본 연구에서는 노인의 건강 증진 및 건강 유지를 위해 노인 맞춤형 운동 애플리케이션 개발을 목표로, 스마트폰을 활용한 실시간 동작 추적 기술과 영상과 사진을 바탕으로 한 AI 학습을 통 해 단계별 동작 인식과 판단이 가능한 운동 동작 모델을 구현하였다. 노인 맞춤형 운동 애플리 케이션은 실시간 피드백을 지원하고, 노인의 운동 능력과 신체 가동 범위에 적합하게 단계적 운동이 가능하도록 구현되어야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 골포스트 스퀴즈(Goal Post Squeeze) 운동 동작을 대상으로 하여 이를 일련의 단위 동작으로 설계하고, MoveNet 포 즈 추정 기법을 기반으로 동작 인식 모델을 개발하였다. 구현한 운동 동작 모델에 대한 작동 실험 결과 단계별 데이터 인식과 판단, 정동작과 오동작 판단, 수평유지를 판단하고 이를 바탕 으로 사용자에게 실시간 피드백을 제공할 수 있음을 확인하였다.

This study aimed to develop a customized exercise application for the elderly to enhance and maintain their health. The application uses smartphone-based real-time motion tracking technology and AI learning based on videos and images to implement an exercise motion model capable of recognizing and judging step-by-step movements. The elderly-specific exercise application should support real-time feedback and be designed to allow progressive exercises that suit the elderly's physical capabilities and range of motion. For this purpose, the Goal Post Squeeze exercise motion was selected and designed as a series of unit movements. A motion recognition model was developed based on the MoveNet pose estimation technique. The operational experiment results of the implemented exercise motion model confirmed that it recognizes and judges step-by-step data, distinguishes between correct and incorrect motions, assesses horizontal alignment, and provides real-time feedback to the user based on this information.

ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Research
    2.1 Exergames for Older Adults
    2.2 Effects of Physical Activity in OlderAdults
    2.3 Motion Recognition Technology
    2.4 Pose Estimation Technology
3. Exercise Application Design
    3.1 Flow of Exercise Application
    3.2 Design of Step-by-step Motion
    3.4 Motion Detection and GuidanceSystem Design
4. Experiment
    4.1 Judgement of correct and incorrectmotions
    4.2 Horizontal Leveling
    4.3 Step-by-step Feedback
5. Conclusion
Reference
<국문초록>
<결론 및 향후 연구>

• Mu Jip KIM(Department of Game Design and Development, Graduate School, Sangmyung University, Seoul, South Korea) | 김무집
• Kyungeun PARK(Department of Math, Physics, and Computer Science, Wilkes University Wilkes-Barre, USA) | 박경은
• Seungie PARK(Department of Culture & Content Sangji University Wonju, Republic of Korea) | 박승이
• Taesuk KIHL(Department of Game Design and Development, Graduate School, Sangmyung University, Seoul, South Korea) | 길태숙 Corresponding author