KR102402797B1 - 인공지능형 원격 동작평가 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

인공지능형 원격 동작평가 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 장치는 사용자가 착용 가능한 복수의 모션 캡쳐 단말 본체, 상기 본체 각각에 설치되고, 상기 사용자의 동작을 센싱하는 모션 센서 및 상기 본체 각각에 설치되고, 사용자 단말과 통신 가능한 통신 모듈을 포함할 수 있다.

Description

인공지능형 원격 동작평가 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR EVALUATING MOTION REMOTELY USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 발명은 인공지능형 원격 동작평가 장치 및 방법에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 발명에 따른 일 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
코로나19로 인한 비대면 신체활동이 점점 늘어나는 추세지만 이를 위한 적절한 평가 방법은 부족한 것이 현실이다. 일반적인 신체활동에 대한 평가는 전문가에 의한 정성적 평가가 주를 이루며 평가자의 해석역량에 상당히 의존적일 수 있다. 또한, 빠르게 지나가는 신체활동에 대한 정보는 아무리 전문가라 할지라도 한번에 육안으로 전부 파악하기 매우 어렵고 동영상 촬영 등 보조수단을 활용하지만 다수의 관찰자를 동시에 평가하거나 실시간 피드백이 어려운 단점이 있다.
나아가 코로나19로 인한 언택트 열풍으로 인해 주로 사용되고 있는 화상미팅 솔루션은 단일 시점에 대한 영상정보만 제공하므로 비대면 상황에서 신체활동에 대한 평가를 위한 정보가 매우 부족한 한계를 가질 수 있다.
위와 같은 문제를 해결하기 위한 온라인 솔루션은 모션캡쳐(motion capture)를 기반으로 하며 누구나 사용할 수 있는 쉬운 사용성이 요구된다. 하지만 현재 모션캡쳐와 관련된 국내외시장은 스포츠 동작분석과 영화·애니메이션을 위한 전문가 영역으로 국한되는 경향이 있다.
본 발명은 인공지능형 원격 동작평가 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 사용자 정보에 대한 보안이 이루어진 상태에서 사용자의 동작을 평가하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 다수의 사용자의 동작을 동시에 평가하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 장치는 사용자가 착용 가능한 복수의 모션 캡쳐 단말 본체, 상기 본체 각각에 설치되고, 상기 사용자의 동작을 센싱하는 모션 센서 및 상기 본체 각각에 설치되고, 사용자 단말과 통신 가능한 통신 모듈을 포함하고, 상기 모션 센서는 상기 사용자의 동작을 센싱하기 위한 자이로 센서, 가속도 센서, 지자기 센서를 포함하고, 상기 통신 모듈은 상기 센서를 통해 센싱된 센서 값을 사용자 단말에 전송하고, 상기 센서 값은 상기 사용자 단말에 의해 서버에 전송되고, 상기 사용자의 동작에 대응하는 동작 데이터 생성에 사용되고, 상기 동작 데이터는 인공지능 학습 데이터에 기초하여 획득된 모범 동작 데이터와 비교되고, 상기 비교 결과에 기초하여, 상기 사용자의 동작에 대한 동작 평가 정보가 생성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 방법은 사용자 단말로부터 동작평가에 필요한 항목에 대응하는 사용자 정보를 수신하는 단계, 상기 사용자 단말로부터 상기 센서 값을 수신하는 단계, 상기 센서 값에 기초하여, 사용자가 실시한 동작에 대응하는 동작 데이터를 생성하는 단계, 상기 사용자 정보, 상기 동작 데이터, 및 인공지능 학습 데이터에 기초하여, 동작평가 정보를 생성하는 단계 및 상기 동작평가 정보를 평가자 단말에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자 정보를 수신하는 단계는 상기 사용자 단말로부터 신원 인증 정보를 포함하는 제1 크리덴셜을 기초로 생성된 제1 프레젠테이션을 수신하는 단계 및 상기 제1 프레젠테이션을 이용하여 상기 사용자 단말의 사용자의 신원 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 크리덴셜은 신원 인증 기관으로부터 상기 사용자의 신원 인증 정보 및 상기 신원 인증 기관의 제1 서명을 포함하여 생성되고, 상기 사용자 단말에 발급된 뒤에 상기 신원 인증 기관에서 제거되고, 상기 제1 서명은 온라인 저장소에 저장된 제1 공개 키를 이용하여 검증이 가능하고, 상기 신원 인증을 수행하는 단계는 상기 제1 프레젠테이션 및 상기 제1 공개 키를 이용하여 상기 사용자 단말의 사용자의 신원 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 프레젠테이션은 상기 제1 크리덴셜에 상기 제1 서명이 포함되어 있음을 영지식 증명하기 위해 상기 사용자 단말에 의해 상기 제1 공개 키를 통해 검증 가능하도록 생성된 제2 서명을 포함할 수 있다.
