In Oriental medicine, the status of a tongue is the important indicator to diagnose one's health like physiological and clinicopathological changes of inner parts of the body. The method of tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive and widely used in Oriental medicine. However, tongue diagnosis is affected by examination circumstances a lot like a light source, patient's posture and doctor's condition. To develop an automatic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, segmenting a tongue is inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips and skin in a mouth are similar. The proposed method includes preprocessing, graph-based over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading, detecting edge with color difference and estimating edge geometry from the probable structure of a tongue, where preprocessing performs down-sampling to reduce computation time, histogram equalization and edge enhancement. A tongue was segmented from a face image with a tongue from a digital tongue diagnosis system by the proposed method. According to three oriental medical doctors' evaluation, it produced the segmented region to include effective information and exclude a non-tongue region. It can be used to make an objective and standardized diagnosis.
양돈 업계에서 돼지의 무게는 생산성 측면에서 매우 중요한 요인 중 하나이다. 탑뷰 카메라를 통해 획득된 이미지에서 돼지의 무게를 추정할 때 오차가 적고 신뢰도 있는 결과를 보이기 위해, 오차의 주요 원인인 돼지의 머리를 제거하여야 한다. 우선, 돼지의 머리를 제거하기 위해서는 귀를 탐지하여야 한다. 그러나 돼지의 자세가 바르지 못한 경우 겹침으로 인해 돼지의 귀와 머리가 구분되지 않는 경우가 발생하고, 귀 탐지 과정에서 고려해야 할 변수가 많아지므로 연산량과 수행 시간이 증가한다. 따라서 돼지의 무게 추정을 위해서 돼지의 머리를 제거할 때 돼지의 자세 판정은 필수적이다. 본 논문에서는 돼지의 중점으로부터 돼지의 경계선을 연결한 선분의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하였다. 이를 통해 자세가 바른 돼지의 머리를 제거하여 돼지의 무게를 측정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 7.8 ms의 수행 시간과 0.97 이상의 정확도로 돼지머리 제거를 위한 자세를 결정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 ARCore를 사용한 비전 기반 스마트폰용 AR 게임 개발을 하는데 있어 평면 추적의 정확도 개선 방법을 제안한다. ARCore에서는 SLAM과 스마트폰의 IMU를 혼합하여 사용하는 VIO 방식이다. IMU를 사용하는데 있어 가속도계와 자이로스코프의 단점으로 인해 한번 인식된 평면을 계속하여 추적하는데 있어 오차가 발생한다. 이를 위해 기존 센서뿐만 아니라 자기장계 센서를 추가하여 자세 측정의 오차를 최소화하고 이를 평면 추적에도 활용될 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 통해 평면 추적에 있어서 ARCore의 경우보다 스마트폰 자세 추정의 오차를 줄일 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 다시점 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 또한 높은 정확도의 캘리브레이션 결과를 얻기 위해서는 정확한 특징점의 획득이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다. 다시점 카메라에 촬영된 인체 정보는 불완전할 수 있기 때문에, 이를 통해 획득된 영상 정보를 바탕으로 예측된 스켈레톤은 불완전할 수 있다. 불완전한 다수의 스켈레톤을 효율적으로 하나의 스켈레톤으로 통합한 후에, 통합된 스켈레톤을 이용하여 카메라 변환 행렬을 구함으로써 다시점 카메라들을 캘리브레이션 할 수 있다. 캘리브레이션의 정확도를 높이기 위해서 시간적인 반복을 통해서 다수의 스켈레톤을 최적화에 이용한다. 우리는 실험을 통해서 불완전한 다수의 스켈레톤을 이용하여 다시점 카메라를 캘리브레이션 할 수 있음을 증명한다.
기능성 발보조기는 신발 착용 시 발바닥과 직접 접촉되어 비정상적인 신체 분절의 교정 및 발의 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 체중 및 균형을 유지시키고 약화된 부위를 지지함으로써 사람의 직립자세 유지를 위한 균형 유지에 많은 도움이 된다. 이에 본 사례 연구에서는 보행 안정성을 비롯한 충격 흡수 기능을 수용할 수 있는 기능성 발보조기가 족부 형태 및 재질에 따라 신체의 균형유지에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 사람의 평균 무게 중심점의 흔들림 속도(sway velocity)를 이용한 균형감각 자세유지도의 고찰을 통해 족부형태별, 기능성 보조기의 재질에 따른 신체의 균형능력에 미치는 영향을 비교 평가한 결과, 안정한 상태에서 눈을 뜬 자세에서만 유의(p<0.006)한 결과를 나타냈으며, 이 자세에서 발의 형태별로 구분하여 통계 처리한 결과, 정상족(p<0.010), 편평족(p<0.000), 요족(p<0.003)의 순으로 나타났다. 