본 논문에서는 청각장애인(농아인)과 비장애인의 수화 학습의 기회를 넓히고자 스마트폰용 3D 수화교육 앱을 개발하였다. 특히 한국어 문장을 자동으로 수화구조로 변환하는 수화단어 변환 알고리즘을 제안하였다. 또한, 자연스러운 수화 동작을 얻기위해 모션 캡처 시스템과 정확한 손동작 표현을 위해 데이터 글러브를 이용하여 실제 사람과 같은 3D 수화 애니메이션 DB를 구축하였다. 마지막으로 수화 애니메이션의 움직임을 실시간 3D 렌더링하여 화면에 보여주기 위해 UNITY 3D 엔진 프로그래밍이 이용되었다. 제안한 수화교육 앱 콘텐츠는 아이폰 앱스토어와 안드로이드 앱스토어에 약 1,300단어의 3D 수화 DB를 가지는 앱으로 배포 중이다.
This paper presents a novel knitted data glove system for pattern classification of hand posture. Several experiments were conducted to confirm the performance of the knitted data glove. To find better sensor materials, the knitted data glove was fabricated with stainless-steel yarn and silver-plated yarn as representative conductive yarns, respectively. The result showed that the signal of the knitted data glove made of silver-plated yarn was more stable than that of stainless-steel yarn according as the measurement distance becomes longer. Also, the pattern classification was conducted for the performance verification of the data glove knitted using the silver-plated yarn. The average classification reached at 100% except for the pointing finger posture, and the overall classification accuracy of the knitted data glove was 98.3%. With these results, we expect that the knitted data glove is applied to various robot fields including the human-machine interface.
Purpose : This study examined the effects of a virtual reality rehabilitation program on stroke patients' upper extremity functions and activities of daily living (ADL). Methods : The subjects were equally and randomly divided into an experimental group (n=16) to whom a virtual reality rehabilitation program was applied and a control group (n=16) who received traditional occupational therapy. The intervention was applied five times per week, 30 minutes per each time, for six weeks. Jebsen-Taylor hand function test was conducted and the subjects' Manual Function Test was measured to examine their upper extremity functions before and after the treatment intervention, and a Korean version of modified Barthel index was calculated to look at their activities of daily living. Results : After the intervention, the upper extremity functions and activities of daily living of the participants in both groups significantly improved (p<.05). However, the improvements in these parameters among the participants in the virtual reality rehabilitation program were significantly greater than those in the control group (p>.05). Conclusion : The virtual reality rehabilitation program is a stable and reliable intervention method for enhancing the upper limb functions and activities of daily living of stroke patients.
본 연구는 자동차 폐리튬 이차전지의 모듈로부터 재생할 수 있는 자원을 효율적으로 회수하는 방법을 개발하는 것이다. 모듈의 셀은 구리 박막, 알루미늄 박막, 그리고 이들 사이는 폴리머 재질의 격막으로 이루어져 있다. 셀은 특별히 제작한 글러브 상자 안에서 그리고 여러 번의 단계를 거쳐 손상 없이 완전히 해체 하였다. 우선적으로 양극활물질은 400 ℃에서 열처리하여 알루미늄 박막으로부터 분리하였다. 그런 후 분리된 양극활물질은 잔류되어 있는 탄소 성분을 제거하기 위해 800 ℃에서의 소성 후에 최종적으로 높은 순도로 회수되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 해서, 알루미늄 박막으로부터 양극활물질을 구성하고 있는 코발트(Co), 니켈(Ni), 망간(Mn), 리튬(Li)과 같은 희유금속들을 80% 이상 회수할 수 있었다.
이 연구는 치과 진료실에서 치과의료종사자들의 감염방지에 대한 인식 정도를 파악하고자 설문지를 이용하여 대구지역의 치과병 의원에 근무하는 치과의사 50명, 치과위생사 176명, 간호조무사 100명을 대상으로 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 모든 직종에서 치과진료실에서 감염 위험성이 가장 높은 질환은 B형 간염으로 인식하고 있었다. 2. 개인용 보호 장비 사용에 대한 인식은 글러브, 러버댐 장착 필요성에 대해서는 높았으나 에이프런 착용에 대해서는 상대적으로 낮은 인식률을 보였다. 3. 기구 및 기재의 멸균에 대한 인식은 간호조무사에 비해 치과의사와 치과위생사가 상대적으로 높았다. 4. 장비의 표면 소독에 대한 인식은 치과위생사가 치과의사나 간호조무사에 비해 높았다.
손 제스처를 이용한 사람과 컴퓨터간의 상호 작용은 오랜 기간 많은 사람들이 연구해 오고 있으며 커다란 발전을 보이고 있지만, 여전히 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문에서는 동적 베이스망 프레임워크를 이용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 유선 글러브를 이용하는 방법들과는 달리, 카메라 기반의 방법에서는 영상 처리와 특징 추출 단계의 결과들이 인식 성능에 큰 영향을 미친다. 제안하는 제스처 모델에서의 추론에 앞서 피부 색상 모델링 및 검출과 움직임 추적을 수행한다. 특징들간의 관계와 새로운 정보들을 쉽게 모델에 반영할 수 있는 동적 베이스망을 이용하여 두 손 제스처와 한 손 제스처 모두를 인식할 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 10가지 독립 제스처에 대한 실험에서 최대 99.59%의 높은 인식 성능을 보였다. 제안하는 모델과 관련 방법들은 수화 인식과 같은 다른 문제들에도 적용 가능할 것으로 판단된다.
