머신러닝을 이용한 거북목 심각도 측정

• Published in: 디지털콘텐츠학회논문지 Vol. 24; no. 7; pp. 1537 - 1544
• Main Authors: 권민철(Min-Cheol Kwon), 강병준(Byeong-Jun Kang), 최승호(Seoung-Ho Choi)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국디지털콘텐츠학회 01.07.2023
• Subjects: 컴퓨터학; Turtle Neck Syndrome; Object Detection; 오픈 포즈; Open Pose; 객체 인식; 거북목 증후군; Severity Measurement; Angle Calculation; 각도 계산; 심각도 측정
• ISSN: 1598-2009; 2287-738X
• DOI: 10.9728/dcs.2023.24.7.1537

거북목 증후군은 한국의 사무직 종사자의 대다수가 가벼운 수준 이상을 겪고 있는 대표적인 증후군이다. 책과 컴퓨터를 많이 보게 됨에 따라 10대 청소년의 거북목 증후군 비율 또한 늘어나고 있는 상황이다. 이에 따라 병원에서의 대면 방문 진단을 하게 되면 비용이나 시간이 소요된다. 이에 대한 편리성을 개선하고자 즉석으로 거북목에 대한 심각도를 측정할 수 있는 거북목 증후군 측정 프로그램을 제안한다. 제안한 방법은 직접 찍은 사용자의 측면 이미지를 바탕으로 Yolov3의 Object detection을 바탕으로 이미지의 사람 수를 계산한다. Open pose 라이브러리의 MP2 모델과 COCO 모델을 사용하여 관절의 좌표를 검출한다. 검출한 관절 좌표 중 3개의 Point에 대한 좌표를 통해 제2 cos법칙을 적용하여 목의 각도를 구한다. 세분화한 심각도 기준에 의해 산출한 목의 각도에 대해 심각도를 사용자에게 제공한다. Turtle neck syndrome is a representative syndrome from which the majority of office workers in Korea suffer, displaying more than mild symptoms. As more books and computers are being read, the rate of turtle neck syndrome among teenagers is also increasing. However, face-to-face diagnoses made at a hospital, incur cost and time. To address this inconvenience, we propose a turtle neck syndrome measurement program that can instantly measure the severity of turtle neck from a side image of the user. Joint coordinates are detected using the MP2 and COCO models of the OpenPose library. Among the detected joint coordinates, the angle of the neck is obtained by applying the second cos law to the coordinates of the three points that are easy to calculate. The severity of the neck angle calculated by the subdivided severity criteria is then provided to the user. KCI Citation Count: 0