OpenPose를 활용한 거북목 분석 및 분석 정확도에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

최근 스마트 기기가 대중화되고 컴퓨터와 스마트기기를 장시간 사용하는 사람들이 증가하면서 연령, 성별에 관계없이 거북목 증후군으로 인해 통증에 시달리는 사람이 증가하고 있다.

본 연구에서는 별다른 장비 없이 일상에서 쉽게 접할 수 있는 스마트폰의 카메라를 통해 얻은 정면이미지와 측면이미지로부터 Openpose를 활용하여 keypoint를 추출하고 이렇게 추출된 2D 좌표값들을 조합하여 3D 좌표값으로 만들어 그 좌표값과 거북목 판단 기준과의 비교 분석을 통해 거북목을 측정하고자 하였다.

OpenPose를 이용했기 때문에 추출된 keypoint를 사용하여 거북목을 판정할 수 있도록 정확도 기준을 마련하였고 어깨중앙점의 수직선과 귀구슬점과의 연결선 사이의 각도를 측정하여 그 값을 정확도 기준과 비교하여 거북목 증후군을 판정하였다.

이 연구는 X-ray 없이도 일상에서 거북목을 측정하는 새로운 기준과 방식을 제안하였고, 기존의 연구들에서 제안했던 웨어러블이나 3D 카메라, 웹캠 등의 별도 장비를 필요로 하는 방식들과 달리 스마트폰의 애플리케이션에 직접 적용이 가능하다는 점에서 그 차별성이 있다고 할 수 있다.
본 연구를 통해 병원을 방문하지 않고도 간편하게 거북목 증후군 여부를 확인할 수 있을 것이며 결과적으로 본 연구가 거북목 증후군이 목 디스크 등의 심각한 질환으로 발전하지 않도록 예방하고 통증을 완화하며 자세를 교정시키는데 기여할 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, smart devices have become popular, and the number of people using computers and smart devices for a long time has increased, and the number of people sick from pain caused by Forward Head Posture syndrome is increasing regardless of age or gender.

In this study, we tried to measure the Forward Head Posture by using Openpose without any equipment, extracting keypoints from the front and side images of our smartphone, combining the extracted 2D coordinate values into 3D coordinate values, and then comparing the coordinate value.

Using OpenPose, we tried to apply a different judgment method from the existing Forward Head Posture judgment method. A standard for accuracy was established to determine the forward head posture using the keypoint extracted from the images, and the angle between the vertical line of the shoulder center point and the connection line of the ear bead point was measured. And the value was compared with the accuracy criterion to determine Forward Head Posture syndrome.

This study proposed a new standard and method for determining Forward Head Posture without X-ray and differentiated in that it can be applied to applications on smartphones, unlike previous studies using wearable devices, 3D cameras and webcams.

Through this study, it is possible to easily determine the Forward Head Posture without visiting a hospital. As a result, this study will contribute to preventing Forward Head Posture from developing into serious diseases such as neck disc, relieving pain, and correcting posture.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 i
• 표 목 차 v
• 그림목차 vi
• 수식목차 viii
• I. 서론 1
• 1. 연구의 배경 및 목표 1
• 1) 연구의 배경 1
• 2) 연구의 목표 1
• II. 이론적 고찰 3
• 1. 거복목 증후군 3
• 2. OpenPose 6
• 1) BODY-25 9
• 2) MPII 10
• 3) COCO 11
• 3. Microsoft COCO 12
• 1) COCO(Common Object in Context)란? 12
• 2) COCO Annotation 12
• 3) COCO Challenge 14
• 4. 연구 동향 및 선행 연구 15
• 1) 거북목 측정과 관련한 연구의 동향 15
• 2) OpenPose를 활용한 자세 분석 연구 17
• 3) 선행 연구 및 연구의 중점 내용 18
• III. 연구 설계 및 방향 20
• 1. 알고리즘 설계 21
• 2. 거북목 증후군 판별 기준 설정 22
• 3. 연구 환경 25
• IV. 연구 방법 26
• 1. 스켈레톤 추정 정확도 측정 26
• 1) 스켈레톤 추출 및 좌표값 출력 30
• 2) 오차값 계산 31
• 3) 계산 33
• 4) mAP 측정 36
• 2. 스켈레톤 추정 결과 생성 속도 측정 41
• 3. 거북목 측정 42
• 1) 스켈레톤 3D 좌표 생성 42
• 2) 스켈레톤 keypoint 결과값 보정 44
• 3) 거북목 측정 46
• 4. 거북목 진단 정확도 평가 48
• V. 연구 결과 50
• 1. 스켈레톤 추정 정확도 측정 결과 50
• 2. 스켈레톤 추정 결과 생성 속도 측정 결과 56
• 3. 거북목 측정 결과 60
• 4. 거북목 진단 정확도 측정 결과 61
• VI. 결론 63
• 1. 연구 결론 63
• 2. 시사점 및 향후 연구 64
• 참고문헌 65
• Abstract 66