본 논문에서는 운동시간과 칼로리 소모량, 운동시신체운동정도를 3축가속도 센서를 이용하여 측정하는 건강밴드를 설계 하였다. 건강관리를 위해 하는 운동은 많은 양의 운동을 하는 것 보다 규칙성 건강을 관리를 해야 한다. 주거환경의 변화가 친환경적으로 되는 지금 체육시설을 이용하지 않고 쉽게 집 주변에서 운동을 원하는 사람이 많아지고 있기 때문에 건강밴드를 설계하여 보다 쉽게 규칙성 있게 도와주는 운동 보조 시스템을 설계 하여 각 운동별로 센서의 데이터를 측정하였다. 데이터론 측정한 결과 걷기, 조깅, 줄넘기의 3축가속도 센서의 측정간은 걷기에서는 X축의 센서의 변화량이 다른 축의 변화보다 변화량이 많이 심하였고 조깅의 경우 X, Y, Z축의 변화량이 전체적으로 걷기보다 변화가 많았다. 줄넘기에서는 걷기, 조깅과는 다르게 신체의 움직임이 상하로 많이 있는 운동이기 때문에 Y, Z축의 변화량이 X축의 변화량 보다 많이 측정되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 결과는 운동별 신체의 사용량 측정에 이용이 가능하다.
국내외 걷기 문화의 확산으로 도보여행객이 증가하고 많은 길들이 만들어짐에 따라 도보관광객의 만족에 영향을 주는 변수 연구가 필요한 때이다. 도보여행코스의 형태가 관광객의 만족에 영향을 줄 것이라 보고 도보여행코스의 형태별 분류를 진행하였다. 지역의 특성에 맞는 형태의 코스 개발, 도보여행의 취지와 효과에 맞는 형태의 코스를 선택하는 데에 도움이 될 것으로 기대한다.
최근, 웨어러블 디바이스의 발달로 센서를 활용한 애플리케이션의 분야가 점점 확대되고 있다. 웨어러블 디바이스의 가속도, 자이로 센서를 이용한 걷기, 달리기 등의 행위 판단이 가능해졌다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블 디바이스, 두 가지를 활용해 신체 및 손의 특정 행동을 수직, 수평 성분 추출과 데이터마이닝 툴을 이용해 분석한다. 이를 통해 특정 행동의 패턴 판단을 방법을 제시한다.
본 연구의 목적은 노인의 신체적 정신적 건강 향상을 위해 개발된 기능성 게임인 '팔도강산3'의 사용성을 검증하고자 한 것이다. 본 게임기계를 1달간 양로원에 설치한 후 노인들이 자율적으로 실험에 참여하도록 하였으며, 참여를 독려하기 위해 3차례의 대회를 치루면서 게임 내 플레이 정보저장과 함께 연구자의 관찰, 설문 및 면담을 통해 자료를 수집하였다. 8명이 참여하였으며, 조작편의성, 조작방식의 학습성, 기억성, 도전감 등의 연구결과는 프로그램 적용 전후 통계적인 유의한 차이를 나타내지 못하였으나 대부분의 대상자가 지적 장애를 비롯하여 인지기능저하가 있었음에도 적용 기간 동안 매일 2-3회씩 참여하였다. 면담 결과 주관적인 만족감이 표현됨으로써, 추후 본 프로그램의 적용 확대 가능성을 확인하는데 그 의의를 찾을 수 있었다.
