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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

하태용 (한성대학교, 한성대학교 대학원)

지도교수
이후진
발행연도
2020
저작권
한성대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수54

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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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각종 첨단 정보통신 기술을 활용하여 언제 어디서나 건강관리 서비스를 받을 수 있는 스마트 헬스케어가 부상하고 있다. 이미 오래전부터 헬스케어 영역에서는 IT 기술과의 융합적인 시도가 있었으며 최근의 변화가 새로운 것은 아니다. 스마트폰이 등장하면서 시간적, 공간적인 제약을 벗어난 건강관리 서비스 제공이 가능해지고 있고, 인공지능(Artificial Intelligence: AI)과 빅데이터(Big Data) 등의 첨단 분석 기술과 융합으로 새로운 건강관리 서비스의 질적 수준이 향상되고 있다.
인공지능 기술의 발전을 통해 미래의 헬스케어 건강관리 서비스는 신체와 관련된 많은 건강 정보를 스스로 분석하고 학습하여 질병으로 인한 발현 시기를 예측할 수 있다. 그리고, 개인 맞춤형 진단 및 생활습관 정보 제공을 통해 질병 발현 예방에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
인공지능 기반의 스마트 헬스케어는 건강 의료 서비스 제공 공간이 가정, 피트니스센터, 길거리 등 실생활 전 영역으로 확장되어 개인의 건강 정보가 평생 동안 축적됨에 따라 기존 의료 시스템과의 호환을 통해 스마트 헬스케어가 가능하리라 본다. 또한, 의료 서비스가 단발성 질병 치료에서 이제는 평 생 치료의 개념으로 확장하는 연구가 필요하리라 판단된다.
본 연구의 인공지능 자세 추정 기반의 스마트 헬스케어 시스템 개발을 통하여 “언제나, 어디서나” 건강관리가 가능하도록 하기 위하여, 기존 헬스케어 관련 운동 Application의 단순히 따라 하기 형이나 기존 제품의 단순히 데이터를 보여주는 형태를 취하다 보니 실사용자의 흥미 및 몰입에 도움 되지 않는다. 이를 개선하고자 운동 형태와 사용자의 움직임을 감지하여 운동량에 비례한 소모 칼로리를 계산하여 보여주는 기능이 있다면 사용자 입장에서 보다 실제적인 모니터링을 통한 운동 효과를 볼 수 있을 것이다.
본 연구에서는 자세 추정을 통한 딥러닝(Deep Learning: DL) 학습으로 LSP DataSet을 사용하여 PoseNet으로 자세 추정 학습을 해 보았으며, 다른 자세 추정 주요 모델들과 비교하여 눈, 코, 귀 KeyPoint들에 대한 결과가 타 모델과 해석의 차이로 다소 차이가 나지만, 나머지 모든 부위에서는 성능이 크게 떨어지지 않음을 확인하였다. 이에 따른 최적 모델로 PoseNet을 선택하고, 이를 기존의 자세 추정 알고리즘들과 비교 분석을 통해 입증하였으며, 인식을 위한 기본 운동 동작인 손뼉(박수)치기라는 최적의 운동 모델을 설정하여 자바스크립트로 동작 알고리즘을 구현하였다. 사용자의 동작과 운동량을 파악하고 운동량에 대한 신체활동 목록 상의 해당 칼로리를 이용하여 스마트 헬스케어 운동관리 시스템을 구현하였다. 또한, 스마트 헬스케어 시스템 구현을 통해 사용자의 소모 칼로리를 알 수 있었고 기존 디바이스를 활용하여 시간과 비용을 절감할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 연구의 성과를 바탕으로 인공지능 동작 인식을 활용한 스마트 헬스케어의 다양한 건강관리 서비스와 시스템에 접목하는 활용이 가능할 것으로 기대된다.
#AI #헬스케어 #딥러닝

목차

목 차
1. 서 론 1
1.1. 연구 배경 1
1.2. 연구 필요성 및 목적 6
1.2.1. 연구 필요성 6
1.2.2. 연구 목적 10
1.3. 연구 방법과 범위 11
1.3.1. 연구 방법 11
1.3.2. 연구 범위 12
2. 이론적 배경 및 선행 연구 13
2.1. 스마트 헬스케어 연구 13
2.1.1. 스마트 헬스케어 정의 13
2.1.2. 스마트 헬스케어 구조 16
2.2. 자세 추정(Pose Estimation) 연구 20
2.2.1. 인공지능(AI) 정의 20
2.2.2. 합성곱 신경망(CNN) 21
2.2.3. PoseNet Model 24
2.2.4. Human Pose Estimation 주요 모델 33
2.3. 신체활동목록(MET) 연구 53
2.3.1. 신체활동에 대한 연구 53
2.3.2. 신체활동의 측정 및 수준 54
2.3.3. 신체활동목록에 대한 연구 57
3. 스마트 헬스케어 모델 설계 59
3.1. 자세 추정 모델 설계 59
3.1.1. 전체 구성도 59
3.1.2. 자세 추정 모델 59
3.1.3. 자세 추정 방법 60
3.2. 동작 인식 모델 설계 61
3.2.1. PoseNet 동작 인식 모델 범위 61
3.2.2. PoseNet 동작 인식 모델 설정 61
3.2.3. PoseNet 동작 인식 모델 방법 62
3.3. 신체활동 목록과 MET 설계 64
3.3.1. 운동량 측정 범위 64
3.3.2. 운동량 측정 방법 65
3.4. 스마트 헬스케어 시스템 설계 66
3.4.1. 애플리케이션 구성도 66
3.4.2. 시스템 흐름도 67
3.4.3. 데이터베이스 구조 67
3.4.4. 스마트 헬스케어 개발 환경 68
3.4.5. 스마트 헬스케어 시나리오 70
4. 스마트 헬스케어 구현 및 고찰 72
4.1. 스마트 헬스케어 시스템 구현 72
4.1.1. 자세 추정 학습 결과 72
4.1.2. 동작 인식 개발 구현 89
4.1.3. 신체활동 목록과 MET 연계 구현 94
4.1.4. 스마트 헬스케어 시스템 97
4.1.5. 스마트 헬스케어 추가 운동 100
4.2. 스마트 헬스케어 운동관리 효용성 101
4.2.1. 일반적 기대효과 101
4.2.2. 기술적 측면 101
4.2.3. 연구의 성과 102
5. 결 론 104
참 고 문 헌 106
ABSTRACT 117

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