KR102471192B1 - 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법 및 장치 - Google Patents

인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예는 적어도 하나의 서버에 의해 수행되는 태권도 겨루기 동작 평가 방법에 관한 것으로, 제1 사용자의 움직임 및 상기 제1 사용자의 겨루기 상대인 제2 사용자의 움직임을 포함하는 영상 정보를 획득하는 단계, 상기 영상 정보로부터 상기 제1 사용자에 대한 제1 신체 영역 및 상기 제2 사용자에 대한 제2 신체 영역을 결정하는 단계, 상기 영상 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 움직임에 대응되는 제1 스켈레톤 정보를 도출하는 단계 및 상기 제1 신체 영역, 상기 제2 신체 영역 및 상기 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 상기 제2 사용자에 대한 타격이 유효한지 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법 및 장치{Method and apparatus for evaluating taekwondo competition using artificial intelligence}
본 발명은 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 센싱 장치 없이 겨루기 영상만으로 타격 및 동작에 대하여 평가하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
태권도는 무기 없이 손과 발을 이용해 공격 또는 방어하는 무도로, 빠르고 강력한 발차기 기술을 특징으로 하는 현대에 형성된 전통무예 무술이다. 1988년 하계 올림픽에서 시범 종목으로 채택되었고, 2000년 하계 올림픽부터 정식 종목으로 채택되었다.
태권도는 크게 품새(형), 겨루기(대련) 및 격파(단련)로 구분될 수 있으며, 올림픽 종목으로 채택된 태권도는 겨루기 종목으로 서로 타격을 통한 득점을 통해 승자와 패자가 결정된다.
이러한 겨루기 종목의 정확한 판정을 위해 선수들은 타격하는 손 또는 발에 센서를 부착하고, 타격 대상이 되는 호구 및 보호구에 센서를 부착하여 경기를 진행하였다.
다만, 센서 오류로 인한 오판정으로 인해 정확한 판정이 무색해지고 있으며, 타격 강도가 고려되지 않는 센서 시스템 특성으로 인해 태권도 겨루기 본연의 모습도 사라지고 있는 추세이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 장치를 제공하는데 있다.
본 출원이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 적어도 하나의 서버에 의해 수행되는 태권도 겨루기 동작 평가 방법은 제1 사용자의 움직임 및 상기 제1 사용자의 겨루기 상대인 제2 사용자의 움직임을 포함하는 영상 정보를 획득하는 단계, 상기 영상 정보로부터 상기 제1 사용자에 대한 제1 신체 영역 및 상기 제2 사용자에 대한 제2 신체 영역을 결정하는 단계, 상기 영상 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 움직임에 대응되는 제1 스켈레톤 정보를 도출하는 단계 및 상기 제1 신체 영역, 상기 제2 신체 영역 및 상기 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 상기 제2 사용자에 대한 타격이 유효한지 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 영상 정보는 서로 다른 시간에 획득된 복수의 영상 정보를 포함하고, 상기 제1 스켈레톤 정보는 상기 복수의 영상 정보에 대응되는 복수의 제1 스켈레톤 정보를 포함하고, 상기 제1 사용자의 제1 신체 정보를 획득하는 단계 및 상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 복수의 영상 정보에 대응되는 시간 정보, 상기 복수의 제1 스켈레톤 정보 및 상기 제1 신체 정보를 기반으로 상기 타격의 강도를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 복수의 영상 정보에 대응되는 시간 정보, 상기 복수의 제1 스켈레톤 정보 및 상기 제1 신체 정보를 기반으로 상기 타격의 강도를 결정하는 단계는, 상기 제1 신체 영역, 상기 제2 신체 영역 및 상기 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 상기 타격을 수행하는 상기 제1 사용자의 공격하는 신체 부위에 대응되는 타격 키 포인트를 결정하는 단계, 상기 복수의 영상 정보에 대응되는 시간 정보 및 상기 타격 키 포인트에 관한 정보를 기반으로 상기 타격의 가속도를 결정하는 단계 및 상기 타격의 가속도 및 상기 제1 신체 정보를 기반으로 상기 타격의 강도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 복수의 태권도 기본 동작들 중 상기 제1 사용자가 수행한 제1 태권도 기본 동작을 결정하는 단계, 상기 제2 신체 영역 중 상기 타격이 수행된 상기 타격 키 포인트에 대응되는 타격 부위를 결정하는 단계, 상기 제1 태권도 기본 동작에 관한 정보, 상기 타격 부위에 관한 정보 및 상기 타격의 강도를 기반으로 상기 타격에 대한 수치를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 제1 태권도 기본 동작의 적어도 하나의 타격 부위 후보에 관한 정보를 획득하는 단계, 상기 타격 부위에 관한 정보 및 상기 적어도 하나의 타격 부위 후보를 기반으로 상기 