인간의 건강한 생활을 위해서는 자세 및 골격구조가 중요하며, 이것은 평소의 생활습관과 걸음걸이에 의해서 영향을 받아 변형될 수 있다. 인간의 걸음걸이형태로는 크게 바른걸음, 팔자걸음, 안짱걸음으로 구분할 수 있으며, 이러한 걸음걸이형태를 분석하여 바른자세를 유지하는데 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 스트레인 센서를 이용하여 걸음걸이 패턴을 분석하는 신발을 개발하였으며, 제작된 신발로 걸음걸이 패턴을 구분하여 분석할 수 있었다.
본 논문에서는 비행물체의 운동에 기초한 지능제어 알고리즘을 사용하여 대기의 환경적 요인과 기체형태 및 추력의 인위적 요인들간의 복잡한 함수관계를 지식과 경험에 의한 제어규칙으로서 비행안정성 확보와 자율비행을 위한 비행 자세제어를 행하였다. 비행 자세제어를 위하여 사용한 지능제어기는 다변수 입력 및 출력이 가능하며 강인성을 지닌 퍼지제어기를 사용하였다 실험을 위해 모형비행기와 자세 검출용 센서를 제작하고, 비행 전문가의 지식과 경험을 기초로 하여 작성한 제어규칙에 의하여 프로그램 된 퍼지제어기를 수 차례의 시험비행을 통해 제어규칙을 조정한 결과 안정된 자세제어를 행할 수 있었다.
사람의 자세는 구면 파노라마에서 다양한 형태로 왜곡되어 나타날 수 있다. 따라서 구면 파노라마에서의 자세 추정은 평면 이미지에서의 경우보다 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 인식률이 높은 얼굴 인식 기법을 도입하여 구면 파노라마 영상에서 안정적으로 사람의 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 먼저 구면 파노라마에서 얼굴을 인식한 후에 이에 기반하여 사람의 전신 영역을 추정하고 전신 영역을 포함하는 평면 영상을 획득한다. 획득된 평면 영상에서 자세를 추정하여 스켈레톤을 얻고 이를 캐릭터 모델에 적용한다. 제안 방법을 실영상에 적용하여 실험한 결과 평면 이미지에서와 동일한 수준의 정확도를 보임을 확인하였다.
최근 현대인들은 잘못된 자세로 인해 다양한 근골격계 질환의 발병률이 높아지고 있다. 근골격계 질환의 근본적인 원인은 잘못된 자세 습관으로 발병한 경우가 많다. 근골격계 질환은 바른 자세 습관을 통해 예방이 가능하지만, 자세를 스스로 인식하여 교정하기는 쉽지 않다. 지속적인 자세 모니터링을 위하여 다양한 연구들이 수행되었으나, 기존 계측 시스템은 구속성 및 고비용으로 인해 일상생활에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문은 일상생활에서 착석 자세 모니터링을 통해 자발적으로 자세 교정을 유도할 수 있는 FSR 센서 어레이를 이용한 자세 판별 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 방석 형태로 설계되어 기존에 보유하고 있는 의자에 적용이 용이하다. 또한, 일상생활에서 가장 대표적인 5가지 자세를 판별할 수 있으며, 안드로이드 기반의 스마트폰 모니터링 애플리케이션을 통해 실시간으로 모니터링이 가능하다. 시스템의 성능 평가를 위하여 각각의 자세를 50회씩 반복하여 측정하였으며, 98.88%의 높은 자세 판별 정확도를 확인하였다.
본 연구에서는 폐쇄성 수면 무호흡증을 개선하기 위하여 환자의 자세를 변환 시킬 수 있는 시스템을 구현하고자 한다. 폐쇄성 수면 무호흡증의 원인이 되는 기도 폐쇄는 수면 중 세로로 누운 자세로 변경 시켜 줄 경우 무호흡 증상을 완화 시켜 줄 수 있다. 이러한 자세 변환 시스템을 구현하기 위하여 어레이 형태의 FSR 402 압력센서를 사용하였고, 에어 실린더는 자세변환 시스템인 침대를 들어 올리는데 사용하였다. 본 연구에서 구현된 시스템을 이용하여 누운자세와 세로로 변경된 자세에서 압력센서 값의 차이를 계산하여 자세변환을 확인하였다. 그 결과 누운 자세에서 센서값이 차이는 $0.41{\pm}0.30$ 이고 세로로 자세를 변경하였을 때는 $1.09{\pm}0.73$로 나타났다. 즉, 자세를 변경하여 세로로 누운 자세에서는 센서값의 차이가 크게 나타났다. 그러므로 본 연구에서 제시한 폐쇄성수면 무호흡 환자의 자세변환시스템은 기도를 확보하여 무호흡 증상을 완화시켜 줄 수 있음을 확인하였다.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 동적인 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 이 논문에서는 손 표현 인식을 위해 손가락의 위치와 형태를 기반으로 하는 계층적 손 자세 모델을 제안한다. 손 자세 인식을 위해서는 오픈소스인 미디어파이프를 기반으로 하고, 손가락 상태를 나타내는 모델과 이를 통해 손 자세를 나타내는 모델을 계층적으로 구성하였다. 