이 연구의 목적은 Balletfit의 원리와 그 프로그램 구조를 이해하고 신체모양의 변화와 자세 교정에 대한 Balletfit의 효과를 확립하는데 있다. 본 연구는 가장 일반적으로 사용되는 질적 연구 방법을 바탕으로 3개월에서 6개월 동안 Balletfit 개인 레슨을 주 2 회를 수강 한 10 명을 선정하였다. 이 참가자들은 깊이 있는 통찰력을 얻기 위해 그룹 레슨 대신 개인 레슨 참가자로 선발하였다. 본 연구는 소수의 참가자들에게만 국한되어 결과를 표준화하기는 어렵다. 또한 이 연구는 자세 측정 장치가 아닌 참가자의 의견을 토대로 하기 때문에 결과의 정확도 또한 제한적임을 밝혀둔다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 참여 동기는 인터넷 조사 또는 지인의 추천으로 운동을 시작한 경우가 대부분이었다. 둘째, 자신의 신체를 인식하고 자세를 교정하려고 노력하고 있었다. 셋째, 이상적인 자세로 회복되었다. 대부분의 참가자들은 이상적인 자세가 무엇인지를 알게 되었고 참가자의 신체가 이상적으로 변화되어 참가자는 내/외부 신체를 인식하여 건강을 회복했다. 마지막으로, 그들은 아름다운 바디 라인을 선호하는 경향이 있었다. 경험 후에 모든 참가자들은 바디 라인에 관심을 갖게 되었고 올바른 자세로 아름다운 바디 라인을 만드는 것을 선호했다. Balletfit의 가장 중요한 효과는 바디 라인이다. 따라서 Balletfit의 경험은 내외부의 신체 인식을 발전시키고 신체 형태의 변화에 영향을 미칠 수 있다고 본고는 바라본다. Balletfit은 아름답고 건강한 신체를 원하는 현대인에게 만족스러운 운동이 될 것이다.
This study analyzed working postures using the Ovako Working Posture Analysis System (OWAS) to improve work clothes for construction workers. A video taken at a construction work site was stopped at regular intervals and the postures of relevant body parts proposed by OWAS was recorded. Additionally, based on analysis of the working postures code, the level of work action for each postures was classified from stage I to IV. General workers frequently straightened or bent forward at the waist, and used their legs to stand, bend, or walk. Wood workers moved extensively from the waist, keeping their legs relatively straight and their arms held below their shoulders, repeatedly tapping with a hammer weighing less than 10.0kg. Rebar bending workers mainly bent forward at the waist, with both legs bent or standing with one leg bent. Rebar transport and fixing workers walked with the waist straight, and occasionally one or both hands held above the shoulders. Their work also involved holding a hook, which weigh less than 10.0kg, in their hands, and the difficult task of lifting and placing long rebars, which weigh from 10.0 to 20.0kg or more. Concrete pouring workers bent or twisted their back to the side. Therefore, this study suggests that design goals should be different when developing workwear for each type of worker.
With the continuous development of deep learning, human behavior recognition algorithms have achieved good results. However, in a multi-person recognition environment, the complex behavior environment poses a great challenge to the efficiency of recognition. To this end, this paper proposes a multi-person pose estimation model. First of all, the human detectors in the top-down framework mostly use the two-stage target detection model, which runs slow down. The single-stage YOLOv3 target detection model is used to effectively improve the running speed and the generalization of the model. Depth separable convolution, which further improves the speed of target detection and improves the model's ability to extract target proposed regions; Secondly, based on the feature pyramid network combined with context semantic information in the pose estimation model, the OHEM algorithm is used to solve difficult key point detection problems, and the accuracy of multi-person pose estimation is improved; Finally, the Euclidean distance is used to calculate the spatial distance between key points, to determine the similarity of postures in the frame, and to eliminate redundant postures.
In this study, we proposed the most efficient driving posture based on the analysis of quantitative muscular strength and fatigue degree according to posture. Since driving include complicated actions required by a variety of ability and cause by extremes concentration or strain, drivers tend to feel tired easily. However, drivers can't recognize the fatigue degree by themselves. Moreover, the method for measuring the quantitative fatigue degree exactly is quite difficult to be secured. 9 professional bus drivers were participated. We analyzed the quantitative legs' muscular strength when operating each pedal. And then we also analyzed the muscular strength and muscular fatigue degree according to driving pattern during bus driving. Therefore, we suggested the most efficient driving posture.