그리고 기능성 발보조기의 재질에 따른 발의 형태별 균형에 미치는 영향을 분석한 결과, 연성재질은 정상의 발에서 그리고 경성재질은 편평족과 요족에 있어서 균형유지에 효과가 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 산림작업자의 작업강도를 비교하기 위한 산림작업부하지수(Forest Work Load Index, FWLI) 개발을 위해 숲가꾸기사업을 대상으로 산림작업부하지수 추정 연구를 실시하였다. FWLI는 근골격계 부담 분석방법 중 하나인 OWAS (Ovako Working Posture Analysis System)와 작업강도 분석방법 중 하나인 WLI (Work Load Index)를 이용하여 추정하는 방법을 개발하였다. OWAS는 작업자의 근골격계 부담 분석에 사용되는 대표적인 방법론이며, WLI는 작업자의 작업강도 분석에 사용되는 주요 방법이다. OWAS 기법을 통해 산출되는 사업종별 PRI값은 185.3(큰나무가꾸기), 150.6(가지치기), 181.1(산불예방숲가꾸기), 197.0(어린나무가꾸기)으로 분석되었으며, 측정된 심박수를 이용하여 산출되는 WLI값은 사업종별로 59.5%(큰나무가꾸기), 53.5%(가지치기), 56.2%(산불예방숲가꾸기), 62.3%(어린나무가꾸기)로 분석되었다. FWLI는 분석된 PRI와 WLI의 값을 이용하여 계산하였으며, 숲가꾸기 사업이 수행된 사업종별 FWLI값은 110.2(큰나무가 꾸기), 80.7(가지치기), 102.1(산불예방숲가꾸기), 123.0(어린나무가꾸기)으로 분석되었다. FWLI를 활용할 경우 세부공종부터 사업의 종류까지 다양하게 산림작업자의 작업부하를 정량적으로 비교할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구목적에 따라 FWLI 분석의 범위(특정 작업, 작업자들의 역할, 특정 공정, 사업의 종류 등)를 정하여 작업자들에게 가해지는 부하를 측정해 작업자세의 개선 우선순위, 공종별 작업부하 비교, 사업종간 작업부하 비교를 통해 노임의 계상 및 품셈 등에 활용 할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 다중 상태 변수의 인수 HMM을 일반화하여 연속 은닉 변수와 이산 은닉 변수가 결합된 순차 상태 추정 모형을 제안하고 이에 기반한 보행 동작 모형을 설계한다. 유한 상태의 이산변수는 마르코프 연쇄 구조로 보행의 동역학적 특성을 표현하고 각 이산 상태에 대해 연속 변수를 독립변수로 한 가우스 과정을 정의한다. 마르코프 상태 천이는 여러 가우스 과정 사이의 스위칭을 제어하며 각 가우스 과정은 동일한 자세의 회전 또는 다양한 시각을 표현한다. 온라인 필터링 추론을 위해 입자 필터 방식의 추론 알고리듬도 제시한다. 이 알고리듬은 입력 벡터 열이 주어졌을 때 이들 병렬적 가우스 과정을 동적으로 갈아타는 스위칭 궤적을 디코딩 해준다. 실험 결과 비선형적 보행자 비디오 영상을 보행방향과 보행 상태의 열로 분리하며 매우 직관적인 해석을 할 수 있음을 보였다.
본 논문은 TV를 이용한 영화시청 환경에서 해당 컨텐트에 대한 시청자의 암묵적 반응과 컨텐트의 멀티모달 피쳐를 실시간으로 측정 및 동기화하여 이를 기반으로 동영상 선호모델을 지속적으로 개선하고 필요시 영화추천을 수행하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에선 이미지, 소리, 자막 스트림으로부터 실시간 추출되는 저수준 피쳐들과 동기화되어 측정된 얼굴표정, 자세 및 생체신호로부터 해당 동영상이 유발한 시청자의 감정상태를 추정하여 선호모델 학습에 사용한다. 제안한 컨텐트-시청자 연계 추천모델의 일례로서 컨텐트의 오디오 및 자막 정보를 이용하여 시청자의 피부전기활성도로 측정된 arousal반응을 예측할 수 있음을 보인다.
The accuracy of small and low-cost CCD cameras is insufficient to provide data for precisely tracking unmanned aerial vehicles (UAVs). This study shows how a quad rotor UAV can hover on a human targeted tracking object by using data from a CCD camera rather than imprecise GPS data. To realize this, quadcopter UAVs need to recognize their position and posture in known environments as well as unknown environments. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for UAVs to estimate their position by solving uncertainty for quadcopter UAV hovering, as this is one of the most important problems. In this paper, we describe a method for determining the altitude of a quadcopter UAV using image information of a moving object like a walking human. This method combines the observed position from GPS sensors and the estimated position from images captured by a fixed camera to localize a UAV. Using the a priori known path of a quadcopter UAV in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated quadcopter UAV's altitude. Since the equations are based on the geometric constraint equation, measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the quadcopter UAV. The Kalman filter scheme is applied for this method. Its performance is verified by a computer simulation and experiments.
스쿼트운동은 안전하고 효과적인 운동성과를 기대할 수 있는 중요한 프리웨이트운동의 하나로 하체강화운동에 가장 효과적인 운동으로 알려져 있다. 인터렉티브 스쿼트운동 장치를 활용하여 동적인 운동과정을 단순화하여 스쿼트 운동 동작을 모델링하고 이를 기반으로 한 생체신호 및 동작 분석을 수행할 수 있으며 또한 장치를 통해 사용자 자세교정을 통해 올바르고 효과 높은 스쿼트운동 과정을 확립할 수 있다. 제안된 모델링을 기반으로 설계된 풋플레이트에 위치한 로드셀의 검출된 신호를 활용하여 스쿼트동작을 생체신호검출과 검출된 신호처리과정을 거쳐 스쿼트운동의 오류동작을 검출해 내는 신호출력을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안된 인터랙티브 스쿼트운동장치의 설계방법과 동작의 안전성 분석방법은 생체역학 신호처리 방법에 기인하며 사용자의 스쿼트 운동자세를 해석을 위한 검출된 생체신호 및 동작신호를 통해 올바르지 못한 스쿼트 동작을 교정함으로서 바른 스쿼트 운동을 유도할 수 있으며 연구 결과를 VR 장치에 적용하거나 운동 평가를 위한 장치로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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