본 논문에서는 자율 이동 로봇의 장애물에 대한 실시간 충돌 회피 동작의 문제에 대하여, 로봇이 장애물과 충돌하지 않는 안정적인 회피 동작과 유연한 궤적 생성, 그리고 효과적인 최적의 조향 동작을 계획할 수 있게 하기 위하여 레이저 스케닝 센서를 이용한 지역 장애물 회피 방법을 제안한다. 레이저 센서를 이용한 로봇의 안전한 방향 탐색은 자율 이동 로봇이 검출할 수 있는 최대의 검출 영역에서부터 로봇의 중심점을 향해 순차적으로 임계치를 줄여가는 동안 나타나는 무충돌 안전 구간과 충돌 구간을 정의함으로서 구성된다. 제안한 안전 방향 구간 탐색에 의한 로봇의 장애물 회피 동작의 성능 실험은 최적 방향의 탐색 성능을 평가하며, 실제의 이동 로봇을 이용하여 실험한 결과에 대하여 고찰하고 결론을 내린다.
그래픽, 물리엔진 등의 다양한 라이브러리의 발전은 게임의 품질을 높이는 반면, 과도한 결합도, 클래스 정체성 상실 등의 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 게임 설계시 다양한 요소들 중 하나인 캐릭터 동작 설계에서 디자인패턴 중 상태 패턴 기법, 명령 패턴 기법 그리고 캐릭터 모터 기법을 사용하여 대기/걷기/뛰기/공격 동작을 구현하였고, 구현한 각 동작을 5000프레임씩 실행하여 프레임당 평균 소요시간과 메모리 평균 사용량을 비교 평가하였다.
딥러닝은 자연어처리, 이미지 처리, 음성인식 등에서 우수한 성능을 보이고 있다. 그렇지만 복잡한 인공신경망 내부에서 어떠한 동작이 일어나는지 검증하지 못하고 있다. 본 논문에서는 비디오 캡셔닝 분야에서 인공신경망 내부에서 어떠한 동작이 이루어지는지 검사한다. 이를 위해서 우리는 각 단계에서 출력층을 추가하였다. 출력된 결과를 검토하여 인공 신경망의 정상동작 여부를 검증한다. 우리는 한국어 MSR-VTT에 적용하여 우리의 방법을 평가하였다. 이러한 방법을 통해 인공 신경망의 동작을 이해하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
피트니스 분야 인공지능 서비스의 성능 개선을 AI모델 개발이 아닌 데이터셋의 품질 개선을 통해 접근하는 방식을 제안하고, 데이터품질의 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 데이터 설계는 각 분야 전문가 10명이 참여하였고, 단일 시점 영상을 이용한 운동동작 자동 분류에 사용된 모델은 Google의 MediaPipe 모델을 사용하였다. 팔굽혀펴기의 운동동작인식 정확도는 100%로 나타났으나 팔꿉치의 각도 15° 이하였을 때 동작의 횟수를 인식하지 않았고 이 결과 값에 대해 피트니스 전문가의 의견과 불일치하였다. 향후 연구에서는 동작인식의 분류뿐만 아니라 운동량을 연결하여 분석할 수 있는 시스템이 필요하다.
본 연구는 유비쿼터스 환경에서 동작관찰-신체훈련이 뇌졸중 환자의 상지기능과 일상생활활동에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보고자 실시하였다. 연구 대상자는 19명이며 실험군 10명, 대조군 9명으로 나누었다. 실험군은 일반 작업치료와 동작관찰-신체훈련을 병행하였고, 대조군은 일반 작업치료와 동작관찰만을 시행하였다. 훈련 과정은 4주였으며, 주 3회, 회당 30분씩 훈련에 참여하였다. 대상자 선별 후 WMFT와 MBI 평가를 시행하였으며 전-후 평가를 실시하여 증진 정도를 보고자 하였다. 그 결과 대상자들의 상지기능과 일상생활활동은 두 그룹 모두중재 후 유의한 증진을 보였다(p<.05). 하지만 각 측정 시점간의 두 군의 차이는 유의한 차이를 보이지 않았다.
The purpose of this study is to analyze joint angle for a range of swing motion derived through 3D motion analysis in order to design the ergonomic golf wear, use it for evaluation method of apparel fit to improve exercise functionality and provide the basic materials necessary for designing clothes. In order to do this, the subjects for this study were 3 men of age 20s. The data for a range of motion of golf swing were collected by using equipment for 3D motion analysis and then were used for analysis of joint angles and evaluation method of apparel fit. Range of motion was derived through 3D motion analysis of golf swing motion and joint angles for items of joint motion item and of X, Y, and Z-axis were calculated, respectively. In order to set the evaluation questions for evaluation of apparel fit, to find a range of motion at the maximal value and the minimal value of swing motion. As a result, during the swinging motion, neck extension, right shoulder extension, right/left elbow extension, right/left elbow supination did not appear. Items of joint motion showing the maximum at range of each swing motion were applied into 55 questions and consisted. The results of this study were meaningful as a basic study to apply 3D motion analysis to the fashion industry. It's expected to be used to design functional clothing.
본 논문에서는 삼차원 핸드 제스쳐 디자인 및 모델링을 위한 프레임워크를 기술한다. 동작 인식, 평가, 등록을 지원하기위해 동적시간정합(Dynamic Time Warping, 이하 DTW)과 은닉마코브모델 (Hidden Markov Mode, 이하 HMM)을 활용 하였다. HMM은 제스쳐 인식에 활용되며 또한 제스쳐 디자인과 등록 과정에 활용된다. DTW은 HMM 훈련 데이터가 부족한 경우 제스쳐 인식에 활용되고, 수행된 동작이 기준 동작의 차이를 평가하는 데에 활용된다. 동작 움직임에 나타나는 위치 정보와 관성 정보를 모두 획득하기 위해 바디센서와 시각센서를 혼합하여 동작을 감지하였다. 18개의 예제 손동작을 디자인하고 다양한 상황에서 제안된 기법을 테스트하였다. 또한 제스쳐 수행시 나타나는 사용자간 다양성에 대해 토론한다.
본 논문에서는 혼합현실에서 산업 현장에서 필요한 동작 인식 방법에 대한 방법을 제안한다. 산업 현장에서는 몸통 움직임부터 팔 동작에 이르기까지 상체 전역의 동작(잡고, 들어올리고, 나르는 작업)이 필요하다. 본 논문에서는 무거운 모션 캡처 장비를 사용하지 않으면서 키넥트와 같은 비전 기반이 아닌 센서와 웨어러블 디바이스로 구성된 방법을 사용하고 있다. 몸통 동작과 어깨 동작은 2개의 IMU 센서를 사용하고 있으며, 팔 동작은 마이오 암 밴드를 사용하였다. 총 4개로부터 들어오는 실시간 데이터를 퓨전하여 상체 전 영역에 대한 모션 인식이 가능하도록 하였다. 실험 방법으로서는 실제 옷에 센서를 부착하였고 동기화 작업을 통해 물체 조작을 하였다. 그 결과 동기화 방법을 사용한 방식은 큰 동작과 작은 동작에 있어서 오류가 없었다. 마지막으로 성능 평가를 통해 홀로렌즈 상에서 한손 조작일 경우 평균적으로 50 프레임, 양 손 조작일 경우 60 프레임을 보이는 결과를 나타 내였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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