현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다.
본 연구에서는 체압 측정형 침대의 기계식 순차 상승 방식이 실제로 척추의 부분별 분절운동을 유도하는지 확인하고자 하였다. 이를 위해 측면 X-선 검사를 하여 순차적 압력을 주는 장치가 척추의 각 부분에 기계적 수직 상승을 주어 척추의 계단식 분절을 유도함을 확인하였다. 이후 요통을 인지하고 있는 대상자에게 통증, 보행 능력, 우울 척도를 측정하고 분석하였다. 10일 동안의 시각적 상사 척도(p<0.05), 요통 장애지수(p<0.05)는 침대 사용 후 평균이 감소하는 경향을 보였다. 보행 능력 검사(p<0.05)에서는 침대 사용 횟수가 증가함에 따라 검사에서의 이동 시간이 감소하였으며 이동 거리는 증가하였다. 또한, 침대 사용 후 노인 우울 척도(p<0.05)가 감소함을 나타냈다. 그 결과, 침대가 제공하는 온열과 지압으로 인한 척추의 분절은 통증의 완화와 더불어 보행과 우울감에도 영향을 미치는 것을 확인하였다.
본 연구는 문헌 고찰을 통해 도시 열환경 개선 및 보행자 열쾌적성 증대를 위한 효율적인 가로녹지 조성방안을 제안하는 것이 목적이다. 특히, 녹지 계획 및 설계에 활용가능한 매개변수를 도출하고, 매개변수별로 열환경 완화 매커니즘을 분석한 후, 이를 바탕으로 녹지 계획 및 설계 시 활용가능한 수종선택 방법 및 녹지조성 방법을 제안하였다. 이를 위해 국내외 관련 논문 중 4단계 과정을 통해 고찰하고자 하는 61개의 논문을 선정하였으며, 선정된 논문을 분석하여 다음과 같은 주요 결과를 도출하였다. 열스트레스가 높은 종횡비 낮고 천공률이 높은 오픈된 거리협곡의 경우, 그늘의 양과 질을 높이기 위해 수관폭이 넓고, 수고가 높고, 지하고가 낮고, 엽면적 지수가 높고, 수관의 녹량이 많은 활엽수를 다열의 좁은 간격으로 다층식재하는 것이 열저감에 효과적이다. 반면 열스트레스가 비교적 적은 종횡비가 높고 천공률이 낮은 깊고 좁은 거리협곡의 경우, 거리협곡 내 환기력을 높이기 위해 수관폭이 좁고, 지하고가 높고, 수관높이가 낮고, 엽면적 지수가 낮은 활엽수를 넓은 간격으로 식재하는 것이 열저감에 효과적이다. 본 연구는 거리협곡 내 열환경 개선 및 보행자 열쾌적성 증대를 위한 가로녹지 조성의 기초자료로 활용할 수 있으며, 녹지의 위치 선정 및 우선순위 선정 시 기초자료로 활용할 수 있다. 나아가 기후변화 대응을 위한 녹지 계획 및 설계를 위한 가이드라인 작성 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 엑서사이즈 프로그램이 FES를 이용한 하반신 마비환자의 일어서기 및 보행에 미치는 영향을 고찰하였으며, 또한 주요 다리근육들의 전기자극에 대한 수축특성과 피로특성에 주안점을 두었다. 정상인 10명과 완전 하반신 마비환자 4명의 대퇴사두근에 연속적 혹은 간헐적으로 전기자극을 가하였고, 자극주파수는 20Hz와 80Hz로 하였다. 또 근육의 길이에 따른 피로현상을 살펴보기 위하여 무릎의 각도를 90$^{\circ}$와 150$^{\circ}$로 각각 고정한 뒤 무릎신근 토크를 측정하였다. 그 결과를 바탕으로 남자 하반신 마비환자의 대퇴사두근과 장딴지근에 지난 2년간 FES엑서사이즈를 시행하였다. 무릎신근의 근력이 체중을 지지하기에 충분하다고 판단되었을 때 FES 일어서기를 시작하였으며, 자세교환 연습을 거친 뒤 평행봉 혹은 워커를 잡고 정전압 자극기와 표면전극을 사용한 4 또는 6채널 자극으로 보행하도록 하였다. 마비된 근육은 정상인과는 반대로 최적길이 부근에서 상대적으로 급격한 피로를 나타내었고, 저주와 자극과 간헐 자극이 피로를 지연시키는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험에 참가한 환자는 FES 엑서사이즈 프로그램을 실시한 결과, 근력이 초기의 10배 정도로 증가하였고, 피로지수는 초기의 절반 정도로 감소하였으며, 엑서사이즈 횟수를 매주 6일에서 7일로 바꾼 후 근력이 눈에 띄게 향상되었다. 환자 자신의 잔존능력도 향상되어 양쪽 무릎을 10cm정도 들어올릴 수 있게 됨으로써 보행시 스윙 단계에서 이 능력을 최대한 활용할 수 있었다. 현재 환자는 워커를 잡고 스스로 자극기의 스위치를 조작하면서 4채널 자극에 의하여 10m/min의 속도로 최대 약 2분 40초의 보행이 가능하다.
본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서의 구조적 패턴 변화에 강인한 적응적인 보도 영역 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 다양한 패턴을 가지는 보도 환경에서 안정적으로 보도 영역을 분할하기 위해 첫 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출하여 보도의 후보영역을 분리하며, 두 번째 단계에서는 분리된 후보영역 내에서의 시드 영역 확장법(SRG)을 개선한 적응적 다중 시드 영역 확장법(A-MSRG)를 통해 구조적 패턴이 반복되는 보도 영역을 실시간으로 검출하는 방법을 수행한다. 성능평가를 위해 제안된 방사형 영역 분할법과 A-MSRG와의 결합에 의한 영역 검출 결과의 효율성을 측정한다. 기존의 SRG, MSRG 방법과의 비교 수행을 통해 제안된 방법의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.
