터 획득된 관절 또는 말단에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 추이 중 속도의 최대값이 나타나는 영역의 유사도를 산출함으로써 상기 사용자의 동작의 정확도를 판단하되, 상기 동작의 가속 정도에 비례하여 상기 정확도 지수를 할당하는 것을 특징으로 하는 동작 평가 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 처리부는,
상기 사용자의 적어도 2개 방향 동작에 대한 영상으로부터 스켈레톤(skeleton) 데이터를 추출하여 상호 매칭(matching)하고, 상기 스켈레톤 데이터의 관절 또는 말단에 기준점을 설정하며, 상기 사용자의 동작에 따라 상기 기준점에 대한 시간에 따른 속도의 변화 및 위치를 획득하여 시계열적인 정보로 연결함으로써, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 일련의 움직임과 비교하는 것을 특징으로 하는 동작 평가 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 처리부는,
손목 관절 또는 손 끝점에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 및 위치로부터 팔 동작의 움직임을 식별하고,
발목 관절 또는 발 끝점에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 및 위치로부터 발 동작의 움직임을 식별하며,
골반 또는 엉덩이(hip)에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 및 위치로부터 몸통 동작의 움직임을 식별하되,
식별된 각각의 신체 부위별 움직임의 조합을 상기 데이터베이스에 저장된 움직임 정보와 비교하는 것을 특징으로 하는 동작 평가 장치.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 스텝 센서는, 상기 스텝 센서와 접촉하는 상기 사용자의 발 영역에 대해 측정된 압력 차이에 기초하여 복수 개의 영역에 대한 족적과 압력을 측정하며,
상기 처리부는, 영역별 족적과 압력을 하나의 발동작 그룹으로 설정하여, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 발동작의 조합과 비교하는 것을 특징으로 하는 동작 평가 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 처리부는,
상기 3D 카메라를 통해 입력된 상기 사용자의 동작에 대한 영상으로부터 상기 사용자의 동작 방향을 인식하고,
인식된 상기 사용자의 동작 방향에 기초하여 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작으로부터 사용자의 앞발과 뒷발을 식별하며,
식별된 상기 사용자의 앞발 및 뒷발로부터 상기 스텝 센서에 가해지는 압력을 비교하는 것을 특징으로 하는 동작 평가 장치.
제 6 항에 있어서,
상기 처리부는,
상기 압력을 비교한 결과로부터 상기 사용자의 무게 중심의 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 동작 평가 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 처리부는,
산출된 상기 사용자의 무게 중심의 위치 및 상기 사용자의 동작의 조합이 상기 데이터베이스에 저장된 움직임 정보와 유사한 정도에 기초하여 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 동작 평가 장치.
태권도 품새를 구성하는 동작, 상기 동작을 시계열적으로 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함하되 적어도 2개 영상의 조합으로 태권도 품새 정보를 저장하는 데이터베이스;
적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향 동작을 감지하는 복수 개의 3D 카메라;
상기 사용자의 발동작을 감지하는 스텝(step) 센서; 및
상기 3D 카메라를 통해 입력된 적어도 2개 방향 동작에 대한 영상으로부터 매칭되어 조합된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상과 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 발동작의 조합을 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 태권도 품새 정보와 비교함으로써 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 처리부를 포함하고,
상기 처리부는,
상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상과 상기 데이터베이스에 저장된 태권도 품새 정보 간에, 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상으로부터 획득된 관절 또는 말단에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 추이 중 속도의 최대값이 나타나는 영역의 유사도를 산출함으로써 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도를 판단하되, 상기 태권도 동작의 가속 정도에 비례하여 상기 정확도 지수를 할당하는 것을 특징으로 하는 태권도 동작 평가 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 데이터베이스는 미리 설정된 중요 동작에 대한 복수 개의 평가 지점을 포함하도록 상기 태권도 품새 정보를 구성하며,
상기 처리부는 상기 평가 지점마다 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 각각 산출하여 합산하고, 합산된 상기 정확도 지수를 임계치와 비교함으로써 승급 성공 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 태권도 동작 평가 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 처리부는,
상기 사용자의 적어도 2개 방향 태권도 동작에 대한 영상으로부터 스켈레톤(skeleton) 데이터를 추출하여 상호 매칭(matching)하고, 상기 스켈레톤 데이터의 관절 또는 말단에 기준점을 설정하며, 상기 사용자의 동작에 따라 상기 기준점에 대한 시간에 따른 속도의 변화 및 위치를 획득하여 시계열적인 정보로 연결함으로써, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 일련의 움직임과 비교하되,
상기 속도의 변화 폭이 크거나 상기 태권도 동작의 시작 시점의 속도와 상기 속도의 최대값의 차이가 클수록 상기 동작에 대해 상대적으로 더 높은 정확도 지수를 할당하는 것을 특징으로 하는 태권도 동작 평가 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 스텝 센서는, 상기 스텝 센서와 접촉하는 상기 사용자의 발 영역에 대해 측정된 압력 차이에 기초하여 복수 개의 영역에 대한 족적과 압력을 측정하며,
상기 처리부는, 영역별 족적과 압력을 하나의 발동작 그룹으로 설정하여, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 발동작의 조합과 비교하는 것을 특징으로 하는 태권도 동작 평가 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 처리부는,
상기 3D 카메라를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상으로부터 상기 사용자의 동작 방향을 인식하고,
인식된 상기 사용자의 동작 방향에 기초하여 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작으로부터 사용자의 앞발과 뒷발을 식별하며,
식별된 상기 사용자의 앞발 및 뒷발로부터 상기 스텝 센서에 가해지는 압력을 비교한 결과로부터 상기 사용자의 무게 중심의 위치를 산출하되,
산출된 상기 사용자의 무게 중심의 위치 및 상기 사용자의 태권도 동작의 조합이 상기 데이터베이스에 저장된 태권도 품새 정보와 유사한 정도에 기초하여 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 태권도 동작 평가 장치.
