• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.155-156
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• 2020

본 연구에서는 맞음새가 우수한 고등학교 남학생의 교복 셔츠 개발을 위하여 사이즈코리아의 제7차 인체 치수조사 중 16-18세 남학생의 치수를 분석하였다. 자료를 분석하여 고등학교 남학생의 상반신 체형을 유형화하고 유형별 체형 특성을 파악하고자 하였다. 이를 통하여 교복 셔츠 개발에 필요한 기초자료를 얻고자 하였다. 상반신 체형요인은 상반신 너비/둘레, 상반신 높이, 어깨길이, 상반신 길이, 어깨처짐 등의 5개 요인으로 분류되었다. 체형은 어깨길이는 길고 상반신 둘레와 너비는 작고 좁으며, 상반신 높이는 낮은 '긴 어깨 마른 체형', 상반신의 둘레와 너비가 크고 넓으며 상반신 길이가 길고 상반신 높이는 낮은 '긴 상체 비만 체형', 상반신길이가 길고 어깨가 많이 처져 있으며, 어깨길이는 짧고 상반신 두께와 너비, 높이는 중간 정도인 '짧은 어깨 보통 체형', 상반신 높이가 높고 어깨길이는 길며, 상반신길이는 짧고 어깨는 처지지 않았며, 상반신 둘레와 너비는 중간 정도인 '긴 어깨 보통 체형' 으로 분류되었다.

• 한국의류학회지
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• 제25권10호
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• pp.1801-1808
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• 2001

본 연구는 노년여성을 위한 의복 원형을 설계하기 위하여 60∼80세 의 노년여성을 대상으로 직접 계측을 실시하여 체형을 유형화하고 동작에 따른 체표면 특성을 분석하였다. 인자분석을 실시한 결과 상반신 비만요인, 높이요인, 상반신 앞면길이, 어깨 형태, 상반신 뒷면 길이, 어깨 경사도, 목형태, 진동깊이의 8개 인자가 추출되었다. 군집분석에 의한 체형분류 결과, 유형 1은 상반신의 골격이 가장 작고 왜소하며 가슴의 하수가 작은편의 앞으로 굴신된 체형이며, 유형 2는 키가 작고 보통인 체형으로 상반신의 앞뒤면 길이가 짧으며 가슴의 하수가 크고 어깨가 넓고 약간 앞으로 숙여진 체형이다. 유형 3은 키가 가장 크고 등과 어깨가 두꺼운 골격이 큰 체형이다. 유형 4는 키가 약간 크고 마른 체형에 상반신 앞면길이 인자가 큰 유형으로 약간 뒤로 젖혀진 체형이라 할 수 있다. 동작에 따른 체표면의 변화를 델마토그래프법 (Dermatograph method)에 의해 측정 한 결과, 가로 방향에서 동작에 따라 유의한 차이를 나타낸 기준선은 뒤목점-어깨끝점길이, 어깨 길이 및 앞가슴둘레선, 후액와선이며, 세로 방향에서는 어깨끝점-BP-허리중심점, 어깨중심에서 앞허리선까지의 앞길이 및 옆선길이로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.103-113
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• 2020

본 연구는 사이즈코리아의 제7차 인체치수조사 자료 중 16-18세 고등학교 남학생 데이터를 사용하여 맞음새가 우수한 교복 셔츠를 개발하기 위하여 상반신 관련 치수를 분석하여 상반신 체형을 분류하고 체형유형별 특성을 파악하고자 하였다. 이를 통해 교복셔츠 개발에 필요한 기초자료를 얻고자 하였다. 자료분석에는 SPSS Ver. 26.0 프로그램을 사용하였다. 고등학교 남학생은 높이항목은 연령별로 유의미한 차이가 없었으나 너비, 두께, 길이, 둘레, 어깨경사각, 몸무게 항목에서는 연령별로 유의미한 차이가 나타났다. 상반신 체형은 어깨길이가 길고 상반신 둘레와 너비가 작은 '긴 어깨 마른 체형', 상반신길이가 길고 상반신 둘레와 너비가 큰 '긴 상체 비만 체형', 어깨길이가 짧고 상반신 두께와 너비가 중간인 짧은 어깨 보통 체형, 어깨길이가 길고 둘레와 너비는 중간 정도인 '긴 어깨 보통 체형' 등 4개로 유형화되었다. 본 연구를 통해 추출된 사이즈 자료를 바탕으로 패턴 개발 및 사이즈 체계 구축을 통해 실질적인 맞음새가 우수한 교복 셔츠 개발이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.275-278
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• 2002