축구경기는 세계적으로 널리 알려진 스포츠이다. 특히, 한국과 일본은 2002년 월드컵을 개최하는 나라이다. 이와 같은 배경에서, 우리는 퍼지 논리를 이용하여 축구 선수들의 기본적인 동작(Motion)을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 기본 동작이란, 걷기, 뛰기, 드리블하기, 서있기 등으로 정의한다. 만약 우리가 축구경기 장면 비디오를 통해 동작 인식을 필요로 한다면, 특징 패턴은 축구선수들의 양다리 각과 한 축구선수와 공과의 거리가 중요 요소가 될 것이다. 이 논문은 축구 선수 및 공의 추적(Tracking)을 통해 전처리된 데이터를 얻을 수 있다고 가정한다. 실험결과를 통해 축구선수 뿐만 아니라 스포츠 경기에서 선수들의 기본 동작 인식에 퍼지 논리를 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 물리치료학과 학생들을 대상으로 젊은 여성 신발의 높이 차이가 신체의 정렬과 균형에 미치는 영향을 알아보고자 연구를 실시하였다. 평균 나이 20.5세인 여대생을 대상으로 걷기 운동을 통한 높이를 같게 한 신발의 종류에서의 실험 전과 후의 신체 정렬과 균형에 관해 비교분석하였다. 통계처리 방법으로 실험 전 후 차이를 검증하였고, 모든 통계적 유의수준은 0.05로 하였다. 본 연구의 결과 신발의 종류에 따른 신체정렬의 변화에서 7cm의 높은 힐과 편평힐은 몸통 경사, 불안정성에서 통계적으로 유의하지 않았다. 안정된 지면 및 불안정 지면에서 신발 종류에 따른 체중분포도와 정적 안정감에서 통계적으로 유희한 증가를 보였다. 향후 신발 굽의 지지면 면적의 비교뿐 아니라 좀 더 다양한 여성의 신발 굽을 비교분석하고 굽 높이와 신체 정렬간의 상관성 분석을 밝힐 필요성이 있다고 본다.
본 논문에서는 이족보행 로붓의 보행패턴의 한 가지 방법으로 무릎을 피고 걷는 stretch 보행 알고리즘을 제안한다. 이전의 보행 알고리즘은 무릎을 구부리고 걷는 것이 대부분이다. 일반적으로 사람들이 걸을 때는 무릎을 거의 피고 걷기 때문에 사람과 비슷한 보행을 위해서 자세보정 시 Zero Moment Point(ZMP)를 이용한 무릎관절을 피고 걷는 보행 알고리즘을 제안하고 이의 구현을 위한 실험 수행을 통해 그 성능을 평가한다. 로봇은 보행상태에서 몸이나 발의 위치, 각도 등에 대한 보정작업이 없다면, 이로 인해 로봇의 궤적에 오차가 발생하게 되고, 그 결과 불안정하고 부자연스러운 보행을 하게 된다. 이러한 불안정성을 ZMP를 이용하여 보정 할 수 있다.
본 논문은 실내의 로비나 복도에 설치된 방범 카메라로부터 얻어진 일련의 영상으로부터 '걷기', '뛰기', '앉기', '일어서기', '넘어짐'의 비교적 짧은 시간에 일어나는 인간 행동들을 실시간으로 인식하는 시스템의 구현에 관해 다룬다. 먼저 입력으로 받은 영상을 계층적 색인 구조를 갖는 다중 가우시안 기반의 배경 모델을 이용하여 윤곽을 추출하고 객체를 인식하여 시간차에 의한 가중치로 누적하여 시간 템플릿을 만든다. 만들어진 시간 템플릿으로부터 특징을 추출하여 신경망 모델에 적용하여 5가지 인간행동을 구분한다. 구현된 시스템으로 인간행동 인식 실험을 수행하였는데, 실험 참가자들의 행동 방식이 약간씩 달랐음에도 불구하고 높은 인식률을 보여주었다.
본 연구에서는 스마트폰을 이용하여 사용자의 활동상태를 추정할 수 있는 안드로이드 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 이는 추가적인 센서를 사용하지 않고 항시 휴대하는 스마트폰을 이용함으로써 착용형의 시스템과 비교하여 사용자의 불편함을 최소화하여 활동상태를 추정할 수 있다. 이를 위하여 스마트폰 내부에 내장된 3축가속도센서 각 축의 변화량을 추출하였으며, 각 축에 대한 변화량과 활동량이 비례하여 나타나는 것을 이용하여, 변화량을 크기로 변환하는 SVM(Single Vector Magnitude)을 계산하였다. 또한 SVM의 절대값을 시간에 적분한 ISVM(Integral Single Vector Magnitude)을 통해 활동량을 정량화 하였으며, 천천히 걷기와 빠르게 걷기, 뛰기, 서있기로 이루어진 실험을 통해 활통상태 분류를 하였다. 또한 그 결과를 실시간으로 모니터링하기 위한 스마트폰 어플리케이션을 구현함으로써 추가적인 설비 없이 활동상태를 추정하였다.
본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상을 통해 3차원 인체 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하여 이 특징들을 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나눈다. 모든 실루엣 특징은 RBF 신경망의 입력으로 이용되어 동작을 분류한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 추정 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분되고, 이 7 가지 기본 동작은 성공적으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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