In assessing risks related to working posture, pictures of postures are taken from various directions, which can be a source of observation error. Joint postures of the neck, lower back, knee, shoulder, and elbow were taken from 7 different viewing angles and 19 observers estimated joint angles by observing the pictures in 2-dimensional display. The joint angles were also measured using an optoelectronic motion measurement system. The estimation error increased as the viewing angle varies from the right side of the human body, but the patterns differ according to which joint angles were being observed. Guidelines to increase the validity of observation of joint angles were presented based on the results. In general, it is recommended to maintain the viewing angle within 20 degrees from the right side of the human body, while different ranges of viewing angle are recommended for each joint angle.
This paper proposes the methodology in image processing algorithm that estimates the pose of the pipe crawling robot. The pipe crawling robots are usually equipped with a lighting device and a camera on its head for monitoring and inspection purpose. The proposed methodology is using these devices without introducing the extra sensors and is based on the fact that the position and the intensity of the reflected light varies with the robot posture. The algorithm is divided into two parts, estimating the translation and rotation angle of the camera, followed by the actual pose estimation of the robot. To investigate the performance of the algorithm, the algorithm is applied to a sewage maintenance robot.
모바일 단말 환경에서 상황 인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술 중 하나이다. 상황 인식 컴퓨팅은 사용자의 활동에 따라 능동적으로 반응하는 컴퓨팅 응용들을 실현 가능하게 한다. 현재 모바일 단말은 데스크 탑 컴퓨터에 비해 사용자 인터페이스와 자원은 매우 제한적이다. 데스크 탑 사용자는 정지된 상태에서 사용자 인터페이스를 설계하는 반면에 모바일 사용자는 단말을 사용하는 동안 움직인다는 것을 가정해야 하기 때문에 기존의 대표적인 입출력 장치인 키보드와 마우스 같은 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 없다. 본 논문에서는 인간이나 물체의 물리적인 활동 상태와 자세를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 단말에 적용함으로서 모바일 단말의 부족한 사용자 인터페이스를 보완하고 제한된 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 지능형 제어 시스템을 소개한다. 제안된 시스템은 모바일 단말기 사용자의 활동 상태 (정적인 상태와 동적인 상태)와 모바일 단말을 보는 자세를 동시에 추정하였고, 그것의 응용인 지능형 제어 시스템은 사용자의 행동에 따라 모바일 단말기의 백라이트가 ON 또는 OFF 되는 것이다.
Recent technological advances in sensor fabrication and bio-signal processing enabled non-constraint and non-intrusive measurement of human bio-signals. Especially, non-constraint measurement of ECG makes it available to estimate various human health parameters such as heart rate. Additionally, non-constraint ECG measurement of wheelchair user provides real-time health parameter information for emergency response. For accurate emergency response with low false alarm rate, it is necessary to discriminate quality levels of ECG measured using non-constraint approach. Health parameters acquired from low quality ECG results in inaccurate information. Thus, in this study, a machine learning based approach for three-class classification of ECG quality level is suggested. Three sensors are embedded in the back seat, chest belt, and handle of automatic wheelchair. For the two sensors embedded in back seat and chest belt, capacitively coupled electrodes were used. The accuracy of quality level classification was estimated using Monte Carlo cross validation. The proposed approach demonstrated accuracy of 94.01%, 95.57%, and 96.94% for each channel of three sensors. Furthermore, the implemented algorithm enables classification of user posture by detection of contacted electrodes. The accuracy for posture estimation was 94.57%. The proposed algorithm will contribute to non-constraint and robust estimation of health parameter of wheelchair users.
최근 UAV를 활용하는 정밀 추적이나 임무완수 등의 군사 목적의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 앞서가는 유도 UAV의 자세 정보를 추정하고 이 정보를 이용하여 임무 UAV가 스텔스로 따라가서 자신의 임무를 완수하는 기능이 필요한 경우에는 유도 UAV의 자세 정보 추정 속도를 실시간으로 처리 해야만 한다. 최근까지 영상처리와 칼만 필터를 사용해서 앞서가는 유도 UAV의 자세정보를 정밀하게 추정하는 연구가 수행되어 왔으나 처리과정의 순차처리로 인해 처리속도에 있어 문제점이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 영상 처리에 있어 처리영역을 전체영역이 아닌 물체를 포함하는 ROI 영역으로 한정하고 또한 연속적인 처리 과정을 OpenMP 기반의 멀티스레드로 분배하고 스레드동기를 맞추어서 병렬 형태로 처리함으로써 자세정보 추정 속도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구현 결과를 통해서 기본의 처리에 비해 45%이상 처리 속도를 향상시킴으로써 실시간처리가 가능하게 되어 임무 UAV의 추적 기능 향상을 통한 임무 완수 가능성을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
This paper proposes the methodology of the image processing algorithm that estimates the pose of the inner-pipe crawling robot. The inner-pipe crawling robot is usually equipped with a lighting device and a camera on its head for monitoring and inspection purpose of defects on the pipe wall and/or the maintenance operation. The proposed methodology is using these devices without introducing the extra sensors and is based on the fact that the position and the intensity of the reflected light from the inner wall of the pipe vary with the robot posture and the camera. The proposed algorithm is divided into two parts, estimating the translation and rotation angle of the camera, followed by the actual pose estimation of the robot . Based on the fact that the vanishing point of the reflected light moves into the opposite direction from the camera rotation, the camera rotation angle can be estimated. And, based on the fact that the most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position can be obtained. To investigate the performance of the algorithm, the algorithm is applied to a sewage maintenance robot.