제1 사용자의 목표 타격 부위를 결정하는 단계, 상기 제2 신체 정보 및 상기 목표 타격 부위에 관한 정보를 기반으로 상기 제2 사용자에 대한 타격 정위치 정보를 생성하는 단계, 상기 제2 신체 영역 중 상기 타격 키 포인트에 관한 정보를 기반으로 타격 위치 정보를 생성하는 단계 및 상기 타격 정위치 정보 및 상기 타격 위치 정보를 기반으로 상기 제1 태권도 기본 동작의 목표 타격 부위에 대한 상기 제1 사용자의 평가 수치를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 수행하는 전자 장치는 프로세서(processor) 및 상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은, 제1 사용자의 움직임 및 상기 제1 사용자의 겨루기 상대인 제2 사용자의 움직임을 포함하는 영상 정보를 획득하도록 실행되고, 상기 영상 정보로부터 상기 제1 사용자에 대한 제1 신체 영역 및 상기 제2 사용자에 대한 제2 신체 영역을 결정하도록 실행되고, 상기 영상 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 움직임에 대응되는 제1 스켈레톤 정보를 도출하도록 실행되고, 상기 제1 신체 영역, 상기 제2 신체 영역 및 상기 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 상기 제2 사용자에 대한 타격이 유효한지 판단하도록 실행될 수 있다.
과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 따르면, 선수들이 별도의 센서가 부착된 장비를 착용하지 않고 겨루기 경기를 진행할 수 있다.
본 발명에 따르면, 센서가 이용되지 않는 바, 센서의 오작동으로 인한 오판정의 가능성을 방지할 수 있다.
본 발명에 따르면, 영상을 통해 타격 강도, 기본 동작, 타격 부위를 고려하여 타격 별 수치를 산출할 수 있으며, 이를 통해 태권도 겨루기 본연의 모습을 찾을 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 효과가 상술한 효과로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 수행하는 전자 장치의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상으로부터 사용자의 움직임을 인식하기 위해 사용되는 키 포인트를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 타격의 강도를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 타격의 수치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 내지 도 7c는 본 발명의 일 실시예에 따른 상대방의 신체 정보에 따라 동작 평가의 기준이 달라지는 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 특정 기본 동작에 대한 평가 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
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 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 수행하는 전자 장치의 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 수행하는 전자 장치(100)는 적어도 하나의 프로세서(110), 메모리(120) 및 송수신 장치(130)를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150) 및 저장 장치(160) 중 적어도 하나를 더 포함하여 구성될 수도 있다.
예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 송수신 장치(transceiver)(130)는 무선 네트워크를 통해 통신을 수행할 수 있으며, 전자 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
예를 들어, 메모리(120)는 프로세서(110)에 의해 수행되는 적어도 하나의 명령(instruction)을 저장할 수 있으며, 적어도 하나의 명령은 후술하는 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법의 적어도 일부 동작이 수행되도록 실행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 수행하는 전자 장치(100)는 제1 사용자의 움직임 및 제1 사용자의 겨루기 상대인 제2 사용자의 움직임을 포함하는 영상 정보를 획득할 수 있으며, 획득한 영상 정보를 기반으로 겨루기 동작을 분석 및 평가할 수 있다.
여기서, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 서버를 나타낼 수 있다. 또는, 전자 장치(100)는 태권도 겨루기 동작 평가 서버라고 나타낼 수도 있다. 전자 장치(100)는 사용자 단말(200)과 유선 또는 무선 통신을 통해 정보를 송수신하여 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 수행할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말(200)은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), 디지털 카메라(digital camera), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 컴퓨팅 가능한 전자기기를 모두 포함할 수 있다.
