KR102372613B1 - Method, apparatus and computer-readable medium for correctting posture through overlay analysis of image - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법에 관련된 것으로서, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 유저 단말로부터 운동 자세에 대한 기준 영상으로 입력된 제1 영상 및, 제1 영상에 대한 비교 영상으로 입력된 제2 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성 단계; 중첩 영상에서, 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 제2 영상에 포함된 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩도를 비교하여, 제1 객체에 대한 제2 객체의 중첩 오차를 분석하는 중첩 오차 분석 단계; 및 중첩 오차 분석 결과를 기초로, 제1 객체와 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩 오차를 최소화하기 위한 피드백 정보를 유저 단말에 제공하는 피드백 정보 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a method of correcting an exercise posture through an overlap analysis of images. According to an embodiment of the present invention, a first image input as a reference image for an exercise posture from a user terminal and a comparison image for the first image an overlapping image generating step of generating an overlapping image by overlapping the input second image; In the overlapping image, by comparing the degree of overlap with respect to the motion posture of the first object included in the first image and the second object included in the second image, the overlapping error of the second object with respect to the first object is analyzed. error analysis step; and a feedback information providing step of providing, to the user terminal, feedback information for minimizing the overlap error with respect to the motion postures of the first object and the second object based on the result of the overlap error analysis.

Description

영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록 매체{METHOD, APPARATUS AND COMPUTER-READABLE MEDIUM FOR CORRECTTING POSTURE THROUGH OVERLAY ANALYSIS OF IMAGE}Exercise posture correction method, apparatus and computer-readable recording medium through superimposition analysis of images

본 발명은 영상 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법에 관련된 것으로서, 구체적으로는, 운동 자세에 대한 기준 영상과, 비교 영상을 중첩하여, 골프, 야구, 요가 및 필라테스 등의 운동 자세에 대한 오차를 분석하고, 오차 분석에 따른 피드백 정보를 제공하여 유저의 운동 자세의 교정을 지원하도록 하는 기술과 관련된 것이다.The present invention relates to a method of correcting an exercise posture through an image overlap analysis, and specifically, by superimposing a reference image and a comparison image for the exercise posture, errors in exercise postures such as golf, baseball, yoga and Pilates are analyzed and to provide feedback information according to error analysis to support the correction of the user's exercise posture.

운동은, 올바른 자세로 운동을 수행할 경우에는, 원하는 근육에 자극을 주어 신체를 단련하고 부상을 방지할 수 있도록 하여 운동 효율을 높일 수 있지만, 잘못된 자세로 운동을 수행할 경우, 부상의 위험이 매우 높고, 단련하고자 하는 근육의 사용이 적어져 피로도는 높은 반면 운동 효율은 지극히 낮아 지기 때문에 바른 자세로 운동을 수행하는 것이 매우 중요하게 여겨진다.When exercise is performed with the correct posture, exercise can increase exercise efficiency by stimulating the desired muscles to strengthen the body and prevent injury. It is very high and the use of the muscles to be trained is reduced, so fatigue is high, but exercise efficiency is extremely low, so it is very important to perform exercise with the right posture.

이에 운동을 시작하는 사람들은 개인 트레이너를 고용하여 운동 자세에 대한 코칭을 받기도 하나, 개인 트레이너의 고용은 비용 부담이 클 뿐만 아니라 약속된 시간에 운동 센터 등을 방문해야만 했기 때문에, 경제적, 시간적, 장소적 제약이 큰 한계가 있었다.Therefore, people who start exercising hire a personal trainer to receive coaching on their exercise posture, but hiring a personal trainer is not only expensive, but also has to visit the exercise center at the appointed time. There was a big limit to the enemy constraint.

이러한 이유로 최근에는, 홀로 운동하는 사람들을 위하여, 다양한 운동 종목의 자세 교정 기술이 개발되고 있는 실정에 있으며, 이에 대한 선행기술로서 한국 등록특허 제10-1893469호(사용자의 자세교정을 위한 골프 스윙 연습 장치)를 예로 들 수 있다.For this reason, in recent years, for people who exercise alone, posture correction techniques for various sports are being developed. device) as an example.

구체적으로, 상술한 선행기술에서는, 골프 스윙 자세에 대한 교정 기술이 개시되어 있으며, 클럽을 가이드 하는 판과, 발 안착부를 구비하고, 사용자의 상체 및 하체 교정부가 구비되는 연습 장치를 제공함으로써, 골프 스윙 자세를 교정하도록 하는 기술이 개시되어 있다.Specifically, in the prior art described above, a technique for correcting a golf swing posture is disclosed, and by providing a practice device having a plate for guiding the club, a foot seat part, and a user's upper body and lower body correction part, golf A technique for correcting a swing posture is disclosed.

그러나, 상술한 선행기술은, 유저가 골프 스윙 동작을 연습하고자 할 때마다 복잡한 골프 스윙 연습 장치를 설치하는 행위가 요구되어 이용이 번거로운 문제가 뒤따랐으며, 더욱이 상술한 선행기술은 백스윙, 백스윙 탑 및 다운 스윙에 대한 동작에 한정되는 자세 교정만이 가능하여 골프 스윙 동작 전체에 대한 자세 교정은 수행할 수 없다는 점에서 그 활용 범위가 지극히 제한적인 문제가 있었다.However, the above-mentioned prior art has a problem that is cumbersome to use because it is required to install a complicated golf swing practice device whenever a user wants to practice a golf swing motion, and furthermore, the above-mentioned prior art is a backswing, a backswing top And since only posture correction limited to the motion for the down swing is possible, the range of application thereof is extremely limited in that the posture correction for the entire golf swing motion cannot be performed.

이에 본 발명은, 운동 자세에 대한 기준 영상과, 비교 영상을 중첩하여, 운동 자세에 대한 오차를 분석하고, 오차 분석에 따른 피드백 정보를 제공하여 유저의 운동 자세의 교정을 지원하도록 하는 것에 그 목적이 있다.Accordingly, an object of the present invention is to superimpose a reference image for an exercise posture and a comparison image, analyze an error on the exercise posture, and provide feedback information according to the error analysis to support correction of a user's exercise posture There is this.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 영상의 중첩 분석을 통한 골프 스윙 자세 교정 방법은, 유저 단말로부터 운동 자세에 대한 기준 영상으로 입력된 제1 영상 및, 제1 영상에 대한 비교 영상으로 입력된 제2 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성 단계; 중첩 영상에서, 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 제2 영상에 포함된 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩도를 비교하여, 제1 객체에 대한 제2 객체의 중첩 오차를 분석하는 중첩 오차 분석 단계; 및 중첩 오차 분석 결과를 기초로, 제1 객체와 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩 오차를 최소화하기 위한 피드백 정보를 유저 단말에 제공하는 피드백 정보 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the golf swing posture correction method through the overlap analysis of images implemented in a computing device including one or more processors and a main memory for storing instructions executable in the processor according to an embodiment of the present invention is , an overlapping image generating step of generating an overlapping image by superimposing a first image input as a reference image for an exercise posture from a user terminal and a second image input as a comparison image with respect to the first image; In the overlapping image, by comparing the degree of overlap with respect to the motion posture of the first object included in the first image and the second object included in the second image, the overlapping error of the second object with respect to the first object is analyzed. error analysis step; and a feedback information providing step of providing, to the user terminal, feedback information for minimizing the overlap error with respect to the motion postures of the first object and the second object based on the result of the overlap error analysis.

상술한 중첩 영상 생성 단계는, 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 제2 영상에 포함된 제2 객체의 신체 관절 영역 및 운동 도구 영역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 영역을 중첩 기준 영역으로 설정하여 크기 및 방향이 보정되도록 함으로써, 제1 영상 및 제2 영상이 결합된 중첩 영상을 생성하는 것이 바람직하다.In the above-described overlapping image generating step, an area including at least one of a body joint area and an exercise tool area of the first object included in the first image and the second object included in the second image is set as the overlap reference area. Thus, it is preferable to generate an overlapping image in which the first image and the second image are combined by correcting the size and direction.

또한, 상술한 중첩 오차 분석 단계의 수행 전, 중첩 영상에서, 운동 동작에 대응되는 영상 구간에 대한 제1 객체 및 상기 제2 객체에 대한 프레임별 운동 자세가 추출되도록 하고, 추출된 프레임별 운동 자세를 딥 러닝 알고리즘에 적용하여 운동 동작에 대한 하나 이상의 핵심 자세가 검출되도록 하는 것이 바람직하다.In addition, before performing the above-described overlap error analysis step, from the superimposed image, the frame-by-frame motion posture for the first object and the second object for the image section corresponding to the motion motion is extracted, and the extracted motion posture for each frame It is desirable to apply to the deep learning algorithm so that one or more key postures for motor motions are detected.

또한, 상술한 중첩 오차 분석 단계는, 검출된 핵심 자세의 전환 시점에 대응하는, 제1 객체 및 제2 객체의 일 중첩 기준 영역에 대한 XY좌표 파라미터를 획득하여, 상기 일 중첩 기준 영역에 대한 운동 동작의 궤적 변화값이 연산되도록 하고, 제1 객체 및 상기 제2 객체에 대해 연산된 궤적 변화값을 비교함으로써, 운동 자세에 대한 중첩 오차를 분석하는 것이 바람직하다.In addition, the above-described overlapping error analysis step acquires XY coordinate parameters for one overlapping reference area of the first object and the second object, corresponding to the detected core posture change point, and moves with respect to the one overlapping reference area It is preferable to analyze the overlap error with respect to the motion posture by allowing the trajectory change value of the motion to be calculated and comparing the trajectory change values calculated for the first object and the second object.

또한, 상술한 중첩 오차 분석 단계는, 유저 단말로부터 제2 영상에 대한 입력이 수행될 때마다, 제2 영상에 포함된 제2 객체의 궤적 변화값을 연산하여, 누적된 제2 객체의 궤적 변화값으로부터 유저의 핵심 자세별 평균값과 분산값을 도출하고, 분산값으로부터 유저의 핵심 자세별 자세 안정도에 대한 분석이 수행되도록 하는 것이 바람직하다.In addition, in the above-described overlapping error analysis step, whenever an input to the second image is performed from the user terminal, the trajectory change of the second object is accumulated by calculating the trajectory change value of the second object included in the second image. It is desirable to derive the average value and variance value for each core posture of the user from the value, and to analyze the posture stability for each key posture of the user from the variance value.

또한, 상술한 피드백 정보 제공 단계는, 외부 네트워크를 통해, 유저의 핵심 자세별 평균값과 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 프로 선수의 운동 자세에 대한 영상을 검색하여, 검색된 영상을 상기 제1 영상으로서 추천 제공하는 것이 바람직하다.In addition, the above-described feedback information providing step may include, through an external network, searching for an image about the exercise posture of a professional athlete having a similarity between the average value for each core posture of the user and a preset threshold or more, and recommending the searched image as the first image. It is desirable to provide

또한, 상술한 중첩 오차 분석 단계는, 검출된 핵심 자세에 대하여, 제1 핵심 자세에서 제2 핵심 자세로 자세를 전환하는데 소요되는 시간을 이용하여 운동 동작에 포함되는 핵심 자세들 간의 전환 속도가 연산되도록 하고, 제1 객체 및 제2 객체에 대해 연산된 핵심 자세들 간의 전환 속도를 비교하여 운동 자세에 대한 중첩 오차를 분석하는 것이 바람직하다.In addition, in the above-described overlapping error analysis step, with respect to the detected core posture, the switching speed between the core postures included in the exercise operation is calculated by using the time required to change the posture from the first core posture to the second core posture. It is preferable to analyze the overlap error for the exercise posture by comparing the switching speed between the core postures calculated for the first object and the second object.