손가락 모델 역시 손가락 하나의 굽힘과 손가락 두 개의 닿음을 사용하여 계층적으로 구성하였다. 제안하는 모델은 손을 통해 정보를 전달하는 다양한 응용에 사용할 수 있으며, 수화에서의 숫자 인식에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 제안하는 모델은 수화 인식 이외에 컴퓨터의 사용자 인터페이스에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 인간의 가장 기본적이며 기초적인 운동인 걸음걸이로부터 검출할 수 있는 걸음 수 및 보행분석을 위해 전도성 섬유를 이용한 전기용량성 압력 센서를 깔창형태로 개발하였다. 개발된 깔창 형태의 센서는 보행시의 압력을 측정하여 보행신호를 검출하고, 검출된 신호를 이용하여 걸음 수 및 자세에 따른 압력 분포를 관찰하였다. 개발된 센서의 성능 검증을 위하여 국제규격의 표준분동을 사용하여 0 kg에서 100 kg 까지 10 kg씩 증가하여 무게에 따른 압력변화를 관찰하였으며, 그 결과 압력에 따라 비선형적인 특성을 가지고 캐패시턴스 값이 증가함을 보였다. 자세에 따른 압력변화 실험과 보행 횟수 검출비교를 위한 실험에서는 건강한 성인남성 다섯 명을 대상으로 4가지의 서로 다른 자세로 있을 때의 압력 변화를 관찰하였고, 보행 횟수 검출을 위해서는 시속 1 km/h와 4 km/h의 두 가지 걸음속도에서 3분 동안 걷게 하여 보행신호를 검출하였다. 상용 만보계 및 관찰자의 수계로 도출된 보수를 비교하였다. 기존의 상용 만보계는 저속(1 km/h)으로 걸었을 때 보수가 잘 측정되지 않은 반면 개발된 센서는 저속에서도 관찰자 수계대비 정확한 보수를 도출 할 수 있었다(상용 만보계 대비 평균 98.06 %의 인식률). 또한 자세에 따라 압력 값을 토대로 사용자의 자세를 모니터링 할 수 있음을 보였다. 본 연구는 향후 스마트폰과 무선 연동하는 스마트 보행관리 시스템을 개발하기 위한 기초연구이다.
바이오메트릭스의 여러 가지 기술 중에서 얼굴인식은 지문인식, 손금인식, 홍채인식 등과는 달리 신체의 일부를 접촉시키지 않고도 원거리에 설치된 카메라를 통해 사람을 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 얼굴인식은 조명변화, 표정변화 둥의 다양한 환경변화에 대단히 민감하게 반응하므로 얼굴의 특징 영역에 대한 정확한 추출이 반드시 선행되어야 한다. 얼굴의 주요 특징인 눈, 코, 입, 눈썹은 자세와 표정 그리고 생김새에 따라 다양한 위치, 크기, 형태를 가질 수 있다. 본 연구에서는 변화하는 특징 영역과 특징 점을 정확히 추출하기 위하여 얼굴을 9가지 방향으로 분류하고, 각 분류된 방향에서 특징 영역을 통계적인 형태에 따라 다시 2차로 분류하여, 각각의 형태에 대한 표준 템플릿을 생성하여 검출하는 방법을 제안한다.
본 연구는 앉은 자세에서 골반의 경사도에 따른 음성의 변화를 관찰하여 자세에 따른 치료적 접근을 고려하고자 그 목적이 있다. 골반경사의 3가지 자세를 Praat program을 이용하여 음성의 변화를 측정하였다. 세 가지 유형의 앉은 자세에 따라 pitch값의 변화가 통계학적 유의미한 차이를 보였다. 그 중에서도 전방경사에 비해 중립에서 현저히 낮은 피치값을 나타내어 유의한 차이가 있었다. 본 연구의 결과를 통해 우리는 골반의 중립적인 경사자세가 가장 안정적인 발성형태를 나타내었다.
동영상에서의 움직임 추적은 이전 프레임에서 얻어낸 정보를 이용할 수 있다는 점에서 프레임간의 연결 관계에 기반한 움직임 추적이 가능하다. 그러나 사람의 신체는 고정된 형태를 가지고 있지 않기 때문에 프레임 간의 단순한 연결 관계만으로 사람의 자세를 추정하고 움직임을 추적하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반한 인체 모델을 이용하여 이전 프레임에서 찾은 블랍들을 연속된 프레임에서 찾은 블랍들로 연결함으로써, 동영상에서 사람의 자세를 추적하는 방법을 제안한다. 주어진 모델에 따라 이전 블랍은 대응되거나, 여러 블랍으로 나뉘거나, 다른 블랍들과 결합되어 사라지거나, 새로 생성되는 등의 4 가지 경우로 나뉘어 질 수 있는데, 각 경우에 대한 처리 방안을 제안하였다. 제안된 방법은 인체들과 블랍들의 리스트 처리를 간단하게 할 뿐만 아니라, 추적의 전처리 과정으로 블랍화를 옳게 수행해야 하는 부담을 덜어주어 과도한 블랍화와 부족한 블랍화 등의 문제를 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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