예를 들어, 무선 통신은 LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), GSM(Global System for Mobile Communications), WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또는 유선 통신은 USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또는 다른 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)은 전자 장치(100)와의 정보 송수신 없이 자체적으로 획득한 영상 정보를 기반으로 태권도 겨루기 동작을 분석 및 평가할 수도 있다. 즉, 태권도 겨루기 동작 평가 방법의 구현 방식에 따라 사용자 단말(200) 자체에서 분석 및 평가가 수행될 수 있으며, 전자 장치(100)가 사용자 단말(200)로부터 영상 정보를 획득한 후, 분석 및 평가가 수행되고, 이에 따른 결과 정보를 사용자 단말(200)에게 제공할 수도 있다.
실시예들에 따른 태권도 겨루기 동작 평가 방법에 관한 보다 상세한 설명은 후술하도록 하겠다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 태권도 겨루기 동작 평가 방법의 순서도이다.
도 3을 참조하면 S310 동작에서, 일 실시예는 제1 사용자의 움직임 및 상기 제1 사용자의 겨루기 상대인 제2 사용자의 움직임을 포함하는 영상 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 영상 정보는 동영상 또는 복수의 정지 영상에 관한 정보를 나타낼 수 있다. 또는 영상 정보는 서로 다른 시간에 획득된 복수의 영상 정보를 포함할 수 있으며, 상기 복수의 영상 정보는 시간의 순서에 따라 순서가 결정되어 있을 수 있다. 상기 영상 정보는 겨루기 경기의 시작부터 종료까지 중 적어도 일부에 대한 영상에 관한 정보를 포함할 수 있다.
S320 동작에서, 일 실시예는 영상 정보로부터 제1 사용자에 대한 제1 신체 영역 및 제2 사용자에 대한 제2 신체 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 신체 영역은 영상 정보 내의 사용자 신체의 윤곽선 또는 바디 쉐입(body shape)을 기반으로 결정될 수 있다. 신체 영역에 관한 정보는 사용자 간의 신체가 서로 닿았는지 또는 타격되었는지를 판단하기 위해 이용될 수 있다.
S330 동작에서, 일 실시예는 영상 정보를 기반으로 제1 사용자의 움직임에 대응되는 제1 스켈레톤 정보를 도출할 수 있다. 예를 들어, 제1 스켈레톤 정보는 복수의 영상 정보에 대응되는 복수의 제1 스켈레톤 정보를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상으로부터 사용자의 움직임을 인식하기 위해 사용되는 키 포인트를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예는 태권도 동작으로부터 미리 학습된 스켈레톤 추출 모델을 이용하여 스켈레톤 정보를 도출할 수 있다. 여기서, 스켈레톤 정보는 복수의 키 포인트들 및 두 키 포인트들 간의 선에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 키 포인트들은 30개일 수 있으며, 각 키 포인트는 0번부터 30번까지 네이밍될 수 있다.
예를 들어, 0번 키 포인트는 코(또는 인중)에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 1번 키 포인트는 좌측 귀(또는 관자놀)에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다. 2번 키 포인트는 좌측 눈에 대응되는 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 3번 키 포인트는 우측 눈에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 4번 키 포인트는 우측 귀(또는 관자놀)에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다. 5번 키 포인트는 턱 끝에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 6번 키 포인트는 목의 중심 또는 울대뼈에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다.
7번 키 포인트는 좌측 어깨에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다. 8번 키 포인트는 좌측 팔꿈치에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다. 9번 키 포인트는 좌측 손목에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 10번 키 포인트는 좌측 엄지손가락 끝에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 11번 키 포인트는 좌측 중지손가락 끝에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다.
12번 키 포인트는 우측 어깨에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 13번 키 포인트는 우측 팔꿈치에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 14번 키 포인트는 우측 손목에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다. 15번 키 포인트는 우측 엄지손가락 끝에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 16번 키 포인트는 우측 중지손가락 끝에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다.
17번 키 포인트는 가슴의 중심(또는 명치)에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 18번 키 포인트는 허리의 중심(또는 단전)에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다.
19번 키 포인트는 좌측 골반(또는 엉덩이)의 중심에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 20번 키 포인트는 좌측 무릎에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 21번 키 포인트는 좌측 발목에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다. 22번 키 포인트는 좌측 발의 뒤꿈치에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 23번 키 포인트는 좌측 엄지발가락 끝에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 24번 키 포인트는 좌측 새끼발가락 끝에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다.
