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 virtual reality (VR)-based content on surgical aseptic techniques for nursing students and evaluate its effectiveness. Methods: The content was developed following the system development life cycle, involving analysis, design, implementation, and evaluation. Experts and fourth-year nursing students validated the content for its validity and usability of the content. The study was conducted from December 2022 to April 2023. Results: The VR content was developed using Keller's ARCS motivational design model (attention, relevance, confidence, and satisfaction) as the fundamental strategy. Upon applying the VR content developed in this study, the research participants confirmed the values of the following sub-factors: confidence (3.86 out of 5), relevance (3.74 out of 5), attention (3.68 out of 5), and satisfaction (3.65 out of 5). Conclusion: VR-based surgical content on aseptic techniques demonstrates potential benefits for nursing students. Therefore, through systematic development and utilizing of diverse nursing skill content, we can enhance the core competencies of nursing students, providing them with high-quality practical education.

This study aimed to develop virtual reality (VR)-based content on surgical aseptic techniques for nursing students and evaluate its effectiveness. Methods: The content was developed following the system development life cycle, involving analysis, design, implementation, and evaluation. Experts and fourth-year nursing students validated the content for its validity and usability of the content. The study was conducted from December 2022 to April 2023. Results: The VR content was developed using Keller's ARCS motivational design model (attention, relevance, confidence, and satisfaction) as the fundamental strategy. Upon applying the VR content developed in this study, the research participants confirmed the values of the following sub-factors: confidence (3.86 out of 5), relevance (3.74 out of 5), attention (3.68 out of 5), and satisfaction (3.65 out of 5). Conclusion: VR-based surgical content on aseptic techniques demonstrates potential benefits for nursing students. Therefore, through systematic development and utilizing of diverse nursing skill content, we can enhance the core competencies of nursing students, providing them with high-quality practical education.

The purpose of this study is to utilize technology as basic data for smart clothing product research and development. This technology can recognize user's motion according to characteristics types and functions of wearable smart clothing products. In order to analyze the case of motion recognition products, we searched for previous research data and cases referred to as major keywords in leading search engines, Google and Naver. Among the searched cases, information on the characteristics and major functions of the 42 final products selected on the market are examined in detail. Motion recognition for smart clothing products is classified into four body types: head & face, body, arms & hands, and legs & feet. Smart clothing products was developed with various items, such as hats, glasses, bras, shirts, pants, bracelets, rings, socks, shoes, etc., It was divided into four functions health care type for prevention of injuries, health monitor, posture correction, sports type for heartbeat and exercise monitor, exercise coaching, posture correction, convenience for smart controller and security and entertainment type for pleasure. The function of the motion recognition smart clothing product discussed in this study will be a useful reference when designing a motion recognition smart clothing product that is blended with IT technology.

The purpose of this study is to utilize technology as basic data for smart clothing product research and development. This technology can recognize user's motion according to characteristics types and functions of wearable smart clothing products. In order to analyze the case of motion recognition products, we searched for previous research data and cases referred to as major keywords in leading search engines, Google and Naver. Among the searched cases, information on the characteristics and major functions of the 42 final products selected on the market are examined in detail. Motion recognition for smart clothing products is classified into four body types: head & face, body, arms & hands, and legs & feet. Smart clothing products was developed with various items, such as hats, glasses, bras, shirts, pants, bracelets, rings, socks, shoes, etc., It was divided into four functions health care type for prevention of injuries, health monitor, posture correction, sports type for heartbeat and exercise monitor, exercise coaching, posture correction, convenience for smart controller and security and entertainment type for pleasure. The function of the motion recognition smart clothing product discussed in this study will be a useful reference when designing a motion recognition smart clothing product that is blended with IT technology.

