• Title/Summary/Keyword: 동작 평가

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Local Obstacle Avoidance Method of a Mobile Robots Using LASER scanning (레이저 스케닝 센서를 이용한 이동 로봇의 지역 장애물 회피 방법)

  • Kim, Sung-Cheol;Kim, Won-Bae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2002.06a
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    • pp.114-119
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    • 2002
  • 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.

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To Compare and Analysis Design Method about Motions of Game Character (게임 캐릭터 동작에 관한 설계 기법 비교 분석)

  • Yim, Jong-Seon;Lee, Daewon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.797-800
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    • 2018
  • 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.

A study on the Problems of Overcomputation in Deep Networks (심층 네트워크의 과계산 문제에 대한 고찰)

  • Park, Da-Sol;Son, Jeong-Woo;Kim, Sun-Joong;Cha, Jeong-Won
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.120-124
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    • 2019
  • 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.

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A Study on the Dataset Construction Needed to Realize a Digital Human in Fitness with Single Image Recognition (단일 이미지 인식으로 피트니스 분야 디지털 휴먼 구현에 필요한 데이터셋 구축에 관한 연구)

  • Soo-Hyuong Kang;Sung-Geon Park;Kwang-Young Park
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.642-643
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    • 2023
  • 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.

The effect of action-observational physical training based on mirror neuron system on upper extremity function and activities of daily living in stroke patient (유비쿼터스 환경에서의 거울신경세포시스템에 근간한 동작관찰-신체훈련 (뇌졸중 환자의 상지기능과 일상생활활동에 미치는 영향))

  • Ko, Hyo-Eun;Park, Jin-Ju;Lee, Kyung-Ju;Lee, Eun-Hee;Oh, Myung-Hwa
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.9 no.1
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    • pp.123-130
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    • 2014
  • The aim of this study was to determine the effect of action observational physical training on upper extremity function and activities of daily living in stroke patient. 19 hemiparetic patients participated in this study and were randomly selected into an experimental group and a control group. An experimental group observed performance actions of purposeful activity task through a video and imitated actions with the traditional occupational therapy, and a control group only observed actions with the traditional occupational therapy. Traing was performed 3 times a week and 30 min for each round for 4 weeks. WMFT were performed for an upper extremity function and MBI were performed for activities of daily living. As a result, WMFT and MBI showed significant difference between before and after in two groups but didn't show significant difference between two groups.

Evaluation Method for Fit of Golf wears based on 3D Motion Analysis - Focus on motion range of upper body - (3차원 동작분석법을 활용한 골프웨어 평가를 위한 기초연구 - 상체 동작범위를 중심으로 -)

  • Chung, Hye-Won;Shin, Ju-Young Annie;Nam, Yun-Ja
    • Fashion & Textile Research Journal
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    • v.18 no.3
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    • pp.338-350
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    • 2016
  • 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.

A Framework for 3D Hand Gesture Design and Modeling (삼차원 핸드 제스쳐 디자인 및 모델링 프레임워크)

  • Kwon, Doo-Young
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.14 no.10
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    • pp.5169-5175
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    • 2013
  • We present a framework for 3D hand gesture design and modeling. We adapted two different pattern matching techniques, Dynamic Time Warping (DTW) and Hidden Markov Models (HMMs), to support the registration and evaluation of 3D hand gestures as well as their recognition. One key ingredient of our framework is a concept for the convenient gesture design and registration using HMMs. DTW is used to recognize hand gestures with a limited training data, and evaluate how the performed gesture is similar to its template gesture. We facilitate the use of visual sensors and body sensors for capturing both locative and inertial gesture information. In our experimental evaluation, we designed 18 example hand gestures and analyzed the performance of recognition methods and gesture features under various conditions. We discuss the variability between users in gesture performance.

A Study on Sensor-Based Upper Full-Body Motion Tracking on HoloLens

  • Park, Sung-Jun
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.26 no.4
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    • pp.39-46
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    • 2021
  • In this paper, we propose a method for the motion recognition method required in the industrial field in mixed reality. In industrial sites, movements (grasping, lifting, and carrying) are required throughout the upper full-body, from trunk movements to arm movements. In this paper, we use a method composed of sensors and wearable devices that are not vision-based such as Kinect without using heavy motion capture equipment. We used two IMU sensors for the trunk and shoulder movement, and used Myo arm band for the arm movements. Real-time data coming from a total of 4 are fused to enable motion recognition for the entire upper body area. As an experimental method, a sensor was attached to the actual clothes, and objects were manipulated through synchronization. As a result, the method using the synchronization method has no errors in large and small operations. Finally, through the performance evaluation, the average result was 50 frames for single-handed operation on the HoloLens and 60 frames for both-handed operation.