KR20230042779A - 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템 - Google Patents
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Abstract
피측정자의 팔굽혀펴기(Push-up)의 정상적인 자세(정자세) 및 팔굽혀펴기의 비정상적인 자세(오자세)를 정밀하게 측정하고, 정자세와 오자세를 판별하여 진단하는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템에 관한 것으로, 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 촬영하여 이미지 데이터를 수집하는 영상정보 수집 모듈, 상기 영상정보 수집 모듈에서 수집된 이미지 데이터에 대해 피측정자의 18개 관절에 대한 위치 정보를 추정하는 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈, 상기 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 추정된 피측정자의 관절에 대한 위치 정보에 따라 실시간으로 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태를 평가하는 정자세/오자세 판별 모듈, 상기 정자세/오자세 판별 모듈에서 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태로 평가된 경우 각각에 대해 실시간으로 서로 다른 경보음을 출력하는 경보음 출력 모듈, 상기 정자세/오자세 판별 모듈에서의 정자세 및 오자세의 각각의 횟수를 계수하는 정자세/오자세 횟수 계수 모듈, 특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 팔굽혀펴기의 통계적 결과를 피측정자에게 출력하는 진단 결과 출력 모듈을 포함하는 구성을 마련하여, 피측정자의 팔굽혀펴기의 오자세에 대한 보완 방법을 제시할 수 있다.
Description
본 발명은 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템에 관한 것으로, 특히 피측정자의 팔굽혀펴기(Push-up)의 정상적인 자세(정자세) 및 팔굽혀펴기의 비정상적인 자세(오자세)를 정밀하게 측정하고, 정자세와 오자세를 판별하여 진단함으로써 피측정자의 팔굽혀펴기의 오자세에 대한 보완 방법을 제시할 수 있는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 팔굽혀펴기는 학교, 군, 경찰, 소방 등의 분야에서 상체 근력을 강화시키고 체력수준을 평가하기 위한 검사방법으로 널리 이용되고 있다.
이러한 팔굽혀펴기 운동의 측정을 위해 다양한 기구들이 개발되어 체육관련대학 입시나 사관학교, 경찰, 소방공무원, 군인 등의 신규 채용시험 또는 진급에 활용되어 오고 있다.
종래에는 측정자가 팔굽혀펴기 측정자세 검사 및 횟수 계수를 직접 시행하였으나, 매 피측정자마다 측정자가 측정자세를 검사하고 측정 횟수를 계수하는 것이 불편할 뿐 아니라, 그 계수 기준이 명확하지 않은 문제가 있었다. 즉 팔굽혀펴기를 테스트하는 동안 팔굽혀펴기 점수를 계수하고 기록하기 위해 수많은 측정자가 참석해야 하며, 각 측정자의 계수 기준이 주관적일 수 있으므로 측정 결과와 공정성에 영향을 미친다. 또 한 측정자가 동시에 다수의 피측정자의 점수를 정확하게 판단하기가 어렵다는 문제가 있었다.
이를 해결하기 위해, 광센서, 압력(접촉) 센서, 초음파 센서 등 센서를 이용하여 팔굽혀펴기 횟수를 자동으로 측정할 수 있는 장치가 개발되었다.
이러한 기술의 일 예가 하기 문헌 1 내지 3 등에 개시되어 있다.
예를 들어, 하기 특허문헌 1에는 다수의 디지털 화상 데이터의 픽셀 값을 서로 비교하여 그 차이점을 인식하는 화상인식시스템을 그 내부에 수납하는 케이스, 상기 케이스의 정면에 결합되는 가이드 봉, 상기 가이드 봉에 상하 방향으로 이동 가능하게 결합되며 측정자의 측정 동작을 촬영하여 디지털 화상데이터로 변환하고 상기 화상데이터를 상기 화상인식시스템에 제공하는 디지털 카메라 및 상기 케이스의 상면 일측에 설치되어 상기 화상인식시스템 및 디지털 카메라의 동작을 제어하는 조작 패널을 포함하는 측정기 본체와, 측면이 상기 디지털 카메라를 향하도록 되며, 상기 디지털 카메라의 촬영 가능 각도에 따라 상기 측정기 본체 정면에서 이격되어 설치되는 측정 매트, 상기 측정 매트의 상면 양측에 각기 결합되는 제1 및 제2 고정 바 및 양측이 상기 제1 및 제2 고정 바와 각기 결합되어 측정자가 파지할 수 있는 파지 봉을 포함하는 화상데이터 비교를 이용한 엎드려 팔굽혀펴기 측정 장치에 대해 개시되어 있다.
또 하기 특허문헌 2에는 사용자를 기준으로 전방, 후방, 좌측 및 우측에 설치되는 4개의 센서 장치로 구성되며, 분석 장치가 복수의 센서 장치 중 하나의 센서 장치의 좌표계를 기준 좌표계로 설정하고, 나머지 센서 장치들의 좌표계를 기준 좌표계로 변환하기 위한 좌표 변환 행렬을 산출하는 캘리브레이션부, 상기 복수의 센서 장치가 캡쳐를 시작한 시간을 기록하고, 가장 빠른 캡쳐 시간을 기준으로 상기 관절 데이터를 보간하여 상기 복수의 센서 장치의 관절 데이터를 동기화하는 동기화부, 캘리브레이션 및 동기화된 관절 데이터를 저장하고, 스켈레톤을 적용한 사용자 캐릭터를 디스플레이 장치를 통해 출력하고, 자세 벡터를 이용한 비교 결과를 생성하여 디스플레이 장치를 통해 표시하는 결과 산출부를 포함하는 동작 평가 시스템 및 방법에 대해 개시되어 있다.