또한, 상술한 피드백 정보 제공 단계는, 제1 영상으로 프로 선수의 운동 자세에 대한 영상이 입력된 경우, 유저 단말에 제공되는 상기 피드백 정보 중 하나로서, 제1 영상에서 추출되는 하나 이상의 운동 아이템에 대한 구매 링크 정보가 제공되도록 하는 것이 바람직하다.In addition, the above-described feedback information providing step is one of the feedback information provided to the user terminal when an image of a professional athlete's exercise posture is input as the first image, and is applied to one or more exercise items extracted from the first image. It is desirable to provide purchase link information for

한편, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 영상의 중첩 분석을 통한 골프 스윙 자세 교정 장치는, 유저 단말로부터 운동 자세에 대한 기준 영상으로 입력된 제1 영상 및, 제1 영상에 대한 비교 영상으로 입력된 제2 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성부; 중첩 영상에서, 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 제2 영상에 포함된 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩도를 비교하여, 제1 객체에 대한 제2 객체의 중첩 오차를 분석하는 중첩 오차 분석부; 및 중첩 오차 분석 결과를 기초로, 제1 객체와 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩 오차를 최소화하기 위한 피드백 정보를 유저 단말에 제공하는 피드백 정보 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, the golf swing posture correction apparatus through the overlap analysis of images implemented as a computing device including one or more processors and a main memory for storing instructions executable by the processor is input from a user terminal as a reference image for an exercise posture. an overlapping image generating unit generating an overlapping image by overlapping the first image and a second image input as a comparison image with respect to the first image; In the overlapping image, by comparing the degree of overlap with respect to the motion posture of the first object included in the first image and the second object included in the second image, the overlapping error of the second object with respect to the first object is analyzed. error analysis unit; and a feedback information providing unit that provides feedback information to the user terminal for minimizing the overlap error with respect to the motion postures of the first object and the second object based on the result of the overlap error analysis.

또 다른 한편, 컴퓨터-판독가능 기록 매체로서, 컴퓨터-판독가능 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은: 유저 단말로부터 운동 자세에 대한 기준 영상으로 입력된 제1 영상 및, 제1 영상에 대한 비교 영상으로 입력된 제2 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성 단계; 중첩 영상에서, 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 제2 영상에 포함된 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩도를 비교하여, 제1 객체에 대한 제2 객체의 중첩 오차를 분석하는 중첩 오차 분석 단계; 및 중첩 오차 분석 결과를 기초로, 제1 객체와 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩 오차를 최소화하기 위한 피드백 정보를 유저 단말에 제공하는 피드백 정보 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, as a computer-readable recording medium, the computer-readable medium stores instructions for causing a computing device to perform the following steps: Input from a user terminal as a reference image for an exercise posture an overlapping image generating step of generating an overlapping image by overlapping the first image and a second image input as a comparison image with respect to the first image; In the overlapping image, by comparing the degree of overlap with respect to the motion posture of the first object included in the first image and the second object included in the second image, the overlapping error of the second object with respect to the first object is analyzed. error analysis step; and a feedback information providing step of providing, to the user terminal, feedback information for minimizing the overlap error with respect to the motion postures of the first object and the second object based on the result of the overlap error analysis.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 운동 자세에 대한 기준 영상과, 비교 영상을 중첩하여, 운동 자세에 대한 오차를 면밀하게 분석하고, 오차 분석에 따른 피드백 정보를 제공하여 유저의 운동 자세의 교정을 지원할 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment of the present invention, by superimposing the reference image and the comparison image for the exercise posture, the error on the exercise posture is analyzed in detail, and feedback information according to the error analysis is provided to correct the exercise posture of the user. There is a supportive effect.

특히 골프를 예로 들면, 본 발명은, 골프 스윙 동작의 전체 자세, 즉 어드레스부터 피니시 자세에 이르는 골프 스윙 자세에 대한 전체적인 교정이 수행될 수 있어 유저의 골프 스윙 자세에 대한 교정 효과가 증대될 수 있게 된다.In particular, taking golf as an example, the present invention enables the overall correction of the golf swing posture, that is, the golf swing posture from the address to the finish posture, to be performed, so that the correction effect on the user's golf swing posture can be increased. do.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인공지능을 이용하여 기 설정된 기간 동안의 유저의 운동 동작에 대한 개선 정도에 대한 결과를 제공할 수 있음은 물론이고, 프로 선수와 유저의 운동 자세에 대한 차이점에 대한 분석 결과까지 제공할 수 있게 됨에 따라, 운동 자세를 교정하고자 하는 유저 측에 개인화된 피드백을 제공하여 줄 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to provide results on the degree of improvement of the user's exercise behavior for a preset period using artificial intelligence, as well as provide information on the exercise posture of professional players and users. As it is possible to provide the analysis result for the difference, it is possible to provide personalized feedback to the user who wants to correct the exercise posture.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 운동 동작과 관련된 유저의 핵심 자세별 평균값과 분산값을 산출하여, 유저의 핵심 자세별 안정도에 대한 정보를 제공할 수 있기 때문에, 별도의 코치 없이도 유저 스스로 자신의 숙련도를 평가할 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, since it is possible to provide information on the stability of each core posture of the user by calculating the average value and variance value for each core posture of the user related to the exercise motion, the user himself/herself without a separate coach It has the effect of being able to evaluate one's own proficiency.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 유저의 운동 자세를 교정하기 위하여 이용되는 기준 영상으로서, 현재 유저의 운동 자세와 유사한 프로 선수의 운동 동작에 대한 영상이 이용되도록 함으로써, 운동 자세에 대한 효율적 교정이 가능해지는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, as a reference image used to correct a user's exercise posture, an image of a professional athlete's exercise movement similar to the current user's exercise posture is used, thereby efficiently improving the exercise posture. It has the effect of making corrections possible.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법의 흐름도.
도 2 및 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 유저 단말에서 입력된 영상에서 동적 객체의 인식이 수행되는 일 예.
도 3 및 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 영상의 제1 객체와 제2 영상의 제2 객체를 중첩하여 중첩 오차를 판단하도록 하는 개념도의 일 예.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 궤적 변화값의 비교에 따라 운동 자세에 대한 오차가 분석되는 일 예.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따라 유저의 핵심 자세별 자세 안정도가 분석되는 일 예.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따라 유저 단말에 운동 자세에 대한 피드백 정보가 제공되는 일 예.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따라 유저 단말에 제1 영상에서 추출된 운동 아이템에 대한 구매 정보가 제공되는 일 예.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 장치의 구성도.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예.
1 is a flowchart of a method for correcting an exercise posture through an image overlap analysis according to an embodiment of the present invention.
2 and 4 illustrate an example in which dynamic object recognition is performed in an image input from a user terminal according to an embodiment of the present invention.
3 and 5 are an example of a conceptual diagram for determining an overlap error by overlapping a first object of a first image and a second object of a second image according to an embodiment of the present invention;
6 is an example in which an error with respect to an exercise posture is analyzed according to a comparison of trajectory change values according to an embodiment of the present invention.
7 is an example in which posture stability for each core posture of a user is analyzed according to an embodiment of the present invention;
8 is an example in which feedback information on an exercise posture is provided to a user terminal according to an embodiment of the present invention.
9 is an example in which purchase information for an exercise item extracted from a first image is provided to a user terminal according to an embodiment of the present invention.
10 is a block diagram of an apparatus for correcting an exercise posture through an image overlap analysis according to an embodiment of the present invention.
11 is an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.Hereinafter, various embodiments and/or aspects are disclosed with reference to the drawings. In the following description, for purposes of explanation, numerous specific details are set forth to provide a thorough understanding of one or more aspects. However, it will also be recognized by one of ordinary skill in the art that such aspect(s) may be practiced without these specific details. The following description and accompanying drawings set forth in detail certain illustrative aspects of one or more aspects. These aspects are illustrative, however, and some of various methods may be employed in the principles of the various aspects, and the descriptions set forth are intended to include all such aspects and their equivalents.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.As used herein, “embodiment”, “example”, “aspect”, “exemplary”, etc. may not be construed as an advantage or advantage in any aspect or design described above over other aspects or designs. .

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Also, the terms "comprises" and/or "comprising" mean that the feature and/or element is present, but excludes the presence or addition of one or more other features, elements, and/or groups thereof. should be understood as not

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Also, terms including an ordinal number such as 1st, 2nd, etc. may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may also be referred to as a first component. and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, in the embodiments of the present invention, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, are those commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. have the same meaning. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in an embodiment of the present invention, an ideal or excessively formal meaning is not interpreted as

본 발명은 영상 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법에 관련된 것으로서 운동 자세에 대한 기준 영상과, 비교 영상을 중첩하여, 운동 자세에 대한 오차를 분석하고, 오차 분석에 따른 피드백 정보를 제공하여 유저의 운동 자세의 교정을 지원하도록 하는 것에 그 목적이 있다.The present invention relates to a method for correcting exercise posture through image overlap analysis, and by superimposing a reference image and a comparison image for the exercise posture, analyzing the error for the exercise posture, and providing feedback information according to the error analysis to provide feedback information according to the error analysis. The purpose is to support the correction of posture.

한편, 이하에서는 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 대한 설명으로서, 첨부된 도면을 참조하여 영상 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법에 대한 더욱 구체적인 설명을 수행하기로 하며, 하나의 기술적 특징 또는 발명을 구성하는 구성 요소를 설명하기 위하여 다수의 도면이 동시 참조될 것이다.On the other hand, as a description of the present invention for achieving the above-described object, a more specific description of a method for correcting an exercise posture through image overlap analysis will be performed with reference to the accompanying drawings, one technical feature or invention A plurality of drawings will be referenced simultaneously to describe the components constituting the .

먼저 도 1을 참조하면, 도 1에서는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법에 대한 흐름도가 도시되어 있다.First, referring to FIG. 1 , there is shown a flowchart of a method for correcting an exercise posture through image overlap analysis according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는 유저 단말로부터 운동 자세에 대한 기준 영상으로 입력된 제1 영상 및 상술한 제1 영상에 대한 비교 영상으로 입력된 제2 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성 단계(S10)가 수행될 수 있다.1, in the present invention, a first image input as a reference image for an exercise posture from a user terminal and a second image input as a comparison image for the above-described first image are overlapped to generate an overlapped image. An overlapping image generation step ( S10 ) may be performed.