의복의 쾌적감에 영향을 미치는 인자로는 크게 미세공간의 온도, 습도, 기류인 의복내기후, 의복에 의해 피부가 받는 의복압, 의복과 피부와의 접촉감 등이다. 본 연구에서는 우선적으로 인체의 상반신에서 의복기후분포를 파악하였다. 상반신에서 의복기후 분포를 평가하기 위하여 건강한 남자 10명을 대상으로 25$\pm$1$^{\circ}C$, 습도 50$\pm$5%, 기류는 30cm/sec이하의 환경에서 의복기후를 측정하였다. 실험의복은 100% 면으로 된 긴 팔, 긴바지의 속내의를 착용하게 하였다. 측정결과 가슴에서의 의복내온도는 30.6~34.7$^{\circ}C$였고, 그 평균은 33.3$^{\circ}C$였다. 또한 의복내습도는 35.6~57.9%였고, 그 평균은 38.3%였다. 등에서의 의복내온도의 분포는 31.5~35.4$^{\circ}C$였고, 평균은 33.1$^{\circ}C$였으며, 의복내습도는 36.2~55.3%였으며, 평균은 38.8%였다. 상반신인 가슴과 등에서의 의복내온도와 의복내습도간에는 차이가 없는 것으로 나타났고, 상반신 전체의 의복내온도의 분포는 30.6~35.4$^{\circ}C$, 의복내 습도의 분포는 35.6~57.9%였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권1호
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• pp.11-20
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• 2011

Pictorial Structures(PS)는 동적 프로그래밍을 이용하여 인체의 포즈 추적 및 인식 하는 것에 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서 상반신 포즈는 PS와 Particle filter(PF)에 의한 동적 프로그래밍 기법으로 추적된다. PF와 같은 동적프로그래밍에서 마코프 연쇄 (Markov Chain) 기반 동적 움직임 모델은 높은 자유도를 갖는 상반신 포즈를 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 키포즈 기반 예측분포이며, 이것은 상반신 실루엣과 키포즈(Key Pose)들 사이의 유사도를 참고하여 파티클(Particle)을 적절히 예측하는 것이다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존 방법 성능을 70.51% 향상시킨 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.259-266
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• 2016

최근 감시와 보안을 목적으로 활발하게 CCTV가 설치되고 있고, 지능형 감시시스템은 영상에서 객체의 검출 및 감시 등으로 광범위하게 응용되고 있다. 본 연구에서는 지능형 영상 감시 시스템에서 HOG 특징과 FCM 기반의 RBFNN 분류기를 이용한 상반신 검출 방법을 제안한다. HOG는 보행자를 검출하기 위해 기존에 제안되었던 특징으로 본 논문에서는 이를 사용해 상반신의 고유한 기울기를 학습하였다. HOG 특징은 입력 이미지의 크기에 비례하는 고차원의 특징 벡터로 기울기를 표현하기 때문에 RBFNN분류기의 입력데이터로 쓰려면 차원 축소가 필요하다. 이를 위해 PCA 알고리즘을 RBFNN 분류기 앞에 적용하여 HOG 특징의 차원을 저차원으로 축소하였다. 컴퓨터 실험에서는 미리 분류된 상반신 영상과 사람이 아닌 영상을 통해 분류기를 훈련시킨 후 테스트 영상과 동영상을 이용하여 제안된 상반신 검출 방법의 성능을 평가하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.181-186
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• 2014

본 논문에서는 보행자 상반신 검출기의 성능을 향상하기 위한 세그먼테이션에 기반한 특징 추출 방법을 제안한다. 상반신의 부분별 색상 분포를 활용한 멀티 파트 컬러 세그먼테이션을 사용하여 국소 특징이 갖는 한계로 인해 발생하는 오검출의 감소에 효과적인 "전역적" 윤곽 특징을 추출한다. 컬러 공간과 히스토그램 분해도에 따른 성능을 분석하였으며, 자체 구축한 보행자 상반신 영상을 사용한 실험을 통해서 제안한 방법으로 추출한 특징이 국소 특징 기반 검출기의 오검출 감소에 효과적임을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.186-192
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• 2009

본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.359-361
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• 2012

본 논문에서는 깊이영상에서 상반신 포즈 분석을 위하여 원통좌표시스템을 제안한다. 깊이영상에서 포즈 후보 영역을 설정하고, 포즈 후보 영역을 이용하여 카메라로부터 신체 중심점까지의 거리와 신체 특징에 따라 원통좌표계를 설정한다. 그리고 밝기값으로 표현되는 깊이 정보를 이용하여 특징벡터를 추출한다. 추출된 원통좌표계의 특징벡터는 원형의 특징공간에 표현되고 포즈 패턴으로 분류된다. 그리고 포즈 패턴들은 특징벡터들의 평균값을 이용하여 학습되고 미리 정의된 포즈 패턴들과 유클리디언 거리로 비교하여 포즈로 분류된다. 본 논문은 상반신 포즈 후보 영역에 동적인 원통 모델을 적용하여 간단한 연산을 통해 머리와 몸통, 팔을 구분할 수 있도록 효과적인 포즈 정보 추출에 목적을 두고 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.457-460
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• 2000

본 연구는 HWT를 이용하여 인체상반신 영상에서 얼굴부위만을 분할하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경을 제거하기 위하여 인체 상반신영상을 2치화 영상으로 만들고, HWT를 적용하여 평균영상과 복원영상에서 고립점, 돌출부위, 경계중복점을 제거한 후 세선화과정을 통하여 경계검출을 수행한다. 다음으로 얼굴부위의 단순경계만을 갖는 마스크를 만들고, 원영상에 마스킹하여 효과적으로 얼굴부위만을 분할한다.