연구진이 컴퓨터 비전을 활용한 전통 중국 의학(TCM) 재활 훈련 평가 프레임워크 'CME-AQA'를 개발했어요. 이 프레임워크는 1인칭과 3인칭 영상을 결합해 손의 가려짐과 복잡한 상호작용 문제를 해결해요.
CME-AQA는 침술 및 뚜이나와 같은 TCM 기법에 적합하도록 설계됐으며, 두 개의 데이터셋(TCM-AQA61-A, TCM-AQA61-T)을 활용해 61명의 피험자 데이터를 수집했어요.
실험 결과, CME-AQA는 기존 방법 대비 '침 깊이' 및 '빠른 침 삽입' 평가에서 10% 이상 성능 향상을 보였고, 삽입 시간 및 조작 빈도 측정에서 평균 절대 오차를 줄였어요.