이때, 상술한 제1 영상은, 유저가 운동 자세를 교정하기 위한 기준 영상으로서, 유저 단말에서 직접 촬영된 영상, 외부 네트워크를 통하여 다운로드 된 영상 및 서비스를 구현하는 어플리케이션과 연동된 데이터베이스에 저장된 영상 중 적어도 어느 하나를 포함하는 개념으로 이해될 수 있으며, 운동 종목에 따른 영상이 이용될 수 있다.In this case, the above-described first image is a reference image for correcting the user's exercise posture, and among images captured directly from the user terminal, images downloaded through an external network, and images stored in a database linked to an application implementing a service It may be understood as a concept including at least one, and images according to sports may be used.

또한, 본 발명에서 언급하는 운동은, 골프 클럽, 야구 배트, 공, 폼롤러 등 도구가 이용되는 운동은 물론이고, 요가, 스트레칭 등의 맨몸 운동을 포함하는 개념으로 이해될 수 있을 것이다.In addition, the exercise referred to in the present invention may be understood as a concept including a bare body exercise such as yoga, stretching, as well as an exercise using tools such as a golf club, a baseball bat, a ball, and a foam roller.

한편, 상술한 제2 영상은, 운동 자세 교정이 수행되어야 할 동적 객체가 포함된 영상으로서, 유저의 운동 자세에 대한 영상인 것으로 이해될 수 있다.Meanwhile, the above-described second image is an image including a dynamic object for which exercise posture correction is to be performed, and may be understood as an image of a user's exercise posture.

이때 본 발명의 다른 실시 예에서는, 유저 단말에 상술한 제1 영상의 추천이 수행될 수도 있는데, 이때, 상술한 제1 영상의 추천은, 유저 단말에 유저의 신체 정보, 배우고 싶은 운동 종목에 대한 정보 및 선호하는 프로 선수 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 정보의 입력 요청을 선 수행함으로써, 이루어지는 것으로 이해될 수 있다.At this time, in another embodiment of the present invention, the above-described first image recommendation may be performed to the user terminal, and in this case, the above-described first image recommendation is provided to the user terminal for information on the user's body information and an exercise item to be learned. It may be understood that this is accomplished by performing a request for input of information including at least one of information and preferred professional player information in advance.

즉, 이에 따라, 본 발명에서는, 유저의 신체 조건에 대응하거나, 유저가 배우고자 하는 운동 영상 및, 유저가 선호하는 프로 선수의 운동 자세에 대한 운동 영상이 기준 영상으로 이용될 수 있기 때문에, 유저의 운동 자세 교정에 대한 학습 동기의 유발 및 흥미를 부여하여 서비스 이용 증대와 같은 부가 효과를 기대할 수 있게 된다.That is, in the present invention, since an exercise image corresponding to the user's physical condition or desired to be learned by the user and an exercise image for the exercise posture of a professional player preferred by the user can be used as a reference image, the user It is possible to expect additional effects such as increase in service use by inducing learning motivation and giving interest in correcting exercise posture.

한편, 상술한 S10 단계의 수행 시, 상술한 제1 영상 및 제2 영상의 중첩은, 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 제2 영상에 포함된 제2 객체의 신체 관절 영역 및 운동 도구 영역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 영역을 중첩 기준 영역으로 설정하여 영상 또는 객체들 간의 크기 및 방향이 보정되도록 함으로써, 제1 영상 및 제2 영상이 결합된 중첩 영상이 생성되도록 하는 것으로 이해될 수 있다.On the other hand, when the above-described step S10 is performed, the overlap of the first image and the second image is a body joint region and exercise tool of the first object included in the first image and the second object included in the second image. It may be understood that an overlapping image in which the first image and the second image are combined is generated by setting the area including at least one of the areas as the overlapping reference area to correct the size and direction between images or objects. .

구체적으로, 상술한 신체 관절 영역은, 예를 들어 목, 어깨, 팔꿈치, 손목, 골반, 무릎, 발목 중 적어도 어느 하나를 포함하는 영역일 수 있고, 상술한 운동 도구 영역은, 운동 종목이 골프일 경우, 골프 클럽에 관련된 영역으로 공을 칠 때 닿는 클럽 아래 부분인 헤드, 클럽의 긴 대 부분인 샤프트 및, 손잡이 중 적어도 어느 하나를 포함하는 영역이 될 것이고, 운동 종목이 야구일 경우, 야구배트와 관련된 영역으로, 손잡이 끝, 손잡이 및 타격면 중 적어도 어느 하나를 포함하는 영역이 인식되는 것으로 이해될 수 있을 것이다.Specifically, the above-described body joint region may be, for example, a region including at least any one of a neck, shoulder, elbow, wrist, pelvis, knee, and ankle, and the above-described exercise tool region may include golf In this case, the area related to the golf club will be an area including at least any one of the head, which is the part under the club that comes into contact with the ball when hitting the ball, the shaft which is the longest part of the club, and the handle, and when the sport is baseball, a baseball bat It may be understood that a region including at least one of a handle tip, a handle, and a striking surface is recognized as a related region.

더욱 구체적인 설명을 위하여 도 2를 참조하여 보면, 도 2에서는 본 발명의 일 실시 예에 따라 유저 단말에서 입력된 영상에서 동적 객체의 인식이 수행되는 예가 도시되어 있다.Referring to FIG. 2 for a more detailed description, FIG. 2 shows an example in which dynamic object recognition is performed in an image input from a user terminal according to an embodiment of the present invention.

구체적으로 도 2의 실시 예는 다양한 운동 종목 중 골프의 스윙 동작에 해당하는 객체 인식이 수행되는 예인 것으로 이해될 수 있으며, 이때, 도 2의 100은 제1 영상 및 제2 영상 중 적어도 어느 하나의 영상으로부터 추출된 동적 객체로 이해될 수 있고 도 2의 110은, 제1 객체 및 제2 객체 중 적어도 어느 하나를 포함하는 동적 객체의 신체 관절 영역이 감지되어 골프 스윙 자세가 추정되는 예인 것으로 이해될 수 있다.Specifically, the embodiment of FIG. 2 may be understood as an example in which object recognition corresponding to a swing motion of golf is performed among various sports, and in this case, 100 in FIG. It can be understood as a dynamic object extracted from an image, and 110 of FIG. 2 is to be understood as an example in which a body joint area of a dynamic object including at least one of a first object and a second object is detected and a golf swing posture is estimated. can

이때 바람직하게는 골프 스윙 자세에 대한 더욱 면밀한 분석을 위하여, 도 2에 도시된 것과 같이 신체 관절 영역에 대응하는 영역에 서로 다른 색상의 식별 포인트를 지정하고, 이를 신체 구조에 대응하도록 연결함으로써 골프 스윙 자세를 추출함으로써, 동적 객체의 골프 스윙 자세에 대한 추정 정확도가 향상되도록 하는 것이 바람직할 것이다.In this case, preferably, for a more detailed analysis of the golf swing posture, as shown in FIG. 2 , identification points of different colors are designated in regions corresponding to the body joint regions, and by connecting them to correspond to the body structure, the golf swing By extracting the posture, it would be desirable to improve the estimation accuracy for the golf swing posture of the dynamic object.

한편 도 4에서는, 본 발명의 다른 운동 종목에 대한 실시 예로서, 야구의 투구 동작에 해당하는 객체 인식이 수행되는 예가 도시되어 있으며, 마찬가지로 도 4의 200은 제1 영상 및 제2 영상 중 적어도 어느 하나의 영상으로부터 추출된 동적 객체로 이해될 수 있고, 도 4의 210은 제1 객체 및 제2 객체 중 적어도 어느 하나를 포함하는 동적 객체의 신체 관절 영역이 감지되어 야구 투구 동작 자세가 추정된 예로 이해될 수 있다.Meanwhile, in FIG. 4 , as an embodiment of another sports event of the present invention, an example in which object recognition corresponding to a pitching motion of baseball is performed is shown. Similarly, 200 in FIG. 4 denotes at least one of the first image and the second image. It can be understood as a dynamic object extracted from one image, and 210 of FIG. 4 is an example in which a body joint area of a dynamic object including at least one of a first object and a second object is detected and a baseball pitching motion posture is estimated can be understood

이때, 상술한 도 2 및 4의 설명에서는 운동 종목 중 골프 및 야구 종목에 한정된 실시 예를 설명하였으나, 본 발명은 신체 관절 영역 및 운동 도구 영역 중 적어도 어느 하나를 식별 포인트로 인식함으로써, 객체의 자세 추정을 수행하기 때문에, 운동 종목과는 무관하게 영상에서 객체의 동작 자세를 추정할 수 있게 되고, 이에 따라 다양한 운동 종목에 따른 자세 교정이 실시 될 수 있어 활용 범위가 확대되는 효과가 있다.At this time, in the description of FIGS. 2 and 4 above, embodiments limited to golf and baseball among sports are described, but the present invention recognizes at least any one of a body joint area and an exercise tool area as an identification point, so that the posture of the object is Since the estimation is performed, it is possible to estimate the motion posture of the object in the image regardless of the exercise event, and accordingly, posture correction according to various exercise items can be performed, thereby expanding the range of application.

다시 도 1로 돌아와서 설명을 이어가면, 상술한 S10 단계의 수행 후에는, 생성된 중첩 영상에서 상술한 제1 영상에 포함된 동적 객체인 제1 객체와, 상술한 제2 영상에 포함된 동적 객체인 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩도를 비교하여, 상술한 제1 객체에 대한 상술한 제2 객체의 중첩 오차를 분석하는 중첩 오차 분석 단계(S20)가 수행될 수 있다. Returning to FIG. 1 and continuing the description, after the above-described step S10 is performed, in the generated superimposed image, a first object that is a dynamic object included in the first image and a dynamic object included in the second image An overlap error analysis step ( S20 ) of analyzing the overlap error of the second object with respect to the first object by comparing the degree of overlap with respect to the movement posture of the second object may be performed.

이때, 본 발명의 더욱 바람직한 실시 예에서는, 상술한 S20 단계의 수행 전, S10 단계에서 생성된 중첩 영상에서, 운동 동작에 대응되는 영상 구간에 대한 제1 객체 및 제2 객체에 대한 프레임별 운동 자세가 추출되도록 하는 기능이 더 수행될 수 있다.At this time, in a more preferred embodiment of the present invention, in the superimposed image generated in step S10 before performing the above-described step S20, the frame-by-frame movement posture for the first object and the second object for the image section corresponding to the movement motion A function that allows to be extracted may be further performed.