기존의 증강현실은 객체와 배경과의 원활한 상호작용을 위하여 데이터 글러브나 마커 등을 이용하였다. 이는 사용에 불편함과 몰입감 저하의 결과를 발생한다. 증강현실에서 몰입감을 강화하기 위해서는 부가적인 입력장치의 제거가 필요하다. 이를 위해 마커가 부착되지 않은 상태에서도 정확한 공간좌표의 인식을 필요로 한다. 본 논문에서는 증강현실에서의 몰입감 향상을 위해 부가적인 입력장치의 착용없이 상호 작용을 하기 위한 가상의 공간좌표 생성 기법을 제안한다. 제안된 방법은 획득한 영상을 2차원 공간상에 투영하고 특징선을 추출하여 투영된 가상공간좌표를 계산하여 가상의 객체를 투영하였다. 이는 Markerless 증강과 모바일 증강 등에 응용이 가능하다.
경기의 결과를 모형 화하는 것은 다양한 방법을 통하여 이루어져 왔다. 특히 두 개의 팀만이 경기를 하는 경우에는 더욱 다양한 방법이 제안되었다. 그 중에서 Bradley-Terry 모형은 짝지어진 자료로부터 선호하는 크기의 특성을 얻을 수 있는 가장 넓게 사용되어지고 있는 모형이다. Bradley-Terry 모형은 스포츠 경기결과의 분석과 심리학에 관련된 분야들에서 다양하게 적용되어진다. 본 연구자는 한국 프로야구 자료에 Bradley-Terry 모형을 적용하였다. 그 결과 연속형 공변량의 경우 평균자책점과 세이브를 포함하는 모형이 최적으로 나타났고 관심의 대상이 되는 몇 가지 범주형 분석의 결과 동군과 서군, 골든글러브, 다승왕, 그리고 홈경기의 이점이 승부에 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 이들의 조합은 단순히 연속형 변수만을 포함한 모형이 분석 결과 더 적절한 것으로 고려되어졌다. 제안된 모형은 경기의 승패를 예측하는 데도 유용하게 사용될 수 있다. 한 예로 한국시리즈에서 우승할 확률들의 순서가 2008년도의 결과와 정확히 일치하였다.
본 논문에서는 방대한 계산량으로 인해 슈퍼컴퓨터나 특수하게 제작된 컴퓨팅 시스템에서만 수행될 수 있었던 기존의 볼입 형 가상 환경(IVE) 시스템과는 달리 확장성과 호환성을 갖는 PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템(PIVE)을 제안한다. 이러한 개인용 혹은 가정용 컴퓨터 기반의 어플리케이션은 두 가지 장점을 가진다. 첫 번째로 사용할 수 있는 리소스가 다양하다는 것이고, 두 번째로 사용자에게 친근한 인터페이스를 갖는다는 것이다. PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템은 단순한 인터페이스와 호환성으로 일반 사용자가 IVE 시스템에 쉽고 편리하게 접근할 수 있게 해 준다. 또한 PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템은 다양한 사용자로 하여금 많은 종류의 주제를 다룰 수 있게 하며, 기존의 복잡한 구조로 되어 있는 햄틱 장치를 PC 기반으로 제작하여 PC와의 호환성을 높여 인터페이스를 보다 쉽게 구현할 수 있게 해준다. 또한 제안된 PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템은 물리적인 현상들을 계산하고, 시각화하는 시간을 단축시키기 위해서 기하학적인 방법들이 적용함으로써 일반 보급형 PC에서도 구현이 용이하다. 본 논문에서 제안된 PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템을 사용자가 실내 환경에서 데이터 글러브와 행동 인식 장치, HMD를 착용하고 움직이는 예제에 적용해 보았다.
본 논문에서는 동적 제스처인 수화와 정적 제스처인 지문자가 섞여 있으며 연속으로 수행하는 손 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템을 구현하였다. 연속적인 손 제스처는 동작의 시작과 끝에 대한 명확한 표시가 없고 제스처의 형태가 복잡하다. 본 논문에서는 연속적인 손 제스처에서 개별 제스처를 구분하기 위하여 제스처의 속력과 속력 변화를 이용한 상태 오토마타를 구현하였으며, 다양한 손 제스처의 의미를 인식하면서도 확장이 쉬운 시스템을 구현하기 위하여 14가지 손운동, 23가지 손모양, 그리고 14가지 손방향의 기본 요소 인식기를 구현하였다. 양손 사이버글러브와 자장 추적 장치를 이용하여, 구현된 시스템은 131개의 한글수화와 31개의 지문자를 실시간으로 인식하며, 수화의 인식률은 기각인 경우를 제외한 경우 94.3%, 지문자의 인식률은 96.7%에 이른다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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