상기 센서 값을 수신하는 단계는 상기 사용자 단말로부터 상기 모션 캡쳐 단말에 대응하는 단말 정보를 수신하는 단계 및 상기 단말 정보를 상기 사용자 정보에 저장하고 인증하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자 정보는 상기 사용자가 평가 받고자 하는 동작에 대한 동작 정보를 포함할 수 있다.
상기 동작평가 정보를 생성하는 단계는 다른 사용자들의 동작 데이터를 기초로 생성된 인공지능 학습 데이터에 기초하여, 상기 동작 정보에 대응하는 기 설정된 모범 동작 데이터를 획득하는 단계, 상기 사용자의 동작 데이터를 상기 모범 동작 데이터와 비교하여 동작이 일치하는 비율을 산출하는 단계, 기 설정된 점수화 방법에 기초하여, 상기 비율에 대응하는 점수를 산출하는 단계 및 상기 점수에 기초하여, 동작평가 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 점수를 산출하는 단계는 상기 비율에 대응하는 제1 점수를 산출하는 단계, 각 동작 구간들 중 기 정해진 중요 동작 구간에 대하여 중요 동작 구간 일치율을 산출하는 단계, 기 설정된 가중치 산출 방법에 기초하여, 상기 중요 동작 구간 일치율에 대응하는 가중치를 산출하는 단계 및 상기 제1 점수에 상기 가중치를 반영하여 제2 점수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가중치를 산출하는 단계는 기 정해진 기준 일치율과 상기 중요 동작 구간 일치율을 비교하여 두 일치율의 차이만큼 가중치를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 인공지능형 원격 동작평가 장치를 제공할 수 있다.
또한 본 발명은 사용자 정보에 대한 보안이 이루어진 상태에서 사용자의 동작을 평가할 수 있다.
또한 본 발명은 다수의 사용자의 동작을 동시에 평가하는 방법을 제공할 수 있다.
도 1 및 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말의 다른 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 센서를 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 주체들을 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 8은 도 7에 도시된 사용자 정보를 수신하는 단계(S710)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 9는 도 7에 도시된 센서 값을 수신하는 단계(S720)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 10은 도 7에 도시된 동작평가 정보를 생성하는 단계(S740)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 11은 도 10에 도시된 비율에 대응하는 제1 점수를 산출하는 단계(S1030)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1 및 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말(100)의 전체적인 외형을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말(100)의 본체(110)에 모션 센서(120) 및 통신 모듈(130)이 설치된 형태를 나타낸 도면이다.
모션 캡쳐 단말(100)은 스트랩형의 형태일 수 있다. 스트랩형 모션 캡쳐 단말은 사용자의 손목 또는 발목에 착용하여 사용자의 움직임을 센싱하는 용도로 활용될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말의 다른 형태를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말(100)은 스틱형의 형태일 수 있다. 스틱형 모션 캡쳐 단말은 효과적인 트레이닝을 돕는 보조구로서 신체의 균형 또는 동작 중 밸런스 유지를 평가하는 용도로 활용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 캡쳐 단말(100)은 사용자가 착용 가능한 복수의 모션 캡쳐 단말 본체(110), 상기 본체(110) 각각에 설치되고, 상기 사용자의 동작을 센싱하는 모션 센서(120) 및 상기 본체(110) 각각에 설치되고, 사용자 단말과 통신 가능한 통신 모듈(130)을 포함할 수 있다.
상기 모션 센서(120)는 상기 사용자의 동작을 센싱할 수 있다.
