• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.69-70
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• 2020

본 논문에서는 자전거 피팅을 좀 더 정교하고 신속하게 진행하기 위해 자전거 피팅 소프트웨어와 하드웨어를 통합한 시스템을 개발하기 위한 DB구축을 목표로 포괄적인 자전거 피팅 방법의 표준화가 요구됨에 따라 다수의 임상결과와 실험을 통해 이에 맞는 자전거 피팅 방법을 제안한다. 이 자전거 피팅 방법은 심층상담, 자전거체크, 정교한 신체사이징 및 분석을 통해 라이더를 위한 자전거 세팅 값을 결정할 수 있으며 이 세팅 값으로 조정된 자전거에서 고정 라이딩을 통해 자세와 페달링 토크를 분석하고 이을 통해 가장 효율이 높은 세팅 값을 찾아 자전거를 라이더의 요구에 맞게 최적화 할 수 있는 피팅 방법에 대한 결과를 도출 했다. 이와 같은 피팅 방법은 자전거 라이더의 만족도를 높일 수 있으며 정확한 자전거 세팅 값을 통해 부상예방도 기대할 수 있다. 본 논문은 자전거피팅 방법에 대해 국내·외를 통틀어 가장 구체적으로 제시된 결과로 본 논문이 최종 추구하는 자전거피팅 시스템이 구현된다면 글로벌 시장에서도 인정받을 수 있는 자전거 피팅 기술로 자리 잡을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.145-154
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• 2020

본 논문에서는 자전거 피팅을 좀 더 정교하고 신속하게 진행하기 위해 자전거 피팅 소프트웨어와 하드웨어를 통합한 시스템을 개발하기 위한 DB구축을 목표로 포괄적인 자전거 피팅 방법의 표준화가 요구됨에 따라 다수의 임상결과와 실험을 통해 이에 맞는 자전거 피팅 방법을 제안한다. 이 자전거 피팅 방법은 심층상담, 자전거체크, 정교한 신체사이징 및 분석을 통해 라이더를 위한 자전거 세팅 값을 결정할 수 있으며 이 세팅 값으로 조정된 자전거에서 고정 라이딩을 통해 자세와 페달링 토크를 분석하고 이을 통해 가장 효율이 높은 세팅 값을 찾아 자전거를 라이더의 요구에 맞게 최적화 할 수 있는 피팅 방법에 대한 결과를 도출 했다. 이와 같은 피팅 방법은 자전거 라이더의 만족도를 높일 수 있으며 정확한 자전거 세팅 값을 통해 부상예방도 기대할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.451-458
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• 2013

본 논문에서는 전문가용 Bike를 위한 sizing 및 fitting 시스템을 구현한다. 수동으로 신체의 사이즈를 측정하여 그에 맞는 프레임을 선정하여 산악용 바이크를 제작함으로써 많은 시간이 걸린다. 이 비해 신체의 조건을 자동측정하고 자전거의 프레임과 여러 가지 부품을 세팅함으로써 시간절약은 물론 무리한 운동으로 오는 질병을 예방할 수 있다. 본 연구는 신체의 자동측정을 위하여 크로마키 기법을 이용한 피사체의 아바타 영상정보 추출을 통하여 사이징(sizing)과 피팅(fitting)을 실시하는 알고리즘을 제시한다. 이때 사용자는 정보를 손쉽게 취득할 수 있고, 필요에 따라 그 정보를 활용함으로써 사용자는 고객관리 뿐만 아니라 보다 신속하고 정확한 데이터 관리에 충실함으로써 시간절약은 물론 서비스를 원활히 할 수 있다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.375-384
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• 2015

Recently, there has been a gradual increase in the number of people who are interested in cycling, leading to an increasing number of cycling equipment consumers. However, many bicyclists get hurt because of their lack of knowledge about the right size of bicycle for their body. Although it is necessary for a rider to fit their bicycle to prevent injury, they reject a fitting service because of the long hours and high cost. In this study, we propose a bicycle fitting system that uses a depth camera to improve the limitations of existing manual fitting systems. With the defined formula, the system calculates the size of the bicycle using body image information extracted by a depth camera and visualizes a customized bicycle for a specific consumer. This system will not only save the customer time and money, but will prevent injury from the use of a bicycle that does not fit.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5113-5119
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• 2010

인체측정학(Anthropometry)은 자동차, 가전제품, 의료기기 및 스포츠 용품 등 다양한 분야에서 소비자의 만족도와 사용 효율성을 최적화하기 위해 조사되고 연구되어 왔다. 하지만 아직까지 인체 측정 방식은 계측자를 이용한 직접측정 또는 스캐너나 디지털 측정기 등 고가의 장치에 의존적인 방법에서 벗어나지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 사진으로부터 신체인식 알고리즘을 이용하여 신체사이즈를 자동으로 추출하고, 의류추천 및 자전거 피팅사이즈 서비스 등에 활용가능성을 제시한다. 이를 위해 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 신체 영역을 검출한다. 이후 AAM(Active Appearance Model)을 이용하여 특징점을 검출하고 도출된 측정치에 최적화된 상품을 추천하는 지능형 모듈 시스템을 구현하고 성능평가를 제시한다.