유비쿼터스의 한 분야인 센서 네트워크를 이용하여 병원에서 환자들의 신체상태를 점검하는 Health-Care 시스템을 제안, 구성하였다. 환자들의 상태를 판별하는 중요한 정보인 체온과 심박을 측정하기 위한 센서를 사용하였고 센서정보를 액세스 포인트를 이용하여 수집, 전송하여 병원의 관리자에게 환자들의 상태를 24시간 모니터링 한 수 있게 하여, 환자들의 이상발생시 보다 빠르고 효율적으로 대처할 수 있다.
동영상 강의는 시간이나 장소 등에 크게 구애받지 않고 인터넷을 통하여 쉽게 이용할 수 있는 간편한 학습방법중의 하나이다. 그러나 학습자의 학습자세와 태도에 따라 학습효과는 매우 다를 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 학습자의 얼굴정보를 입력받아 주기적으로 탐색하여 학습자의 강의에 대한 집중도와 충실도를 평가하는 시스템을 제안하고자 하였다. 먼저 입력영상의 분할된 중심영역으로부터 학습자의 얼굴을 포함하는 신체정보를 입력받아 사용하였으며, 빠르고 효율적인 얼굴영역의 추출을 위하여 피부색상(skin-color)정보와 얼굴의 지역적 특성을 이용하는 방법을 사용하였다. 또한 주기적으로 입력되는 영상의 빠른 얼굴추적을 위하여 설정된 영역들로부터 구성되는 블록들의 위치와 구성정보를 이용한 블록탐색 기법을 사용하였다.
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.
오늘날의 정보통신 환경은 유비쿼터스 IT기술의 시대로 진입하고 있다. 유비쿼터스는 사용자가 컴퓨터나 네트워크를 의식하지 않은 상태에서 시간과 장소에 구애받지 않고 자유롭게 네트워크에 접속 할 수 있는 정보와 환경을 의미한다. u-Health(Ubiquitous-Health)는 의료 및 국민 복지에서 떠오르는 분야이며 기존의 의료서비스와는 달리 사용자가 간편하고 언제 어디서나 사용될 수 있는 시스템이다. 기존 u-Health 시스템은 사용자가 착용한 센서로부터 신체 데이터를 제공받고, 제공 받은 데이터로 사용자가 현재 어떠한 상태인지를 파악한다. 그러나 센서로부터 제공받은 신체데이터는 무선통신으로 인한 데이터의 손실 및 오류가 발생하게 된다. 이러한 단점을 극복하고 정확한 환자의 상태를 판단하기 위한 방법으로 온톨로지 기반의 상황인식을 적용하여 기존의 u-Health 시스템 보다 더욱 신뢰성 있는 u-Health 시스템을 구축하고자 한다.
클럽 피팅(Club Fitting)이란 클럽을 구성하는 요소와 골퍼 자신의 신체적 특성 및 스윙 스타일에 맞춰 과학적으로 분석하고 내 몸과 내 스윙에 맞는 클럽으로 조정하는 과정이다. 본 논문에서는 피팅 관련 자료 수집 및 분석을 통해 클럽 피팅을 위한 클럽 피팅 마스터 프로그램 개념 설계 및 관련 DB 자료 수집 분석을 통하여 클럽 피팅 기술을 분석 및 연구한다. 본 프로그램 개발을 위해 Visual Basic(VB) 프로그램을 사용 하였으며, 피팅 마스터 프로그램 관련 자료의 데이터 관리를 위해 MDB를 이용하였다. 그리하여 측정한 클럽 정보를 골퍼에게 스펙정보 및 신체적 조건에 맞는 골프 클럽을 제시하는 연구를 한다.
빈혈의 유병률은 매년 증가하고 있으나 이를 가벼운 질병으로 인식해 치료 시기를 놓치는 환자들이 존재한다. 빈혈의 발생원인으로 혈액 내 헤모글로빈 및 헤모글로빈 내 철 부족이 있으며, 헤모글로빈 측정기술의 경우 채혈 이외에 사람의 신체 및 건강 정보를 적용한 사례는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 신체(키, 몸무게 및 허리둘레) 및 건강 정보(혈청지오티, 이완기 혈압 및 감마지티피 등)가 포함된 건강검진 빅데이터를 이용하여 단일 특징에 대해 선형회귀분석을 수행하고, 다중 특징에 대해 다중회귀분석을 수행하여 회귀분석 식을 산출, 산출된 회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하여 실제 헤모글로빈값과 오차율을 계산하고 비교한다. 실험 결과, 선형회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하였을 때 평균 8.124%의 오차율이 계산되었으며, 다중회귀분석의 경우 선형회귀분석보다 낮은 6.767%의 오차율이 계산되었다.