상기 통신 모듈(130)은 상기 센서를 통해 센싱된 센서 값을 사용자 단말에 전송할 수 있다.
상기 센서 값은 상기 사용자 단말에 의해 서버에 전송되고, 상기 사용자의 동작에 대응하는 동작 데이터 생성에 사용되고, 상기 동작 데이터는 인공지능 학습 데이터에 기초하여 획득된 모범 동작 데이터와 비교되고, 상기 비교 결과에 기초하여, 상기 사용자의 동작에 대한 동작 평가 정보가 생성될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 센서를 나타낸 블록도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 센서(120)는 자이로 센서(121), 가속도 센서(122), 지자기 센서(123) 중에서 선택되는 어느 하나 이상 또는 이들의 조합일 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 주체들을 나타낸 블록도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 주체들은 인공지능형 원격 동작평가 장치(610), 사용자 단말(620) 및 평가자 단말(630)을 포함할 수 있다.
인공지능형 원격 동작평가 장치(610)는 센서에 의해 센싱된 센서 값을 사용자 단말(620)에 전송하는 장치를 의미할 수 있다.
인공지능형 원격 동작평가 장치(610)는 모션 센서를 이용해 사용자의 동작을 센싱하고, 센싱된 센서 값을 사용자 단말에 전송하는 장치일 수 있다.
사용자 단말(620)은 인공지능형 원격 동작평가 장치(610)로부터 센서 값을 수신하여 평가자 단말(630)에 전송하는 장치일 수 있다.
사용자 단말(620)은 평가자 단말(630)에 사용자 정보를 제공하는 장치일 수 있다.
평가자 단말(630)은 사용자 단말(620)로부터 사용자 정보를 수신하는 장치일 수 있다.
평가자 단말(630)은 센서 값에 기초하여 동작 데이터를 생성하고 이를 통해 동작평가 정보를 생성하는 장치일 수 있다.
인공지능형 원격 동작평가 장치(610) 및 사용자 단말(620), 사용자 단말(620) 및 평가자 단말(630) 각각은 통신망을 통해 상호 연결될 수 있다.
통신망은 위와 같은 주체들 사이에서 데이터가 송수신되도록 하기 위한 접속 경로를 의미한다. 예컨대, 통신망은 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명에 적용될 수 있는 통신망의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 방법에 따르면 먼저, 인공지능형 원격 동작평가 장치는 사용자 단말로부터 동작평가에 필요한 항목에 대응하는 사용자 정보를 수신할 수 있다(S710).
여기서, 상기 사용자 정보는 상기 사용자가 평가 받고자 하는 동작에 대한 동작 정보를 포함할 수 있다.
다음으로, 상기 사용자 단말로부터 상기 센서 값을 수신할 수 있다(S720).
다음으로, 상기 센서 값에 기초하여, 사용자가 실시한 동작에 대응하는 동작 데이터를 생성할 수 있다(S730).
다음으로, 상기 사용자 정보, 상기 동작 데이터, 및 인공지능 학습 데이터에 기초하여, 동작평가 정보를 생성할 수 있다(S740).
다음으로, 상기 동작평가 정보를 평가자 단말에 제공할 수 있다(S750).
예를 들면, 상기 동작 정보는 학교에서 비대면 체육활동에 있어서 평가받고자 하는 동작을 포함할 수 있다. 인공지능형 원격 동작평가 장치는 모션 캡쳐 단말을 사용하는 학생의 사용자 정보를 수신하고, 상기 평가받고자 하는 동작에 대한 센서 값을 수신할 수 있다. 이를 통해 동작 평가 정보를 생성하고, 상기 동작 평가 정보를 상기 동작을 평가하는 체육선생님에게 제공할 수 있다.
이를 통해, 비대면 체육활동 시 보다 정확한 평가가 이루어질 수 있다. 영상에서 육안으로 한 번에 파악하기 힘든 동작들에 대하여 정확한 평가가 이루어질 수 있는 장점이 있다.