25번 키 포인트는 우측 골반(또는 엉덩이)의 중심에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다. 26번 키 포인트는 우측 무릎에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 27번 키 포인트는 우측 발목에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 28번 키 포인트는 우측 발의 뒷꿈치에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다. 29번 키 포인트는 우측 엄지발가락 끝에 대응되는 부분을 나타낼 수 있고, 30번 키 포인트는 우측 새끼발가락 끝에 대응되는 부분을 나타낼 수 있다. 여기서, 키 포인트는 에지(edge)라고 표현할 수도 있다.
예를 들어, 특정 키 포인트에 관한 정보는 특정 키 포인트가 나타내는 부분, 특정 키 포인트의 움직임 정보 및 영상 내의 특정 키 포인트의 위치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 스켈레톤 추출 모델은 동작에 관한 학습용 영상 정보 및 상기 학습용 영상 정보에 대응되는 학습용 스켈레톤 정보를 학습 데이터 셋으로 구성하여 머신러닝을 통해 학습될 수 있으며, 머신러닝에 이용되는 알고리즘은 DNN(deep neural network), 합성곱 신경망(CNN, Convoultional Neural Network), 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine),　심층 신뢰 신경망(DBN, Deep Belief Network) 알고리즘들 중 적어도 하나가 이용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 보다 효율이 좋은 다른 알고리즘이 이용될 수도 있다. 각각의 알고리즘들은 주지의 기술이므로 설명은 생략한다.
다시 도 3을 참조하면 S340 동작에서, 일 실시예는 제1 신체 영역, 제2 신체 영역 및 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 제1 사용자의 제2 사용자에 대한 타격이 유효한지 판단할 수 있다.
예를 들어, 일 실시예는 제1 사용자의 제1 신체 영역이 제2 사용자의 제2 신체 영역에 닿은 경우, 제1 스켈레톤 정보의 복수의 키 포인트들 중 닿은 부위에 대응되는 키 포인트를 공격 키 포인트로 결정할 수 있다. 이후, 일 실시예는 공격 키 포인트가 복수의 키 포인트들 중 공격이 유효한 신체 부위에 대응되는 유효 키 포인트에 포함되는지 판단할 수 있으며, 공격 키 포인트가 유효 키 포인트에 포함되는 경우, 공격 키 포인트를 타격 키 포인트로 결정할 수 있고, 이 경우 타격이 유효하다고 판단할 수 있다.
예를 들어, 상대방의 신체 영역에 닿은 키 포인트가 좌측 골반(또는 엉덩이)의 중심에 대응되는 부분인 19번 키 포인트인 경우, 19번 키 포인트는 공격이 유효한 신체 부위가 아니므로 유효 키 포인트에 포함되지 않고, 이에 따라 상대방의 신체 영역에 닿아도 19번 키 포인트는 타격 키 포인트로 결정되지 않을 수 있다. 이에 반해, 상대방의 신체 영역에 닿은 키 포인트가 우측 엄지발가락 끝에 대응되는 부분인 29번 키 포인트인 경우, 29번 키 포인트는 공격이 유효한 신체 부위이므로 유효 키 포인트에 포함되고, 이에 따라 상대방의 신체 영역에 닿은 29번 키 포인트는 타격 키 포인트로 결정될 수 있다.
또는 예를 들어, 일 실시예는 타격이 유효하다고 판단된 경우, 타격의 강도를 결정할 수 있다. 이하에서 상세히 설명하겠다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 타격의 강도를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 예를 들어 복수의 영상 정보는 서로 다르나 순차적인 t1 시점, t2 시점, t3 시점 각각에 대응되는 영상 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예는 타격이 유효하다고 판단된 시점으로부터 미리 설정된 시간만큼 이전의 영상 정보를 도출할 수 있고, 도출한 영상 정보 내에서 타격 키 포인트들의 위치 정보 및 도출한 영상 정보에 대한 시간 정보를 도출할 수 있다. 또한, 일 실시예는 타격 키 포인트의 위치 정보 및 시간 정보를 기반으로 타격 키 포인트의 움직임에 따른 가속도를 결정할 수 있다.
더불어, 일 실시예는 가속도 및 제1 신체 정보를 기반으로 타격의 강도를 결정할 수 있다. 여기서, 제1 신체 정보는 제1 사용자의 신체 정보를 나타낼 수 있다.
