Objective: The aim of this study is to investigate the association between dance experience and smoothness of hand trajectory during dance by using three jerk-based quantitative methods (integrated squared jerk, mean squared jerk, and dimensionless jerk). Methods: Eleven Korean traditional dancers whose experience of dancing ranged from 5 years to 20 years participated in this study. Dancers performed the Taeguksun motion in Korea traditional dance. Six infrared cameras were used to capture the movement of the hands of the dancers. The smoothness of hand movement was calculated using three jerk-based methods. Results: With regard to the smoothness of the right hand, dance experience was significantly correlated with dimensionless jerk (r=0.656, p=0.028), while dance experience was not significantly correlated with integrated squared jerk (r=0.581, p=0.552) and mean squared jerk. With regard to the smoothness of the left hand, there was no correlation between dance experience and any of the three jerk values. Conclusion: Our results showed that individuals with more dance experience performed the task more smoothly. This study suggests that dimensionless jerk should be used as a predictor for smoothness in dance movement. Thus, our results support the idea that smoothness is an aspect of movement quantity distinct from speed and distance.
This paper describes the conceptual design of new robot hand by type synthesis. The conventional robot hands with rotational movement have bad controllability because the distance between the final rotational joint and the center of things grasped is changed according to the size of things grasped. This paper uses the systematic procedure of type synthesis and the knowledge for designing robot hands. The new 6-bar Watt I type conceptual robot hand with rectilinear translational movement is proposed.
Purpose: This study examined the effect of constraint-induced movement therapy (CIMT) on improving the hand function in hemiplegic side. Methods: Ten subjects without a control group were given CIMT to the hemiplegic side for 3 weeks. The effects of their hand function and sensibility were examined using a MAL and two point discrimination test. Repeated ANOVA was carried out for an analysis of the effects of the application of CIMT before and after treatment. Results: The participants showed significant improvement in their functional aspect with CIMT while there were no significant changes in the time domain variables. There was significant improvement in the quantitative and qualitative aspect of MAL, as well as significant improvement in the two-point discrimination function in all fingers. Conclusion: CIMT can enhance the motor function and sensory function of the hand in hemiplegic patients.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 본 논문에서는 가상의 칠판 위에서 움직이는 손의 궤적을 기반으로 기호를 인식하는 손 표현인식 방법을 제안하였다. 손으로 가상의 칠판에 그린 기호를 인식하기 위해서는 손의 움직임으로부터 기호를 인식하는 방법은 물론, 데이터 입력의 시작과 끝을 찾아내기 위한 손 자세 인식 역시 필요하다. 본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 미디어파이프를, 시계열 데이터에서 손 동작을 인식하기 위해 순환 신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short Term Memory)을 사용하였다. 제안하는 방법의 유효성을 보이기 위해 가상 칠판에 쓰는 숫자 인식에 제안하는 방법을 적용하였을 때 약 94%의 인식률을 얻을 수 있었다.
Recent changes to ubiquitous computing requires more natural human-computer(HCI) interfaces that provide high information accessibility. Hand-gesture, i.e., gestures performed by one 'or two hands, is emerging as a viable technology to complement or replace conventional HCI technology. This paper deals with hand-posture recognition. Hand-posture database construction is important in hand-posture recognition. Human hand is composed of 27 bones and the movement of each joint is modeled by 23 degrees of freedom. Even for the same hand-posture,. grabbed images may differ depending on user's characteristic and relative position between the hand and cameras. To solve the difficulty in defining hand-postures and construct database effective in size, we present a method using a 3D hand model. Hand joint angles for each hand-posture and corresponding silhouette images from many viewpoints by projecting the model into image planes are used to construct the ?database. The proposed method does not require additional equations to define movement constraints of each joint. Also using the method, it is easy to get images of one hand-posture from many vi.ewpoints and distances. Hence it is possible to construct database more precisely and concretely. The validity of the method is evaluated by applying it to the hand-posture recognition system.