구체적으로 상술한 운동 자세는, 골프를 예로 들어 설명하자면, 골프 스윙을 위해 첫 자세를 잡는 어드레스 자세를 시작으로, 클럽 스윙의 시작으로 몸의 회전 동작이 시작되는 백스윙 자세, 백스윙의 정점 자세에 해당하는 백스윙 탑 자세, 클럽이 공을 향해 내려오는 다운 스윙 자세, 공과 클럽이 맞닿게 되는 임팩트 자세, 임팩트 자세 이후, 스윙이 만들어 내는 원심력으로 두 팔이 목표 방향으로 뻗어지는 팔로우스루 자세 및 스윙의 마무리에 해당하는 피니시 자세까지를 추출하는 것으로 이해됨이 바람직하다.In detail, the above-described exercise posture corresponds to golf as an example, starting with the address posture in which the first posture is taken for the golf swing, the backswing posture in which the body rotation starts with the start of the club swing, and the apex posture of the backswing Backswing top position, the club down swing position towards the ball, the impact position where the ball and the club touch, the follow-through position where the arms are extended in the target direction by the centrifugal force generated by the swing after the impact position, and the end of the swing It is preferable to understand that up to the finish posture corresponding to

또한, 본 발명은 추출된 프레임별 골프 스윙 자세를 딥 러닝 알고리즘에 적용하여 골프 스윙 동작에 대한 하나 이상의 핵심 자세를 검출하도록 할 수 있으며, 이에 본 발명에서는 검출된 핵심 자세에 대한 제1 객체 및 제2 객체의 골프 스윙 자세의 오차를 비교함으로써, 골프 스윙 자세의 교정이 수행될 수 있게 된다.In addition, the present invention can apply the extracted frame-by-frame golf swing posture to a deep learning algorithm to detect one or more key postures for a golf swing motion. By comparing the errors of the golf swing postures of the two objects, correction of the golf swing posture can be performed.

이에 대한 더욱 상세한 설명을 위해 도 3 및 5를 참조하여 보면, 도 3 및 5에서는 앞서 도 1의 S10 단계에서 제1 영상의 제1 객체와 제2 영상의 제2 객체를 중첩하여 중첩 오차를 분석하도록 하는 개념의 예가 도시되어 있다.3 and 5 for a more detailed description, in FIGS. 3 and 5, the overlapping error is analyzed by superimposing the first object of the first image and the second object of the second image in step S10 of FIG. 1 . An example of a concept that makes it possible is shown.

구체적으로, 도 3의 120 내지 140의 실시 예는, 운동 종목이 골프일 경우에 대한 일 실시 예로서, 도 3의 120은, 기준 영상이 되는 제1 영상에서 추출된 제1 객체의 골프 스윙 자세인 것으로 이해될 수 있고, 도 3의 130은 비교 영상인 제2 영상에서 추출된 제2 객체의 골프 스윙 자세인 것으로 이해될 수 있다.Specifically, 120 to 140 of FIG. 3 are an example for a case where the exercise event is golf, and 120 of FIG. 3 shows the golf swing posture of the first object extracted from the first image serving as the reference image. may be understood as , and reference numeral 130 of FIG. 3 may be understood as the golf swing posture of the second object extracted from the second image, which is a comparison image.

또한, 도 3의 140에서는 제1 영상 및 제2 영상이 중첩됨에 따라, 제1 객체의 골프 스윙 자세와 제2 객체의 골프 스윙 자세가 중첩되어 양 객체의 중첩도가 비교되는 실시 예가 도시되어 있음을 알 수 있다.In addition, in 140 of FIG. 3 , as the first image and the second image overlap, the golf swing posture of the first object overlaps the golf swing posture of the second object, and thus an embodiment is shown in which the degree of overlap between the two objects is compared. can be known

다른 실시 예로서, 도 5를 참조하여 보면, 도 5의 220 내지 240의 실시 예는, 운동 종목이 야구일 경우에 대한 일 실시 예로서, 도 5의 220은 기준 영상이 되는 제1 영상에서 추출된 제1 객체의 야구 투구 자세인 것으로 이해될 수 있고, 도 5의 230은 비교 영상인 제2 영상에서 추출된 제2 객체의 야구 투구 자세인 것으로 이해될 수 있다.As another embodiment, referring to FIG. 5 , the embodiments 220 to 240 of FIG. 5 are for a case in which the sports event is baseball, and 220 of FIG. 5 is extracted from the first image serving as the reference image. It may be understood as the baseball pitching posture of the first object, and 230 of FIG. 5 may be understood as the baseball pitching posture of the second object extracted from the second image, which is a comparison image.

또한 도 5의 240은 제1 영상 및 제2 영상이 중첩됨에 따라 제1 객체의 야구 투구 자세와 제2 객체의 야구 투구 자세가 중첩되어 양 객체의 중첩도가 비교되는 실시 예인 것으로 이해될 수 있을 것이다.In addition, 240 of FIG. 5 may be understood as an embodiment in which, as the first image and the second image overlap, the baseball pitching posture of the first object overlaps the baseball pitching posture of the second object, and thus the degree of overlap between the two objects is compared. will be.

즉 앞서 도 3 및 도 5의 실시 예에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에서는 제1 객체의 운동 자세를 기준으로 제2 객체의 운동 자세의 중첩 오차 정도를 비교하여 운동 자세를 교정하도록 하는 기술이 개시되는 것으로, 특히 본 발명에서는 제1 영상 및 제2 영상의 중첩을 통하여, 유저의 운동 자세가 기준 영상의 자세보다 얼마나 어긋나 있는지 정도를 객관적으로 판단할 수 있게 되고, 이로 인해 운동 자세의 중첩 오차를 더욱 면밀히 분석할 수 있게 됨으로써, 운동 자세의 교정 정밀도가 현저히 증대되는 효과를 기대할 수 있게 된다.That is, as previously discussed in the embodiments of FIGS. 3 and 5 , in the present invention, a technique for correcting the movement posture by comparing the overlapping error degree of the movement posture of the second object based on the movement posture of the first object is disclosed. In particular, in the present invention, through the overlap of the first image and the second image, it is possible to objectively determine how much the user's exercise posture is different from the posture of the reference image, thereby further reducing the overlapping error of the exercise posture. By being able to analyze closely, it is possible to expect the effect of remarkably increasing the correction precision of the exercise posture.

다시 도 1로 돌아와서, 상술한 S20 단계의 기능 수행에 대하여 더욱 상세히 설명하면, 본 발명의 S20 단계에서는 중첩 오차를 분석하는데 있어서 다양한 실시 예가 존재할 수 있다.Referring back to FIG. 1 , in more detail with respect to the performance of the above-described step S20, various embodiments may exist in analyzing the overlap error in step S20 of the present invention.

제1 실시 예로서, 상술한 S20 단계에서는, 검출된 핵심 자세의 전환 시점에 대응하는 제1 객체 및 제2 객체의 일 중첩 기준 영역에 대한 XY좌표 파라미터를 획득하여, 일 중첩 기준 영역에 대한 운동 동작의 궤적 변화값이 연산되도록 하고, 상술한 제1 객체 및 제2 객체에 대해 연산된 궤적 변화값을 비교함으로써, 운동 자세에 대한 중첩 오차를 비교할 수 있는 것으로 이에 대한 더욱 구체적인 설명을 위하여 도 6을 참조하여 보면, 도 6의 300에서는, 골프 스윙 동작에 대한 예로서, 제1 객체 및 제2 객체에 대한 중첩 기준 영역을 손목으로 설정하여 제1 객체 및 제2 객체에 대해 연산된 궤적 변화값이 도출된 예가 도시되어 있다.As a first embodiment, in the above-described step S20, XY coordinate parameters for one overlapping reference area of the first object and the second object corresponding to the detected core posture change point are acquired, and the movement is performed on the one overlapping reference area. By allowing the trajectory change value of the motion to be calculated and comparing the trajectory change values calculated for the above-described first and second objects, the overlap error for the movement posture can be compared. Referring to FIG. 6 , in 300 of FIG. 6 , as an example of a golf swing motion, the trajectory change value calculated for the first object and the second object by setting the overlap reference area for the first object and the second object to the wrist An example of this derived is shown.

이때, 도 4의 300의 좌표 평면에서 310은 제1 객체에서 획득한 XY좌표 파라미터를 이용한 궤적 변화값을 나타낸 것으로 이해될 것이고, 320은 제2 객체에서 획득한 XY좌표 파라미터를 이용한 궤적 변화값을 나타낸 것으로 이해될 것이다.At this time, in the coordinate plane of 300 of FIG. 4 , 310 will be understood to indicate a trajectory change value using the XY coordinate parameter obtained from the first object, and 320 will be a trajectory change value using the XY coordinate parameter obtained from the second object. It will be understood as indicated.

즉 본 발명에서는 상술한 오차 분석 과정에 의하여 제1 객체의 골프 스윙 자세를 포함하는 운동 자세에 대한 제2 객체의 운동 자세의 중첩 오차를 상세히 분석할 수 있게 되는 것이다.That is, in the present invention, the overlap error of the motion posture of the second object with respect to the motion posture including the golf swing posture of the first object can be analyzed in detail by the above-described error analysis process.

한편 이때, 본 발명의 다른 실시 예에 의하면, 유저 단말로부터 제2 영상에 대한 입력이 수행될 때마다, 제2 영상에 포함된 제2 객체의 궤적 변화값을 연산하여, 데이터베이스 상에 누적된 제2 객체의 궤적 변화값으로부터 유저의 핵심 자세별 평균값과 분산값을 도출하고, 도출된 분산값으로부터 유저의 핵심 자세별 자세 안정도에 대한 분석이 수행될 수도 있다.Meanwhile, according to another embodiment of the present invention, whenever an input to the second image is performed from the user terminal, the trajectory change value of the second object included in the second image is calculated, and the second image accumulated on the database is calculated. 2 From the trajectory change value of the object, an average value and a variance value for each core posture of the user are derived, and an analysis of the posture stability for each core posture of the user may be performed from the derived variance value.

구체적으로, 본 발명에서는 비교 영상인 제2 영상이 유저 단말에서 입력되는 시간 순으로 데이터베이스에 누적 저장되어 관리되도록 하고, 누적 저장된 제2 영상들에서 획득되는 제2 객체의 XY좌표 파라미터를 이용하여 유저의 핵심 자세별 평균값 및 분산값을 도출해낼 수 있는 것이다.Specifically, in the present invention, the second image, which is a comparison image, is accumulated and managed in the database in the order of time input from the user terminal, and the user using the XY coordinate parameter of the second object obtained from the accumulated second images It is possible to derive the average value and variance value for each core posture of

즉 본 발명에서는 상술한 평균값으로부터, 운동 동작에 대한 유저의 핵심 자세별 평균 자세를 파악할 수 있고, 상술한 분산값으로부터 유저의 핵심 자세별 자세 안정도를 파악할 수 있게 된다.That is, in the present invention, it is possible to grasp the average posture for each core posture of the user with respect to the movement from the above-mentioned average value, and it is possible to grasp the posture stability for each core posture of the user from the above-described dispersion value.

한편 도 7의 400에서는 제2 객체로부터 획득되는 XY파라미터의 측정값에 따른 평균값 및 분산값에 대한 그래프가 도시되어 있다.Meanwhile, in 400 of FIG. 7 , graphs of average values and variance values according to measured values of XY parameters obtained from the second object are shown.

이때 도 7의 그래프에서 410은 일 핵심 자세에 대한 유저의 평균 운동 자세에 대한 궤적에 대한 파라미터를 의미하는 것으로 이해될 것이고, y축 변화값(Δy)은 분산도를 의미하는 것으로 이해될 것이다.At this time, in the graph of FIG. 7 , 410 will be understood to mean a parameter for the trajectory of the user's average exercise posture for one core posture, and the y-axis change value (Δy) will be understood to mean the degree of dispersion.