예를 들어, 일 실시예는 상술한 바와 같이 타격의 강도를 결정하기 위해 제1 사용자의 제1 신체 정보를 획득할 수 있다. 또는 제2 사용자의 제2 신체 정보도 획득할 수도 있다. 신체 정보는 겨루기 경기 이전에 신체 정보 획득 장치에 의해 획득되어 제공될 수 있으며, 신체 정보 획득 장치는 신체 스캔 장치 등과 같이 다양한 방법을 통해 정보를 획득하는 다양한 장치들이 이용될 수 있다.
예를 들어, 사용자의 신체 정보는 사용자의 키 정보, 몸무게 정보 및 체형 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 체형 정보는 상체 길이 정보, 하체 길이 정보 및 상하체 비율 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 사용자의 신체 정보는 골격 정보를 포함할 수도 있다. 골격 정보는 신체의 특정 부위에 대응되는 골격의 길이 정보 및 두계 정보를 포함할 수 있다.
또는 예를 들어, 일 실시예는 타격이 유효하다고 판단된 경우, 타격에 대한 수치를 결정할 수도 있다. 이하에서 상세히 설명하겠다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 타격의 수치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 타격의 수치는 타격의 강도, 타격한 부위 및 타격한 기본 동작을 기반으로 결정될 수 있다. 즉, 일 실시예는 사용자가 수행한 태권도 기본 동작에 관한 정보, 타격 부위에 관한 정보 및 타격의 강도를 기반으로 타격에 대한 수치를 결정할 수 있다. 여기서, 타격의 강도는 상술한 바와 같이 결정될 수 있다.
예를 들어, 타격한 부위는 제2 사용자의 제2 신체 영역 중 어떠한 부위가 타격되었는지에 관한 정보를 나타낼 수 있으며, 제2 신체 영역 중 타격이 수행된 제1 사용자의 타격 키 포인트에 대응되는 타격 부위가 결정될 수 있다. 타격 부위는 머리 부분, 몸통 부분 및 다리 부분 중 하나로 결정될 수 있다.
또한 예를 들어, 타격한 기본 동작은 타격이 유효하다고 판단되 시점의 영상 내의 제1 스켈리톤 정보를 기반으로 미리 설정된 동작들과 비교를 통해 결정될 수 있다. 다시 말해, 일 실시예는 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 복수의 태권도 기본 동작들 중 제1 사용자가 수행한 제1 태권도 기본 동작을 결정할 수 있다.
일 실시예는 사용자가 수행한 태권도 기본 동작을 결정하기 위해 사용자의 움직임에 대응되는 제1 스켈레톤 정보와 미리 설정된 복수의 태권도 기본 동작들에 대응되는 복수의 제2 스켈레톤 정보들을 비교할 수 있으며, 제1 스켈레톤 정보 및 복수의 제2 스켈레톤 정보들 간의 유사도를 각각 도출할 수 있고, 복수의 제2 스켈레톤 정보들 중 가장 유사도가 높은 제2 스켈레톤 정보에 대응되는 태권도 기본 동작을 도출하여 사용자가 수행한 태권도 기본 동작으로 결정할 수 있다.
또는 예를 들어, 일 실시예는 타격의 강도, 타격한 부위 및 타격한 기본 동작에 기반한 타격의 수치를 겨루기 경기의 점수에 매핑하여 타격에 따른 점수를 산정할 수도 있다.
또는 예를 들어, 일 실시예는 상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 제1 사용자의 평가 수치를 결정할 수도 있다. 이하에서 상세히 설명하겠다.
도 7a 내지 도 7c는 본 발명의 일 실시예에 따른 상대방의 신체 정보에 따라 동작 평가의 기준이 달라지는 구성을 설명하기 위한 도면이고, 도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 특정 기본 동작에 대한 평가 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예는 상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 제1 태권도 기본 동작의 적어도 하나의 타격 부위 후보에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 하나의 태권도 기본 동작은 상대방의 머리, 몸통 및 다리와 같이 복수의 타격 부위 후보가 존재할 수 있는 바, 일 실시예는 해당 기본 동작이 타격할 수 있는 적어도 하나의 타격 부위 후보를 결정할 수 있다.
