• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.6
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• pp.1231-1236
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• 2017

In this study, we developed a system that can change position to improve obstructive sleep apnea. Blocking of the breathing airway caused by obstruction of the apnea, lateral position is provided by the airway to improve the apnea. We used a pressure sensor (FSR402) in the form of an array to determine the position of patient. The air cylinder was controlled to raise and lower the bed. As a result of calculating the pressure difference between the supine position and the lateral position, it was $0.41{\pm}0.30$ and $1.09{\pm}0.73$. In other words, when the patient is lateral position, the difference between the sensor values on the right and left side is large. Therefore, it is confirmed that the system can maintain airway to breath for improvement of obstructive sleep.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.3
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• pp.209-218
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• 2013

Early researches in human action recognition have focused on tracking and classifying articulated body motions. Such methods required accurate segmentation of body parts, which is a sticky task, particularly under realistic imaging conditions. Recent trends of work have become popular towards the use of more and low-level appearance features such as spatio-temporal interest points. Given the great progress in pose estimation over the past few years, redefined views about pose-based approach are needed. This paper addresses the issues of whether it is sufficient to train a classifier only on low-level appearance features in appearance approach and proposes effective pose-based approach with pose estimation for emotional action recognition. In order for these questions to be solved, we compare the performance of pose-based, appearance-based and its combination-based features respectively with respect to scenario of various emotional action recognition. The experiment results show that pose-based features outperform low-level appearance-based approach of features, even when heavily spoiled by noise, suggesting that pose-based approach with pose estimation is beneficial for the emotional action recognition.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.83-94
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• 2011

Main researching issue in affective computing is to give a machine the ability to recognize the emotion of a person and to react it properly. Efforts in that direction have mainly focused on facial and oral cues to get emotions. Postures have been recently considered as well. This paper aims to discriminate emotions posture by identifying and measuring the saliency of posture features that play a role in affective expression. To do so, affective postures from human subjects are first collected using a motion capture system, then emotional features in posture are described with spatial ones. Through standard statistical techniques, we verified that there is a statistically significant correlation between the emotion intended by the acting subjects, and the emotion perceived by the observers. Discriminant Analysis are used to build affective posture predictive models and to measure the saliency of the proposed set of posture features in discriminating between 6 basic emotional states. The evaluation of proposed features and models are performed using a correlation between actor-observer's postures set. Quantitative experimental results show that proposed set of features discriminates well between emotions, and also that built predictive models perform well.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.21 no.2
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• pp.73-78
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• 2020

Musculoskeletal disease is often caused by sitting down for long period's time or by bad posture habits. In order to prevent musculoskeletal disease in daily life, it is the most important to correct the bad sitting posture to the right one through real-time monitoring. In this study, to detect the sitting information of user's without any constraints, we propose posture measurement system based on multi-channel pressure sensor and CNN model for classifying sitting posture types. The proposed CNN model can analyze 5 types of sitting postures based on sitting posture information. For the performance assessment of posture classification CNN model through field test, the accuracy, recall, precision, and F1 of the classification results were checked with 10 subjects. As the experiment results, 99.84% of accuracy, 99.6% of recall, 99.6% of precision, and 99.6% of F1 were verified.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2096-2099
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• 2003

본 논문에서는 입력 영상의 컬러 정보를 이용함으로써 조명 변화나 얼굴의 자세 변화에 둔감하게 얼굴 정보를 고속 검출하는 알고리듬을 제안하였다 계산복잡도가 작으면서도, 조명의 변화에 민감하지 않은 특성을 가진 NCC (normalized color component) 좌표계에서 정의한 살색에 기반하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 내에서의 눈의 검출에도 색상 분포 특성을 이용함으로써 얼굴의 숙임(nod), 돌림(shake), 기울임(tilt)등에 의한 자세 변화에 대해서도 둔감하게 두 눈의 위치를 고속으로 찾도록 하였다. 특히 집중자(concentrator)를 제안 적용하여 유동적인 눈썹의 영향을 줄이고 눈안의 중심 위치를 찾도록 가중치 눈지도(eye map)를 도입하였다. 제안된 알고리듬이 조명 변화나 얼굴의 다양한 자세 변화가 있는 영상에서 얼굴 후보 영역과 두 눈의 위치를 효과적으로 검출함을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.483-484
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• 2016

본 논문에서는 아두이노와 FSR 센서를 이용하여 실시간으로 사용자의 앉은 힘의 정도를 측정하여 대략적인 자세를 파악하고 센서의 정보를 이용하여 기간별 자세 상태를 점검할 수 있도록 프로그램을 구현하였다. FSR 센서를 통하여 앉아 있는 사용자의 압력 값을 입력받아 실시간으로 출력해주고, 정보들을 웹 서버의 데이터베이스에 저장한다. 데이터베이스의 값들을 이용하여 기간별로 자신의 자세 상태를 차트로 보여주어 한눈에 알 수 있도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.503-506
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• 2021