가. 작업별 시험결과 1) 마늘쪽 분리·선별작업 o 마늘쪽 분리기는 통마늘을 1 또는 2∼3쪽으로 분리하여 1차 선별하고, 마늘쪽 선별기는 분리된 마늘을 3단계로 선별되며 작업성능은 시간당 60접 이상을 분리 및 선별할 수 있다. o 개발된 마늘쪽 분리기와 선별기는 소형 경량이며 취급조작이 편리한 기종하고 작업성능이 높고 손상률이 적어 '01년도에 60대가 농가 보급되었으며 '02년도에는 확대 보급될 전망이다. 2) 파종작업 o 작업성능은 경운기용 파종기 2시간/10a, 승용관리기용 직립파종기는 1시간/10a으로 능률적이었으며 작업정도와 생육상태가 양호하였다. o 지역별 파종작업 체계 -난지형 마늘 파종은 직립파종을 하며 제주, 남해 등은 마늘을 파종한 후 10-11월 줄기가 자랐을 때 무공비닐을 피복하고 줄기를 유인하며, 무안은 유공비닐을 피복하고 구멍에 마늘의 1/2 또는 2/3만 묻히도록 파종하며 별도의 줄기유인 작업은 하지 않는다. 의성지역의 한지형 마늘은 트랙터로 쇄토정지후 보행관리기로 골을 내고 인력으로 마늘을 놓으면 관리기가 다음 골을 내면서 복토하는 체계이다. 3) 마늘 수확작업 -마늘 수확기는 난지형 마늘 수확에는 효과가 적으나, 한지형과 같이 깊게 파종하여 인력으로 뽑기 어려운 재배지역에서는 필요한 기종이며, 토양수분이 많으면 굴취된 마늘과 혼이 진동판에 걸려 작업상태가 불량하므로 마늘과 흙의 이송이 원활토록 진동판 형상 및 적정 진폭 구명이 요구됨 4) 마늘줄기 절단작업 -난지형 마늘은 포장에서 건조후 단기간(1-2주)내에 줄기절단을 해야하므로 기계환가 시급하나 한지형 마늘은 아직도 대부분 줄기를 자르지 않고 묶어서 판매하고 있어 기계화의 시급도는 떨어짐 5) 마늘 선별작업 -마늘선별기는 작업성능이 높고 5등급으로 균일 선별되었으며 손상도 없었으나, 기계가 크고 무거워 이동이 곤란하고 가격이 비싸므로 선별등급을 3∼4단계로 줄이고 소형 농가보급형으로 개량제작이 요구됨. 나. 마늘재배 일관기계화에 의한 노동투하시간과 비용 -종자준비부터 통마늘선별까지의 일관기계화로 투입된 주요작업의 노력은 75∼76%가 절감되고, 재배규모 3ha기준시 비용은 44-53%절감되었음.
적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.
도시철도 차량 및 역사 내 혼잡도가 최고 220%를 나타내고 있다. 특히 방향별 동선의 충돌로 인해 보행자의 이동저항이 급속히 증가해 통행시간 증가, 안전사고 발생 등 도시철도 역사의 이용효율을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서 도시철도 이용객의 역사 내 이동속도 및 쾌적성 향상을 위한 혼잡관리 모형을 이용한 도시철도 이용객 동선유도시스템을 제안한다. 이를 위하여 반복혼잡/비반복혼잡을 고려할 수 있는 혼잡관리 모형을 구성하셨고, 미들웨어시스템, 제어시스템, 동선유도구동시스템으로 구성된 동선유도시스템의 기본설계를 수행하였다. 동선유도시스템은 외부데이터를 알고리즘에서 사용가능한 형태로 변경하는 미들웨어시스템 단계와 실시간 데이터 및 과거 데이터를 통해 혼잡관리 알고리즘을 수행하는 단계와, 산정된 혼잡관리 알고리즘을 기반으로 LED표시장치, 방향유도 표시기, 이동식 가이드레일 등을 제어하는 제어시스템의 단계와 제어시스템의 정보를 기반으로 LED표시장치, 방향유도 표시기, 이동식 가이드레일 등의 장치를 실제로 구동하는 동선유도 구동장치 단계와 이용자가 실제로 접하는 LED표시장치, 방향유도 표시기, 이동식 가이드레일 등의 동선유도장치로 이루어진다. 향후 본 기본설계를 기반으로 시스템의 상세설계를 통해 도시철도 역사의 구조 및 지점에 따른 다양한 동선유도장치의 시작품을 제작하고 이를 제어할 수 있는 동선유도제어 모듈을 개발할 예정이다.
This paper proposes a gait phase classifier using a Recurrent Neural Network (RNN). Walking is a type of dynamic system, and as such it seems that the classifier made by using a general feed forward neural network structure is not appropriate. It is known that an RNN is suitable to model a dynamic system. Because the proposed RNN is simple, we use a back propagation algorithm to train the weights of the network. The input data of the RNN is the lower body's joint angles and angular velocities which are acquired by using the lower limb exoskeleton robot, ROBIN-H1. The classifier categorizes a gait cycle as two phases, swing and stance. In the experiment for performance verification, we compared the proposed method and general feed forward neural network based method and showed that the proposed method is superior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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