건설현장에서 사용하는 이동형 발전기는 220[V]용 소형발전기, 380[V]용, 440[V]의 저압형태의 발전기로, 이러한 저압용 발전기는 3.3[kV] 또는 6.6[kV]로 건물내부에 설치되어 정전시에 사용되는 비상용 발전기와는 달리 대형전력계통과는 분리되어 운용되는 독립전력계통의 전원으로 사용되고 있다.(중략)
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
본 논문에서는 바이러스와 같은 생화학 물질의 분자구조를 3 차원 모델로 시각화하여 관찰하고, 그 분자모델을 직관적인 방법으로 조작하기 위한 가상 현실 분자 모델링 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하면, 입체영상 디스플레이 장치와 데이터 글러브 및 동작 추적 장치를 사용하여 3 차원 분자 모델을 실감나게 조작할 수 있어서 효율적으로 분자들을 관찰하고 결합, 분리하는 등의 분자 모델링 작업이 가능하다. 사용자들은 마우스나 키보드 등의 장비 대신에 자연스러운 몸 동작이나 손 동작을 이용하여 분자 모델링 작업을 위한 동작을 하게 된다. 분자들의 결합을 화학적으로 정확하게, 그리고 실시간으로 시뮬레이션 하기 위해서 에너지 계산 알고리즘을 구현하였으며 이러한 작업이 가능하도록 분자 구조를 표현하는 새로운 자료구조를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 동작 기반의 VR 분자 모델링 시스템의 타당성을 검증하기 위하여 HIV 바이러스 분자를 가지고 분자 모델링 작업을 수행하였고, 사용자 테스트를 실시하여 기존의 방식과 작업 성능 및 사용자 만족도를 비교하였다.
본 논문은 지휘자의 지휘 동작으로부터 일련의 영상들을 추출하여 지휘자가 지휘하는 박자를 인식하는 방법을 제안하고 있다 색상판별에 의해서 손의 위치를 감지하였으며 양자화를 통해서 그 위치를 기호화함으로써 지휘 동작을 일련의 기호로 표현하였다. 변형을 포함하는 기호열의 인식에 좋은 결과를 보이는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용함으로써 표현된 기호열을 지휘박자로 인식하도록 하는 시스템을 구성하였다.
본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.
본 논문에서는 복합고조파 전류에 의한 배선용차단기의 동작특성에 대해 분석하였다. 동작장치의 종류동작 원리에 의해 4가지로 구분되는 배선용차단기는 정격전류의 200[%]의 시험전류로 시험하였다. 실험결과 복합고조파에 의한 오동작은 발생하지 않았으나, 완전전자식의 경우 복합고조파 함유량이 증가함에 따라 시간지연특성이 크게 나타났다. 따라서 복합고조파 함유량이 높은 곳에서는 완전전자식 배선용차단기의 사용을 피하는 것이 좋을 것으로 추정된다.
인간과 기계가 효과적인 상호작용을 하기 위해서는 컴퓨터 시스템이 인간의 행동을 인식할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 인공 신경망을 사용하여 컴퓨터 시스템이 인간의 움직임을 관찰한 후 행위자의 성별을 인식하도록 하는 시스템을 구현하였다. 두 가지 감정상태(보통상태, 화난 상태) 하에서 일어난 인간의 세 가지 동작(문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기)을 대상으로 하여 인간 동작 데이터를 통해 만들어진 학습 데이터를 통해 98.0%의 인식률을 보일 때까지 학습시키고 나서, 이전에 사용하지 않았던 새로운 데이터에 대해 얼마나 설별을 잘 구별해 내는지 실험하였다. 동작이 일어나는 동안 행위자의 몸 여섯 군데에서 속도 데이터를 얻어내서 신경망의 입력값으로 사용하였다. 그 결과 최저 62.3%이상 최고 94.3%까지 인간 성별을 구분해 낼 수 있었고 이는 같은 데이터에 대해서 사람을 통해 실험한 것보다 훨씬 나은 것이다.
본 증례연구는 복합손상을 가진 척수손상환자의 재활치료과정을 소개하여 유사한 사례의 치료에 도움이 되고자 하는 것이다. 증례연구의 대상자인 26세의 남자환자는 흉수 4번 완전손상과 사고 당시 전기화상에 의한 좌측하박 절단과 우측손의 정중신경이 마비되었다. 치료초기에는 일상생활동작 검사에서 MBI (Modified Barthel Index) 점수가 22점으로 독립적으로 가능한 것은 거의 없었고, 기능적으로도 모든 도움이 필요한 상태였으나 재활치료결과 독립적으로 가능한 기능수행 능력은 돌아눕기, 일어나 앉기, 침상에서 의자차로 이동하기, 의자차 굴리기였고 제한적이기는 하지만 독립적으로 가능한 일상생활동작은 식사, 상의 입기, 의자차와 같은 높이의 이동 등이 가능하여 MBI 점수가 47점을 나타내었다. 이 환자의 초기의 장기치료목표는 전동 의자차를 이용하여 보호자의 도움을 줄이는 것이었다. 그러나 환자가 익숙하게 의지를 사용하였으며 일반 의자차 사용을 위해 필요한 만큼의 근력증가가 있었고, 의자차에 앉은 상태의 균형감각이 증가하여 목표를 수정하여 일반 의자차를 사용하도록 하였다. 환자 본인이 가지고 있는 재활 잠재력을 최대로 이끌어낼 수 있도록 유도한 결과 부분적으로 제한이 있었지만 실내에서는 의자차를 이용하여 독립적인 생활이 가능하였다.
기존 VR컨트롤러는 현손에 별도의 컨트롤러를 들고 조작해야만 해왔다. 이는 현실감을 느끼기 위한 시각적인 요소를 충족시켰음에도 몰입도를 떨어뜨리는 요소이다. 본 연구에서는 현실감을 더욱 증가 시키는 것을 전제로 뇌파를 이용한 VR컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중화 되어 있는 VR 장치들을 보면 움직이는 의자, 보행을 위한 장치, 캐릭터 조종을 위한 손에 쥐는 컨트롤러 등을 사용하고 있다. 이러한 장치들은 가상현실을 더욱 현실처럼 느끼기 위한 보조적인 장치들이지만 장치를 설치하기 위한 공간을 많이 차지하기 때문에 일반 가정에서는 잘 사용하지 않는다. 또한 손에 있는 컨트롤러로 가상 현실속의 동작을 구현하다 보니 아무리 내 눈앞에 보이더라도 '단순한 게임이다'라는 생각을 가지고 있어 몰입도가 떨어질 수밖에 없다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 VR컨트롤러 대신 뇌파입력을 적용한 '머신러닝을 통한 뇌파 VR컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 VR컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 가상현실 속의 캐릭터의 동작을 제어할 수 있다.
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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