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기계 학습 장치가 복수 종류의 동작마다 관절의 움직임을 나타내는 관절 데이터 집합을 이용하여 기계학습모델을 학습하는 단계; 동작 인식 장치가 각 신체영역의 동작을 인식하고, 상기 동작하는 신체영역의 해당 관절에 대한 관절 데이터를 수집하는 단계;동작 분석 장치가 상기 관절 데이터를 스트리밍 방식으로 수신함과 동시에 실시간으로 상기 수신된 관절 데이터를 미리 학습된 상기 복수 종류의 동작들과 비교하여 유사도를 판단하는 단계;상기 동작 분석 장치가 상기 동작이 종료되기 전에 상기 유사도가 미리 설정된 기준치 이상에 해당하는 하나의 동작을 추출하는 단계; 및동작 예측 장치가 상기 추출된 동작에 대해 미리 학습된 상기 관절 데이터 집합에 포함된 종료정보에 기반하여 상기 동작의 종료를 예측하는 단계;를 포함하고, 상기 기계 학습 장치가 기계학습모델을 학습하는 단계 이전에 상기 복수 종류의 각 동작을 설정하는 단계를 더 포함하며, 상기 복수 종류의 각 동작을 설정하는 단계는,각 동작마다 동작의 원점이 되는 기점관절과, 상기 기점관절의 움직임에 연동하는 연동관절을 설정하는 단계; 및상기 각 동작마다 동작을 시작할 때의 상기 기점관절 및 연동관절의 각도, 동작 중 감속을 시작할 때의 각도, 상기 감속을 시작할 때까지의 평균 각가속도, 이동방향, 상기 동작이 종료될 때의 상기 기점관절 및 연동관절의 각도를 상기 동작정보에 포함하는 단계;를 포함하는, 동작 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 각 동작을 설정하는 단계는,1초에 M(M은 양의 정수)프레임의 상기 관절 데이터를 획득하되, N(N은 양의 정수, M003e#N) 프레임마다 모든 관절의 위치변화를 측정하는 단계;특정 관절이 제1 임계치 이상의 거리를 이동할 경우 해당 프레임을 동작의 시작시점으로 판단하는 단계;상기 시작시점 판단 후 N 프레임 간격으로 관절의 위치변화를 계속 기록하는 단계; 상기 관절이 제2 임계치 이상으로 이동하지 않을 경우, 상기 동작의 정지시점으로 판단하는 단계; 및상기 동작의 시작시점부터 상기 정지시점까지 기록된 관절의 이동정보를 하나의 동작으로 설정하는 단계;를 포함하는, 동작 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 복수 종류의 각 동작을 설정하는 단계는,상기 동작정보에 상기 동작이 완성되는 시간정보, 상기 동작의 특징을 나타내는 종류정보 및 상기 동작에 연관된 관절의 위치정보 중 적어도 하나의 정보를 포함시키는 단계;를 더 포함하는, 동작 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 동작의 종료를 예측하는 단계는,상기 추출된 동작에 대해 미리 학습된 상기 관절 데이터 집합 중 상기 동작이 종료될 시 상기 기점관절 및 상기 연동관절의 각 각도, 상기 동작이 완성되는 시간정보, 상기 동작의 특징을 나타내는 종류정보 및 상기 동작에 연관된 관절의 위치정보 중 적어도 하나를 산출하는, 동작 예측 방법
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제 6 항에 있어서,상기 동작의 종료를 예측하는 단계는,상기 동작이 완성되는 시간정보에 기초하여 현재시간으로부터 상기 동작의 종료시점을 산출하는, 동작 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 기계학습모델을 학습하는 단계는, 상기 기계 학습 장치가 한 동작에 대해 상기 기점관절 및 상기 연동관절의 시계열적인 가속-감속 운동정보를 포함하는 관절 데이터 집합을 생성하는 단계;상기 기계 학습 장치가 상기 복수 종류의 동작을 학습하기 위해 각 동작에 대해 상기 관절 데이터 집합들을 분류하는 단계; 및상기 기계 학습 장치가 상기 관절 데이터 집합들을 이용하여 상기 복수 종류의 동작에 대한 기계학습모델을 학습하는 단계;를 포함하는, 동작 예측 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 관절 데이터 집합을 생성하는 단계는,상기 하나의 동작을 한번 수행하는 데에 n번의 가속-감속 운동이 발생하는 경우, n개 세트의 상기 관절 데이터 집합을 생성하는, 동작 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 동작하는 신체영역의 해당 관절에 대한 관절 데이터를 수집하는 단계는,상기 동작하는 신체영역에 대해 미리 선정된 상기 기점관절 및 상기 연동관절이 상기 동작을 시작할 때의 각 각도, 감속시의 각 각도, 감속을 시작할 때까지의 평균 각가속도 및 이동방향 중 적어도 하나를 수집하는, 동작 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 수신된 관절 데이터를 미리 학습된 상기 복수 종류의 동작들과 비교하여 유사도를 판단하는 단계는,상기 동작 인식 장치로부터 상기 동작의 종료에 관한 정보가 입력되기 전에, 상기 스트리밍 방식으로 입력되는 상기 관절 데이터에서 상기 기점관절 및 상기 연동관절의 각도, 상기 동작 중 감속을 시작할 때의 각도, 상기 감속을 시작할 때까지의 평균 각가속도 및 상기 기점관절 및 상기 연동관절의 이동방향 중 적어도 하나의 정보를 미리 학습된 상기 복수 종류의 동작들과 비교하여 유사도를 판단하는, 동작 예측 방법
