발레 자세 교정을 위한 발레 동작 코칭 시스템

• Published in: 디지털콘텐츠학회논문지 Vol. 23; no. 8; pp. 1349 - 1359
• Main Authors: 손예진(Yea-Jin Shon), 최승호(Seoung-Ho Choi)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국디지털콘텐츠학회 01.08.2022
• Subjects: 컴퓨터학; Simple pose; 오픈 포즈; Open pose; 특징 중요도 분석; Analysis of feature importance; Ballet; 발레; Keypoints detection; 심플 포즈; 관절 좌표 추출
• ISSN: 1598-2009; 2287-738X
• DOI: 10.9728/dcs.2022.23.8.1349

발레는 몸의 가동 범위가 넓은 운동인 만큼 정확하지 않은 자세로 운동을 하게 되면 부상을 입을 수 있고, 운동 효과를 느끼기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 사용자가 올바른 자세로 운동을 할 수 있도록 돕는 발레 코칭 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 15개의 관절이 레이블링 된 발레 동작을 기반으로 ResNet 기반의 Simple pose 모델과 Open pose의 BODY-25 모델을 사용하여 관절의 좌표를 검출한다. 검출한 관절 좌표의 분포를 히스토그램의 분위 수 분석을 통해 분석했다. 6가지 분류기를 통해 3가지 발레 동작 분류를 4가지 성능 지표를 통해 분석한다. Gradient Boosting Classifier가 비교한 모델 중 가장 최적의 성능 획득했다. 특징 중요도 분석 결과, 발목 관절이 중요하게 사용됨을 확인했다. 또한 4가지 특징 추출 방법에 따른 모델의 성능을 분석했다. 그리고 Odds ratio를 구하여 동작 별 예측 성공 비율을 비교했다. 제안한 방법이 발레 동작 코칭을 할 수 있음을 확인했다. Since ballet is an exercise with a wide range of movement, if you exercise with an incorrect posture, you may get injured and it is difficult to feel the effect of the exercise. We propose a ballet coaching system that helps users to exercise with correct posture. The proposed method detects joint coordinates using the ResNet-based Simple pose model and the Open pose BODY-25 model based on ballet motions labeled with 15 joints. Analysis of the quantiles of the histogram was performed on the distribution of the detected joint coordinates. Using 6 classifiers, 3 ballet motion classifications are analyzed through 4 performance indicators. Gradient Boosting Classifier obtained the most optimal performance among the compared models. As a result of the feature importance analysis, it was confirmed that the ankle joint is important. We also analyzed the performance of the model according to four feature extraction method. And the Odds ratio was obtained and the prediction success rates for each motion were compared. The proposed method can coach ballet movements. KCI Citation Count: 0