The purpose of this study was to quantitatively investigate the effects of external load upper extremity posture on perceived discomfort. An experiment was conducted for measuring discomfort scores depending upon external loads and upper extremity postures, in which the free modules and numeric estimate method of the magnitude estimation was adopted as a tool for obtaining discomfort ratings. The upper extremity postures were controlled by wrist flexion/extension, elbow foexion, shoulder flexion, and shoulder adduction/abduction. The results showed that all experimental variables except shoulder adduction/abduction were significant at ${\alpha}$=0.01 or 0.05. The effect of external load was very much larger than that of upper extremity postures. Therefore, it is recommended that a new posture classification scheme taking effect of external load to into consideration be developed for quantifying postural load.
This study investigated effect of arm posture, repetition of wrist motion and external load on perceived discomfort. The arm postures were controlled by shoulder flexion, elbow flexion, and ist motions such as flexion, extension, radial deviation and ulnar deviation. An experiment was conducted to measure discomfort scores for experimental treatments using the magnitude estimation, in which the L16 orthogonal array was adopted for reducing the size of experiment. The results showed that while the effect of the shoulder flexion, repetition of wrist motion and external load was statistically significant at $\alpha=0.05$or 0.10, that of the elbow and wrist motions was not. Discomfor ratings increased linearly as levels of wrist repetition and external load increased. This implies that the existing posture classification schemes such as OWAS, RULA, which do not properly consider effect of motion repetition and external load, may underestimate postural load. Based on the regression equation for wrist repetition and external load, isocomfort region indicating the region within which discomfort scores were expected to be the same was proposed. It is recommended that when assessing risk of postures or developing new posture classification schemes, motion repetition and external load as well as posture itself be fully taken into consideration for precisely evaluating postural stress.
The number of patients with many complications grows with the increase of aging population. As the elders and severely ill patients spend most of their time in bed, it leads to Pressure Injuries (PI) such as bedsores. Unfortunately, there is no method to automatically detect changes in patient's posture which leads to the need for a caregiver every set of times when the patient needs to be moved. Many studies are conducted to solve this inefficient problem. Yet, these studies require costly devices or use methods that disturb patient's sleeping environment. Those methods are mostly hard to implement in practice due to these reasons. We propose a method to detect posture using a three-axis acceleration sensor from the wrist band. We developed a wearable watch that measures sleep-related data. We analyzed 40 people's sleep data with a wearable module and watch to measure their postures such as supine, left-side, and right-side. Then, we compared the classified posture from the watch with the wearable module and achieved 90% accuracy. Therefore, we concluded that only by using the wearable watch, we can detect the sleeping position without any new equipment or system to diagnose the patients without discomfort during their daily lives.
본 연구에서는 다수의 키넥트 센서를 이용하여 효율적인 실시간 운동 자세 추정 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 정면과 측면에 키넥트 센서를 사용하여, 한 개로 추적이 어려웠던 사용자의 특정 자세 (예를 들어, 무릎컬 또는 런지)를 보다 정확하게 측정하고 인식하는 것을 목적으로 한다. 그리고 추후 다양한 자세를 지원할 수 있도록 확장 가능하고 모듈화 된 방법으로 설계되었다. 이 시스템은 여러 클라이언트와 유니티 3D 서버로 구성된다. 클라이언트는 키넥트 골격 데이터를 처리하여 서버로 전송한다. 서버는 다중 키넥트를 보정하고, 각도와 거리를 기반으로 한 특징 값 추출하며 여러 대의 키넥트로부터 계산된 특징 값의 가중 평균을 사용하여 자세 인식 모델을 기반으로 자세 추정 알고리즘을 적용한다. 본 논문은 다중 키넥트 센서를 이용한 인간 운동 자세 추정 시스템의 설계 및 구현 방법을 제시하고, 체험형 유니티 3D 운동 게임에 적용한 예시를 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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