• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1129-1130
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• 2017

본 연구에서는 현대인들의 하루 중 많은 시간을 차지하는 착좌 생활을 관리하기 위한 롤러블(rollable) 스마트패드를 개발하였다. 이를 위해 PVDF(polyvinylidene fluoride) 필름을 이용한 압전센서(piezoelectric sensor)를 제작하였으며, 센서에서 데이터를 획득하고 및 햅틱 피드백(haptic feedback)을 주기 위한 측정시스템을 개발하였다. 또한, 스마트폰 어플리케이션을 통해 착좌 자세에 대한 정보를 실시간으로 제공하도록 하였다. 제작된 시스템의 착좌 자세 구분 정확도는 10명의 피험자를 대상으로 평가되었으며, 4가지 자세(상체를 좌, 우, 앞, 뒤로 기울인 앉은 자세)에 대한 실험결과 제작된 시스템은 92.5%의 정확도로 제시한 4가지의 자세를 구분하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.811-813
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• 2005

주어진 영상에서 인체를 찾고 그 자세를 인식하기 위해 자세나 조영 조건의 변화에 됨 민감한 방법으로 구성요소에 기반한 접근이 있다. 본 논문에서는 10개의 구성요소와 그들간의 유연한 연결로 구성된 인체모델을 사용한다. 각 구성요소는 기하학적, 명시적, 다른 구성요소와의 연결요소에 대한 정보로 구성되어 있다. 인체구성요소 사이의 계층적 연결은 일반-상세 탐색으로 시간효율적인 인체 매칭을 가능케 한다. 본 논문에서는 새로운 인체를 찾을 때마다 인체 구성요소를 갱신함으로써 자세 및 조명 변화에 보다 적응적으로 자세를 추정하는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.12
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• pp.996-1008
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• 2009

This paper proposes a novel approach for the model-based pose matching of a human body using Active Shape Models. To improve the processing time of model creation and registration, we use a skeleton-type model instead of the conventional silhouette-based models. The skeleton model defines feature information that is used to match the human pose. Images used to make the model are for 600 human bodies, and the model has 17 landmarks which indicate the body junction and key features of a human pose. When applying primary Active Shape Models to the skeleton-type model in the matching process, a problem may occur in the proximal joints of the arm and leg due to the color variations on a human body and the insufficient information for the fore-rear directions of profile normals. This problem is solved by using the background subtraction information of a body region in the input image and adding a 4-directions feature of the profile normal in the proximal parts of the arm and leg. In the matching process, the maximum iteration is less than 30 times. As a result, the execution time is quite fast, and was observed to be less than 0.03 sec in an experiment.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.5 no.10
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• pp.303-310
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• 2016

Recently there has been growing popularity in exergame, such as Wii Sport or Xbox Fitness game, which enables users to get physical exercise while playing the games. In such experienced exercise games, the user's posture recognition is very important to find out exactly how much the users need to take their body posture as compared to the proper posture. This paper proposes a new exercise posture recognition model designed for the exercise game content for the elderly. The proposed model is based on extracting feature points of a skeleton model provided by the Kinect sensor to generate the feature vectors to recognize the user's exercise posture information. This paper describes the design and implementation of the exercise posture recognition model and demonstrates the feasibility of this proposed posture recognition model through a simple experiment. The experimental results showed 94.52% of average accordance rate for 12 exercise postures of 10 participants.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.369-372
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• 2021

These days, people spend more time sitting at a desk for studies or work. Also, because people continue to use computers, smartphones, and tablet PCs often during break times, their posture is getting worse. Maintaining a position of bad posture for an extended period of time causes problems with the musculoskeletal system related to the neck, shoulders, and spine. Additionally, problems such as physical fatigue and posture deformation are predicted to expand to a wide range of age groups. Therefore, the core function of the system we are developing is to ensure correct sitting posture and to receive alert notifications via the created mobile application. To create the system, a flex sensor, pressure sensor, and tilt sensor are attached to a chair and utilized. The flex sensor detects and compares the amount of bending in the chair's posture and transmits this value to an Arduino Uno R3 board. Additionally, information such as body balance and incline angle are collected to determine whether or not the current sitting posture is correct. When the posture is incorrect, a notification is sent through the mobile application to indicate to the user and the monitoring app that their posture is not correct. The system proposed in this study is expected to be of great help in future posture-related research.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.71-71
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• 2003

