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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최지윤 (동덕여자대학교) 남현우 (동덕여자대학교) 정진호 (플렉스코아)
저널정보
융복합지식학회 융복합지식학회논문지 융복합지식학회논문지 제9권 제1호
발행연도
2021.3
수록면
85 - 93 (9page)

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최근 COVID-19로 영향으로 사회적 거리두기가 심화되면서 비대면 ‧ 온라인 시장이 성장하고 있으며, 특히 스포츠 산업 시장도 IT산업의 발달로 집에서 혼자 운동할 수 있는 제품들이 출몰하고 있다. 본 연구에서는 급증하는 홈 트레이닝 수요에 부응하기 위해 헬스케어에 도움을 줄 수 있는 “AI 요가 트레이너 기기”를 개발하였고, 고가의 GPU 대신 저렴한 99달러의 Movidius Neural Compute Stick 2를 이용하여 Morninghol yoga pose estimation 알고리즘을 구현하여 요가 기초 자세인 태양예배자세의 6가지 자세를 인식하는 실험을 수행하였다. 실험 분석 결과, 알고리즘의 정확도는 92.4%로 실생활 도입이 가능한 수준으로 측정되었으며, Movidius Neural Compute Stick 2를 이용한 가시적이고 구체적인 수치의 딥러닝 연산 속도 향상을 확인하였다. 이를 통해 IoT 기술과 딥러닝 기반의 홈 트레이닝 기술의 구현 가능성을 확인하였다.
#Movidius Neural Compute Stick #Pose estimation #Tensorflow #Morninghol #Yoga

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 선행 연구 분석과 개발 환경 구축
3. 구현 방법과 구현 결과 분석
4. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
허선양 / 2019 / 홈 트레이닝 참여자들의 소비 유형과 정보생산 전략 연구 google schola 이호준 / 2020 / 성인 남녀의 홈 트레이닝에 관한 내러티브 탐구 google schola http://ark.intel.com/content/www/us/en/ark/products/140109/intel-neural-compute-stick-2.html google schola https://paperswithcode.com/task/pose-estimation google schola https://www.qnap.com/solution/openvino/ko-kr/ google schola

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