목적 : 본 연구의 목적은 수정된 강제유도 운동치료가 편마비 뇌성마비 아동의 상지 기능과 관련된 요소들에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 연구방법 : 8세에서 11세 사이의 편마비 뇌성마비 아동 4명을 대상으로 실험을 실시하였다. 수정된 강제유도 운동치료는 하루 5시간 동안의 건측 제한과 이 시간동안 2시간의 환측의 집중적인 과제훈련, 주당 5회, 총 8주를 실시하였고, 수정된 강제유도 운동치료가 상지 기능과 관련된 요소에 미치는 영향을 확인하기 위하여 Jebsen Hand Function Test와 3차원 동작분석을 실시하였다. Jebsen Hand Function Test는 실험 2주마다 반복 측정을 실시하였고, 3차원 동작분석의 경우에는 실험 전과 실험 후에 측정을 실시하였다. 결과 : 수정된 강제유도 운동치료 후, Jebsen Hand Function Test에서는 하위 검사 모두에서 경과 시간의 유의한 감소가 나타났고(p<.05), 3차원 동작 분석 결과 수정된 강제유도 운동치료 적용 전에 비해 8주의 경과 후 손바닥 두드리기 검사와 검지 두드리기 검사에서 통계학적으로 유의한 감소가 나타났고(p<.05), 아래팔의 회내와 회외 운동에서는 수정된 강제유도 운동치료 적용 전에 비해 8주의 경과 후 통계학적으로 유의한 증가가 나타났다. 결론 : 본 연구의 결과를 통하여, 수정된 강제유도 운동치료는 편마비 뇌성마비 아동의 상지 기능과 관련된 요소를 효과적인 치료하는 방법임을 알 수 있었다. 그리고 향후 수정된 강제유도 운동치료를 위한 개별화된 적용 방법과 개인의 상태에 따른 다양한 적용 기간의 연구가 필요할 것으로 생각된다.
The skin movement artifacts are referred to as the relative motion of skin with respect to the motion of underlying bones. This is of great importance in joint biomechanics or internal kinematics of human body. This paper describes a novel experiment that measures the skin movement of a hand based on MR(magnetic resonance) images in conjunction with surface modeling techniques. The proposed approach consists of 3 phases: (1) MR scanning of a hand with surface makers, (2) 3D reconstruction from the MR images, and (3) registration of the 3D models. The MR images of the hand are captured by 3 different postures. And the surface makers which are attached to the skin are employed to trace the skin motion. After reconstruction of 3D models from the scanned MR images, the global registration is applied to the 3D models based on the particular bone shape of different postures. The results of registration are then used to trace the skin movement by measuring the positions of the surface markers.
A human sign language is generally composed of both static and dynamic gestures. Each gesture is represented by a hand shape, its position, and hand movement (for a dynamic gesture). One of the problems found in automated sign language translation is on segmenting a hand movement that is part of a transitional movement from one hand gesture to another. This transitional gesture conveys no meaning, but serves as a connecting period between two consecutive gestures. Based on the observation that many dynamic gestures as appeared in Thai sign language dictionary are of quasi-periodic nature, a method was developed to differentiate between a (meaningful) dynamic gesture and a transitional movement. However, there are some meaningful dynamic gestures that are of non-periodic nature. Those gestures cannot be distinguished from a transitional movement by using the signal quasi-periodicity. This paper proposes a hybrid method using a combination of the periodicity-based gesture segmentation method with a HMM-based gesture classifier. The HMM classifier is used here to detect dynamic signs of non-periodic nature. Combined with the periodic-based gesture segmentation method, this hybrid scheme can be used to identify segments of a transitional movement. In addition, due to the use of quasi-periodic nature of many dynamic sign gestures, dimensionality of the HMM part of the proposed method is significantly reduced, resulting in computational saving as compared with a standard HMM-based method. Through experiment with real measurement, the proposed method's recognition performance is reported.
We report the reorganization of motor network resulted from intensive unilateral coordination training and the effect of cross education on the untrained side in patient with traumatic brain injury using functional magnetic resonance imaging (fMRI). A 22 year-old male patient who had suffered from diffuse axonal injury for 58 months showed coordination deficit in the left hand at initial examination. Intensive motor training including complex finger movements and coordination activities using a metronome was introduced to the patient 4 hours per day for a week. FMRI was performed on a 3T ISOL Forte scanner. All functional images were analyzed using SPM-99 software. Hand function was improved after training not only in the trained left hand, but also in the untrained right hand. There was no activation in the right primary motor area (M1) during left hand movement before training whereas robust activation of left M1 was demonstrated by the right hand movement. Profuse activation of bilateral prefrontal lobes was seen during both hand movements before training. After training of left hand, right M1 became prominently activated during the left hand motion. The activation of bilateral prefrontal lobes disappeared after training not only for the left hand movement but also for the right, which clearly demonstrated the effect of cross education. This case report demonstrated the learning-dependent reorganization of the M1 and the effect of cross education.
본 연구는 마우스의 입력을 사람의 손동작으로 대체하는 휴먼마우스 시스템에 관한 것이다. 모니터의 해상도가 커지면서 웹카메라와 모니터간의 해상도 차이로 인하여 단순히 웹카메라에서 손의 위치를 인식하여 포인터를 이동시키는 방법으로는 모니터의 모든 범위에 커서를 위치시킬 수가 없다. 따라서, 되돌아오는 동작을 반복하지 않고 마우스의 위치를 모니터의 가장자리까지 원하는 곳으로 편리하게 위치시키는 효과적인 방법을 제안한다. 또한, 다양한 마우스이벤트를 처리하기 위하여 엄지와 검지를 이용한 손가락 동작 인식을 제안하고 인식률을 측정한 결과, 97% 이상으로 그 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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