한편, 하기 특허문헌 3에는 팔굽혀펴기를 위해 양손을 지지하는 손 지지대를 구비하며, 상기 팔굽혀펴기의 횟수를 측정하기 위한 측정 모듈이 상기 손 지지대에 양손을 지지하는 사용자와 대향되는 위치에 설치되며, 상기 측정 모듈은 초음파를 이용하여 상기 사용자와의 거리를 측정하는 초음파 측정부 및 상기 사용자와의 거리에 따라 상기 팔굽혀펴기에 대한 횟수 카운팅을 수행하는 횟수 측정부를 포함하는 팔굽혀펴기 측정 장치에 대해 개시되어 있다.
상술한 바와 같은 특허문헌 1에 개시된 기술에서는 측정중인 측정자의 자세에 대한 화상데이터에서 이미지의 경계선에 대한 명암(휘도) 값을 그리드 메소드(gird method)에 의하여 추출하고 이 값을 표준 자세데이터의 명암 값과 비교하여 차분 데이터를 생성하는 방식으로서, 측정 매트의 파지 봉이 위치한 경계 값의 y 좌표 픽셀 값과 디지털 카메라에서 촬영된 화상데이터 상에 측정자의 가슴이 위치한 경계 값의 y 좌표 픽셀 값에 따라 팔굽혀펴기를 측정하지만, 예를 들어 한쪽의 어깨와 팔꿈치의 각도가 어긋난 경우 또는 무릎-엉덩이-목에 대한 각도가 비정상인 경우를 인지할 수 없어 팔굽혀펴기를 정확하게 측정할 수 없다는 문제가 있었다. 또, 상기 특허문헌 1에서는 팔굽혀펴기를 실행하는 피측정자가 비정상적인 팔굽혀펴기를 실행하는 경우, 이를 인지할 수 없다는 문제도 있었다.
상기 특허문헌 2에서는 4개의 키넥트 영상센서부터 영상 정보를 얻고, 동적 평가 목적을 위해 신체 전신을 범위로 하며, 전문가 동작과의 비교를 위해 키넥트를 사용하여 픽셀별 깊이정보(거리정보)를 추출하여 주요관절의 3차원 정보를 도출하기 위한 칼리브레션 과정이 필요하므로, 실시간으로 영상정보를 수집하여 자세를 판별할 수 없다는 문제가 있었다. 또 상기 특허문헌 2에 개시된 기술에서는 자세 벅터를 이용하여 동작데이터를 취득하는 구조로서 팔굽혀펴기의 자세에 대해서는 전혀 개시되어 있지 않았다.
한편, 특허문헌 3에 개시된 기술에서는 초음파 센서가 손 지지대에 양손을 지지한 상태에서 팔굽혀펴기를 행하고 있는 사용자의 가슴 부분과의 거리를 측정하여 엉덩이 부분, 다리 부분 등의 위치를 측정할 수 없으므로, 정확한 팔굽혀펴기를 측정할 수 없다는 문제가 있었다. 또한. 상기 특허문헌 3에서는 팔굽혀펴기를 실행하는 피측정자가 비정상적인 팔굽혀펴기를 실행하는 경우, 이를 인지할 수 없다는 문제도 있었다.
즉 상술한 바와 같은 종래 기술에서는 센서 또는 화상을 이용한 팔굽혀펴기 측정장치로서 측정자가 직접 측정 횟수를 카운팅하지 않아도 된다는 장점이 있지만, 피측정자의 비정상적(오자세)인 팔굽혀펴기, 예를 들어 양쪽 어깨와 양쪽 팔꿈치의 각도를 구하여 팔굽혀펴기 측정시, 한쪽의 어깨와 팔꿈치의 각도가 상이한 경우, 무릎-엉덩이-목에 대한 각도가 비정상인 경우, 양쪽 팔과 양쪽 손목 간의 거리가 불균형적인 경우 등을 인식할 수 없다는 문제가 있었다.