상세히 설명하자면, 상술한 y축 변화값이 작을수록 유저의 운동 자세가 크게 변화하지 않은 것으로 해석되어 자세 안정도가 높은 것으로 분석될 수 있으며, y축 변화값이 클수록 유저의 운동 자세가 크게 변화하는 것으로 해석되어 자세 안정도가 낮은 것으로 분석될 수 있는 것이다.To explain in detail, as the y-axis change value is smaller, it is interpreted that the user's exercise posture does not change significantly, and it can be analyzed that the posture stability is high. It can be interpreted as low postural stability.

즉, 본 발명에서는 상술한 자세 안정도의 분석을 통하여, 유저의 운동 동작에 대한 편차를 줄이도록 함으로써, 유저의 운동 동작이 숙련되도록 하는 훈련을 수행할 수 있게 된다.That is, in the present invention, by reducing the deviation of the user's exercise motion through the above-described analysis of posture stability, it is possible to perform training to make the user's exercise skill proficient.

다시 도 1로 돌아와서, 본 발명의 S20 단계에서는 중첩 오차를 분석하는 제2 실시 예로서, 상술한 S20 단계에서는 검출된 핵심 자세에 대해, 제1 핵심 자세에서 제2 핵심 자세로 자세를 전환하는데 소요되는 시간 정보로부터, 운동 동작에 포함되는 핵심 자세들 간의 전환 속도가 연산되도록 하고, 제1 객체 및 제2 객체에 대해 연산된 핵심 자세들 간의 전환 속도를 비교하여 운동 자세에 대한 중첩 오차를 비교할 수도 있다.Returning to FIG. 1 again, as a second embodiment of analyzing the overlap error in step S20 of the present invention, for the core posture detected in step S20, it is required to switch the posture from the first core posture to the second core posture From the time information, the switching speed between the core postures included in the exercise is calculated, and the overlapping error for the exercise posture can be compared by comparing the switching speed between the core postures calculated for the first object and the second object. there is.

즉, 상술한 제2 실시 예의 수행에 의하여, 핵심 자세들 간의 전환 속도에 대한 오차 분석까지 수행될 수 있게 되어, 더욱 정밀한 운동 자세 교정이 수행될 수 있는 효과가 있다.That is, by performing the above-described second embodiment, even error analysis on the switching speed between core postures can be performed, so that more precise exercise posture correction can be performed.

이때, S20 단계의 수행에 있어서 앞서 언급한 실시 예들은 서로 독립적으로 수행되거나, 하나 이상의 실시 예가 유기적으로 결합되어 동시 수행될 수 있음이 당연하며 본 발명은 이에 제한하지 않는다.In this case, in the performance of step S20, the aforementioned embodiments may be performed independently of each other, or one or more embodiments may be organically combined and performed simultaneously, but the present invention is not limited thereto.

한편, 상술한 S20 단계의 수행 후에는, S20 단계에서의 중첩 오차 분석 결과를 기초로, 상술한 제1 객체와 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩 오차를 최소화하기 위한 피드백 정보를 상술한 유저 단말에 제공하는 피드백 정보 제공 단계(S30)가 수행될 수 있다.On the other hand, after the above-described step S20 is performed, based on the result of the overlap error analysis in step S20, the above-described feedback information for minimizing the overlap error with respect to the motion posture of the first object and the second object is provided to the above-described user terminal. A step (S30) of providing feedback information to be provided may be performed.

이때 상술한 피드백 정보는, 운동 종목이 골프이고, 골프 스윙 동작에 대한 기준 영상 및 비교 영상이 입력되었을 경우, 골프 스윙 동작에 대응하는 어드레스 자세에서부터 피니시 자세에 대한 피드백 정보가 제공됨이 바람직할 것이며, 운동 종목이 야구이고, 야구 투구 동작에 대한 기준 영상 및 비교 영상이 입력되었을 경우, 야구 투구 동작에 대응하는 와인드업 자세부터 팔로우 스루 자세까지에 대한 피드백 정보가 제공됨이 바람직할 것이다.At this time, when the above-described feedback information is golf, and a reference image and a comparison image for a golf swing motion are input, it is preferable that feedback information about the finish posture from the address posture corresponding to the golf swing motion is provided, When the sports event is baseball and a reference image and a comparison image for a baseball pitching motion are input, it may be desirable to provide feedback information on from a windup posture to a follow-through posture corresponding to the baseball pitching motion.

즉, 본 발명에서 상술한 피드백 정보는, 운동 종목에 따른 운동 동작별 피드백 정보가 제공되는 것으로 이해될 것이며, 앞서 설명한 골프 및 야구는 물론이고, 여타 운동 종목, 볼링, 요가, 필라테스 등 다양한 운동에 적용 가능한 것으로 이해될 수 있다.That is, it will be understood that the feedback information described above in the present invention provides feedback information for each exercise motion according to the exercise type, and is applied to various sports such as golf and baseball, as well as other sports, bowling, yoga, and Pilates as described above. It can be understood as applicable.

한편 도 8의 500 및 510에서는 골프의 스윙 동작 및 야구의 투구 동작에 대한 피드백 정보의 제공 예가 도시되어 있으며, 500 및 510을 참조하여 피드백 정보에 대한 상세한 설명을 이어가기로 한다. Meanwhile, examples of providing feedback information for a swing motion of golf and a pitching motion of baseball are illustrated in 500 and 510 of FIG. 8 , and a detailed description of the feedback information will be continued with reference to 500 and 510 .

먼저 도 8의 500을 참조하여 보면, 상술한 피드백 정보에는, 제1 객체와 제2 객체의 골프 스윙 자세를 중첩하여 유저가 자신의 골프 스윙 자세를 직관적으로 비교하여 볼 수 있도록 하는 자세 정보(501)가 포함될 수 있다.First, referring to 500 of FIG. 8 , in the above-described feedback information, the golf swing postures of the first object and the second object are superimposed, so that the user can intuitively compare and view their golf swing postures 501 ) may be included.

이때, 상술한 자세 정보(501)는 핵심 자세별 정지 화면으로 캡쳐된 제1 객체와 제2 객체의 중첩 화면이 정지 이미지로서 제공되거나, 동적 이미지로 제공될 수 있으며, 이에 따라 유저는 본인의 골프 스윙 자세를 기준 영상의 객체(예를 들어 프로 골퍼 선수)와 직관적으로 비교된 이미지를 제공받아 볼 수 있게 되어 자세 교정에 대한 학습 효율이 증대되는 효과가 있다. At this time, the above-described posture information 501 may be provided as a still image or a dynamic image in which an overlapping screen of the first object and the second object captured as a still screen for each core posture is provided as a still image, and accordingly, the user can play his/her golf It is possible to receive and view an image that intuitively compares a swing posture with an object of a reference image (eg, a professional golfer), thereby increasing learning efficiency for posture correction.

또한 상술한 피드백 정보에는, 자세 정보(501)와 더불어, 핵심 자세별 교정 팁 정보(502)가 더 포함될 수 있음이 당연하며, 제1 객체와 제2 객체의 중첩 오차를 최소화하기 위한 교정 팁 정보가 제공되는 것으로 이해될 것이다.In addition, it is natural that the above-described feedback information may further include correction tip information 502 for each core posture in addition to the posture information 501, and correction tip information for minimizing the overlap error between the first object and the second object will be understood to be provided.

한편, 도 8의 510에 도시된 야구 투구 동작에 대한 피드백 정보에서도 마찬가지로 제1 객체와 제2 객체의 야구 투구 자세를 중첩하여 유저가 자신의 투구 자세를 직관적으로 비교하여 볼 수 있도록 하는 자세 정보(511)가 포함될 수 있으며, 골프 스윙과 유사한 프로세스로 투구 동작에 대한 핵심 자세별 교정 팁 정보(512) 역시 포함될 수 있다.On the other hand, in the feedback information on the baseball pitching motion shown in 510 of FIG. 8, similarly, the baseball pitching posture of the first object and the second object are overlapped to allow the user to intuitively compare and view their pitching posture ( 511) may be included, and correction tip information 512 for each key posture for a pitching motion in a process similar to a golf swing may also be included.

즉, 본 발명에서는 운동 종목에 따른 유저의 운동 자세에 대한 피드백이 유저 맞춤형으로 제공됨으로써, 개인 트레이너를 고용하는 것과 동일하거나, 개인 트레이너에 비하여 향상된 자세 교정 효과를 도출할 수 있게 된다.That is, in the present invention, feedback on a user's exercise posture according to an exercise item is provided in a user-customized manner, so that it is possible to derive a posture correction effect that is the same as hiring a personal trainer or improved compared to a personal trainer.

또 다른 한편, 본 발명의 다른 실시 예에서는, 상술한 S30 단계를 수행함에 있어서, 외부 네트워크를 통하여 앞서 도출한 유저의 핵심 자세별 평균값과 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 프로 선수의 운동 자세에 대한 영상 검색을 수행하여, 검색된 영상을 제1 영상으로서 추천 제공하는 피드백을 제공할 수도 있다.On the other hand, in another embodiment of the present invention, in performing the above-described step S30, an image of the exercise posture of a professional athlete having a similarity greater than or equal to a preset threshold to the average value for each core posture of the user derived earlier through an external network The search may be performed to provide feedback for recommending and providing the searched image as the first image.

즉 이러한 기능 수행은, 운동 종목별 운동 자세를 취하는데 있어서, 유저와 비슷한 운동 자세를 가진 프로 선수의 운동 자세가 포함된 영상을 기준 영상이 되는 제1 영상으로 추천 제공함으로써, 유저의 현재 운동 자세를 크게 교정하지 않고 단시간에 유저의 운동 숙련도의 향상을 도모할 수 있는 효과를 제공할 수 있게 된다.That is, in performing this function, in taking an exercise posture for each exercise item, an image including an exercise posture of a professional player having an exercise posture similar to that of the user is recommended as a first image as a reference image, thereby determining the user's current exercise posture. It is possible to provide the effect of improving the exercise skill of the user in a short time without significantly correcting it.

또한, 본 발명의 또 다른 실시 예에서는, S30 단계의 수행에 있어서, S10 단계에서 기준 영상이 되는 제1 영상으로 프로 선수의 운동 자세에 대한 영상이 입력된 경우, 유저 단말에 제공되는 피드백 정보 중 하나로, 제1 영상에서 추출되는 하나 이상의 운동 아이템에 대한 구매 링크 정보를 제공할 수도 있다.Further, in another embodiment of the present invention, in the performance of step S30, when an image of a professional athlete's exercise posture is input as the first image serving as the reference image in step S10, among the feedback information provided to the user terminal As one, purchase link information for one or more exercise items extracted from the first image may be provided.

