The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.8
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pp.985-994
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2012
This paper presents the real channel measurements and investigates their statistical characterization in wireless body area network(WBAN). In on-/off body channel, the measurements are performed with some representative human movements for considering human movements. Moreover, three signal transmission schemes with outage constraint are studied for getting total power consumption in each transmission scheme. Using the real channel measurements, between theoretical and realistic simulation are compared. This paper shows that power efficiency is improved through cooperative communication, and how much position of sensor node and human movement affect signal transmission power.
Park, Jun-Young;Kyota, Fumihito;Saito, Suguru;Nakajima, Masayuki
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.764-767
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2009
Motion capture systems allow to measure the precise position of markers on the human body in real time. These captured motion data, the marker position data, have to be fitted by a human skeleton model to represent the motion of the human. Typical human skeleton models approximate the joints using a ball joint model. However, because this model cannot represent the human skeleton precisely, errors between the motion data and the movements of the simplified human skeleton model happen. We propose in this paper a method for measuring a translation component of wrist, and elbow joints on upper limb using optical motion capture system. Then we study the errors between the ball joint model and acquired motion data. In addition, we discuss the problem to estimate motion of human joint using optical motion capture system.
Expressive face and human body gestures are among the main non-verbal communication channels in human-human interaction. Understanding human emotions through body gesture is one of the necessary skills both for humans and also for the computers to interact with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. Skin color information for tracking hand gesture is obtained from face detection region. We have revealed relationships between paricular body movements and specific emotions by using HMM(Hidden Markov Model) classifier. Performance evaluation of emotional human body recognition has experimented.
Despite that it is relatively difficult to compare the movements in eastern and western dancing, this study approached hand-foot coordination movements, which involve lifting both an arm and a leg to stand on one foot, from a figurative point of view. In ballet, arabesque, developpe, and attitude were recognized as the example hand-foot coordination movements, and in Korean Dance, Oesawi, Gyeopsawi, and Meongseokmari of Mask Dance were classified into the hand-foot coordination movements. The figurative characteristics of these dances were approached from the aspects of racial traits, philosophies of dancing, and forms of movements. The following summarizes the findings about hand-foot coordination movements of this study. First, in relation to human physiology, eastern and western races have different traits. The forms of dancing have developed differently according to the builds and figures of dancers. Ballet is an elegant form of dancing using long legs and arms and its arabesque, developpe, and attitude movements emphasize stretching the body for an elegant and beautiful presentation. On the other hand, Korea was an agricultural society and lived closer to the land. As its people developed petite figures, its dancing movements, especially the hand-foot coordination movements, involved 'twisting' and 'walking down and up.' Second, despite that the hand-foot coordination movements are identical for east and west, ballet aims at the heaven and Korean Dance aims at the land according to the differences in the views of nature. Although the principle of hand-foot coordination movements is about aiming at the land, western philosophies and aesthetics pursue the heaven. Third, in ballet, the focus of beauty is the presentation of beautiful movements. Therefore, the hand-foot coordination movements precisely control the position and angle of arms and legs for the perfect balance of the body. On the other hand, the hand-foot coordination movements of Korean Dance are mostly rooted from natural daily movements and movements that enhance the efficiency of labor. Therefore, it is considered beautiful techniques even if the body looks rather unbalanced.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.7
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pp.903-909
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2018
We propose laser scanner sensor system based walking pattern and tracking method of multiple human. This system uses laser scanners sensors and is applicable to wide and crowded area such as hospital and medical care center. The primary objective of this research is to promote the development of robust, repeatable and transferable software for security system that can automatically detect, track and follow people in public area. We developed the method of human identification for this system. Our method is following: 1. Best-walking pattern data are obtained by the help of human position and direction data obtained by laser scanners. 2. Human identification is conducted by calculating the correlation between the step length of walking human. It becomes possible to conduct human identification even in crowded scenes by estimating the movements of waling human' feet are periodic. In the experiment in the station, some effectiveness of this method became clear.
In this paper, we propose and developed a keyglove using the touch-typing method as new solutions to the problem of text input into the mobile computing devices. This device recognizes that character is typed in though the hand's movements analysis and requires no additional space on a person's desktop or work surface, and can be easily used with computers of any size, even the smallest mobile computer, and is designed as an input device for wearable computers and virtual environment. The concept of the wearable input device based on human hand-molies recognition.
Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
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2003.10a
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pp.47-47
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2003
Movements an environment problem is recognized, and to solve have originated from fashion design scope during the time that is not short of the last couple of years. If it was an opening for that kind of activity to let recognize an eco-fashion design, now it is a purpose of this study to present a realistic practice plan to follow by a real eco-fashion design and production activity, and will be done.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.4
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pp.337-345
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2023
In this study, we formulated a method that evaluates Taekwondo Poomsae performance using a series of choreographed training movements. Despite recent achievements in 3D human pose estimation (HPE) performance, the analysis of human actions remains challenging. In particular, Taekwondo Poomsae action analysis is challenging owing to the absence of time synchronization data and necessity to compare postures, rather than directly relying on joint locations owing to differences in human shapes. To address these challenges, we first decomposed human joint representation into joint rotation (posture) and limb length (body shape), then synchronized a comparison between test and reference pose sequences using DTW (dynamic time warping), and finally compared pose angles for each joint. Experimental results demonstrate that our method successfully synchronizes test action sequences with the reference sequence and reflects a considerable gap in performance between practitioners and professionals. Thus, our method can detect incorrect poses and help practitioners improve accuracy, balance, and speed of movement.
For the automation of the manual soldering process through robot technology, two main tasks have to be achieved: Control of various soldering parameters and realization of flexible tool movements like human hands. In this paper a method for attaining these tasks is presented and analyzed.
To recognition a human motion, in this paper, we propose a neural approach using silhouettes in video frames captured by two cameras placed at the front and side of the human body. To extract features of the silhouettes for motion estimation, the proposed system computes both global and local features and then groups these features into static and dynamic features depending on whether features are in a static frame. Extracted features are in a static frame. Extracted features are used to train a RBF network. The neural system uses static features as the input of the neural network and dynamic features as additional features for recognition. In this paper, the proposed method was applied to movement education for young children. The basic movements for such education consist of locomotor movements, such as walking, jumping, and hopping, and non-locomotor movements, including bending, stretching, balancing and turning. The system demonstrated the effectiveness of motion recognition for movement education generated by the proposed neural network. The proposed system dan be extended to the system for movement education which develops the spatial sense of young children.
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