본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 팔굽혀펴기의 자세를 18개의 관절(joint)과 17개의 연결부(link)로 인식하여 정자세 및 오자세를 용이하게 판단하여 정확한 팔굽혀펴기의 자세를 계수할 수 있는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 피측정자의 비정상적인 팔굽혀펴기 상태를 통지하여 피측정자의 팔굽혀펴기의 오자세에 대한 보완 방법을 제시할 수 있는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 피측정자의 신체 조건과 관계없이 정밀한 팔굽혀펴기의 상태를 측정할 수 있는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템은 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 촬영하여 이미지 데이터를 수집하는 영상정보 수집 모듈, 상기 영상정보 수집 모듈에서 수집된 이미지 데이터에 대해 피측정자의 18개 관절에 대한 위치 정보를 추정하는 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈, 상기 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 추정된 피측정자의 관절에 대한 위치 정보에 따라 실시간으로 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태를 평가하는 정자세/오자세 판별 모듈, 상기 정자세/오자세 판별 모듈에서 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태로 평가된 경우 각각에 대해 실시간으로 서로 다른 경보음을 출력하는 경보음 출력 모듈, 상기 정자세/오자세 판별 모듈에서의 정자세 및 오자세의 각각의 횟수를 계수하는 정자세/오자세 횟수 계수 모듈, 특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 팔굽혀펴기의 통계적 결과를 피측정자에게 출력하는 진단 결과 출력 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템에서, 상기 영상정보 수집 모듈은 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 정면 및 측면에서 촬영하는 제1 카메라 및 제2 카메라를 포함하고, 상기 제1 카메라 및 제2 카메라는 일반 RGB 카메라인 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템에서, 상기 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈은 코, 목, 오른쪽어깨, 오른쪽팔꿈치, 오른쪽손목, 왼쪽어깨, 왼쪽팔꿈치, 왼쪽손목, 오른쪽엉덩이, 오른쪽무릎, 오른쪽발목, 왼쪽엉덩이, 왼쪽무릎, 왼쪽발목, 오른쪽눈, 왼쪽눈, 오른쪽귀, 왼쪽귀의 18개의 관절을 17개의 선으로 연결하여 피측정자의 포즈를 추정하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템에서, 상기 진단 결과 출력 모듈은 특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 총 팔굽혀펴기 횟수, 정자세의 횟수/비율(퍼센트), 오자세의 횟수/비율(퍼센트), 오자세 유형별 횟수/비율(퍼센트) 및 가장 높은 오자세에 대한 보완 방법을 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법은 (a) 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 제1 카메라 및 제2 카메라로 정면과 측면에서 촬영하여 이미지 데이터를 수집하는 수집 단계, (b) 상기 단계 (a)에서 수집된 이미지 데이터에 대해 피측정자의 관절에 대한 위치 정보를 추정하는 추정 단계, (c) 상기 단계 (b)에서 추정된 피측정자의 관절에 대한 위치 정보에 따라 실시간으로 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태를 평가하는 자세 특징 평가 단계, (d) 상기 단계 (c)에서 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태로 평가된 각각에 대해 실시간으로 서로 다른 경보음을 출력하는 경보음 출력 단계, (e) 상기 단계 (c)에서 평가된 정자세와 오자세의 각각의 횟수를 계수하는 팔굽혀펴기 계수 단계, (f) 특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 피측정자의 팔굽혀펴기의 통계적 결과를 출력하는 단계를 포함하고, 상기 단계 (f)에서의 출력은 인쇄물의 출력, 음성 정보의 출력 또는 피측정자의 단말기를 통한 출력인 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법에서, 상기 단계 (c)에서 자세 특징 평가는 (1) 팔굽혀펴기의 높은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 150~180도를 유지하고, 팔굽혀펴기의 낮은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 90도 이하이고, (2) 팔굽혀펴기의 낮은 자세의 양 손목과 어깨의 거리가 높은 자세의 양 손목과 어깨의 거리의 반 이하이고, (3) 팔굽혀펴기 간 높은 자세에서 낮은 자세로 그리고 낮은 자세에서 높은 자세로 움직이는 과정에서 양 팔꿈치의 각도가 균형을 잡도록 양 팔꿈치의 각도 차이가 30도 이하로 유지되고, (4) 팔굽혀펴기 시 측면 허리의 각도가 150도 이상으로 유지되고, (5) 팔굽혀펴기 시 양 무릎의 각도가 모두 150도 이상으로 유지되는 경우에만 정상 팔굽혀펴기의 상태로 평가하고, 상기 (1) 내지 (5)의 기준 중의 어느 하나를 만족하지 못할 시 오자세의 팔굽혀펴기의 상태로 평가하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템에 의하면, 피측정자의 관절에 대한 위치 정보를 추정하는 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈을 마련하는 것에 의해 정자세 및 오자세를 용이하게 판단하여 정확한 팔굽혀펴기의 자세를 계수할 수 있다는 효과가 얻어진다.
또 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템에 의하면, 팔굽혀펴기의 통계적 결과를 피측정자에게 출력하는 진단 결과 출력 모듈을 마련하는 것에 의해, 피측정자의 팔굽혀펴기의 오자세에 대한 보완 방법을 제시할 수 있다는 효과도 얻어진다.
도 1은 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템의 블록도,
도 2는 도 1에 도시된 영상정보 수집 모듈에서 촬영된 피측정자의 정면 사진,
도 3은 도 2에 도시된 피측정자에 대해 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 관절을 선으로 연결한 상태를 설명하기 위한 사진,
도 4는 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템에서 피측정자의 팔굽혀펴기를 판별하기 위한 상태를 나타내는 사진,
도 5는 정상 팔굽혀펴기 상태 및 비정상 팔굽혀펴기 상태의 평가의 일 예를 나타내는 도면,
도 6은 피측정자의 주요 부위의 좌표 및 각도를 설명하기 위한 도면,
도 7은 기준 (1) 내지 (5)를 적용한 피측정자의 팔굽혀펴기에서 정상 및 비정상 판단을 위한 고저 임계값을 나타내는 그래프,
도 8은 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 과정을 설명하기 위한 공정도,
도 9는 피측정자의 팔굽혀펴기를 측정하기 위해 본 발명에 따른 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 정면 측정의 상태를 캡쳐한 사진,
도 10은 피측정자의 팔굽혀펴기를 측정하기 위해 본 발명에 따른 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 정측면 측정의 상태를 캡쳐한 사진,
도 11은 피측정자의 팔굽혀펴기를 측정하기 위해 본 발명에 따른 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 측면 측정의 상태를 캡쳐한 사진.