태권도 품새를 구성하는 동작, 상기 동작을 시계열적으로 연결한 일련의 움직임 및 발동작의 조합을 포함하되 적어도 2개 영상의 조합으로 태권도 품새 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계;
적어도 2개 방향에 배치되어 사용자의 전방향 동작을 감지하는 복수 개의 3D 카메라를 통해 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상을 입력받는 단계;
상기 사용자의 발동작을 감지하는 스텝(step) 센서를 통해 상기 사용자의 태권도 발동작을 입력받는 단계; 및
입력된 적어도 2개 방향 동작에 대한 영상으로부터 매칭되어 조합된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상 및 상기 사용자의 태권도 발동작의 조합을 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 태권도 품새 정보와 비교함으로써 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 단계는,
상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상과 상기 데이터베이스에 저장된 태권도 품새 정보 간에, 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상으로부터 획득된 관절 또는 말단에 설정된 기준점에 대한 속도의 변화 추이 중 속도의 최대값이 나타나는 영역의 유사도를 산출함으로써 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도를 판단하되, 상기 태권도 동작의 가속 정도에 비례하여 상기 정확도 지수를 할당하는 것을 특징으로 하는 태권도 동작 평가 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 데이터베이스에 저장된 상기 태권도 품새 정보는 중요 동작에 대한 복수 개의 평가 지점을 포함하도록 구성됨으로써, 상기 평가 지점마다 상기 사용자의 동작의 정확도 지수를 각각 산출하여 합산하고, 합산된 상기 정확도 지수를 임계치와 비교하여 승급 성공 여부를 판별하는 단계를 더 포함하는 태권도 동작 평가 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 단계는,
상기 사용자의 적어도 2개 방향 태권도 동작에 대한 영상으로부터 스켈레톤(skeleton) 데이터를 추출하여 상호 매칭(matching)하는 단계;
상기 스켈레톤 데이터의 관절 또는 말단에 기준점을 설정하는 단계; 및
상기 사용자의 동작에 따라 상기 기준점에 대한 시간에 따른 속도의 변화 및 위치를 획득하여 시계열적인 정보로 연결함으로써 상기 데이터베이스에 저장된 상기 일련의 움직임과 비교하는 단계를 포함하되,
상기 속도의 변화 폭이 크거나 상기 태권도 동작의 시작 시점의 속도와 상기 속도의 최대값의 차이가 클수록 상기 동작에 대해 상대적으로 더 높은 정확도 지수를 할당하는 것을 특징으로 하는 태권도 동작 평가 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 사용자의 태권도 발동작을 입력받는 단계는, 상기 스텝 센서와 접촉하는 상기 사용자의 발 영역에 대해 측정된 압력 차이에 기초하여 복수 개의 영역에 대한 족적과 압력을 측정하며,
상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 단계는, 영역별 족적과 압력을 하나의 발동작 그룹으로 설정하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 발동작의 조합과 비교하는 것을 특징으로 하는 태권도 동작 평가 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 단계는,
상기 3D 카메라를 통해 입력된 상기 사용자의 태권도 동작에 대한 영상으로부터 상기 사용자의 동작 방향을 인식하는 단계;
인식된 상기 사용자의 동작 방향에 기초하여 상기 스텝 센서를 통해 입력된 상기 사용자의 발동작으로부터 사용자의 앞발과 뒷발을 식별하는 단계; 및
식별된 상기 사용자의 앞발 및 뒷발로부터 상기 스텝 센서에 가해지는 압력을 비교한 결과로부터 상기 사용자의 무게 중심의 위치를 산출하는 단계를 포함하되,
산출된 상기 사용자의 무게 중심의 위치 및 상기 사용자의 태권도 동작의 조합이 상기 데이터베이스에 저장된 태권도 품새 정보와 유사한 정도에 기초하여 상기 사용자의 태권도 동작의 정확도 지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 태권도 동작 평가 방법.