본 연구는 영상차원(2D vs. 3D), 영상 시청순서(2D → 3D vs. 3D → 2D), 그리고 설험참가자의 성차에 따라 영상 시청에 따른 주관적 피로감, 재인기억, 그리고 각성 수준에서 어떠한 차이가 있는지 살펴보기 위해 수행되었다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주관적 시각피로도는 2D 영상차원에 비해 3D 영상차원에 대해 전반적으로 높게 보고되었고, 특히 3D → 2D의 시청순서 집단에 비해 2D → 3D의 시청순서 집단에서 이러한 차이가 더 뚜렷하였다. 둘째 영상 내용에 대한 정확재인률은 3D → 2D의 시청순서 집단에서만 2D 영상차원에 대한 3D 영상차원의 우세성이 관찰되었고, 특히 시청순서 조건을 통합할 경우 2D 영상차원 조건에서는 여성이, 반면 3D 영상차원 조건에서 남성이 상대적으로 더 높은 정확재인률을 보였다. 셋째, 3D영상이 전반적으로 시청자의 각성 수준을 높이기는 하지만, 이러한 경향은 영상차원 자체보다는 3D 영상과 대비되는 2D 영상에 대한 이전의 시청 경험이 더 유의한 영향을 주는 것으로 관찰되었다.

동작 인식 게임용으로 개발된 키넥트는 2011년 SDK가 공개되면서 게임뿐 아니라 과학, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 키넥트는 사용자 움직임에 대한 반응 속도가 늦고, 인식 데이터들에 노이즈가 많으며, 신체 일부분이 가려지면 추적할 수 없다는 문제점을 안고 있다. 이러한 플레이 환경의 특수성으로 대부분 게임에서는 키넥트 설치 위치나, 자세 교정과 같은 불편함을 요구한다. 본 연구에서는 키넥트를 이용한 게임에서 플레이어에 대한 요구 사항을 최소화하면서 노이즈와 같은 예외상황에 대처하고 일관된 동작 처리가 가능한 인터페이스 설계 방법을 제안하며, 실험을 통해 키넥트를 이용한 게임 개발 시 고려해야 할 지연 시간을 제시한다.

본 논문에서는 동작인식 위한 정확한 배경 분할 및 특징점 추출 방법을 제안한다. 배경 분할 과정에서는 먼저, HSV 입력 이미지를 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환한 뒤, H와 S 값에 대한 두 개의 임계치를 사용하여 살색 영역을 분할, 프레임간의 차영상을 이용하여 움직임이 있는 영역을 추출한다. 차영상에서 발생하는 잔상 영역을 제거하기 위하여 헤시안 어파인 영역 검출기를 적용하고, 잡음이 제거된 차 영상과 살색 영역의 이진화 영상을 이용하여 사람의 동작이 나타나는 영역을 분할한다. 특징점 추출 과정은 전체 영상을 블록 단위로 나눠서 각 블록 안에서 분할된 영상에 포함되는 픽셀들의 중점을 구하여 특징점을 추출한다. 실험결과 복잡한 환경에서도 정확한 배경 분할과 사용자 동작을 대표하는 특징점 추출이 약 12 fps로 가능함을 알 수 있었다.

아이폰은 동작인식센서를 도입하여 새로운 모바일 조작형태를 제시하였고, 이는 게임 어플리케이션 개발에 영향을 미쳐 다양한 센서가 적용된 게임이 수 없이 나타나게 된 원인이 되었다. 이를 이용한 게임의 진행이 전체적인 재미에 어떤 방향으로 영향을 끼치는지 구체화하기 위해 본 논문은 재미를 5요소로 구분하였고, 각 요소를 한 게임을 동작인식센서와 터치센서의 조작방식으로 각각 실험하여 요소의 정도차이를 유도, 추출하였다. 본 실험에는 게임으로는 '쿠킹마마', 기기로는 아이팟 터치와 NDS를 이용하였다. 분석 내용을 보면 동작인식을 통한 조작에 대한 즐거움이 압도적으로 나타났다. 각 5개 요소, 즉 자극, 몰입, 감정이입, 성취, 변화와 확장의 요소 모두에서 동작인식센서가 높은 점수를 얻었고, 특히 자극과 감정이입부분에서 많은 차이를 보였다. 이에 자신과 디바이스와의 확장된 소통형태에서 즐거움을 얻었다는 사실을 알 수 있었다.