다른 예를 들면, 상기 동작 정보는 태권도 심사에 있어서 평가받고자 하는 품새 동작을 포함할 수 있다. 인공지능형 원격 동작평가 장치는 모션 캡쳐 단말 사용자의 사용자 정보를 수신하고, 상기 품새 동작에 대한 센서 값을 수신할 수 있다. 이를 통해 동작 평가 정보를 생성하고, 상기 동작 평가 정보를 상기 동작을 평가하는 심사관에게 제공할 수 있다.
이를 통해, 대규모 인원에 대한 동작 평가를 수월하게 진행할 수 있다. 태권도 심사와 같은 많은 인원에 대한 동작 평가에 드는 인력 소모를 절감할 수 있는 장점이 있다.
도 8은 도 7에 도시된 사용자 정보를 수신하는 단계(S710)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 방법에 따르면 먼저, 인공지능형 원격 동작평가 장치는 상기 사용자 단말로부터 신원 인증 정보를 포함하는 제1 크리덴셜을 기초로 생성된 제1 프레젠테이션을 수신할 수 있다(S810).
여기서, 상기 제1 크리덴셜은 신원 인증 기관으로부터 상기 사용자의 신원 인증 정보 및 상기 신원 인증 기관의 제1 서명을 포함하여 생성되고, 상기 사용자 단말에 발급된 뒤에 상기 신원 인증 기관에서 제거될 수 있다. 그리고 상기 제1 서명은 온라인 저장소에 저장된 제1 공개 키를 이용하여 검증이 가능할 수 있다.
또한, 상기 제1 프레젠테이션은 상기 제1 크리덴셜에 상기 제1 서명이 포함되어 있음을 영지식 증명하기 위해 상기 사용자 단말에 의해 상기 제1 공개 키를 통해 검증 가능하도록 생성된 제2 서명을 포함할 수 있다.
여기서, 영지식 증명이란 자신이 가지고 있는 정보를 노출하지 않고 정보를 알고 있음을 증명하는 방법을 의미한다.
다음으로, 상기 제1 프레젠테이션을 이용하여 상기 사용자 단말의 사용자의 신원 인증을 수행할 수 있다(S820).
여기서, 상기 S820단계는 상기 제1 프레젠테이션 및 상기 제1 공개 키를 이용하여 상기 사용자 단말의 사용자의 신원 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
이를 통해, 인공지능형 원격 동작평가 장치는 사용자 단말로부터 상기 사용자의 신원 인증 정보를 직접 수신하거나, 저장하지 않기 때문에 서버가 제3자로부터 공격 당하는 경우에 사용자의 신원 인증 정보가 안전하게 보호될 수 있다.
선택적 실시예로서, 온라인 저장소는 상기 제1 공개 키와 제2 서명을 매칭하여 저장하고, 인공지능형 원격 동작평가 장치가 공개 키를 요청하는 경우에 제2 서명의 중복여부를 확인 가능케 함으로써, 한번 생성된 프레젠테이션이 여러 번 사용되는 것을 방지할 수 있다.
선택적 실시예로서, 인공지능형 원격 동작평가 장치는 상기 사용자 정보를 수신하고, 상기 신원 인증된 사용자에 대한 동작 평가 정보를 생성한 뒤, 상기 사용자 단말에 동작 평가 정보를 포함하는 제2 크리덴셜을 발급할 수 있다.
보다 구체적으로 살피면, 먼저 사용자 단말은 인공지능형 원격 동작평가 장치에 사용자 신원 인증 정보를 전송할 수 있다.
다음으로, 사용자 단말은 인공지능형 원격 동작평가 장치로부터 제2 크리덴셜(credential)을 발급받을 수 있다.
제2 크리덴셜은 사용자 단말이 사용자의 동작을 평가 받기 위한 동작 평가 정보를 생성했음을 증명하는 증명서의 역할을 수행하는 것으로서, 복수의 클레임(claim)들과 제2 크리덴셜을 발급하는 데 사용된 제3 서명을 포함할 수 있다.
인공지능형 원격 동작평가 장치는 발급한 제2 크리덴셜과 관련해서, 제3 서명의 증명을 위한 공개 키만을 저장하고 나머지 정보를 삭제할 수 있다.
이를 통해, 사용자 단말에 발급된 제2 크리덴셜 전문은 인공지능형 원격 동작평가 장치를 포함하여 다른 어떠한 장소에도 저장되지 않기 때문에 사용자 단말이 자기주권(self-sovereignty)을 가질 수 있다.
