본 논문에서는 개인의 신체적인 특성을 입력하여 이를 전문 트레이너가 미리 입력한 데이터베이스와 비교한 후 개인 특성에 맞는 헬스 트레이닝 방법을 3D 애니메이션으로 사용자에게 제시해주는 개인 맞춤형 헬스 트레이닝 시스템을 설계하고 구현하였다. 스포츠 센터나 헬스클럽에서는 개인별 특성에 따른 맞춤식 운동을 제공하지 못하고 트레이너의 개인적인 경험에 따른 대략적인 운동방법과 운동 기구 사용법만 지도하고 있다. 제안하는 시스템은 개인별 특성을 미리 준비된 표 형식에 입력하고 운동 목적과 운동 장소, 정상 운동 가능 유무, 자신의 RM을 입력하면 보다 정확하게 데이터베이스를 검색하여 개인에게 적합한 헬스 트레이닝 동작과 운동 효과 및 운동 방법을 화면에 제시한다.
개인의 신체는 체형이나 자라는 환경에 따라 다르다. 특히 건강 100세를 지향하는 최근의 운동방법의 변화는 다양하다. 하지만 개개인의 운동목적, 성별, 나이, 신체상태 등에 따라 운동방법이 적용되어야 하고 분석, 연구 되어야 한다. 본 논문에서는 개별 맞춤 운동 방법을 통한 정보를 온라인으로 제작, 공유하고, 개인별 맞춤운동 제공하는 시스템을 연구한다. 이를 위해 개인 맞춤형 운동 알고리즘이 분석하는 알고리즘을 연구한다. 본 연구는 국민의 100세 건강증진에 기여하는 바이오와 IT 접목을 통한 연구의 초석이 될 것이다.
최근 질적인 삶의 중요성과 건강에 대한 필요성이 향상되면서 운동의 중요성에 대한 국민의 인지도가 증가했다. 체력적인 효과 심리적인 효과 면역효과 등 운동이 주는 많은 긍정적인 영향들로 인해 최근 건강관리에 대해 사람들의 관심이 많이 증가했으나 자신에게 알맞는 운동 방법을 알지 못해 정작 운동을 실천하는 수는 그 수의 절반뿐이다. 따라서 개인의 신체 알맞는 운동을 추천해 줄 수 있는 추천 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 신장, 몸무게, 나이, 주당 운동 횟수, 성별과 같은 개인화 요소를 이용한 협업 필터링과 k-nn 을 R 시스템을 사용하여 사용자 개인 맞춤형 운동 추천 시스템을 제안한다.
최근 건강증진 및 치료를 위한 방법으로 운동이 주목을 받고 있다. 운동의 효과를 극대화하기 위하여 각각의 개인 특성에 맞는 맞춤형 운동처방이 요구된다. 그러나 현재 운동처방사의 부족과 운동처방을 위한 시스템의 부재로 많은 사람들은 운동의 효과를 정확하게 얻지 못하고 있다. 본 논문은 다양한 건강검진 데이터를 기초로 하여 여러 분야의 운동관련 자료들을 쉽고 빠르게 개인 맞춤 운동처방에 적용할 수 있도록 하여 운동처방 전문가가 양질의 운동처방을 적은 노력과 시간으로 작성할 수 있도록 도와주는 운동처방 저작을 위한 지원시스템을 제안한다.
지역사회에서는 병원퇴원 후 경증장애인의 체력회복을 도와 일상생활로의 복귀를 지원하고 노인 등 취약계층의 건강유지 및 증진을 위한 저비용 개인맞춤형 재활운동 서비스 시스템이 요구된다. 특히, 병원과의 데이터 연계를 통해 개인의 건강상태, 질병에 따라 최적화된 재활운동이 관리될 경우, 효율적인 재활 및 2차 부상방지를 지원할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 재활운동의 비용감소와 장애인 및 노인 등 취약계층의 운동재활 접근성(코칭/시설) 강화를 위한 O2O(Online-to-Offline) 연계 AI 기반 개인맞춤형 운동재활 서비스 시스템을 설계한다.