도 2는 도 1에 도시된 영상정보 수집 모듈에서 촬영된 피측정자의 정면 사진,
도 3은 도 2에 도시된 피측정자에 대해 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 관절을 선으로 연결한 상태를 설명하기 위한 사진,
도 4는 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템에서 피측정자의 팔굽혀펴기를 판별하기 위한 상태를 나타내는 사진,
도 5는 정상 팔굽혀펴기 상태 및 비정상 팔굽혀펴기 상태의 평가의 일 예를 나타내는 도면,
도 6은 피측정자의 주요 부위의 좌표 및 각도를 설명하기 위한 도면,
도 7은 기준 (1) 내지 (5)를 적용한 피측정자의 팔굽혀펴기에서 정상 및 비정상 판단을 위한 고저 임계값을 나타내는 그래프,
도 8은 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 과정을 설명하기 위한 공정도,
도 9는 피측정자의 팔굽혀펴기를 측정하기 위해 본 발명에 따른 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 정면 측정의 상태를 캡쳐한 사진,
도 10은 피측정자의 팔굽혀펴기를 측정하기 위해 본 발명에 따른 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 정측면 측정의 상태를 캡쳐한 사진,
도 11은 피측정자의 팔굽혀펴기를 측정하기 위해 본 발명에 따른 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 측면 측정의 상태를 캡쳐한 사진.
본 발명의 상기 및 그 밖의 목적과 새로운 특징은 본 명세서의 기술 및 첨부 도면에 의해 더욱 명확하게 될 것이다.
본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템에서의 자세 특징 평가는 (1) 팔굽혀펴기의 높은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 150~180도를 유지하고, 팔굽혀펴기의 낮은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 90도 이하이고, (2) 팔굽혀펴기의 낮은 자세의 양 손목과 어깨의 거리가 높은 자세의 양 손목과 어깨의 거리의 반 이하이고, (3) 팔굽혀펴기 간 높은 자세에서 낮은 자세로 그리고 낮은 자세에서 높은 자세로 움직이는 과정에서 양 팔꿈치의 각도가 균형을 잡도록 양 팔꿈치의 각도 차이가 30도 이하로 유지되고, (4) 팔굽혀펴기 시 측면 허리의 각도가 150도 이상으로 유지되고, (5) 팔굽혀펴기 시 양 무릎의 각도가 모두 150도 이상으로 유지되는 경우 정상 팔굽혀펴기의 자세(정자세)로 평가하고, 상기 (1) 내지 (5)의 기준을 하나라도 만족하지 못할 시 비정상적인 팔굽혀펴기의 자세(오자세)로 판정한다.
즉, 본원에서 사용하는 용어 "정자세"는 상술한 바와 같은 기준 (1) 내지 (5)를 모두 만족하는 팔굽혀펴기(Push-up)의 정상적인 자세를 의미하고, "오자세"는 상기 (1) 내지 (5)의 기준에서 하나라도 만족하지 못할 시 비정상적인 팔굽혀펴기의 자세를 의미하며, "피측정자"는 팔굽혀펴기를 시도하고 있는 사람을 의미한다.
이하, 본 발명에 따른 실시 예를 도면에 따라서 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템의 블록도 이다.
본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 정면 및 측면에서 촬영하여 이미지 데이터를 수집하는 영상정보 수집 모듈(100), 상기 영상정보 수집 모듈(100)에서 수집된 이미지 데이터에 대해 오픈포즈(Openpose) 기반의 알고리즘으로 피측정자의 18개 관절에 대한 위치 정보를 추정하는 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈(200), 상기 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈(200)에서 추정된 피측정자의 관절에 대한 위치 정보에 따라 실시간으로 정자세 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태를 평가하는 정자세/오자세 판별 모듈(300), 상기 정자세/오자세 판별 모듈(300)에서 정상 팔굽혀펴기 상태 또는 비정상 팔굽혀펴기 상태로 평가된 경우 각각에 대해 실시간으로 서로 다른 경보음을 출력하는 경보음 출력 모듈(400), 상기 정자세/오자세 판별 모듈(300)에서의 정자세 및 오자세의 각각의 횟수를 계수하는 정자세/오자세 횟수 계수 모듈(500), 특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 팔굽혀펴기의 통계적 결과를 피측정자에게 출력하는 진단 결과 출력 모듈(600)을 포함한다.
상기 영상정보 수집 모듈(100)은 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 정면 및 측면에서 촬영하는 제1 카메라 및 제2 카메라를 포함할 수 있으며, 도 2에 도시된 바와 같이, 제1 및 제2 카메라를 통해 촬영한 영상을 수집한다. 도 2는 도 1에 도시된 영상정보 수집 모듈(100)에서 촬영된 피측정자의 정면 사진이다. 상기 영상정보 수집 모듈(100)은 팔굽혀펴기를 시도하고 있는 사람인 피측정자의 정면, 측면(90도), 정측면(45도)과 같은 다양한 카메라 각도를 잡고 촬영할 수 있으며, 특정 카메라에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 피측정자의 팔굽혀펴기 동작에 대한 이미지를 수집하기 위해 제1 및 제2의 일반 RGB 카메라로 피측정자의 머리, 가슴, 어깨, 팔꿈치, 손목, 허리, 무릎 및 발을 각각 포착하도록 배치하여 이미지를 수집할 수 있다. 즉, 영상정보 수집 모듈(100)은 정면 측에 마련된 제1 카메라와 측면 측에 마련된 제2 카메라에서 각각 팔굽혀펴기 피측정자의 정자세와 오자세를 판별하기 위하여 피측정자의 신체전신을 범위로 일반적인 영상정보를 실시간으로 수집할 수 있다.