선택적 실시예로서, 인공지능형 원격 동작평가 장치는 상기 사용자 단말로부터 상기 제1 크리덴셜 및 제2 크리덴셜을 기초로 생성된 제2 프레젠테이션을 수신하는 단계 및 상기 제2 프레젠테이션을 상기 평가자 단말에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로 살피면, 사용자 단말은 제1 크리덴셜 및 제2 크리덴셜에 기초하여 제2 프레젠테이션(presentation)을 생성하면서, 제2 크리덴셜에 포함된 제3 서명에 기초한 제4 서명을 생성할 수 있다. 인공지능형 원격 동작평가 장치는 사용자 단말로부터 제2 서명 및 제4 서명을 포함한 제2 프레젠테이션을 수신하고, 상기 제2 프레젠테이션을 평가자 단말에 전송할 수 있다.
여기서, 제4 서명은 발급된 제2 크리덴셜에 제3 서명이 포함되어 있음을 영지식 증명(zero knowledge proof)하기 위해 생성된 서명일 수 있다. 즉, 제4 서명은 제3 서명 대신 노출되고, 제4 서명에 대해 공개 키를 통해 검증을 수행함으로써, 제3 서명이 노출되지 않더라도 발급된 제2 크리덴셜에 제3 서명이 포함되어 있음이 증명될 수 있다.
이에 따라, 평가자 단말은 공개 키가 저장되어 있는 외부 저장소로부터 공개 키를 수신하여 상기 제2 서명 및 제4 서명을 검증함으로써, 제2 프리젠테이션에 포함된 적어도 하나의 클레임이 인공지능형 원격 동작평가 장치가 발급해준 크리덴셜에 포함된 것인지와, 적어도 하나의 클레임의 내용이 사용자 단말이 인공지능형 원격 동작평가 장치와 동작 평가 정보를 생성했는지를 검증할 수 있다.
이를 통해, 사용자 단말에 발급된 제1 크리덴셜에 포함된 제1 서명 및 제2 크리덴셜에 포함된 제3 서명이 노출되지 않도록 하여 보안성을 향상시킬 수 있다.
선택적 실시예로서, 인공지능형 원격 동작평가 장치는 상기 사용자 단말에 상기 동작 평가 정보 및 서비스 제공자의 제3 서명을 포함하는 상기 제2 크리덴셜을 발급하는 단계, 상기 제3 서명을 검증 가능한 제2 공개 키를 상기 온라인 저장소에 저장하는 단계 및 상기 발급된 제2 크리덴셜의 임시 저장 정보를 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
도 9는 도 7에 도시된 센서 값을 수신하는 단계(S720)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 방법에 따르면 먼저, 인공지능형 원격 동작평가 장치는 상기 사용자 단말로부터 상기 모션 캡쳐 단말에 대응하는 단말 정보를 수신할 수 있다(S910).
다음으로, 상기 단말 정보를 상기 사용자 정보에 저장하고 인증할 수 있다(S920).
도 10은 도 7에 도시된 동작평가 정보를 생성하는 단계(S740)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 방법에 따르면 먼저, 인공지능형 원격 동작평가 장치는 다른 사용자들의 동작 데이터를 기초로 생성된 인공지능 학습 데이터에 기초하여, 상기 동작 정보에 대응하는 기 설정된 모범 동작 데이터를 획득할 수 있다(S1010).
다음으로, 상기 사용자의 동작 데이터를 상기 모범 동작 데이터와 비교하여 동작이 일치하는 비율을 산출할 수 있다(S1020).
다음으로, 기 설정된 점수화 방법에 기초하여, 상기 비율에 대응하는 점수를 산출할 수 있다(S1030).
다음으로, 상기 점수에 기초하여, 동작평가 정보를 생성할 수 있다(S1040).
도 11은 도 10에 도시된 비율에 대응하는 제1 점수를 산출하는 단계(S1030)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 방법에 따르면 먼저, 인공지능형 원격 동작평가 장치는 상기 비율에 대응하는 제1 점수를 산출할 수 있다(S1110).