최근 자기관리의 필요성이 증가하면서 자신이 만족하는 신체를 갖기 위해 다이어트를 하는 사람들이 많아졌다. 다이어트를 하는 데 여러 방법이 존재하지만 건강한 다이어트를 위해서는 운동이 필수적으로 겸해져야 한다. 그러나 많은 사람들이 자신의 체형에 적합한 운동을 찾는 데 어려움을 겪는다. 따라서 개인의 체형과 성향에 맞는 운동을 추천해 줄 수 있는 추천 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 나이, 신장, 몸무게, 체지방률, 식습관과 같은 개인화 요소와 협업 필터링 방법을 R 시스템을 사용하여 사용자 맞춤형 운동을 추천하는 추천 시스템을 제안한다.
이 연구는 청소년 운동선수의 스포츠자신감과 자아효능감을 검증하는 데 목적이 있다. 이러한 목적을 규명하기 위한 연구대상은 서울지역 고등학교 남녀 운동선수 총 200명을 무선으로 표본추출 하였다. 스포츠자신감은 김원배(1999)가 사용한 척도를, 자아효능감은 김남경(2002)과 이명환(2002)의 척도를 사용하였다. 설문구성은 5점 리커트(Likert) 척도이며, 신뢰도계수인 내적합치도는 .83~.89이다. 조사절차는 자기평가기입법으로 완성된 설문지를 상관분석과 회귀분석으로 검증한 결과, 첫째, 운동선수의 주변환경 요인 중 가족의 운동관심, 선수동기, 멘토유무와 개인취미 변인은 스포츠특성 자신감에 영향을 미친다. 둘째, 운동선수의 주변환경 변인 중 가족의 운동관심, 선수동기, 멘토유무와 개인취미 변인은 스포츠 상태 자신감에 영향을 미친다. 셋째, 운동선수의 주변환경 요인의 가족의 운동관심, 선수동기, 멘토유무와 개인취미 변인은 자아효능감에 영향을 미친다. 넷째, 운동선수의 스포츠 자신감 변인 중 스포츠 특성 자신감은 자아효능감에 영향을 미친다.
영상처리 기술은 현대 사회에서 다양한 분야에 응용될 수 있다. 현대인들이 관심을 가지고 있는 헬스케어도 그 분야 중 하나이다. 운동기구등을 가지고 하는 헬스케어는 정확한 동작이 우선시 되어야 하는데, 일반인들은 비용의 문제 등으로 혼자서 운동을 하고 있는 실정이다. 이러한 경우에는 운동의 효율성을 보장할 수 없고, 때에 다라서는 운동자에게 역효과가 나기도 한다. 본 논문에서는 영상처리 기술을 이용하여 일반인이 혼자서 운동을 할 때 자세를 잡아 주고 교정해 주는 프로그램을 개발하였다. 사용자들은 운동 시 본 프로그램을 통하여 정확한 자세를 가르치는 개인트레이너를 고용하는 효과를 얻을 것으로 기대한다.
개인별 건강관리에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 형태의 운동관리 프로그램이 개발되고 있다. 본 연구에서는 개인별 맞춤 트레이닝 관리를 위해 키넥트 센서를 활용한 셀프 운동 교정 프로그램을 개발하였다. 셀프 운동 교정 프로그램의 동작 과정은 다음과 같이 구성된다. 1)키넥트 센서를 활용하여 사용자의 운동 모습을 촬영 2) USB 어댑터를 이용하여 PC와 연동한 후 실시간으로 골격분석 및 좌표를 추출 및 각도를 계산 3)표준 자세의 데이터와 비교, 분석하여 잘못된 동작을 인식 4)잘못된 동작이 인식되면 음성지원을 통해 실시간 알림, 운동이 끝난 후 수집되는 운동 기록(횟수, 영상) 데이터를 데이터베이스에 저장하고 열람 및 관리할 수 있도록 함으로써 효율적으로 개인 운동교정이 가능하다.
본 연구에서는 개인 피트니스를 수행하는 과정에서 건강관리와 운동효과를 증대시킬 수 있도록 운동동작을 분석하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 사용자가 밴드 형태의 가속도, 각속도, 지자계 모듈이 장착된 운동 센서를 착용하고 피트니스 운동 중에 발생하는 신호를 획득하고 운동동작을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 기법을 활용하여 세 가지 저항성 운동의 동작을 분석하였으며 이는 기존의 연구결과와 일치함을 확인하였다. 저항성 운동 상황에서 생성된 데이터로부터 개인화된 운동정보를 가공할 수 있는 기술을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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