상기 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈(200)은 상기 영상정보 수집 모듈(100)에서 수집된 정면과 측면의 영상에서 정자세와 오자세를 판별하기 위해, 예를 들어 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 오픈 포즈(Openpose) 기반의 알고리즘으로 사람의 18개의 관절을 검출한다.
도 3은 도 2에 도시된 피측정자에 대해 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 관절을 선으로 연결한 상태를 설명하기 위한 사진이고, 도 4는 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템에서 피측정자의 팔굽혀펴기를 판별하기 위한 상태를 나타내는 사진이다.
상기 오픈포즈는 멀티 GPU 기반 딥러닝을 사용하여 다수의 피측정자의 자세를 실시간으로 감지하고 인체의 움직임을 분석하는 관절검출 인공지능 알고리즘으로서, 검출되는 관절은 코, 목, 오른쪽어깨, 오른쪽팔꿈치, 오른쪽손목, 왼쪽어깨, 왼쪽팔꿈치, 왼쪽손목, 오른쪽엉덩이, 오른쪽무릎, 오른쪽발목, 왼쪽엉덩이, 왼쪽무릎, 왼쪽발목, 오른쪽눈, 왼쪽눈, 오른쪽귀, 왼쪽귀 총 18개이다. 이렇게 관절이 검출했을 경우 각 관절에 대한 X, Y의 좌표 정보를 알 수 있다.
본 발명에서는 도 4에 도시된 바와 같이, 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 정면, 측면 또는 정측면에서 촬영하여 해당 18개의 관절을 17개의 선으로 연결하여 피측정자의의 포즈를 추정한다. 즉, 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈(200)은 18개의 관절과 17개 선의 영상 속에서의 위치(X, Y 좌표) 정보를 추출할 수 있다.
상기 정자세/오자세 판별 모듈(300)은 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈(200)에서 검출된 18개의 관절에 대한 좌표 정보를 이용하여 특정한 동작을 수행시 이 동작이 팔굽혀펴기를 수행 중인지 실시간으로 평가한다.
상기 정자세/오자세 판별 모듈(300)은 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈(200)에서 추출된 각 관절에 대한 영상 속의 좌표 정보를 딥러닝 입력 데이터로 사용하므로, 종래의 기술과 같은 칼리브레션 과정을 생략할 수 있다. 따라서, 영상정보 수집 모듈(100)의 제1 및 제2 카메라에서 촬영되어 수집된 매 프레임에 대해 실시간으로 팔굽혀펴기의 정자세 및 오자세를 판별할 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 정자세/오자세 판별 모듈(300)은 연산량이 적은 조건 모듈로서 육군 체력검증의 팔굽혀펴기 기준을 기초로 하여 정자세 또는 오자세 상태의 측정기준을 다음과 같이 적용한다.
즉, 정자세/오자세 판별 모듈(300)에서 정상 팔굽혀펴기 상태의 경우는 (1) 팔굽혀펴기의 높은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 150~180도를 유지하고, 팔굽혀펴기의 낮은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 90도 이하이고, (2) 팔굽혀펴기의 낮은 자세의 양 손목과 어깨의 거리가 높은 자세의 양 손목과 어깨의 거리의 반 이하이고, (3) 팔굽혀펴기 간 높은 자세에서 낮은 자세로 그리고 낮은 자세에서 높은 자세로 움직이는 과정에서 양 팔꿈치의 각도가 균형을 잡도록 양 팔꿈치의 각도 차이가 30도 이하로 유지되고, (4) 팔굽혀펴기 시 측면 허리의 각도가 150도 이상으로 유지되고, (5) 팔굽혀펴기 시 양 무릎의 각도가 모두 150도 이상으로 유지되는 경우의 기준에만 정상 팔굽혀펴기의 상태로 평가하고, 상술한 기준 (1) 내지 (5)의 어느 하나라도 만족하지 못할 시 비정상적인 팔굽혀펴기의 상태로 판단한다.
상기 정자세/오자세 판별 모듈(300)은 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같은 기준 자세에 따라 정자세 상태 및 오자세 상태의 평가를 실행한다. 도 5는 정상 팔굽혀펴기 상태 및 비정상 팔굽혀펴기 상태의 평가의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 5의 (a)는 정면에서 가장 높은 수준의 자세, 도 5의 (b)는 전면에서 가장 낮은 수준의 자세, 도 5의 (c)는 측면에서 가장 높은 수준의 자세, 도 5의 (d)는 측면에서 가장 낮은 수준의 자세를 나타내며, 도 5의 (a) 내지 (d)에 대해 정자세/오자세 판별 모듈(300)은 피측정자의 정자세 상태로 판단한다.
한편, 도 5의 (e)는 양쪽 팔꿈치의 각도를 만족시킬 수 없는 잘못된 자세, 도 5의 (f)는 양쪽 어깨의 균형이 맞지 않는 잘못된 자세, 도 5의 (g)는 허리가 올라가고 무릎이 측면으로 구부러진 잘못된 자세, 도 5의 (h)는 허리가 내려간 잘못된 자세를 나타내며, 도 5의 (e) 내지 (h)에 대해 정자세/오자세 판별 모듈(300)은 피측정자의 오자세 상태로 판단한다.