즉 도 9의 600에 도시된 화면과 같이, 골프와 관련된 제1 영상이 입력될 경우, 상술한 제1 영상에서 객체 인식으로 검출되는 골프 클럽, 캐디 백, 골프 공, 골프웨어 중 적어도 어느 하나를 포함하는 골프 아이템에 대한 구매 링크 정보를 유저 단말 측에 제공할 수 있는 것으로, 이러한 기능 수행에 의하여, 유저 측에 골프 아이템에 대한 쇼핑 안내를 제공할 수 있음은 물론이고, 골프 아이템에 대한 자연스러운 광고가 수행되도록 하여, 서비스 제공 주체 측에 이윤 창출 수단을 제공하여줄 수 있는 효과를 제공할 수 있게 된다.That is, as shown in the screen 600 of FIG. 9 , when a first image related to golf is input, at least one of a golf club, a caddy bag, a golf ball, and golf wear detected by object recognition in the above-described first image is selected. As it is possible to provide purchase link information for the included golf item to the user terminal side, by performing this function, shopping guide for the golf item can be provided to the user side, as well as natural advertisement for the golf item is performed, so that it is possible to provide the effect of providing a means of generating profits to the service provider side.

종합적으로 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 운동 자세에 대한 기준 영상과, 비교 영상을 중첩하여, 운동 자세에 대한 오차를 면밀하게 분석하고, 오차 분석에 따른 피드백 정보를 제공하여 유저의 운동 자세의 교정을 지원할 수 있는 효과가 있다.Overall, according to an embodiment of the present invention, according to an embodiment of the present invention, the reference image for the exercise posture and the comparison image are superimposed to closely analyze the error of the exercise posture, and feedback according to the error analysis There is an effect that can support the correction of the user's exercise posture by providing information.

특히 골프에 대한 예를 들면, 본 발명은, 골프 스윙 동작의 전체 자세, 즉 어드레스부터 피니시 자세에 이르는 골프 스윙 자세에 대한 전체적인 교정이 수행될 수 있어 유저의 골프 스윙 자세에 대한 교정 효과가 증대될 수 있게 된다.In particular, for golf, for example, in the present invention, the overall posture of the golf swing operation, that is, the overall correction of the golf swing posture from the address to the finish posture can be performed, so that the correction effect on the user's golf swing posture can be increased. be able to

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인공지능을 이용하여 기 설정된 기간 동안의 유저의 운동 동작에 대한 개선 정도에 대한 결과를 제공할 수 있음은 물론이고, 프로 선수와 유저의 운동 자세에 대한 차이점에 대한 분석 결과까지 제공할 수 있게 됨에 따라, 운동 자세를 교정하고자 하는 유저 측에 개인화된 피드백을 제공하여 줄 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to provide results on the degree of improvement of the user's exercise behavior for a preset period using artificial intelligence, as well as provide information on the exercise posture of professional players and users. As it is possible to provide the analysis result for the difference, it is possible to provide personalized feedback to the user who wants to correct the exercise posture.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 운동 동작과 관련된 유저의 핵심 자세별 평균값과 분산값을 산출하여, 유저의 핵심 자세별 안정도에 대한 정보를 제공할 수 있기 때문에, 별도의 코치 없이도 유저 스스로 자신의 숙련도를 평가할 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, since it is possible to provide information on the stability of each core posture of the user by calculating the average value and variance value for each core posture of the user related to the exercise motion, the user himself/herself without a separate coach It has the effect of being able to evaluate one's own proficiency.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 유저의 운동 자세를 교정하기 위하여 이용되는 기준 영상으로서, 현재 유저의 운동 자세와 유사한 프로 선수의 운동 동작에 대한 영상이 이용되도록 함으로써, 운동 자세에 대한 효율적 교정이 가능해지는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, as a reference image used to correct a user's exercise posture, an image of a professional athlete's exercise movement similar to the current user's exercise posture is used, thereby efficiently improving the exercise posture. It has the effect of making corrections possible.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those skilled in the art.

한편 도 10에서는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 장치(10)에 대한 구성도가 도시되어 있으며, 이하의 설명에 있어서 도 1 내지 9에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.Meanwhile, FIG. 10 shows a configuration diagram of an exercise posture correction apparatus 10 through image overlap analysis according to an embodiment of the present invention, and in the following description, unnecessary implementation that overlaps with those of FIGS. 1 to 9 A description of the example will be omitted.

도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명에서 설명하는 영상 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 장치(10)는 바람직하게, 중첩 영상 생성부(11), 중첩 오차 분석부(12) 및 피드백 정보 제공부(13)를 포함할 수 있다.As shown in Fig. 10, the exercise posture correction apparatus 10 through image overlap analysis described in the present invention is preferably an overlapping image generating unit 11, an overlapping error analyzing unit 12, and a feedback information providing unit ( 13) may be included.

구체적으로 상술한 중첩 영상 생성부(11)는, 유저 단말(20)로부터 운동 자세에 대한 기준 영상으로 입력된 제1 영상 및 상술한 제1 영상에 대한 비교 영상으로 입력된 제2 영상을 중첩시킴으로써 중첩 영상을 생성하도록 하는 기능을 수행한다.Specifically, the above-described superimposed image generating unit 11 superimposes a first image input from the user terminal 20 as a reference image for an exercise posture and a second image input as a comparison image for the above-described first image It performs a function to create a superimposed image.

이때, 상술한 제1 영상 및 제2 영상의 중첩 기준 영역은, 제1 영상 및 제2 영상에 포함된 동적 객체 즉, 제1 객체 및 제2 객체의 신체 관절 영역 및 운동 도구 영역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 기준 영역이 설정될 수 있으며, 이를 근거로 영상의 크기 및 방향이 보정되는 것으로 이해될 것이다.In this case, the reference region for overlapping the above-described first image and the second image is at least one of a dynamic object included in the first image and the second image, that is, a body joint region and an exercise tool region of the first object and the second object. It will be understood that a reference region including

즉 상술한 중첩 영상 생성부(11)는 앞서 도 1의 S10 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있으며, 본 발명에서는 상술한 중첩 영상 생성부(11)의 기능 수행에 의하여, 기준 영상인 제1 영상과 비교 영상인 제2 영상이 중첩되어 보여짐으로써, 운동 자세에 대한 오차가 더욱 면밀히 파악되도록 하는 효과가 있다.That is, it can be understood that the above-described superposed image generating unit 11 can perform all of the functions performed in step S10 of FIG. 1 , and in the present invention, by performing the functions of the above-described superposed image generating unit 11 , the reference Since the first image, which is an image, and the second image, which is a comparison image, are shown to be overlapped, there is an effect that an error with respect to an exercise posture can be more closely grasped.

다음으로, 상술한 중첩 오차 분석부(12)는, 생성된 중첩 영상에서 상술한 제1 영상에 포함된 동적 객체인 제1 객체와, 상술한 제2 영상에 포함된 동적 객체인 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩도를 비교하여, 상술한 제1 객체에 대한 상술한 제2 객체의 중첩 오차를 분석하는 기능을 수행한다.Next, the above-described overlapping error analyzer 12 is configured to perform the analysis of a first object that is a dynamic object included in the above-described first image and a second object that is a dynamic object included in the above-described second image in the generated overlapping image. It performs a function of analyzing the overlap error of the above-described second object with respect to the above-described first object by comparing the degree of overlap with respect to the movement posture.

구체적으로 상술한 중첩 오차 분석부(12)는, 제1 객체와 제2 객체의 운동 동작에 대해 연산된 핵심 자세별 궤적 변화값, 핵심 자세들 간의 전환 속도 및 시간의 흐름에 따른 유저의 자세 안정도의 변화 추이를 분석하도록 하는 기능이 수행되는 것으로 이해될 수 있다.Specifically, the above-described overlap error analysis unit 12, the trajectory change value for each core posture calculated for the movement motions of the first object and the second object, the switching speed between the core postures, and the user's posture stability according to the passage of time It can be understood that the function to analyze the trend of change is performed.

결국 상술한 중첩 오차 분석부(12)는 앞서 도 1의 S20 단계가 수행하는 기능을 모두 수행하는 것으로 이해됨이 바람직하며, 상술한 중첩 오차 분석부(12)의 기능 수행에 의하여 유저의 운동 자세, 즉 골프 스윙 동작을 예로 들면, 어드레스부터 피니시 자세에 이르는 골프 스윙 자세에 대한 전체적인 교정이 수행될 수 있어 유저의 골프 스윙 자세의 교정 효과가 더욱 증대될 수 있게 된다.As a result, it is preferable that the above-described overlap error analysis unit 12 performs all the functions performed in step S20 of FIG. 1 above, and the user's exercise posture is performed by the function of the overlap error analysis unit 12 described above. That is, taking the golf swing motion as an example, the overall correction of the golf swing posture from the address to the finish posture can be performed, so that the correction effect of the user's golf swing posture can be further increased.

다음으로, 상술한 피드백 정보 제공부(13)는, 상술한 중첩 오차 분석부(12)에서 도출된 중첩 오차 분석 결과를 기초로, 상술한 제1 객체와 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩 오차를 최소화하기 위한 피드백 정보를 상술한 유저 단말(20)에 제공하는 기능을 수행할 수 있다.Next, the above-described feedback information providing unit 13, based on the overlapping error analysis result derived from the above-described overlap error analysis unit 12, the overlap error for the motion posture of the first object and the second object described above. It is possible to perform a function of providing feedback information for minimizing the above to the user terminal 20 .

즉, 상술한 피드백 정보 제공부(13)는 앞서 도 1의 S30 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있으며, 본 발명에서는 상술한 피드백 정보 제공부(13)의 기능 수행에 의하여, 이용하여 기 설정된 기간 동안의 유저의 운동 동작에 대한 개선 정도에 대한 결과를 제공할 수 있음은 물론이고, 유명 프로 선수와 유저의 운동 자세에 대한 차이점에 대한 분석 결과까지 제공할 수 있게 됨에 따라, 운동 자세를 교정하고자 하는 유저에 개인화된 피드백을 제공하여 줄 수 있게 되는 효과가 있다.That is, it can be understood that the above-described feedback information providing unit 13 can perform all of the functions performed in step S30 of FIG. 1 above, and in the present invention, by performing the functions of the above-described feedback information providing unit 13, As it is possible to provide results on the degree of improvement of the user's exercise behavior for a preset period by using the There is an effect that it is possible to provide personalized feedback to a user who wants to correct an exercise posture.