요즘 대한민국은 코로나 19로 인하여 외출이 힘든 상황에 놓여있다. 이에 따라 소비자들은 오프라인 매장에서 의류를 구매하기보다는 인터넷 쇼핑으로의 구매를 선호하게 되었으며 온라인 구매로 인해 정확한 스타일 확인 불가 및 확신할 수 없는 사이즈로 큰 불편함을 겪고 있다. 따라서 최근 가장 떠오르는 기술 중 하나인 AR을 실생활에 적용하여, 사용자가 의류 매장에 가지 않고 집에서도 편하게 자신의 스타일링을 실현할 수 있도록 하는 AR 쇼룸을 구현하여 솔루션을 제안하고자 한다. 본 프로젝트에서는 3D로의 표현을 위해 Kinect Xbox 카메라를 사용하여 사용자의 신체정보를 추출한 후 unity와의 연동을 통해 사용자에게 편리함을 제공할 수 있는 AR-fitting 시스템을 설계하였다. 또한, 우리는 선택한 옷을 가상으로 입어 볼 수 있는 쇼룸 형태의 서비스를 제공하며 제스처 인식을 통해 보다 편리한 의류 선택 및 사이즈 조절 등을 가능하게 하였고, 이러한 시스템은 사용자의 의류 구매를 보다 효과적으로 만들어 줄 수 있을 것이다.
비만은 다양한 합병증을 일으키는 위험요소로 현대인의 건강을 위협한다. 비만에 영향을 주는 요소들은 유전적 영향, 식습관, 신체활동 등이 연관된다. 비만 인구의 증가로 대사증후군의 발병률이 높아졌다. 대사증후군은 비만, 고지혈증과 고혈압 등의 여러 가지 성인병을 동반한다. 비만과 대사증후군 판별 요소 검출을 위한 개인의 신체 정보와 생활 정보 분석이 필요하다. 본 논문에서는 의사결정나무를 이용하여 비만과 대사증후군을 분류하고 분류 시 사용된 특징의 중요도 분석을 수행한다. 비만 분석 결과는 체중과 신장이 높은 특징 중요도를 나타냈으며 대사증후군은 HDL, 허리둘레, 혈압과 나이 등이 높은 특징 중요도를 보였다.
근로자의 안전을 위해 산업안전보건법이 개정되어 2020년 1월 1일부터 시행되었다. 이 개정 사항에서 산업안전보건법의 보호범위 확대 및 산재예방 책임주체 확대 등의 많은 사항들이 개정되었다. 뒤이어 시행된 중대재해처벌법은 사업 또는 사업장, 공중이용시설 및 공중교통수단을 운영하며, 안전 보건 조치 의무를 위반하여 인명피해를 발생하게 한 사업주, 경영책임자, 공무원 및 법인의 처벌 등을 규정함으로써 중대재해를 예방하고 시민과 종사자의 생명과 신체를 보호함을 목적으로 한다. 비교 결과로는 산업안전보건법이 근로자의 안전 및 보건을 유지 증진시키는데 목적이 있었다면, 증대재해처벌법은 좀 더 넓은 범위의 생명과 신체를 보호한다는데 그 역할을 두고 있다.
가상환경시스템은 매우 현실감 있는 정보를 제공할 수 있다는 점에서 산업, 의료, 교육훈련 등에 널리 사용되고 있다. 그러나 아직 많은 가상환경 시스템에서 부정적 요인으로 멀미, 시각피로, 방향감각 상실로 대표되는 cybersickness중세를 수반하고 있어 그 사용과 확산에 제약이 되고 있다. 이러한 cybersickness문제에 대응하기 위해서는 우선 이것을 객관적으로 측정, 평가할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 이러한 방법들 중의 하나로 신체동요의 정도를 평가 지표로 사용할 수 있다. 이번 연구에서는 45 명의 피실험자들을 대상으로 가상현실 운전시뮬레이터를 운전하기 전과 후의 신체동요 정도를 힘판(force platform)을 이용해 측정하였다. 특히 본 실험에 사용된 가상현실 운전시뮬레이터는 피실험자에게 운동판(motion platform)을 이용해 운동감을 제공할 수 있었고, 피실험자의 멀미 현상이 검지되면, 시야각을 1/3로 줄여주는 멀미 완화 피드백(feedback) 시스템이 연결되어 있었다. 그래서 motion의 제공여부와 feedback의 제공 여부도 실험의 독립변수로 추가하였다. 실험 결과, 가상현실 체험 후 유의한 차이는 아니나 피실험자들의 신체동요가 약간 증가하는 것이 관측되었다. motion과 feedback에 대한 분석에서는, 유일하게 motion을 제공하는 것이 제공 안할 때에 비해 좌우 방향의 신체동요가 더 적어지는 것으로 나타났다. 신체동요를cybersickness의 지표로 사용하기 위해서는 추후연구가 더 요청된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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