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모션 센서로부터 실시간으로 골격 기반 영상을 수신하는 수신부; 및상기 모션 센서로부터 수신한 골격 기반 영상에 기초하여 관절에 가해지는 부하를 연산하는 처리부를 포함하며, 상기 처리부는,상기 골격 기반 영상으로부터 다층 이차원 LSTM 네트워크를 사용하여 운동 관절을 검출하는 관절 검출부;상기 운동 관절에 대한 부하를 연산하는 부하 연산부;최대 부하 임계값과 상기 연산된 부하를 비교하여 운동 자세를 판단하는 부하 판단부; 및상기 운동 자세에 따른 교정 정보를 생성하는 운동자세 코칭부를 포함하고,상기 다층 이차원 LSTM 네트워크는 상기 골격 기반 영상을 입력받아 보정된 관절 좌표를 생성하는 제1층 LSTM 네트워크와, 상기 제1층 LSTM 네트워크로부터 상기 보정된 관절 좌표를 입력으로 하여 운동 관절을 검출하는 제2층 LSTM 네트워크를 포함하는,딥러닝을 이용한 운동자세 교정 장치
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제1항에 있어서,상기 제1층 LSTM 네트워크는 상기 관절 좌표의 공간적인 좌표의 이상여부를 판단하는 공간적 망각 게이트와 상기 관절 좌표의 시간적인 이상여부를 판단하는 시간적 망각 게이트를 포함하는,딥러닝을 이용한 운동자세 교정 장치
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제1항에 있어서,상기 제2층 LSTM 네트워크는 유용성 정보를 연산하고, 상기 유용성 정보에 기초하여 운동 관절 여부를 판단하는,딥러닝을 이용한 운동자세 교정 장치
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제1항에 있어서,상기 부하 판단부는, 상기 운동 관절에 대한 부하가 최대 부하 임계치 이상인 경우, 관절에 과부하가 발생한 것으로 판단하는, 딥러닝을 이용한 운동자세 교정 장치
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제5항에 있어서,상기 부하 판단부는,사용자의 무게를 미리 입력 받고, 상기 무게 별로 상기 최대 부하 임계치를 다르게 설정하는, 딥러닝을 이용한 운동자세 교정 장치
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제 1 항에 있어서,상기 운동자세 교정 장치는 외부 출력 장치를 더 포함하고, 상기 처리부는 상기 외부 출력 장치에 상기 교정 정보를 전송하여 출력하도록 하는, 딥러닝을 이용한 운동자세 교정 장치
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모션 센서로부터 실시간으로 골격 기반 영상을 수신하는 단계; 및 상기 골격 기반 영상에 기초하여 관절에 가해지는 부하를 연산하는 처리 단계를 포함하며,상기 처리 단계는, 상기 골격 기반 영상으로부터 다층 이차원 LSTM 네트워크를 사용하여 운동 관절을 검출하는 관절 검출 단계;상기 운동 관절에 대한 부하를 연산하는 부하 연산 단계;최대 부하 임계값과 상기 연산된 부하를 비교하여 운동 자세를 판단하는 부하 판단 단계; 및상기 운동 자세에 따른 교정 정보를 생성하는 운동자세 코칭 단계를 포함하고,상기 다층 이차원 LSTM 네트워크는 상기 골격 기반 영상을 입력받아 보정된 관절 좌표를 생성하는 제1층 LSTM 네트워크와, 상기 제1층 LSTM 네트워크로부터 상기 보정된 관절 좌표를 입력으로 하여 운동 관절을 검출하는 제2층 LSTM 네트워크를 포함하는,딥러닝을 이용한 운동자세 교정 방법
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제8항에 있어서,상기 제1층 LSTM 네트워크는 상기 관절 좌표의 공간적인 좌표의 이상여부를 판단하는 공간적 망각 게이트와 상기 관절 좌표의 시간적인 이상여부를 판단하는 시간적 망각 게이트를 포함하는,딥러닝을 이용한 운동자세 교정 방법
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제8항에 있어서,상기 제2층 LSTM 네트워크는 유용성 정보를 연산하고, 상기 유용성 정보에 기초하여 운동 관절 여부를 판단하는,딥러닝을 이용한 운동자세 교정 방법
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제8항에 있어서,상기 부하 판단 단계는,상기 운동 관절에 대한 부하가 최대 부하 임계치 이상인 경우, 관절에 과부하가 발생한 것으로 판단하는, 딥러닝을 이용한 운동자세 교정 방법
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제12항에 있어서,상기 부하 판단 단계는,사용자의 무게를 미리 입력 받고, 상기 무게 별로 상기 최대 부하 임계치를 다르게 설정하는, 딥러닝을 이용한 운동자세 교정 방법
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제8항에 있어서,상기 처리 단계는 외부 출력 장치에 상기 교정 정보를 전송하여 출력하도록 하는,딥러닝을 이용한 운동자세 교정 방법
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제8항, 제10항 내지 제14항 중 어느 한 항에 의한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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