결과적으로, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 운동 자세에 대한 기준 영상과, 비교 영상을 중첩하여, 운동 자세에 대한 오차를 면밀하게 분석하고, 오차 분석에 따른 피드백 정보를 제공하여 유저의 운동 자세의 교정을 지원할 수 있는 효과가 있다.As a result, according to an embodiment of the present invention, by superimposing the reference image and the comparison image for the exercise posture, the error on the exercise posture is analyzed in detail, and feedback information according to the error analysis is provided to provide the user's exercise posture It has the effect of supporting the correction of

특히 골프를 예로 들면, 본 발명은, 골프 스윙 동작의 전체 자세, 즉 어드레스부터 피니시 자세에 이르는 골프 스윙 자세에 대한 전체적인 교정이 수행될 수 있어 유저의 골프 스윙 자세에 대한 교정 효과가 증대될 수 있게 된다.In particular, taking golf as an example, the present invention enables the overall correction of the golf swing posture, that is, the golf swing posture from the address to the finish posture, to be performed, so that the correction effect on the user's golf swing posture can be increased. do.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인공지능을 이용하여 기 설정된 기간 동안의 유저의 운동 동작에 대한 개선 정도에 대한 결과를 제공할 수 있음은 물론이고, 프로 선수와 유저의 운동 자세에 대한 차이점에 대한 분석 결과까지 제공할 수 있게 됨에 따라, 운동 자세를 교정하고자 하는 유저 측에 개인화된 피드백을 제공하여 줄 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to provide results on the degree of improvement of the user's exercise behavior for a preset period using artificial intelligence, as well as provide information on the exercise posture of professional players and users. As it is possible to provide the analysis result for the difference, it is possible to provide personalized feedback to the user who wants to correct the exercise posture.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 운동 동작과 관련된 유저의 핵심 자세별 평균값과 분산값을 산출하여, 유저의 핵심 자세별 안정도에 대한 정보를 제공할 수 있기 때문에, 별도의 코치 없이도 유저 스스로 자신의 숙련도를 평가할 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, since it is possible to provide information on the stability of each core posture of the user by calculating the average value and variance value for each core posture of the user related to the exercise motion, the user himself/herself without a separate coach It has the effect of being able to evaluate one's own proficiency.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 유저의 운동 자세를 교정하기 위하여 이용되는 기준 영상으로서, 현재 유저의 운동 자세와 유사한 프로 선수의 운동 동작에 대한 영상이 이용되도록 함으로써, 운동 자세에 대한 효율적 교정이 가능해지는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, as a reference image used to correct a user's exercise posture, an image of a professional athlete's exercise movement similar to the current user's exercise posture is used, thereby efficiently improving the exercise posture. It has the effect of making corrections possible.

한편, 본 발명에서 언급하는 유저 단말(20)이란, 본 발명에서 언급하는 기능 수행이 가능한 단말로서, 예를 들어 네트워크 통신이 가능한 유/무선 전화기(wire/wireless telephone), 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 스마트폰(Smartphone), 개인 휴대용 정보 단말기(Personal Digital Assistant) 및 이동통신 단말기(Mobile Communication Terminal) 중 어느 하나를 포함하는 개념의 단말로 이해됨이 바람직하다.On the other hand, the user terminal 20 referred to in the present invention is a terminal capable of performing the functions mentioned in the present invention, for example, a wired / wireless telephone capable of network communication, a tablet PC (Tablet PC). , a laptop (Laptop), a smart phone (Smartphone), a personal digital assistant (Personal Digital Assistant), it is preferred to be understood as a terminal of a concept including any one of the mobile communication terminal (Mobile Communication Terminal).

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those skilled in the art.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 10에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.11 shows an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention, and in the following description, descriptions of unnecessary embodiments overlapping with those of FIGS. 1 to 10 will be omitted. do it with

도 11에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.11, the computing device 10000 includes at least one processor 11100, a memory 11200, a peripheral interface 11300, an input/output subsystem ( It may include at least an I/O subsystem) 11400 , a power circuit 11500 , and a communication circuit 11600 . In this case, the computing device 10000 may correspond to a user terminal connected to the tactile interface device (A) or the aforementioned computing device (B).

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.The memory 11200 may include, for example, high-speed random access memory, magnetic disk, SRAM, DRAM, ROM, flash memory, or non-volatile memory. there is. The memory 11200 may include a software module, an instruction set, or other various data required for the operation of the computing device 10000 .

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.In this case, access to the memory 11200 from other components such as the processor 11100 or the peripheral device interface 11300 may be controlled by the processor 11100 .

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.Peripheral interface 11300 may couple input and/or output peripherals of computing device 10000 to processor 11100 and memory 11200 . The processor 11100 may execute a software module or an instruction set stored in the memory 11200 to perform various functions for the computing device 10000 and process data.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.The input/output subsystem 11400 may couple various input/output peripherals to the peripheral interface 11300 . For example, the input/output subsystem 11400 may include a controller for coupling a peripheral device such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or a touch screen or sensor as needed to the peripheral interface 11300 . According to another aspect, input/output peripherals may be coupled to peripheral interface 11300 without going through input/output subsystem 11400 .

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.The power circuit 11500 may supply power to all or some of the components of the terminal. For example, the power circuit 11500 may include a power management system, one or more power sources such as batteries or alternating current (AC), a charging system, a power failure detection circuit, a power converter or inverter, a power status indicator, or a power source. It may include any other components for creation, management, and distribution.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.The communication circuit 11600 may enable communication with another computing device using at least one external port.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.Alternatively, as described above, if necessary, the communication circuit 11600 may include an RF circuit to transmit and receive an RF signal, also known as an electromagnetic signal, to enable communication with other computing devices.

이러한 도 11의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 11에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 11에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 11에도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.The embodiment of FIG. 11 is only an example of the computing device 10000, and the computing device 11000 omits some components shown in FIG. 11 or further includes additional components not shown in FIG. 11, or 2 It may have a configuration or arrangement that combines two or more components. For example, a computing device for a communication terminal in a mobile environment may further include a touch screen or a sensor in addition to the components shown in FIG. 11 , and various communication methods (WiFi, 3G, LTE) are provided in the communication circuit 1160 . , Bluetooth, NFC, Zigbee, etc.) may include a circuit for RF communication. Components that may be included in the computing device 10000 may be implemented in hardware, software, or a combination of both hardware and software including an integrated circuit specialized for one or more signal processing or applications.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.Methods according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computing devices and recorded in a computer-readable medium. In particular, the program according to the present embodiment may be configured as a PC-based program or an application dedicated to a mobile terminal. The application to which the present invention is applied may be installed in the user terminal through a file provided by the file distribution system. For example, the file distribution system may include a file transmission unit (not shown) that transmits the file in response to a request from the user terminal.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of the hardware component and the software component. For example, the devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. may be permanently or temporarily embody in The software may be distributed over networked computing devices, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and used by those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those skilled in the art. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result. Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims also fall within the scope of the following claims.

Claims (10)