과학로켓 3호에 탑재된 자력계의 데이터 분석을 통해서 로켓의 비행자세가 어떻게 비행시간에 따라 어떻게 변화했는지에 대해 논한다. 과학로켓 3호에 탑재된 로켓의 비행 자세 정보 획득을 위한 Fluxgate 자력계인 Attitude Information Magnetometer (AM)의 데이터 분석을 통해 로켓의 비행시간동안 자세가 어떻게 변화했는지 수치해석 프로그램 및 시뮬레이션을 통해 알아보았다 본 연구에서 사용한 수치해석 프로그램은 Spline 보정법, 다항식 수치법인 Bairstow Method, Least square method이며, 자체 개발한 로켓비행정보 획득용 프로그램과 OpenGL을 이용한 로켓의 3차원 시뮬레이션을 통해서 과학로켓 3호의 자세를 나타내는 roll, pitch, yaw의 변화를 알아보았다. 그리고, 이 결과를 이용하여 자력계가 자세제어에 적합한지도 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.890-892
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• 2016

본 연구는 초음파 센서를 사용하여 사용자와 모니터 사이의 거리측정을 통해 거북목 증후군 예방 시스템 개발에 대한 기초연구로 수행하였다. 자세는 바른 자세, 중간 자세, 거북목 유발 자세 총 3가지로, 각 피험자의 역치값을 통해 자세를 구분하였다. 피험자는 총 4명으로 실험을 통해 설정해 놓은 역치값 이상의 신호가 들어왔을 때, LED를 켜서 사용자의 현재 자신의 자세에 대해 피드백을 주도록 구성하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 거북목 증후군 예방과 관련된 다양한 연구에 도움이 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.109-110
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• 2015

ICT 기술의 발달에 따라, 현대인들이 컴퓨터 앞에서 작업하는 시간은 증가했으며 장시간 의자에 앉아 한 자세 및 부적절한 자세와 생활 습관으로 인한 척추 측만증 및 허리 디스크 발병률은 점점 증가하고 있다. 척추는 몸을 지탱하는 기둥으로써 사람의 몸의 중추적인 역할을 하는데 척추가 여러 원인으로 꼬이고 굽어져 'S'형으로 흰 상태를 척추 측만증이라고 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발달로 언제 어디서나 자신의 건강상태를 모니터링 할 수 있는 U-Health 시스템이 주목받고 있기 때문에 따라서 본 논문에서 일상 생활에서도 자신의 자세를 측정 및 교정이 가능하며 센서로부터 측정한 값은 사람의 체형마다 다르다는 단점을 보완하고 환자-의사가 통신 할 수 있는 IoT를 결합한 아두이노 기반의 척추 측만증 예방을 위한 자세 교정기 및 U-Health 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.667-669
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• 2022

2차원 이미지를 통한 자세 추정의 경우 관절이 겹치거나 가려져 있는 등의 인식 저해 요소로 인하여 자세 추정 정확도가 감소하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통해 2차원 이미지를 3차원으로 증강한 뒤 자세를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차원 이미지의 평면좌표 값에서 GAN을 통해 노이즈 벡터 z축 값과 피사체에 투영되는 빛의 방향 값을 반영한 3차원 이미지를 만든다. 이러한 이미지 합성 과정을 거친 후 DeepLabCut을 사용해 관절 좌표를 추출하고 자세 추정 및 분류를 진행한다. 이를 통해 2차원에서의 자세 추정 정확도 향상을 기대할 수 있으며, 향후 이를 기반한 이상행동 탐지 분야에서 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.143-144
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• 2023

일반인은 잘못된 자세를 곧잘 인식하지 못하고 관절에 악영향을 주기 쉽다. 이는 발병으로 이어질 가능성이 있기에, 이를 예방하고자 본 연구에서는 자세 교정 의자 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 압력센서로 수집한 데이터를 애플리케이션으로 통신하여, 애플리케이션을 통해 사용자의 자세에 대한 피드백을 제공한다. 또한, 자세와 통증에 대한 통계로 사용자의 자세 교정 및 자가 진단을 돕는다.