KSC 2020
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
운동 횟수와 속도 측정을 위한 딥러닝 기반의 수축 및 이완 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Classification of Contraction and Relaxation based on Deep Learning to Measure the Count of Exercise and the Speed |
| 저자(Author) |
김민영
김정화
정진우
Min-Young Kim
Jung-Hwa Kim
Jin-Woo Jeong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 1501 ~ 1503 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
동일한 운동 강도로 운동을 지속하게 되면 근육과 근력의 성장이 더디게 되고 정체기에 빠질 수 있다. 이 때문에 효율적이고 효과적인 운동을 위해서는 운동 강도를 점진적으로 증가시킬 필요가 있다. 운동 강도 요소에는 무게, 횟수, 속도가 있다. 본 논문에서는 운동 횟수와 운동 속도를 측정할 수 있도록 딥러닝 기반의 방법을 제안한다. 본 연구에서는 턱걸이와 스쿼트 운동의 근육 수축 및 이완 동작을 분류하기 위하여 ResNet-18 모델과 전이 학습기법을 사용하였다. 실험 결과, 수축과 이완 동작에 대하여 91%의 분류 정확도를 확인하여 운동 속도와 횟수 측정 가능성을 제시하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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