• 대한정형도수물리치료학회지
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• 제9권2호
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• pp.79-86
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• 2003

• 한국자연치유학회지
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• 제9권1호
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• pp.22-26
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• 2020

목적: 본 연구는 체형검사 시 피험자의 선 자세(standing position)에서 두 발을 벌려 선 자세(normal standing position: NSP)와 두 발을 붙여 선 자세(straight standing position: SSP)가 각각 다른 체형검사 결과를 나타낼 수 있는지에 대하여 연구하고, 이미지 검사장치의 위치에 따라서도 다른 체형검사 결과를 나타낼 수 있는지에 대하여 연구하는 것이 목적이었다. 연구방법: NSP와 SSP에서 이미지 검사를 하여 두 자세의 사례 1과 사례 2의 인체형태를 비교하였다. 검사 시 카메라의 위치는 피검자의 후방 45 cm 지점에서 수직으로 2.3 m 위치의 카메라가 피검자 후면의 머리, 어깨, 등, 허리, 엉덩이, 종아리, 발뒤꿈치가 모두 포함되는 이미지를 캡처하였다. 캡처 시 피검자의 앞가슴이 나타나지 않도록 하였다. 결과: 체형검사 시 해부학적 자세의 생리적 특성은 생체이며, 이에 따라 인체의 후면이 보이게 수평면으로 관찰 하는 경우 NSP와 SSP 체형검사 결과 골반의 전방경사와 회전변위 이미지가 다르게 나타났다. 체간 신전 검사 결과에서 어깨, 팔, 목 주변 근육의 변형이 관찰되었다. 결론: 검사 시 NSP와 SSP의 골반의 위치 결과 이미지는 골반변위와 골반경사각이 다르게 평가되며, 체간의 신전을 유도하여 최대 신전 범위에서의 검사법에서 어깨 전면부 근육의 좌우 단축을 관찰 할 수 있는 것으로 나타나 체간의 신전을 유도하여 검사하는 방법도 유용한 방법으로 평가된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.656-665
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• 2021

본 연구에서는 Froude 수 1.0, 길이 약 10 m 급 소형 고속선의 저항성능과 승선감을 향상시키기 위해 선미 끝단에 트림 탭을 부착하여 항주자세를 제어하였고, 트림 탭의 제원에 따른 성능을 확인하기 위해 CFD 해석을 수행하였다. 먼저 선행 연구로부터 수치해석이 수행되는 스케일에 따라 결과에 차이가 있는 것이 확인되었고, 이를 피하고자 실선 스케일에서의 해석을 수행하였다. 부착된 트림 탭의 코드 길이는 L_PP의 0.5, 1.0, 1.5 %였으며, 선저 면과의 각도는 5° 간격으로 변화를 주었다. 트림 탭은 선박의 선미트림과 부상량을 감소시키는 효과가 있었으며, 이 효과는 트림 탭의 선저 면과의 각도가 클수록, 코드 길이가 길수록 증가하였다. 이로 인해 압력저항은 감소하고 전단저항은 증가하였으며, 두 성분의 변화량에 따라 전 저항 저감율이 결정되었다. 결과로부터 대상 선박의 최적 항주자세는 약 1.5°의 선미트림으로 특정되었고, 이때 저항성능은 약 27 % 개선되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.425-431
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• 2019

본 연구자는 척주 측만증 및 허리뼈 분쇄 골절된 환자의 수술 후 단순 엑스선 척주 측방향 촬영에서 두개의 철심이 겹친 영상을 얻어내기 위해 엑스선관 및 인체팬톰의 각도를 변화시켜 영상을 얻었다. 영상 평가를 위해 대학병원 영상의학과에서 10년 이상 근무한 방사선사 5명에게 주관적 평가를 하였다. 측정 결과 척주 측만증 측방향 촬영은 정중 이마면을 IR면 중심에 일치되게 하고 일곱 번째 등뼈가 중앙이 되도록 자세를 조정한 후 엑스선관과 척주팬톰 자세를 각각 수직으로 촬영하면 척주 측방향 촬영에서 두 개의 겹쳐진 영상을 얻을 수 있었고 주관적 평가에서도 높은 점수를 얻었다. 또한 허리뼈 탈구 골절된 허리뼈 측방향 촬영은 이마면을 IR면 중심에 일치시키고 네번째 허리뼈가 중앙이 되도록 자세를 조정하여 엑스선관 각도를 수직되게 하고 척주 팬톰을 네번째 허리뼈를 수직하여 촬영 하게 되면 척주 측방향 촬영에서 두개의 철심이 겹치는 영상을 얻을 수 있었고 주관적 평가에서도 높은 점수를 얻었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.351-357
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• 2023

본 연구는 엑스선 등뼈 사위촬영에서 등뼈의 돌기사이관절 및 고리뿌리의 선예한 영상을 얻어 진단하고자 대학병원 영상의학과 방사선사 5명에게 주관적 평가 ROC 평가를 받아다. 주관적 평가에서 등뼈 엑스선 촬영에서 팬톰을 바로누운자세에서 LAO로 70° 기울게 하고 엑스선관을 머리 쪽 향하여 5°에서 20점을 받아 가장 높은 점수를 얻었다. 또한, 팬톰을 엎드려서 RAO로 60° 기울게 하고 엑스선관을 머리쪽을 향하여 8°에서 19점으로 가장 높은 점수를 받았다. 객관적 평가를 위하여 신호대 잡음비(SNR)를 산출했다. 영상신호 평균값(Mean값)과 표준편차(SD값)를 획득하기 위하여 1,564 mm²에서 ROI를 설정하였다. 객관적 평가는 등뼈 사위촬영, 바로누운자세는 팬톰을 LPO 70° 기울게 한 자세는 엑스선관을 머리쪽을 향하여 5°에서 신호대 잡음비가 6.154로 가장 높았으며, 또한 팬톰을 엎드려서 RAO 60° 와 엑스선관을 머리쪽을 향하여 8°에서 5,645으로 가장 높았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.935-943
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• 1993