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복수 종류의 동작마다 관절의 움직임을 나타내는 관절 데이터 집합을 이용하여 기계학습모델을 학습하는 기계 학습 장치; 각 신체영역의 동작을 인식하고, 상기 동작하는 신체영역의 해당 관절에 대한 관절 데이터를 수집하는 동작 인식 장치;상기 관절 데이터를 스트리밍 방식으로 수신함과 동시에 실시간으로 상기 수신된 관절 데이터를 미리 학습된 상기 복수 종류의 동작들과 비교하여 유사도를 판단하고, 상기 동작이 종료되기 전에 상기 유사도가 미리 설정된 기준치 이상에 해당하는 하나의 동작을 추출하는 동작 분석 장치; 및상기 추출된 동작에 대해 미리 학습된 상기 관절 데이터 집합에 포함된 종료정보에 기반하여 상기 동작의 종료를 예측하는 동작 예측 장치;를 포함하고, 상기 복수 종류의 각 동작을 설정하는 동작정보 생성장치를 더 포함하며, 상기 동작정보 생성장치는,각 동작마다 동작의 원점이 되는 기점관절과, 상기 기점관절의 움직임에 연동하는 연동관절을 설정하고, 상기 각 동작마다 동작을 시작할 때의 상기 기점관절 및 연동관절의 각도, 동작 중 감속을 시작할 때의 각도, 상기 감속을 시작할 때까지의 평균 각가속도, 이동방향, 상기 동작이 종료될 때의 상기 기점관절 및 연동관절의 각도를 상기 동작정보에 포함시키는, 동작 예측 시스템
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제 12 항에 있어서,상기 동작정보 생성장치는,1초에 M(M은 양의정수) 프레임의 상기 관절 데이터를 획득하되, N(N은 양의 정수, M003e#N) 프레임마다 모든 관절의 위치변화를 측정하고, 특정 관절이 제1 임계치 이상의 거리를 이동할 경우 해당 프레임을 동작의 시작시점으로 판단하며, 상기 시작시점 판단 후 상기 N 프레임 간격으로 관절의 위치변화를 계속 기록하되, 상기 관절이 제2 임계치 이상으로 이동하지 않을 경우, 상기 동작의 정지시점으로 판단하고, 상기 동작의 시작시점부터 상기 정지시점까지 기록된 관절의 이동정보를 하나의 동작으로 설정하는, 동작 예측 시스템
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제 12 항에 있어서,상기 동작정보 생성장치는,상기 동작이 완성되는 시간정보, 상기 동작의 특징을 나타내는 종류정보 및 상기 동작에 연관된 관절의 위치정보 중 적어도 하나의 정보를 상기 동작정보에 더 포함시키는, 동작 예측 시스템
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제 12 항에 있어서,상기 동작 예측 장치는,상기 추출된 동작에 대해 미리 학습된 상기 관절 데이터 집합 중 상기 동작이 종료될 시 상기 기점관절 및 상기 연동관절의 각 각도, 상기 동작이 완성되는 시간정보, 상기 동작의 특징을 나타내는 종류정보 및 상기 동작에 연관된 관절의 위치정보 중 적어도 하나를 추출하는, 동작 예측 시스템
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제 16 항에 있어서,상기 동작 예측 장치는,상기 동작이 완성되는 시간정보에 기초하여 현재시간으로부터 상기 동작의 종료시점을 산출하는, 동작 예측 시스템
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제 12 항에 있어서,상기 기계 학습 장치는, 한 동작에 대해 상기 동작의 기점이 되는 기점관절 및 상기 기점관절의 움직임에 연동하는 연동관절의 시계열적인 가속-감속 운동에 관한 정보를 포함하는 관절 데이터 집합을 생성하고, 상기 복수 종류의 동작을 학습하기 위해 각 동작에 대해 상기 관절 데이터 집합들을 분류하며, 상기 관절 데이터 집합들을 이용하여 상기 복수 종류의 동작에 대한 기계학습모델을 학습하는, 동작 예측 시스템
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제 19 항에 있어서,상기 동작 인식 장치는, 동작하는 신체영역에 대해 미리 선정된 상기 기점관절 및 상기 연동관절이 상기 동작을 시작할 때의 각 각도, 감속시의 각 각도, 감속을 시작할 때까지의 평균 각가속도 및 이동방향을 상기 동작이 종료되기 전에 상기 관절 데이터로서 수집하는, 동작 예측 시스템
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