제 7차 수학과 교육과정에서 벡터는 수학 II에서 다루며, 삼각함수, 좌표와 함께 도형의 성질을 대수적으로 탐구하는 중요한 도구이다. 본 연구에서는 벡터 개념을 이용하여 볼록 n각형의 무게중심의 성질을 탐구하고, 이를 바탕으로 '볼록 n각형에서 n개의 중선은 한 점에서 교차하며 교점은 각 중선을 (n-1):1로 나눈다'는 것을 벡터를 이용하여 증명하였다.
본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러개 그린후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평방향은 가리키는 손가락방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직방향은 모니터 중앙상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬수 있다.
2009 개정 교육과정에 따른 수학과 교육과정에서 학교 수학은 학생들의 창의적 사고 능력과 더불어 수학에 대한 흥미와 호기심을 길러주고, 주변의 여러 가지 현상을 수학적으로 관찰하고 해석하는 능력과 태도를 길러야 한다고 제시한다. 2007 개정 교육과정에서 삼각형의 무게중심은 '삼각형의 세 중선의 교점'으로 정의되고, 평행선의 성질과 삼각형의 닮음을 이용한 증명에 초점을 두어 지도되었다. 이는 무게중심 그 자체에 초점을 두고 지도되지 못하였을 뿐 아니라 학생들에게 오개념 역시 심어줄 수 있는 문제점이 노출됨에 따라 본고에서는 무게중심을 '평형을 이루는 점'이라고 하는 본질에 맞게 지도하고 이에 대한 정당화 방법 역시 달리 할 수 있음을 제안한다.
본 연구는 피겨스케이팅의 여자국가대표 선수 4명으로부터 고난도 스핀기술인 FSS과 FCS동작을 분석하였다. 이를 위하여 자세유형에 따른 스핀동작 간 족저압력변인 접지면적(CA), 최대힘(MF), 최대압력(PP) 그리고 인체무게중심(COG)에 의한 발바닥 9개 영역을 중심으로 압력변화를 고찰하였다. 본 회전구간에서 두 스핀기술 간 접지면적이 17.2%의 차이로 스핀축이 한 곳에 보다 잘 집중된 경우는 FCS인것으로 나타났다. 최대힘에서 FSS는 97%BW, FCS는 143%BW로서 20% 높았으며, 최대압력 또한 FCS가 FSS보다 20% 높은 수치를 보였다. 이러한 결과는 인체무게중심선과 압력중심점과의 상호관계로부터 FSS의 압력중심점이 인체무게중심선보다 발바닥 후면, 반대로 FCS는 발바닥 앞면에 위치하는 자세패턴에 의한 기능적 차이로 분석되었다. 위의 결과로부터 FCS가 상대적으로 FSS보다 스핀기술 시 높은 인체중심과 하지말단을 이용한 큰 회전반경으로부터 스핀속도를 보다 잘 통제하는 운동구조로 고찰되었다.
본 논문에서는 비젼 기반의 마이크로매니퓰레이션을 위해서 임의의 형태의 오브젝트에서 조작점을 추출하는 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬은 무게 중심점과 K-L 변환을 이용하여 오브젝트의 조작점을 선정하고 오브젝트와 마이크로 그리퍼가 접촉하게 되는 면에서 최외곽의 접점을 접촉점으로 선정한다.
본 연구의 목적은 세 가지 가방 휴대 방법에 따라 세 가지 가방의 무게를 달리하여 보행하는 동안 신체의 압력중심점의 변위와 보행률의 변화를 분석하고자 2013년 6월 3일부터 2014년 1월 20일까지 시행하였다. 38명의 건강한 성인(평균 연령: $26.10{\pm}5.32$세, 연령 범위: 22-30세)이 본 연구에 참여하였다. 첫 번째 조건은 한쪽 어깨에 가방을 메고 보행하였고, 두 번째 조건은 한쪽으로 가로질러 가방을 메고 걸었으며, 세 번째 조건은 양쪽 어깨에 가방을 메고 걸었다. 보행의 운동 형상학적 변수와 보행 시 압력중심점의 변위를 측정하기 위하여 3차원 동작분석기와 지면 반력기를 사용하였다. 각 세 가지 조건에 모든 대상자가 참가하였고, 모든 대상자는 각각 세 가지 조건에서 3kg, 5kg, 7kg의 무게를 지닌 가방을 휴대하여 6m를 걸었다. 본 연구 결과, 양쪽 어깨로 가방을 메고 걸을 때 3kg, 5kg, 7kg의 가방의 무게에 따라 전-후 및 내측-외측 방향의 압력중심점과 보행률 변수에서 통계학적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 양쪽 어깨에 가방을 메고 걷는 것이 다른 조건보다 더 효율적으로 보행할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 무선통신 기술의 발당과 인터넷의 발달로 웹캠을 활용하여 얼굴인식, 몸동작 인식, 제스처 인식 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹캠으로부터 입력되는 손동작 동영상을 처리하여 수화 패턴 신호를 인식하는 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 프레임간의 차 연산을 이용하여 움직이는 오브젝트를 추출하고, YCbCr로 변환하여 손 모양 영역을 추출하여 특정 크기의 정규화 영상으로 변화하며, 정규화 영상의 오브젝트의 무게중심점을 기준으로 원의 반지름을 결정하고 원을 탐색하여 손가락의 펴짐과 굽힘에 대한 패턴 비교를 통하여 손 모양을 인식한다.
인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.
기포군이 파열하면서 발생하는 초음파를 관찰하기 위하여 수동 공동 영상법을 이용한다. 수동 공동 영상은 낮은 해상도와 큰 부엽이 문제이다. 수동 공동에서 발생하는 초음파 신호는 펄스 형태를 가지므로, 수신 어레이에 수신된 신호는 입사 방향에 따라서 트랜스듀서 배열 소자에 나타나는 신호의 크기 분포가 달라진다. 영상점에서 수신된 채널 데이터 신호의 크기 분포로부터 주엽과 부엽 신호의 유무를 판단하고 부엽을 줄이기 위하여 무게중심과 평탄도를 계산하여 영상점에서 가중값을 정의하였다. 무게중심은 수신 채널에서 신호의 분포가 집중된 위치를 수치화하며 평탄도는 채널 신호의 분산을 측정한다. 지연 후 더해주는 집속 방식과 최소 분산 빔포밍을 사용하여 구현된 수동 공동 영상에서 무게중심과 평탄도를 이용한 가중값을 적용하여 영상의 화질 개선에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험에서 지연 후 더해주는 방법과 최소 분산 빔포밍 방법에 가중값을 적용하여 영상에서 부엽이 줄어듦을 확인하였다. 고출력 초음파를 이용한 수조 실험에서도 부엽이 나타나는 영역이 줄어들어 수동 공동의 변별력이 증가함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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