또한, 일 실시예는 상술한 바와 같이 결정된 타격 부위에 관한 정보와 적어도 하나의 타격 부위 후보를 비교하여 제1 사용자(10)가 타격을 하려고 하였던 부위인 목표 타격 부위를 결정할 수 있다.
도 7을 참조하면, 일 실시예는 제2 사용자(20)의 제2 신체 정보 및 목표 타격 부위에 관한 정보를 기반으로 제2 사용자(20)에 대한 타격 정위치 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 타격 정위치 정보는 제2 사용자(20)의 키 등과 같은 신체 정보에 따라 결정되는 위치 정보를 포함할 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 도 7a와 같이 제2 사용자(20)는 제1 사용자(10)와 유사한 키를 가질 수 있으나, 도 7b와 같이 제2 사용자(20)는 제1 사용자(10)보다 큰 키를 가질 수 있고, 도 7c와 같이 제2 사용자(20)는 제1 사용자(10)보다 작은 키를 가질 수도 있다.
도 7a는 기본 동작에 따른 타격 정위치 정보가 제1 사용자(10)의 신체 정보를 기준으로 하거나 제2 사용자(20)의 신체 정보를 기준으로 해도 문제가 발생되지 않으나, 도 7b 또는 도 7c와 같이 제1 사용자(10)와 제2 사용자(20) 간의 신체 정보가 차이가 날 경우, 문제가 발생될 수 있다.
따라서, 일 실시예는 도 7b와 같이 제2 사용자(20)가 제1 사용자(10)보다 키가 큰 경우, 목표 타격 부위가 머리인 경우, 제2 사용자(20)의 키를 기반으로 제2 사용자(20)의 머리 부분에 대응되는 높이 또는 위치를 타격 정위치 정보로 결정할 수 있다. 이와 유사하게 일 실시예는 도 7c와 같이 제2 사용자(20)가 제1 사용자(10)보다 작은 큰 경우, 목표 타격 부위가 머리인 경우, 제2 사용자(20)의 키를 기반으로 제2 사용자(20)의 머리 부분에 대응되는 높이 또는 위치를 타격 정위치 정보로 결정할 수 있다.
이후, 일 실시예는 제2 사용자(20)의 제2 신체 영역 중 제1 사용자(10)의 타격 키 포인트에 관한 정보를 기반으로 제2 신체 영역 내에 실제로 타격된 타격 위치 정보를 생성할 수 있으며, 타격 정위치 정보 및 타격 위치 정보를 기반으로 제1 사용자(10)가 수행한 태권도 기본 동작의 목표 타격 부위에 대한 평가 수치를 결정할 수 있다. 따라서, 평가 수치는 기본 동작과 목표 타격 부위에 따라 개별적으로 결정될 수 있다.
다시 말해, 도 8a 및 도 8b를 참조하면, 일 실시예는 제1 사용자(10)가 특정 기본 동작을 통해 특정 목표 타격 부위를 타격한 경우, 제1 사용자(10)의 과거 움직임들 중 동일한 특정 기본 동작과 동일한 특정 목표 타격 부위에 대한 움직임과 비교 분석을 수행할 수 있으며, 과거 움직임들 및 움직임들에 대응되는 평가 수치들도 기본 동작 별 목표 타격 부위 별로 구분하여 동영상 또는 정지 영상을 제공할 수도 있다. 여기서, 동영상 또는 정지 영상은 미리 설정된 제1 사용자(10)에 대응되는 사용자 단말에게 유무선 통신을 통해 제공될 수 있다.