본 발명에서는 이러한 기준을 적용하기 위해 파라미터 분류 모델을 마련한다.
상기 기준 (1)로서, 팔꿈치 각도 θei는 하기 (1)에 기술된 코사인 법칙을 적용하여 측정할 수 있다.
손목-팔꿈치의 거리 dwei, 팔꿈치-어깨의 거리 desi 및 어깨-손목의 거리 dswi는 하기 식 (2)-(4)와 같이 손목의 직교 좌표(xwi, ywi), 팔꿈치의 직교 좌표(xei, yei) 및 어깨의 직교 좌표(xsi, ysi)를 사용하여 계산된다.
상기 기준 (2)로서, 양쪽 손목의 중간점과 양쪽 어깨의 중간점 사이의 거리 
는 개별 신체 구조의 차이를 최소화하기 위해 고려된다. 가장 높은 수준의 거리와 가장 낮은 자세의 거리를 측정하여 두 번째 기준이 충족되는지 확인하기 위해 식 (5)의 
의 비율을 계산한다.
상기 기준 (3)으로서,
θe0와 θe1이 측정되고, θe0와 θe1 사이의 거리가 하기 식(6)을 사용하여 균형을 측정한다.
상기 기준 (4) 및 (5)에 대해 허리와 무릎의 각도 θt와 θk이 각각 상기 (1)~(4)에서 기술된 팔꿈치 각도 θe와 유사한 방식으로 계산된다. 피측정자의 주요 신체 부위의 좌표와 각도는 도 6과 같이, 두 가지 다른 모습으로 기술될 수 있다. 도 6은 피측정자의 주요 부위의 좌표 및 각도를 설명하기 위한 도면으로서, 도 6의 (a)는 정면을 나타내고, 도 6의 (b)는 측면을 나타낸다.
상술한 바와 같은 기준 (1) 내지 (5)를 적용하여 피측정자의 관절 좌표 정보를 딥러닝 학습에 사용하고, 이를 통해 최종적으로 피측정자의 팔굽혀펴기가 정상적인지 비정상적인지를 판단한다.
도 7은 기준 (1) 내지 (5)를 적용한 피측정자의 팔굽혀펴기에서 정자세 및 오자세 판단을 위한 고저 임계값을 나타내는 그래프이다.
상기 경보음 출력 모듈(400)에서는 상기 정자세/오자세 판별 모듈(300)에서의 정자세 및 오자세의 판별 결과에 따라 피측정자의 1회의 팔굽혀펴기 동작마다 경보음을 출력하며, 정자세 및 오자세에 대해 각각 서로 다른 경보음을 출력하여 피측정자가 팔굽혀펴기의 상태를 인지할 수 있게 한다. 즉, 경보음 출력 모듈(400)에서는 내려갔다 올라오는 팔굽혀펴기 1회를 평가한 다음에 정자세 또는 오자세를 평가하여 각각에 대해 실시간으로 서로 다른 경보음성을 출력할 수 있다. 예를 들어, 상기 경보음 출력 모듈(400)은 정자세의 경우 경보음성을 하나, 둘, 셋 등의 음성으로 제공하는 반면에, 오자세의 경우 상술한 육군 체력검증의 팔굽혀펴기 기준 (1) 내지 (5)에 따라 팔꿈치 각도 불충분, 엉덩이 들림 등과 같은 오자세 원인을 경보음성으로 출력할 수 있다.
상기 정자세/오자세 횟수 계수 모듈(500)은 특정 시간(육군의 경우 2분)이 경과하면, 상기 경보음 출력 모듈(400)에서 계수된 정자세와 오자세의 각각의 횟수를 계수하며, 이와 같은 계수는 음성으로 출력될 수 있다.
상기 진단 결과 출력 모듈(600)은 상술한 바와 같은 특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 팔굽혀펴기의 통계적 결과를 피측정자의 단말기로 출력할 수 있다. 팔굽혀펴기 측정이 종료되면, 진단 결과 출력 모듈(600)은 총 팔굽혀펴기 횟수, 정자세의 횟수/비율(퍼센트), 오자세의 횟수/비율(퍼센트), 오자세 유형별 횟수/비율(퍼센트) 그리고 가장 높은 오자세에 대해 보완하는 방법을 제시할 수 있다. 예를 들어, 피측정자의 오자세 유형 중 엉덩이를 들리는 횟수가 많을 경우 진단 결과 출력 모듈(600)은 "본 팔굽혀펴기간 엉덩이가 많이 올라오는 문제가 있으니 이를 보완하세요."라는 코멘트를 피측정자의 단말기로 출력할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니고, 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템에 마련되는 프린터 등을 이용한 인쇄물로 출력하거나, 경보음 출력 모듈(400)을 통한 음성 정보로 출력할 수도 있다.
다음에 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법에 대해 도 8 내지 도 11에 따라 설명한다.
도 8은 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 과정을 설명하기 위한 공정도이고, 도 9는 피측정자의 팔굽혀펴기를 측정하기 위해 본 발명에 따른 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 정면 측정의 상태를 캡쳐한 사진이고, 도 10은 피측정자의 팔굽혀펴기를 측정하기 위해 본 발명에 따른 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 정측면 측정의 상태를 캡쳐한 사진이며, 도 11은 피측정자의 팔굽혀펴기를 측정하기 위해 본 발명에 따른 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 측면 측정의 상태를 캡쳐한 사진이다.
