가려진 상태에 있는 인체 구성요소에 대한 관측치 모델은 영상에서 인체 구성요소가 차지하고 있는 화소들에 대한 정확한 평가를 해야 하는 저수준에서의 문제와, 권투 동작과 같이 역동적으로 변화하는 인체 구성요소 간의 가려짐 관계에 대한 문맥적인 상황을 같이 고려해야 하는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 자체 가려짐이 발생한 상황에서도 강인하게 인체 포즈 추적을 하기 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델을 제안한다. 포즈 추적 성능을 비교평가 할 수 있는 HumanEva 데이터 셋을 이용하여 제안하는 관측치 모델의 강인함을 확인하였으며, 기존 방법과의 성능 비교에서도 우수한 추적 성능을 보였다.
The effects of power frequency electric and magnetic fields have been a source of concern for many years. Electromagnetic fields can pose a theat to both signal system of electrified railways and human body around railways. It is believed that, though the electromagnetic fields do no serious harm to human health, they do induce biological effects. This paper estimates the electromagnetic fields near Kyeongbu high speed railways with numerical data. The charge simulation method and surface charge method are used to calculate the electric field of 2 dimensional power distribution lines and rails and magnetic field is calculated on the base of Biot-Sarart's law.
본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.
Cho, Jae Eun;Kim, Jun Tae;Jung, Seo Hee;Kang, Nam Sook
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제34권4호
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pp.1212-1220
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2013
The human coagulation factor XI (FXI) is a serine protease that plays a significant role in blocking of the blood coagulation cascade as an attractive antithrombotic target. Selective inhibition of FXIa (an activated form of factor XI) disrupts the intrinsic coagulation pathway without affecting the extrinsic pathway or other coagulation factors such as FXa, FIIa, FVIIa. Furthermore, targeting the FXIa might significantly reduce the bleeding side effects and improve the safety index. This paper reports on a docking-based three dimensional quantitative structure activity relationship (3D-QSAR) study of the potent FXIa inhibitors, the chloro-phenyl tetrazole scaffold series, using comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity analysis (CoMSIA) methods. Due to the characterization of FXIa binding site, we classified the alignment of the known FXIa inhibitors into two groups according to the docked pose: S1-S2-S4 and S1-S1'-S2'. Consequently, highly predictive 3D-QSAR models of our result will provide insight for designing new potent FXIa inhibitors.
Many of facial feature extracting applications and systems have been developed in the field of face recognition systems and its application, and most of them use the eyes as a key-feature of human face. In this paper we show a simple and fast eye detection algorithm for embedded systems. The eyes are very important facial features because of the attribution they have. For example, we know the darkest regions in a face are the pair of pupils, and the eyes are always a pair and parallel. Using such attributors, our algorithm works well under various light conditions, size of face in image, and various pose such as panning and tilting. The main keys to develop this algorithm are the eyes' attribution that we can usually contemplate and easily find when we think about what is the attribution that the eyes have. With some constraints of the eyes and knowledge of the anthropometric human face, we detect human eye in an image, and the experimental results demonstrate successful eye detection.
인간의 관절은 인간의 신체를 구성하는 요소로 인간의 행동을 분석하는데 유용한 정보로 활용될 수 있기 때문에 관절 정보를 이용한 행동인식에 대한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 각각의 독립적인 관절 정보만을 이용해서 시시각각 변화하는 인간의 행동을 인식하는 것은 매우 복잡한 문제이다. 따라서 학습에 사용할 부가적인 정보 추출 방법과 과거의 상태를 기반으로 현재 상태를 판단하는 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연결된 관절들의 위치 관계와 각 관절의 위치가 시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 고려한 행동 인식 기법을 제안한다. 사전 학습된 관절 추출 모델을 이용하여 각 관절의 위치 정보를 획득하고 연결된 관절 사이의 차 벡터를 이용하여 뼈대 정보를 추출한다. 그리고 두 가지 형태의 입력에 맞춰 간소화된 신경망을 구성하고 LSTM을 더하여 시·공간적 특징을 추출하도록 한다. 9개의 행동으로 구성된 데이터 셋을 이용하여 실험한 결과 각 관절 및 뼈대의 시·공간적 관계 특징을 고려하여 행동 인식 정확도를 측정하였을 때 단일 관절 정보만을 이용한 결과에 비해 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
The purpose of this study is to pursue the way of human body expression for prospecting of future fashion illustration through research of the methods and meaning expressed in the works of 30 years by Antonio Lopez. The research was conducted by looking into the perception of the body between 1960s and 1980s, when Lopez worked actively, on the basis of the discourse, art and fashion for the femininity and studying the representation method and meaning of the body in his works. Lopez suggested an index of the ideal beauty of the times through the representation of the immature body like a child in the 60s, the glamorous body in the 70s and the exaggerated muscular body in the 80s by predicting the changes of the perception of femininity and ideal beauty. As the result of this research, it is found that Lopez employed the art form for the representation of the body in his works and presented the polysemous implications of the art form in the context of the body expression. In addition, he redefined sexuality by focusing on the code that confronted the conventional women's morals by changing the representation method of the women's pose, and depicted the other's image such as the colored races, departing from the ideal human body based on the white women. Lastly, he deconstructed the human body in various ways, thereby enlarging the concept of the human body in the existing fashion illustration.
아세트아닐리드는 그의 생산 및 이용 공장에서 환경으로 방출된 다음 인체에 노출될 수 있다. 아세트아닐리드는 진통효과클 나타내는 것으로 알려져 과도 노출시에는 건강에 부작용을 초래할 수 있다. EUSES시스템에 의하면 아세트아닐리드는 지역노출의 경우 6$\times$$10^4$을 초과하는 높은 MOS 값(안전성 마진)을 보여주어 공중보건상 충분히 안전한 것으로 나타났다 국지수준(작업장)에서 경피노출에 의한 MOS최저 값은 3$\times$$10^{-4}$으로 추정되었지만 작업장에서 개인장비나 환기와 같은 예방조치에 의하여 그 위험을 부분적으로 경감시킬 수 있다. 아세트아닐리드는 분진 흡입하는 작업자에게 위험 가능성이 나타날 수 있다. 작업장에서 건강보호를 위해서는 산업보건 측면에서의 안전함이 증명될 수 있도록 반복투여독성, 생식독성 및 발육독성에 관한 자료가 보완되어야 할 것이며, 따라서 이에 대한 실험이 진행되어야 할 것으로 사료된다.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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