다음으로, 각 동작 구간들 중 기 정해진 중요 동작 구간에 대하여 중요 동작 구간 일치율을 산출할 수 있다(S1120).
다음으로, 기 설정된 가중치 산출 방법에 기초하여, 상기 중요 동작 구간 일치율에 대응하는 가중치를 산출할 수 있다(S1130).
이 때, 기 정해진 기준 일치율과 상기 중요 동작 구간 일치율을 비교하여 두 일치율의 차이만큼 가중치를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 기준 일치율은 상기 중요 동작 구간에 있어서 평가를 합격하기 위한 최소 일치율을 의미할 수 있다.
다음으로, 상기 제1 점수에 상기 가중치를 반영하여 제2 점수를 산출할 수 있다(S1140).
예를 들면, 동작 데이터와 모범 동작 데이터의 일치하는 비율이 80%인 경우 제1 점수는 80점으로 산출할 수 있다. 그리고 중요 동작 구간의 일치율을 90%로 산출되고, 상기 기준 일치율이 70%인 경우 상기 가중치는 1.2로 산출 될 수 있다. 그런 다음 제1 점수 80점에 가중치 1.2를 반영하여 96점으로 제2 점수를 산출할 수 있다. 상기 점수, 일치율 및 가중치는 일 실시예에 따른 예시일 뿐, 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능형 원격 동작평가 장치는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템(1200)에서 구현될 수 있다.
도 12를 참조하면, 컴퓨터 시스템(1200)은 버스(1220)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(1210), 메모리(1230), 사용자 인터페이스 입력 장치(1240), 사용자 인터페이스 출력 장치(1250) 및 스토리지(1260)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(1200)은 네트워크(1280)에 연결되는 네트워크 인터페이스(1270)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(1210)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(1230)나 스토리지(1260)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1230) 및 스토리지(1260)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(1231)이나 RAM(1232)을 포함할 수 있다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 모션 캡쳐 단말 110: 본체
120: 모션 센서 121: 자이로 센서
122: 가속도 센서 123: 지자기 센서
130: 통신 모듈
610: 인공지능형 원격 동작평가 장치 620: 사용자 단말
630: 평가자 단말
1200: 컴퓨터 시스템 1210: 프로세서
1220: 버스 1230: 메모리
1231: 롬 1232: 램
1240: 사용자 인터페이스 입력 장치
1250: 사용자 인터페이스 출력 장치
1260: 스토리지 1270: 네트워크 인터페이스
1280: 네트워크

Claims (10)

  1. 사용자가 착용 가능한 복수의 모션 캡쳐 단말 본체;
    상기 본체 각각에 설치되고, 상기 사용자의 동작을 센싱하는 모션 센서; 및
    상기 본체 각각에 설치되고, 사용자 단말과 통신 가능한 통신 모듈
    을 포함하고,
    상기 모션 센서는,
    자이로스코프, 가속도계, 지자기 센서를 포함하고, 상기 센서들을 이용하여 상기 사용자의 동작을 센싱하고,
    상기 통신 모듈은,
    상기 센서를 통해 센싱된 센서 값을 사용자 단말에 전송하고
    상기 센서 값은,
    상기 사용자 단말에 의해 서버에 전송되고, 상기 사용자의 동작에 대응하는 동작 데이터 생성에 사용되고,
    상기 동작 데이터는,
    인공지능 학습 데이터에 기초하여 획득된 모범 동작 데이터와 비교되고, 상기 비교 결과에 기초하여, 상기 사용자의 동작에 대한 동작 평가 정보가 생성되고,
    상기 사용자 단말은,
    상기 사용자의 신원 인증 정보를 포함하는 제1 크리덴셜을 기초로 생성된 제1 프레젠테이션을 서버에 전송하고,
    상기 제1 프레젠테이션은,
    상기 사용자의 신원 인증 수행에 사용되고,
    상기 제1 크리덴셜은,
    신원 인증 기관으로부터 상기 사용자의 신원 인증 정보 및 상기 신원 인증 기관의 제1 서명을 포함하여 생성되고,
    상기 사용자 단말에 발급된 뒤에 상기 신원 인증 기관에서 제거되고,
    상기 제1 서명은,
    온라인 저장소에 저장된 제1 공개 키를 이용하여 검증이 가능하고,
    상기 제1 공개 키는,
    상기 사용자의 신원 인증 수행에 사용되는, 인공지능형 원격 동작평가 장치.