본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법은 먼저, 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 도 4에 도시된 바와 같이, 정면, 정측면, 측면에서 촬영하여 이미지 데이터를 수집한다(S10). 그러나 이에 한정되는 것은 아니고, 영상정보 수집 모듈(100)의 제1 카메라 및 제2 카메라에 의해 정면 및 측면에서 촬영하여 이미지 데이터를 수집할 수 있다.
다음에 상기 단계 S10에서 수집된 이미지 데이터에 대해 오픈포즈(Openpose) 기반의 알고리즘으로 피측정자의 관절, 즉 피측정자의 코, 목, 오른쪽어깨, 오른쪽팔꿈치, 오른쪽손목, 왼쪽어깨, 왼쪽팔꿈치, 왼쪽손목, 오른쪽엉덩이, 오른쪽무릎, 오른쪽발목, 왼쪽엉덩이, 왼쪽무릎, 왼쪽발목, 오른쪽눈, 왼쪽눈, 오른쪽귀, 왼쪽귀의 18개의 관절과 이 18개의 관절을 연결한 17개의 선의 이미지 속에서의 위치(X, Y 좌표) 정보에 의해 피측정자의 포즈를 추정한다(S20).
이어서, 상기 단계 S20에서 추정된 피측정자의 관절에 대한 위치 정보에 따라 도 9 내지 도 11에 도시된 바와 같이, 정자세/오자세 판별 모듈(300)은 실시간으로 피측정자의 정면, 측면, 정측면에서 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태를 판별한다(S30).
상기 단계 S30에서 정자세/오자세 판별 모듈(300)은 피측정자의 1회의 팔굽혀펴기 동작에서 (1) 팔굽혀펴기의 높은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 150~180도를 유지하고, 팔굽혀펴기의 낮은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 90도 이하이고, (2) 팔굽혀펴기의 낮은 자세의 양 손목과 어깨의 거리가 높은 자세의 양 손목과 어깨의 거리의 반 이하이고, (3) 팔굽혀펴기 간 높은 자세에서 낮은 자세로 그리고 낮은 자세에서 높은 자세로 움직이는 과정에서 양 팔꿈치의 각도가 균형을 잡도록 양 팔꿈치의 각도 차이가 30도 이하로 유지되고, (4) 팔굽혀펴기 시 측면 허리의 각도가 150도 이상으로 유지되고, (5) 팔굽혀펴기 시 양 무릎의 각도가 모두 150도 이상으로 유지되는 기준의 경우에만 정상 팔굽혀펴기의 상태로 평가하며, 정자세/오자세 판별 모듈(300)에서의 정자세 및 오자세의 판별 결과에 따라 경보음 출력 모듈(400)에서는 피측정자의 1회의 팔굽혀펴기 동작마다 정자세 및 오자세에 대해 각각 서로 다른 경보음을 출력한다(S40).
즉, 상기 단계 S40에서 상기 경보음 출력 모듈(400)은 정자세의 경우 경보음성을 하나, 둘, 셋 등의 음성으로 제공하는 반면에, 오자세의 경우 상술한 육군 체력검증의 팔굽혀펴기 기준 (1) 내지 (5)에 따라 팔꿈치 각도 불충분, 엉덩이 들림 등과 같은 오자세 원인을 경보음성으로 출력한다.
이어서, 특정 시간(육군의 경우 2분)이 경과하면, 정자세/오자세 횟수 계수 모듈(500)에서는 경보음 출력 모듈(400)에서 계수된 정자세와 오자세의 각각의 횟수를 계수하며(S50), 상기 진단 결과 출력 모듈(600)은 특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 팔굽혀펴기의 통계적 결과를 출력한다(S60).
상기 단계 S60에서의 출력은 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템에 마련되는 프린터 등을 이용한 인쇄물의 출력, 경보음 출력 모듈(400)을 통한 음성 정보의 출력 또는 피측정자의 단말기를 통한 출력일 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법에서는 팔굽혀펴기의 측정 과정에서 피측정자의 신체와 접촉 없이 정밀하게 팔굽혀펴기 상태를 측정할 수 있으며, 또 피측정자의 키 등의 신체 조건과 관계없이 정확하게 팔굽혀펴기를 계수할 수 있고, 피측정자의 팔굽혀펴기의 오자세에 대한 보완 방법을 제시할 수 있다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.
본 발명에 따른 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 판별 방법 및 팔굽혀펴기 판별 시스템을 사용하는 것에 의해 피측정자의 팔굽혀펴기의 오자세에 대한 보완 방법을 제시할 수 있다.