본 연구에서는 적은 힘으로도 누워있는 환자의 자세를 바꾸어 줄 수 있는 침대 모형을 만들었다. 시중에서 판매되고 있는 변형 환자 침대는 침대의 변형을 수동으로 바꾸거나 침대에 연결되어 있는 구동기로 단순히 환자의 자세를 바꿀 수 있다. 본 연구에서 만들어진 침대는 침대를 다리 하단 / 다리 상단 / 상체 파트로 나누어 따로 또 병렬로 자세를 바꿀 기능을 구현하였을 뿐 아니라, 스마트폰 앱에 의한 제어 구동도 가능하고, 편안한 자세를 이루는 각 파트의 각도를 편리하게 기억시킬 수 있고, 버튼 한번 누름으로 기억된 형태로 구성이 가능하다. 또 누워있는 환자가 관절을 사용하지 않아 굳는 형태를 방지하기 위한 운동 기능이 추가되어 파트별로 운동을 시킬 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.763-765
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• 2023

본 논문에서는 저성능 컴퓨터나 스마트폰의 카메라를 통해 입력받은 영상을 기반으로 사용자의 포즈를 추정하고, 실시간으로 사용자의 포즈에 따라 3D 모델의 모션이 제어되어 가시화 될 수 있는 클라이어트-서버 구조의 "자세추정 및 3D 모델 모션 제어 시스템"을 제안한다. 제안 시스템은 소켓통신 기반의 클라이언트-서버구조로 구성되어, 서버에서는 실시간 자세 추정을 위한 딥러닝 모델이 수행되고, 저성능 클라이언트에서는 실시간으로 카메라 영상을 획득하여 영상을 서버에 전송하고, 서버로부터 자세 추정 정보를 받아 이를 3D 모델에 반영하고 렌더링 함으로써 사용자와 함께 3D 모델이 같은 동작을 수행하는 증강현실 화면을 생성한다. 고성능을 요구하는 객체 자세 추정 모듈은 서버에서 실행하고, 클라이언트에서는 영상 획득 및 렌더링만을 실행하기 때문에, 모바일 앱에서의 실시간 증강현실을 위한 자세 추정 및 3D 모델 모션 제어가 가능하다. 제안 시스템은 "증강현실 기반 영상 찍기 앱" 에 반영되어 사용자의 움직임을 따라하는 3D 캐릭터들의 영상을 쉽게 생성할 수 있도록 할 수 있다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.100-100
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• 2003

다목적실용위성 1호의 자세제어는 추력기를 이용한 방법과 반작용 휠을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 추력기를 이용한 방법은 위성이 안전모드에 진입하거나 궤도조정시 이용되며, 정상 운영모드에서 촬영임무를 수행할 때는 반작용 휠을 이용하여 위성의 자세를 제어하고 있다. 자세제어는 제로 모멘텀 바이어스(Zero Momentum Bias)를 이용하여 3축 제어방식을 사용하고 있다. 지구센서(CES, Conical Earth Sensor)와 자이로(Gyro)를 통하여 얻은 자세정보를 이용하여 위성의 탑재컴퓨터에서 제어로직을 수행하면 MDE(Motor Drive Electronic)를 통해 모멘텀을 입력받아 반작용 휠의 회전속도를 변화 시켜 자세제어를 수행한다. 본 논문은 위성의 임무기간 동안 반작용 휠을 이용하여 자세제어를 수행한 결과를 바탕으로 위성의 제로 모멘텀 바이어스를 통한 자세제어계의 변화를 분석하여 향후 연장 임무기간 동안 발생할 수 있는 운영상의 문제점을 확인하고, 이에 대한 조치 방법과 자세제어계의 운영 방안을 제시하고 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.629-630
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• 2017

Recently, the number of patients with habitual vertebrae is increasing due to inappropriate postures and habits while sitting on a chair for a long time, because modern people have a great deal of work and studying due to a lot of work and study. Therefore, it is necessary to prevent such a disease through real-time monitoring and to present a guide for the user to recognize the importance of correct posture. In this study, we implemented a posture discrimination system which can help users to calibrate posture by judging the user's sitting position and feedback by using a pressure sensor based weight distribution system. We analyzed the distribution pattern of body weight to determine one normal posture and six abnormal postures. If the abnormal posture is maintained constantly, the implementation of the application that induces the right posture by ringing the notification is described.