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저자정보
조규철 (인하공업전문대학) 김주연 (인하공업전문대학)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2022년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제30권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
249 - 252 (4page)

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세계 태권도 연맹은 국제 축구 연맹의 가입국과 동일한 수의 가입국을 보유할 만큼 태권도는 점점 더 세계적으로 나아가고 있다. 하지만 태권도의 교육방법은 예전과 다르지 않다. 도장의 관장이나 사범이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하여 지도해야 한다. 본 연구는 기술이 발전하고 변화함에 따라 태권도를 조금 더 다양하고 흥미롭게 배울 수 있는 방법을 개발하고자 진행하였다. 본 논문에서는 피사체 모델을 촬영하여 이미지를 추출하고 이미지에서 사람의 관절 KeyPoint를 라벨링 한 후 이를 바탕으로 COCO 형식의 DataSet을 만들어낸다. 이후 이 DataSet 을 기계에 학습을 시킨다면 초심자를 위한 교육용 태권도 AI가 만들어질 수 있다. 또한, 기계학습 이후 이 AI를 실제 교육현장에 적용하여 교육과정에 직접 사용할 수 있으며 이 AI를 바탕으로 교육용 게임 개발 등 다양한 방면으로 활용할 수 있을 것이라고 기대한다.
#딥러닝(Deep Learning) #KeyPoint #Pose Estimation

목차

요약
I. 서론
II. 관련 연구
III. 태권도 초심자를 위한 AI DataSet 구축
IV. 결론
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