100 : 영상정보 수집 모듈
200 : 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈
300 : 정자세/오자세 판별 모듈
400 : 경보음 출력 모듈
500 : 정자세/오자세 횟수 계수 모듈
600 : 진단 결과 출력 모듈
200 : 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈
300 : 정자세/오자세 판별 모듈
400 : 경보음 출력 모듈
500 : 정자세/오자세 횟수 계수 모듈
600 : 진단 결과 출력 모듈
Claims (6)
- 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 촬영하여 이미지 데이터를 수집하는 영상정보 수집 모듈,
상기 영상정보 수집 모듈에서 수집된 이미지 데이터에 대해 피측정자의 18개 관절에 대한 위치 정보를 추정하는 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈,
상기 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈에서 추정된 피측정자의 관절에 대한 위치 정보에 따라 실시간으로 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태를 평가하는 정자세/오자세 판별 모듈,
상기 정자세/오자세 판별 모듈에서 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태로 평가된 경우 각각에 대해 실시간으로 서로 다른 경보음을 출력하는 경보음 출력 모듈,
상기 정자세/오자세 판별 모듈에서의 정자세 및 오자세의 각각의 횟수를 계수하는 정자세/오자세 횟수 계수 모듈,
특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 팔굽혀펴기의 통계적 결과를 피측정자에게 출력하는 진단 결과 출력 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템. - 제1항에서,
상기 영상정보 수집 모듈은 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 정면 및 측면에서 촬영하는 제1 카메라 및 제2 카메라를 포함하고,
상기 제1 카메라 및 제2 카메라는 일반 RGB 카메라인 것을 특징으로 하는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 시스템. - 제1항에서,
상기 팔굽혀펴기 포즈 추정 모듈은 코, 목, 오른쪽어깨, 오른쪽팔꿈치, 오른쪽손목, 왼쪽어깨, 왼쪽팔꿈치, 왼쪽손목, 오른쪽엉덩이, 오른쪽무릎, 오른쪽발목, 왼쪽엉덩이, 왼쪽무릎, 왼쪽발목, 오른쪽눈, 왼쪽눈, 오른쪽귀, 왼쪽귀의 18개의 관절을 17개의 선으로 연결하여 피측정자의 포즈를 추정하는 것을 특징으로 하는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 판별 시스템. - 제2항에서,
상기 진단 결과 출력 모듈은 특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 총 팔굽혀펴기 횟수, 정자세의 횟수/비율(퍼센트), 오자세의 횟수/비율(퍼센트), 오자세 유형별 횟수/비율(퍼센트) 및 가장 높은 오자세에 대한 보완 방법을 출력하는 것을 특징으로 하는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 판별 시스템. - (a) 피측정자의 팔굽혀펴기 상태를 제1 카메라 및 제2 카메라로 정면과 측면에서 촬영하여 이미지 데이터를 수집하는 수집 단계,
(b) 상기 단계 (a)에서 수집된 이미지 데이터에 대해 피측정자의 관절에 대한 위치 정보를 추정하는 추정 단계,
(c) 상기 단계 (b)에서 추정된 피측정자의 관절에 대한 위치 정보에 따라 실시간으로 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태를 평가하는 자세 특징 평가 단계,
(d) 상기 단계 (c)에서 정자세의 팔굽혀펴기 상태 또는 오자세의 팔굽혀펴기 상태로 평가된 각각에 대해 실시간으로 서로 다른 경보음을 출력하는 경보음 출력 단계,
(e) 상기 단계 (c)에서 평가된 정자세와 오자세의 각각의 횟수를 계수하는 팔굽혀펴기 계수 단계,
(f) 특정시간이 경과하여 팔굽혀펴기 측정이 종료되었을 경우, 피측정자의 팔굽혀펴기의 통계적 결과를 출력하는 단계를 포함하고,
상기 단계 (f)에서의 출력은 인쇄물의 출력, 음성 정보의 출력 또는 피측정자의 단말기를 통한 출력인 것을 특징으로 하는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법. - 제5항에서,
상기 단계 (c)에서 자세 특징 평가는 (1) 팔굽혀펴기의 높은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 150~180도를 유지하고, 팔굽혀펴기의 낮은 자세 시 두 팔꿈치의 각도가 모두 90도 이하이고, (2) 팔굽혀펴기의 낮은 자세의 양 손목과 어깨의 거리가 높은 자세의 양 손목과 어깨의 거리의 반 이하이고, (3) 팔굽혀펴기 간 높은 자세에서 낮은 자세로 그리고 낮은 자세에서 높은 자세로 움직이는 과정에서 양 팔꿈치의 각도가 균형을 잡도록 양 팔꿈치의 각도 차이가 30도 이하로 유지되고, (4) 팔굽혀펴기 시 측면 허리의 각도가 150도 이상으로 유지되고, (5) 팔굽혀펴기 시 양 무릎의 각도가 모두 150도 이상으로 유지되는 경우에만 정상 팔굽혀펴기의 상태로 평가하고, 상기 (1) 내지 (5)의 기준 중의 어느 하나를 만족하지 못할 시 오자세의 팔굽혀펴기의 상태로 평가하는 것을 특징으로 하는 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법.
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| KR1020210125440A KR20230042779A (ko) | 2021-09-23 | 2021-09-23 | 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템 |
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| KR20230042779A true KR20230042779A (ko) | 2023-03-30 |
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ID=85985763
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| KR1020210125440A KR20230042779A (ko) | 2021-09-23 | 2021-09-23 | 영상기반 지능형 팔굽혀펴기 진단 방법 및 팔굽혀펴기 진단 시스템 |
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200346479Y1 (ko) | 2004-01-12 | 2004-03-31 | (주)누리텍 아이엔씨 | 화상데이터 비교를 이용한 엎드려 팔굽혀펴기 측정 장치 |
| KR101269561B1 (ko) | 2011-11-30 | 2013-06-04 | 주식회사 바이오스페이스 | 초음파를 이용한 팔굽혀펴기 횟수 측정 장치 및 측정 시스템 |
| KR20160096473A (ko) | 2015-02-05 | 2016-08-16 | 한국전자통신연구원 | 동작 평가 시스템 및 방법 |
-
2021
- 2021-09-23 KR KR1020210125440A patent/KR20230042779A/ko unknown
Patent Citations (3)
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