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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
하태용 이후진 (한성대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제6호(통권 제511호)
발행연도
2020.6
수록면
44 - 51 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.6.44

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

인공지능 기반의 스마트 헬스케어 운동관리를 위한 애플리케이션 구현
하태용 ,  이후진 전자공학회논문지 2020.06 학술저널
인공지능 기반의 자세 추정을 통한 스마트 헬스케어에 관한 연구
하태용 스마트융합컨설팅학과 2020.01 학위논문
인공지능 기반의 자세 추정에 따른 모바일 헬스케어 동작 연구
하태용 ,  이후진 전자공학회논문지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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스마트폰을 활용하여 개인의 건강을 실시간 관리하는 트렌드의 확산과 더불어 헬스케어 관련 디바이스가 많은 관심을 받고 있지만, 현재는 사용자가 비디오 콘텐츠나 피트니스 앱을 통한 강사 따라하기형에 많이 의존하고 있다. 본 연구에서는 인공지능(Artificial Intelligence : AI) 합성신경망(Convolutional Neural Network : CNN) 모델인 PoseNet을 활용하여 자세 추정 학습을 하고 이를 통한 인체 좌표를 분석하여 동작의 일환으로 손뼉치기를 구현하며, 그 결과값을 신진대사 해당치(Metabolic Equivalent of Task, MET)로 환산하여 보여주는 스마트 헬스케어 운동관리 시스템을 애플리케이션으로 구현하고자 한다. 특히, PoseNet은 카메라 기능이 지원되는 디바이스가 있다면 언제 어디서든 브라우저를 통해 실시간 자세 추정을 통한 동작 분석으로 MET를 활용한 사용자의 운동 칼로리 소모량을 파악하는 도구로서 효과적이며, 헬스케어 플랫폼의 많은 기능 중 스마트 헬스케어 서비스를 개발하고자 하는 목적에 상당히 부합하는 모델이라 그 활용성이 매우 클 것으로 판단된다.
#AI #Deep Learning #PoseNet #Fitness #Healthcare

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구 및 한계
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 애플리케이션 구현 결과 및 의미
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
I. J. Lee / 2011 / Current Status and Direction of Business Promotion in ICT Industry for Mobile Health Market / Weekly Technology Trend, NIPA :1~8 google schola Y. S. Choi / 2015 / Smart Device Trend Magazine / IITP :46~49 google schola K. E. Ko / 2017 / Trend of Object Recognition and Detection Technology Using Deep Learning / Journal of Control Robotics and Systems 23(3):17~24 google schola 하태용 / 2019 / 인공지능 기반의 행동인식을 통한 개인 운동 트레이너 구현의 방향성 제시 / 한국융합학회논문지 10(6):235~242 dbpia 하태용 / 2020 / 인공지능 기반의 자세 추정에 따른 모바일 헬스케어 동작 연구 / 전자공학회논문지 57(1):63~69 dbpia

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