본 논문은 얼굴화상에서 국부적일 특징점을 추출하여 기울기에 robust하게 얼굴을 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 바른 자세의 영상과 기운 자세의 영상을 받아 2치화를 한 후 라플라시안 윤곽선 검출기를 이용하여 윤곽선 영상을 얻는다. 윤곽선 영상에서 최외각 윤곽선을 제거하고 내부 윤곽선은 위에서 아래방향으로 주사하면서 나타나는 순서에 따라 네 영역을 각각 A, B, C, D영역으로 레이블링하고 기준선을 중심으로 좌우로 영역을 분할하고 좌우 영역을 상하로 분할하여 모두 네 영역으로 나눈다. 좌우 눈간 거리, 눈과 눈썹사이의 거리, 눈과 코와의 거리 등을 이용하여 최종적으로 두 눈을 찾고 두 눈의 중심좌표값을 이용하여 기울기를 구한다. 기울기 정보를 이용하여 기운 영상을 바로세우고 난 후 눈 아래 영역에서부터 탐색하여 코와 입을 찾는다. 각 특징점간 거리를 계산하고 이를 두 눈사이의 거리를 기준으로 정규화하여 영상의 크기에 무관하게 한다. 인식 실험 결과 25명에 대하여 기울기를 고려한 경우 88%의 인식율을 보였고 기울기를 고려하지 않은 경우 60%의 인 식 율을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권5호
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• pp.402-409
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• 2018

이 논문에서는 무인 달착륙 임무를 위해 고려하고 있는 달착륙 시나리오를 제안하고 제안된 시나리오를 기반으로 동력하강단계에서의 최적화 착륙궤적을 구현한다. 동력하강단계에서 달착륙선의 자세 변화는 사용 연료량뿐만 아니라 영상기반 항법의 센서 운용에도 영향을 주므로 자세 변화가 급격하게 이루어지지 않도록 자세각속도를 최적제어 가격함수에 포함하고 이때 자세각속도의 영향을 조절하는 가중치가 최적화 착륙궤적에 미치는 영향을 분석한다. 분석된 결과를 바탕으로 연료 사용을 최소화하고 안정된 자세 변화를 갖도록 최적화 착륙궤적을 설계할 수 있는 적절한 가중치를 제시한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권4호
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• pp.538-549
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• 2021

본 연구에서는 Froude 수 1.0으로 운항하는 길이 약 10m 급 소형 고속선박의 에너지 효율 설계를 위해 선미부에 트림 탭을 부착하였고, 선저 면과의 각도에 따른 항주자세와 저항성능의 변화를 살펴보았다. 성능 해석은 CFD 해석을 통해 수행되었으며, 축척에 의한 영향을 보기 위해 모형선과 실선에 대해 각각 해석을 수행 후 두 결과로부터 예측된 실선의 성능을 비교하였다. 나선에 대한 해석 결과는 두 결과가 전반적으로 유사하였고, 트림 탭이 부착된 경우 선저 면과의 각도가 동일할 때 자세 변화량이 달라 전 저항의 차이로 이어졌지만 자세에 따른 저항 변화 경향은 유사하였다. 이로부터 축척 효과가 있더라도 저항 저감 경향으로부터 최적 항주자세를 찾을 수 있으나, 트림 탭에 의한 자세 변화와 실선 주위 유동의 특성을 알기 위해서는 실선에 대한 직접적인 해석이 필요함을 알 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.177-183
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• 2022

최근 COVID-19로 인해 홈 트레이닝의 관심도가 증가하고 있다. 이에 따라 HAR(human activity recognition) 기술을 홈 트레이닝에 적용한 연구가 진행되고 있다. 기존 HAR 분야의 논문에서는 동적인 자세보다는 앉기, 일어서기와 같은 정적인 자세들을 분석한다. 본 논문은 동적인 운동 자세를 분석하여 사용자의 운동 자세 정확도를 보여주는 딥러닝 모델을 제안한다. AI hub의 피트니스 이미지를 blaze pose를 사용하여 사람의 자세 데이터를 분석한다. 3개의 딥러닝 모델: RNN(recurrnet neural networks), LSTM(long short-term memory networks), CNN(convolution neural networks)에 대하여 실험을 진행한다. RNN, LSTM, CNN 모델의 f1-score는 각각 0.49, 0.87, 0.98로 CNN 모델이 가장 적합하다는 것을 확인하였다. 이후 연구로는, 다양한 학습 데이터를 사용하여 더 많은 운동 자세를 분석할 예정이다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.101-105
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• 2018

본 연구의 목적은 키네시오 테이핑 적용 전과 적용 즉시의 앞쪽 머리자세에 미치는 영향을 평가하는 것이었다. 강원도 문막에서 대학생(18명)을 키네시오테이핑 적용 전과 적용 즉시에 Exbody 장비로 신체정렬을 평가하여 Plumb Line, CVA, PCMT를 측정하였다. 이 연구의 결과는 키네시오 테이핑 적용 즉시에 Plumb Line, CVA, PCMT 모두 키네시오 테이핑 적용 전과 비교하여 통계학적으로 유의한 결과로 나타났다(p <.05). 따라서 키네시오 테이핑 적용 즉시부터 앞쪽머리자세의 개선되는 효과를 확인할 수 있었다.