The human body composed of concave and convex curvatures, and the current 3D scanning technology which involves inherent measurement errors make it difficult to extract distinct curvature plot directly. In this study, a method of extracting the clear curvature plot and its application to the cycling pants design were proposed. We have developed the ergonomic pattern from the 3D human body reflecting cycling posture. For the ergonomic design line on the 3D human body, the 3D information on the lower part of four male bodies with flexed posture was analyzed. The 3D scan data of four subjects were obtained using Cyberware. As results, the iteration of the tessellated shell was executed 100 times to obtain optimized curvature plots of the muscles on the body surface, and the boundaries of the curvature plots were applied to the design lines. Maximum(Max-pattern) and mean curvature plots(Mean-pattern) were adopted in the design line of the cycling pants, and performance of those lines was compared with that of conventional princess line(Con-pattern). The average error of total area and length in the 2D pattern developed from the 3D flexed body surface in this study were very minimal($4.58cm^2$(0.19%) and 0.15mm(0.46%)), which was within the range of tolerable limits in clothing production. The pattern obtained from the flexed body reflecting cycling posture already included the contraction and extension of the cycling skin, so that the extra ease for movement and good fit was not need to be considered.
한반도에는 동북아시아의 복잡한 안보역학구도 안에서 새로운 핵보유국으로 주장하고 있는 북한과의 고도의 전략 게임을 전개해야 하는 입장이다. 국제사회는 이미 3차례의 핵실험을 통해서 북한의 핵무기 보유를 공개된 비밀로 인정하고 있는 반면 한국은 국제사회에 책임 있는 역할을 위한 비핵국가로서의 위치를 확고히 함과 동시에 북한의 군사도발에 항시 대비해야 하는 기민한 전략적 사고가 필요하다. 한국은 북한과의 군사적 대치상황에서는 단호한 대응을 할 수 밖에 없고, 경제 혹은 민족적인 부분에 대해서는 보다 유연한 포용정책을 유지하는 이중전략을 반복할 수밖에 없다. 핵무기 보유가 어려운 한국의 경우 북한으로부터의 핵위협을 극복하기 위한 전략적 선택들이 다양하게 제시되어 왔으며, 북한 핵은 대한민국의 국가안보를 위협하는 실체적인 위협이다. 우리는 오로지 국가안보의 관점에서 북한 핵에 대한 대비책을 마련해야 한다. 이에 본고는 정부의 비군사분야 대비태세를 중심으로 북한의 핵 능력 및 북한의 핵공격 양상과 그 피해를 예측해 보고, 북한의 핵위협에 대한 정부의 대비태세를 분석한 후, 이에 대비하는 정책을 제언하고자 한다.
The movements of the human body are difficult to capture owing to the complexity of the three-dimensional skeleton model and occlusion problems. In this paper, we propose a motion capture system that tracks dynamic human motions in real time. Without using external markers, the proposed system adopts multiple depth sensors (Microsoft Kinect) to overcome the occlusion and body rotation problems. To combine the joint data retrieved from the multiple sensors, our calibration process samples a point cloud from depth images and unifies the coordinate systems in point clouds into a single coordinate system via the iterative closest point method. Using noisy skeletal data from sensors, a posture reconstruction method is introduced to estimate the optimal joint positions for consistent motion generation. Based on the high tracking accuracy of the proposed system, we demonstrate that our system is applicable to various motion-based training programs in dance and Taekwondo.
C. elegans often used to study of function of gene, but it is difficult for human observation to distinguish the mutants of C. elegans. To solve this problem, the system, which can be classified automatically using the computer vision, is studying now. In the previous works , they described the auto-tracking system and the egg-laying timing modeling, which are used to automated-classily system. In this paper, we use three kinds of features, which are related to movement , size and posture of the worm, and each feature is described mathematically and normalized. In experimental result, we validated the features for the hierarchical clustering, And we used the Calinski and Harabasz's method to find the appropriate cluster number.
According to the pedestrian protection regulations of Europe and Japan, the head injury must not exceed a limitation in the defined test condition for the protection of pedestrians from a vehicle crash. However, it is difficult to evaluate the performance of protection because each regulation has different test conditions such as dummy, impact speed and so on. This circumstance needs the development of a model that describes the anthropometry of the crash victim with a sufficient accuracy. We constructed scaled pedestrian dummies using MADYSCALE. Simulations were performed for various crash speeds and pedestrian postures. The scaled Korean dummies and HybridIII dummies were used to compare the pedestrian dynamic behaviors and head injury criteria during the collision. The HIC values of scaled korean dummies were found to be higher than those of Hybrid III dummies. The impact for gait posture was less than that for standing.
In trajectory tracking methods, the error values of current position and velocity are compensated to follow the given reference path and velocity. The path tracking for a wheeled mobile robot is treated in this paper. It is very difficult to implement stable trajectory tracking algorithms because mobile robots have kinematically non-holonomic constraints. For solving this problem, a velocity controller is presented in this paper. This velocity controller is designed by a PID controller which could be easily employed. In this case, velocity errors caused by system uncertainties or internal and external disturbances could exist. A neural network is used for compensating the velocity errors. Input variables of this neural network compensator are defined by differences between the velocities of the posture controller and the real velocities of the mobile robot. Simulation results show the effectiveness of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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