본 명세서의 실시예에 따른 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (6)

  1. 적어도 하나의 서버에 의해 수행되는 태권도 겨루기 동작 평가 방법에 있어서,
    제1 사용자의 움직임 및 상기 제1 사용자의 겨루기 상대인 제2 사용자의 움직임을 포함하는 영상 정보를 획득하는 단계;
    상기 영상 정보로부터 상기 제1 사용자에 대한 제1 신체 영역 및 상기 제2 사용자에 대한 제2 신체 영역을 결정하는 단계;
    상기 영상 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 움직임에 대응되는 제1 스켈레톤 정보를 도출하는 단계; 및
    상기 제1 신체 영역, 상기 제2 신체 영역 및 상기 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 상기 제2 사용자에 대한 타격이 유효한지 판단하는 단계를 포함하고,
    상기 영상 정보는 서로 다른 시간에 획득된 복수의 영상 정보를 포함하고,
    상기 제1 스켈레톤 정보는 상기 복수의 영상 정보에 대응되는 복수의 제1 스켈레톤 정보를 포함하고,
    상기 제1 사용자의 제1 신체 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 복수의 영상 정보에 대응되는 시간 정보, 상기 복수의 제1 스켈레톤 정보 및 상기 제1 신체 정보를 기반으로 상기 타격의 강도를 결정하는 단계를 더 포함하는, 태권도 겨루기 동작 평가 방법.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 복수의 영상 정보에 대응되는 시간 정보, 상기 복수의 제1 스켈레톤 정보 및 상기 제1 신체 정보를 기반으로 상기 타격의 강도를 결정하는 단계는,
    상기 제1 신체 영역, 상기 제2 신체 영역 및 상기 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 상기 타격을 수행하는 상기 제1 사용자의 공격하는 신체 부위에 대응되는 타격 키 포인트를 결정하는 단계;
    상기 복수의 영상 정보에 대응되는 시간 정보 및 상기 타격 키 포인트에 관한 정보를 기반으로 상기 타격의 가속도를 결정하는 단계; 및
    상기 타격의 가속도 및 상기 제1 신체 정보를 기반으로 상기 타격의 강도를 결정하는 단계를 포함하는, 태권도 겨루기 동작 평가 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 복수의 태권도 기본 동작들 중 상기 제1 사용자가 수행한 제1 태권도 기본 동작을 결정하는 단계;
    상기 제2 신체 영역 중 상기 타격이 수행된 상기 타격 키 포인트에 대응되는 타격 부위를 결정하는 단계;
    상기 제1 태권도 기본 동작에 관한 정보, 상기 타격 부위에 관한 정보 및 상기 타격의 강도를 기반으로 상기 타격에 대한 수치를 결정하는 단계를 더 포함하는, 태권도 겨루기 동작 평가 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 제1 태권도 기본 동작의 적어도 하나의 타격 부위 후보에 관한 정보를 획득하는 단계;
    상기 타격 부위에 관한 정보 및 상기 적어도 하나의 타격 부위 후보를 기반으로 상기 제1 사용자의 목표 타격 부위를 결정하는 단계;
    상기 제2 신체 정보 및 상기 목표 타격 부위에 관한 정보를 기반으로 상기 제2 사용자에 대한 타격 정위치 정보를 생성하는 단계;
    상기 제2 신체 영역 중 상기 타격 키 포인트에 관한 정보를 기반으로 타격 위치 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 타격 정위치 정보 및 상기 타격 위치 정보를 기반으로 상기 제1 태권도 기본 동작의 목표 타격 부위에 대한 상기 제1 사용자의 평가 수치를 결정하는 단계를 더 포함하는, 태권도 겨루기 동작 평가 방법.
  6. 태권도 겨루기 동작 평가 방법을 수행하는 전자 장치에 있어서,
    프로세서(processor); 및
    상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    제1 사용자의 움직임 및 상기 제1 사용자의 겨루기 상대인 제2 사용자의 움직임을 포함하는 영상 정보를 획득하도록 실행되고,
    상기 영상 정보로부터 상기 제1 사용자에 대한 제1 신체 영역 및 상기 제2 사용자에 대한 제2 신체 영역을 결정하도록 실행되고,
    상기 영상 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 움직임에 대응되는 제1 스켈레톤 정보를 도출하도록 실행되고,
    상기 제1 신체 영역, 상기 제2 신체 영역 및 상기 제1 스켈레톤 정보를 기반으로 상기 제1 사용자의 상기 제2 사용자에 대한 타격이 유효한지 판단하도록 실행되고,
    상기 영상 정보는 서로 다른 시간에 획득된 복수의 영상 정보를 포함하고,
    상기 제1 스켈레톤 정보는 상기 복수의 영상 정보에 대응되는 복수의 제1 스켈레톤 정보를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 제1 사용자의 제1 신체 정보를 획득하도록 실행되고,
    상기 타격이 유효하다고 판단된 경우, 상기 복수의 영상 정보에 대응되는 시간 정보, 상기 복수의 제1 스켈레톤 정보 및 상기 제1 신체 정보를 기반으로 상기 타격의 강도를 결정하도록 실행되는, 전자 장치.
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