:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.23 No.5 | (2023) pp.83~88

영상처리 및 머신러닝 기술을 이용하는 운동 및 식단 보조 애플리케이션

Chi-Ho Lee

(준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부)

Dong-Hyun Kim

(준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부)

Seung-Ho Choi

(준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부)

In-Woong Hwang

(준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부)

Kyung-Sook Han

(정회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부)


본 논문에서는 홈 트레이닝 인구가 늘어나면서 증가한 운동과 식단 보조 서비스에 대한 수요를 충족시키기 위해 운동 및 식단 보조 애플리케이션을 개발하였다. 애플리케이션은 카메라를 통해 실시간으로 촬영되는 사용자의 운동 자세 를 분석하여, 안내선과 음성을 이용해 올바른 자세를 유도하는 기능을 가진다. 또한, 사용자가 사진을 촬영하면 사진에 포함된 음식들을 분류하고 각 음식의 양을 추정하여, 칼로리 등의 영양 정보를 계산하여 제공하는 기능을 가진다. 영양 정보 계산은 외부의 서버에서 수행되도록 구성했다. 서버는 계산된 결과를 애플리케이션으로 전송하고, 애플리케이션은 결과를 받아 시각적으로 출력한다. 추가로, 운동 결과와 영양 정보는 날짜별로 저장하고 확인할 수 있도록 하였다.
In this paper, we developed a workout and diet assistance application to meet the growing demand for workout and dietary support services due to the increase in the home training population. The application analyzes the user's workout posture in real-time through the camera and guides the correct posture using guiding lines and voice feedback. It also classifies the foods included in the captured photos, estimates the amount of each food, and calculates and provides nutritional information such as calories. Nutritional information calculations are executed on the server, which then transmits the results back to the application. Once received, this data is presented visually to the user. Additionally, workout results and nutritional information are saved and organized by date for users to review.
  Diet Management,Home Workout,Mobile Application

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