하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법에 있어서,
유저 단말로부터 운동 자세에 대한 기준 영상으로 입력된 제1 영상 및, 상기 제1 영상에 대한 비교 영상으로 입력된 제2 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성 단계;
상기 중첩 영상에서, 상기 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 상기 제2 영상에 포함된 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩도를 신체 관절 영역 및 운동 도구 영역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 영역을 중첩 기준 영역으로 설정하여 영상 또는 객체들 간의 크기 및 방향 보정을 수행한 후 비교함으로써, 상기 제1 객체에 대한 상기 제2 객체의 중첩 오차를 분석하는 중첩 오차 분석 단계; 및
상기 중첩 오차 분석 결과를 기초로, 상기 제1 객체와 상기 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩 오차를 최소화하기 위한 피드백 정보를 상기 유저 단말에 제공하는 피드백 정보 제공 단계;를 포함하되,
상기 중첩 오차 분석 단계의 수행 전,
상기 중첩 영상에서, 운동 동작에 대응되는 영상 구간에 대한 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체에 대한 프레임별 운동 자세가 추출되도록 하고,
추출된 프레임별 운동 자세를 딥 러닝 알고리즘에 적용하여 운동 동작에 대한 하나 이상의 핵심 자세가 검출되도록 하고,
상기 중첩 오차 분석 단계는,
검출된 핵심 자세의 전환 시점에 대응하는, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체의 일 중첩 기준 영역에 대한 XY좌표 파라미터를 획득하여, 상기 일 중첩 기준 영역에 대한 운동 동작의 궤적 변화값이 연산되도록 하고,
상기 제1 객체 및 상기 제2 객체에 대해 연산된 궤적 변화값을 비교함으로써, 상기 운동 자세에 대한 중첩 오차를 분석하며,
상기 중첩 오차 분석 단계는,
상기 유저 단말로부터 상기 제2 영상에 대한 입력이 수행될 때마다, 상기 제2 영상에 포함된 제2 객체의 궤적 변화값을 연산하여, 데이터베이스에 시간 순으로 누적된 제2 객체의 궤적 변화값으로부터 유저의 핵심 자세별 평균값과 분산값을 도출하며, 상기 분산값으로부터 상기 유저의 핵심 자세별 자세 안정도에 대한 분석이 수행되도록 하여 시간의 흐름에 따른 유저의 자세 안정도 변화 추이를 분석하도록 하고,
상기 피드백 정보 제공 단계는,
외부 네트워크를 통해, 상기 유저의 핵심 자세별 평균값과 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 프로 선수의 운동 자세에 대한 영상을 검색하여, 검색된 영상을 상기 제1 영상으로서 추천 제공하는 것을 특징으로 하는 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법.
In the exercise posture correction method through the overlap analysis of images implemented in a computing device comprising one or more processors and a main memory for storing instructions executable by the processor,
An overlapping image generating step of generating an overlapping image by overlapping a first image input as a reference image for an exercise posture from a user terminal and a second image input as a comparison image with respect to the first image;
In the overlapping image, a region including at least one of a body joint region and an exercise tool region is an overlapping degree of movement postures of the first object included in the first image and the second object included in the second image an overlap error analysis step of analyzing an overlap error of the second object with respect to the first object by comparing the size and direction between images or objects by setting as an overlap reference area; and
A feedback information providing step of providing, to the user terminal, feedback information for minimizing an overlap error with respect to an exercise posture of the first object and the second object based on the result of the overlap error analysis;
Before performing the overlap error analysis step,
From the superimposed image, the frame-by-frame movement postures of the first object and the second object for the image section corresponding to the movement motion are extracted;
By applying the extracted movement postures for each frame to the deep learning algorithm, one or more key postures for movement movements are detected,
The overlapping error analysis step is
Acquire XY coordinate parameters for one overlapping reference area of the first object and the second object corresponding to the detected core posture change point, so that the trajectory change value of the movement motion for the one overlapping reference area is calculated and,
By comparing the trajectory change values calculated for the first object and the second object, the overlap error for the movement posture is analyzed,
The overlapping error analysis step is
Whenever an input to the second image is performed from the user terminal, the trajectory change value of the second object included in the second image is calculated, and from the trajectory change value of the second object accumulated in time order in the database Derive the average value and variance value for each core posture of the user, and analyze the change in posture stability of the user over time by analyzing the posture stability for each key posture of the user from the variance value,
The step of providing the feedback information,
Superimposition of images, characterized in that, through an external network, an image of an exercise posture of a professional player having a similarity between the average value for each core posture of the user and a preset threshold or more is searched, and the searched image is recommended as the first image. A method of correcting exercise posture through analysis.
제1항에 있어서,
상기 중첩 영상 생성 단계는,
상기 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 상기 제2 영상에 포함된 제2 객체의 신체 관절 영역 및 운동 도구 영역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 영역을 중첩 기준 영역으로 설정하여 크기 및 방향이 보정되도록 함으로써, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상이 결합된 중첩 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법.
The method of claim 1,
The step of generating the superimposed image includes:
The size and direction are corrected by setting an area including at least one of a body joint area and an exercise tool area of the first object included in the first image and the second object included in the second image as an overlapping reference area. By doing so, the exercise posture correction method through the overlap analysis of images, characterized in that generating an overlapping image in which the first image and the second image are combined.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 중첩 오차 분석 단계는,
검출된 핵심 자세에 대하여, 제1 핵심 자세에서 제2 핵심 자세로 자세를 전환하는데 소요되는 시간을 이용하여 상기 운동 동작에 포함되는 핵심 자세들 간의 전환 속도가 연산되도록 하고,
상기 제1 객체 및 상기 제2 객체에 대해 연산된 핵심 자세들 간의 전환 속도를 비교하여 상기 운동 자세에 대한 중첩 오차를 분석하는 것을 특징으로 하는 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법.
The method of claim 1,
The overlapping error analysis step is
With respect to the detected core posture, the switching speed between the core postures included in the exercise motion is calculated using the time required to change the posture from the first core posture to the second core posture,
A method of correcting an exercise posture through an image overlap analysis, characterized in that the overlapping error for the exercise posture is analyzed by comparing the switching speed between the core postures calculated for the first object and the second object.
제1항에 있어서,
상기 피드백 정보 제공 단계는,
상기 제1 영상으로 프로 선수의 운동 자세에 대한 영상이 입력된 경우,
상기 유저 단말에 제공되는 상기 피드백 정보 중 하나로서, 상기 제1 영상에서 추출되는 하나 이상의 운동 아이템에 대한 구매 링크 정보가 제공되도록 하는 것을 특징으로 하는 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 방법.
The method of claim 1,
The step of providing the feedback information,
When an image of a professional athlete's exercise posture is input as the first image,
As one of the feedback information provided to the user terminal, purchase link information for one or more exercise items extracted from the first image is provided.
하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 장치에 있어서,
유저 단말로부터 운동 자세에 대한 기준 영상으로 입력된 제1 영상 및, 상기 제1 영상에 대한 비교 영상으로 입력된 제2 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성부;
상기 중첩 영상에서, 상기 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 상기 제2 영상에 포함된 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩도를 신체 관절 영역 및 운동 도구 영역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 영역을 중첩 기준 영역으로 설정하여 영상 또는 객체들 간의 크기 및 방향 보정을 수행한 후 비교함으로써, 상기 제1 객체에 대한 상기 제2 객체의 중첩 오차를 분석하는 중첩 오차 분석부; 및
상기 중첩 오차 분석 결과를 기초로, 상기 제1 객체와 상기 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩 오차를 최소화하기 위한 피드백 정보를 상기 유저 단말에 제공하는 피드백 정보 제공부;를 포함하되,
상기 중첩 오차 분석부의 기능 수행 전,
상기 중첩 영상에서, 운동 동작에 대응되는 영상 구간에 대한 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체에 대한 프레임별 운동 자세가 추출되도록 하고,
추출된 프레임별 운동 자세를 딥 러닝 알고리즘에 적용하여 운동 동작에 대한 하나 이상의 핵심 자세가 검출되도록 하고,
상기 중첩 오차 분석부는,
검출된 핵심 자세의 전환 시점에 대응하는, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체의 일 중첩 기준 영역에 대한 XY좌표 파라미터를 획득하여, 상기 일 중첩 기준 영역에 대한 운동 동작의 궤적 변화값이 연산되도록 하고,
상기 제1 객체 및 상기 제2 객체에 대해 연산된 궤적 변화값을 비교함으로써, 상기 운동 자세에 대한 중첩 오차를 분석하며,
상기 중첩 오차 분석부는,
상기 유저 단말로부터 상기 제2 영상에 대한 입력이 수행될 때마다, 상기 제2 영상에 포함된 제2 객체의 궤적 변화값을 연산하여, 데이터베이스에 시간 순으로 누적된 제2 객체의 궤적 변화값으로부터 유저의 핵심 자세별 평균값과 분산값을 도출하며, 상기 분산값으로부터 상기 유저의 핵심 자세별 자세 안정도에 대한 분석이 수행되도록 하여 시간의 흐름에 따른 유저의 자세 안정도 변화 추이를 분석하도록 하고,
상기 피드백 정보 제공부는,
외부 네트워크를 통해, 상기 유저의 핵심 자세별 평균값과 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 프로 선수의 운동 자세에 대한 영상을 검색하여, 검색된 영상을 상기 제1 영상으로서 추천 제공하는 것을 특징으로 하는 영상의 중첩 분석을 통한 운동 자세 교정 장치.
In the exercise posture correction apparatus through superposition analysis of images implemented by a computing device including one or more processors and a main memory for storing instructions executable by the processor,
an overlapping image generating unit generating an overlapping image by superimposing a first image input as a reference image for an exercise posture from a user terminal and a second image input as a comparison image with respect to the first image;
In the overlapping image, a region including at least one of a body joint region and an exercise tool region is an overlapping degree of movement postures of the first object included in the first image and the second object included in the second image an overlap error analysis unit that analyzes an overlap error of the second object with respect to the first object by comparing the size and direction between images or objects by setting as an overlap reference region; and
A feedback information providing unit that provides feedback information to the user terminal for minimizing an overlap error with respect to an exercise posture of the first object and the second object based on the result of the overlap error analysis;
Before performing the function of the overlap error analysis unit,
From the superimposed image, the frame-by-frame movement postures of the first object and the second object for the image section corresponding to the movement motion are extracted;
By applying the extracted movement postures for each frame to the deep learning algorithm, one or more key postures for movement movements are detected,
The overlap error analysis unit,
Acquire XY coordinate parameters for one overlapping reference area of the first object and the second object corresponding to the detected core posture change point, so that the trajectory change value of the movement motion for the one overlapping reference area is calculated and,
By comparing the trajectory change values calculated for the first object and the second object, the overlap error for the movement posture is analyzed,
The overlap error analysis unit,
Whenever an input to the second image is performed from the user terminal, the trajectory change value of the second object included in the second image is calculated, and from the trajectory change value of the second object accumulated in time order in the database Derive the average value and variance value for each core posture of the user, and analyze the change in posture stability of the user over time by analyzing the posture stability for each key posture of the user from the variance value,
The feedback information providing unit,
Superimposition of images, characterized in that, through an external network, an image of an exercise posture of a professional player having a similarity between the average value for each core posture of the user and a preset threshold or more is searched, and the searched image is recommended as the first image. Exercise posture correction device through analysis.
컴퓨터-판독가능 기록 매체로서,
상기 컴퓨터-판독가능 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:
유저 단말로부터 운동 자세에 대한 기준 영상으로 입력된 제1 영상 및, 상기 제1 영상에 대한 비교 영상으로 입력된 제2 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성 단계;
상기 중첩 영상에서, 상기 제1 영상에 포함된 제1 객체와, 상기 제2 영상에 포함된 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩도를 신체 관절 영역 및 운동 도구 영역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 영역을 중첩 기준 영역으로 설정하여 영상 또는 객체들 간의 크기 및 방향 보정을 수행한 후 비교함으로써, 상기 제1 객체에 대한 상기 제2 객체의 중첩 오차를 분석하는 중첩 오차 분석 단계; 및
상기 중첩 오차 분석 결과를 기초로, 상기 제1 객체와 상기 제2 객체의 운동 자세에 대한 중첩 오차를 최소화하기 위한 피드백 정보를 상기 유저 단말에 제공하는 피드백 정보 제공 단계;를 포함하되,
상기 중첩 오차 분석 단계의 수행 전,
상기 중첩 영상에서, 운동 동작에 대응되는 영상 구간에 대한 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체에 대한 프레임별 운동 자세가 추출되도록 하고,
추출된 프레임별 운동 자세를 딥 러닝 알고리즘에 적용하여 운동 동작에 대한 하나 이상의 핵심 자세가 검출되도록 하고,
상기 중첩 오차 분석 단계는,
검출된 핵심 자세의 전환 시점에 대응하는, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체의 일 중첩 기준 영역에 대한 XY좌표 파라미터를 획득하여, 상기 일 중첩 기준 영역에 대한 운동 동작의 궤적 변화값이 연산되도록 하고,
상기 제1 객체 및 상기 제2 객체에 대해 연산된 궤적 변화값을 비교함으로써, 상기 운동 자세에 대한 중첩 오차를 분석하며,
상기 중첩 오차 분석 단계는,
상기 유저 단말로부터 상기 제2 영상에 대한 입력이 수행될 때마다, 상기 제2 영상에 포함된 제2 객체의 궤적 변화값을 연산하여, 데이터베이스에 시간 순으로 누적된 제2 객체의 궤적 변화값으로부터 유저의 핵심 자세별 평균값과 분산값을 도출하며, 상기 분산값으로부터 상기 유저의 핵심 자세별 자세 안정도에 대한 분석이 수행되도록 하여 시간의 흐름에 따른 유저의 자세 안정도 변화 추이를 분석하도록 하고,
상기 피드백 정보 제공 단계는,
외부 네트워크를 통해, 상기 유저의 핵심 자세별 평균값과 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 프로 선수의 운동 자세에 대한 영상을 검색하여, 검색된 영상을 상기 제1 영상으로서 추천 제공하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록 매체.
A computer-readable recording medium comprising:
The computer-readable medium stores instructions for causing a computing device to perform the following steps:
an overlapping image generating step of generating an overlapping image by superimposing a first image input as a reference image for an exercise posture from a user terminal and a second image input as a comparison image with respect to the first image;
In the overlapping image, a degree of overlap between the motion postures of the first object included in the first image and the second object included in the second image is an area including at least one of a body joint area and an exercise tool area an overlap error analysis step of analyzing an overlap error of the second object with respect to the first object by comparing the size and direction between images or objects by setting as an overlap reference area; and
A feedback information providing step of providing, to the user terminal, feedback information for minimizing an overlap error with respect to an exercise posture of the first object and the second object based on the result of the overlap error analysis to the user terminal;
Before performing the overlap error analysis step,
From the superimposed image, the frame-by-frame movement postures of the first object and the second object for the image section corresponding to the movement motion are extracted;
By applying the extracted movement postures for each frame to the deep learning algorithm, one or more key postures for movement movements are detected,
The overlapping error analysis step is
Acquire XY coordinate parameters for one overlapping reference area of the first object and the second object corresponding to the detected core posture change point, so that the trajectory change value of the movement motion for the one overlapping reference area is calculated and,
By comparing the trajectory change values calculated for the first object and the second object, the overlap error for the movement posture is analyzed,
The overlapping error analysis step is
Whenever an input to the second image is performed from the user terminal, the trajectory change value of the second object included in the second image is calculated, and from the trajectory change value of the second object accumulated in time order in the database. Derive the average value and variance value for each core posture of the user, and analyze the change in posture stability of the user over time by analyzing the posture stability for each key posture of the user from the variance value,
The step of providing the feedback information,
Computer-reading, characterized in that, through an external network, an image of a professional athlete's exercise posture having a similarity between the average value for each core posture of the user and a preset threshold or higher is searched, and the retrieved image is recommended and provided as the first image possible recording medium.
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