  2. 사용자 단말로부터 동작평가에 필요한 항목에 대응하는 사용자 정보를 수신하는 단계;
    상기 사용자 단말로부터 센서 값을 수신하는 단계;
    상기 센서 값에 기초하여, 사용자가 실시한 동작에 대응하는 동작 데이터를 생성하는 단계;
    상기 사용자 정보, 상기 동작 데이터, 및 인공지능 학습 데이터에 기초하여, 동작평가 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 동작평가 정보를 평가자 단말에 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 사용자 정보를 수신하는 단계는,
    상기 사용자 단말로부터 신원 인증 정보를 포함하는 제1 크리덴셜을 기초로 생성된 제1 프레젠테이션을 수신하는 단계; 및
    상기 제1 프레젠테이션을 이용하여 상기 사용자 단말의 사용자의 신원 인증을 수행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 크리덴셜은,
    신원 인증 기관으로부터 상기 사용자의 신원 인증 정보 및 상기 신원 인증 기관의 제1 서명을 포함하여 생성되고,
    상기 사용자 단말에 발급된 뒤에 상기 신원 인증 기관에서 제거되고,
    상기 제1 서명은,
    온라인 저장소에 저장된 제1 공개 키를 이용하여 검증이 가능하고,
    상기 신원 인증을 수행하는 단계는,
    상기 제1 프레젠테이션 및 상기 제1 공개 키를 이용하여 상기 사용자 단말의 사용자의 신원 인증을 수행하는 단계
    를 포함하는, 인공지능형 원격 동작평가 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제2 항에 있어서,
    상기 제1 프레젠테이션은,
    상기 제1 크리덴셜에 상기 제1 서명이 포함되어 있음을 영지식 증명하기 위해 상기 사용자 단말에 의해 상기 제1 공개 키를 통해 검증 가능하도록 생성된 제2 서명을 포함하는, 인공지능형 원격 동작평가 방법.
  6. 제2 항에 있어서,
    상기 센서 값을 수신하는 단계는,
    상기 사용자 단말로부터 모션 캡쳐 단말에 대응하는 단말 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 단말 정보를 상기 사용자 정보에 저장하고 인증하는 단계
    를 포함하는, 인공지능형 원격 동작평가 방법.
  7. 제2 항에 있어서,
    상기 사용자 정보는,
    상기 사용자가 평가 받고자 하는 동작에 대한 동작 정보를 포함하는, 인공지능형 원격 동작평가 방법.
  8. 제2 항에 있어서,
    상기 동작평가 정보를 생성하는 단계는,
    다른 사용자들의 동작 데이터를 기초로 생성된 인공지능 학습 데이터에 기초하여, 동작 정보에 대응하는 기 설정된 모범 동작 데이터를 획득하는 단계;
    상기 사용자의 동작 데이터를 상기 모범 동작 데이터와 비교하여 동작이 일치하는 비율을 산출하는 단계;
    기 설정된 점수화 방법에 기초하여, 상기 비율에 대응하는 점수를 산출하는 단계; 및
    상기 점수에 기초하여, 동작평가 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는, 인공지능형 원격 동작평가 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 점수를 산출하는 단계는,
    상기 비율에 대응하는 제1 점수를 산출하는 단계;
    각 동작 구간들 중 기 정해진 중요 동작 구간에 대하여 중요 동작 구간 일치율을 산출하는 단계;
    기 설정된 가중치 산출 방법에 기초하여, 상기 중요 동작 구간 일치율에 대응하는 가중치를 산출하는 단계; 및
    상기 제1 점수에 상기 가중치를 반영하여 제2 점수를 산출하는 단계
    를 포함하는, 인공지능형 원격 동작평가 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 가중치를 산출하는 단계는,
    기 정해진 기준 일치율과 상기 중요 동작 구간 일치율을 비교하여 두 일치율의 차이만큼 가중치를 산출하는 단계
    를 포함하는, 인공지능형 원격 동작평가 방법.
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