Design of a Deep Learning-Based Smart Healthcare System for Diet and Exercise Management

본 논문은 딥러닝 기술을 활용한 음식 영상 인식 및 운동 자세 인식을 통해 건강 관리를 지원하는 헬스케어시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사람들의 건강관리를 위해 식단 관리와 운동 자세 관리를 위한 기능을 포함하고 있다. 식단 관리를 위해 사용자가 섭취할 음식을 촬영하면, YOLOv5 모델을 사용해 음식을 인식하고, 식품의약품안전처에서 제공하는 식품영양성분 데이터베이스를 기반으로 음식의 종류, 칼로리, 및 단백질, 탄수화물 등의 영양소를 추정한다. 운동 관리 기능은 OpenPose 모델을 사용해 사용자의 운동 자세를 실시간으로 감지하고 분석하며, 현재 운동 자세와 올바른 자세 간의 차이를 계산하여 피드백을 제공한다. 이를 통해 사용자는 정확한 운동 자세를 유지하여 운동 효과를 극대화할 수 있다. 제안된 헬스케어시스템의 성능은 음식 인식 및 운동 자세 코칭 실험을 통해 입증하였다. 제안한 시스템은 사용자가 건강 관리를 위해 식단을 조절하고, 운동 자세를 교정하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.