사물인터넷을 활용한 스노보드 셀프 트레이닝 시스템

센서·비콘 기반 자세 분석과 음성 코칭을 제공하는 스노보드 트레이닝 시스템

본 기술은 헬멧의 공기압 센서로 활강 속도를 측정해 과속 알람을 주는 서브 제어부와, 보드 모션 및 발 압력 정보로 자세를 분석하고 비콘 신호로 위치를 추정해 클라우드 서버에 전송하는 메인 제어부로 구성된 사물인터넷 스노보드 셀프 트레이닝 시스템입니다.

스노보드는 두 발이 하나의 판에 묶여 있어 스키보다 부상 위험이 크고 부상자도 매년 늘고 있었지만, 슬로프 현장에서 자세를 교정받거나 속도를 관리할 수단은 부족했습니다. 기존의 가상현실 트레이닝 장비는 실제 슬로프 주행과 분리되어 있어 초보자의 실력 향상과 숙련자의 재미 요소를 동시에 제공하기 어려웠습니다.

본 기술은 9축 모션 센서와 바인딩 압력 센서로 기울기·회전각·외압을 분석해 버릇이나 자세 문제를 음성으로 알려 주고, 프리·펜듈럼·턴·레코드 모드와 기록·랭킹 기능을 제공합니다. 스키장 안전관리 서비스와 웨어러블 스포츠 코칭 기기에 적용될 수 있어 사고를 줄이면서 이용객이 다시 찾는 체험형 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

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Key Features:

• 센싱된 공기압으로 스노보더의 활강 속도를 측정하고 제한 속도 초과 시 속도 초과 알람과 음성파일을 재생하는 서브 제어부
• 스노보드 모션 정보, 발에 가해지는 압력 정보, 속도 정보를 바탕으로 스노보더의 버릇과 자세 문제를 파악해 셀프 트레이닝 정보를 제공하는 메인 제어부
• 슬로프에 설치된 복수 비콘의 RSSI 값을 삼각 측량하고 핑거프린트 기법으로 현재 위치 좌표를 획득하는 위치 추정 기능
• 프리 모드, 초보자용 펜듈럼 모드, 중급자용 턴 모드, 슬로프 기록을 공유하는 레코드 모드를 포함하는 트레이닝 모드 구성

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본 발명은 미래창조과학부의 차세대 IoT 서비스 실현을 위한 엣지 컴퓨팅과 데이터 네트워킹 기반의 엣지 네트워크 시스템 개발에 관한 연구 지원을 통해 개발되었습니다.

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