• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.10
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• pp.1345-1350
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• 2010

Sit-to-stand movement is a basic movement in daily activities. On the basis of this movement, the biomechanical functions of a person can be evaluated. The study of the joint kinematics, moment, and muscle coordination is necessary to understand the characteristics of the sit-to-stand movement. We have developed a motion-based program for inverse dynamics analysis and the electromyogram-based program for muscle force prediction. The joint kinematics and the kinetic results estimated on the basis of obtained motion data, ground reaction force, and electromyogram signals were compared with those reported in previous studies, and the muscle forces determined by the two methods were compared with each other. The methods and programs developed in this study can be used to understand biomechanics and muscle coordination involved in basic movements in daily activities.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.263-264
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• 2011

본 연구에서는 한국인 표준체형과 유사한 사람의 의료 영상 자료를 이용하여 인체 골격계 모델을 개발하였다. 이를 동역학 해석 상용 소프웨트어인 RecurDynTM에 탑재하여 인체 시뮬레이션 모듈을 개발하였고 타당성을 검증을 거친 후 노인의 앉기-서기 및 보행 동작해석에 적용하였다. 노인이 보행기(elderly walker)를 사용하여 앉기-서기 동작을 할 때 하지관절 기구학의 변화는 미비하였으나 보행 시 각 관절의 가동범위가 감소하였고 동작시간이 증가하였다. 또한 근전도 해석결과 일부 발목 주변 근육들과 햄스트링 근육에서 근활성치가 줄거나 활성시간이 줄었다. 이러한 변화는 보행기를 이용한 보행 때 하지의 기여도가 감소했기 때문에 발생하는 현상으로 생각된다. 본 연구를 통해 얻어진 시뮬레이션 기술은 다양한 인체 정보 콘텐츠분야에 널리 활용될 것으로 생각된다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.35 no.11
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• pp.1243-1248
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• 2011

The purposes of this study were to develop a dynamic model of a human and to investigate the effect of a walker on an elderly subject's motions, such as sit-to-stand (STS) motion and normal gait, by using this model. A human model consisting of 15 segments and 14 joints was developed, embedded in $RecurDyn^{TM}$, and connected through a Simulink$^{(R)}$ interface with collected motion data. The model was validated by comparisons between joint kinematic results from inverse dynamics (Matlab$^{(R)}$-based in-house program) and from $RecurDyn^{TM}$ simulation during walking. The results indicate that the elderly walker induced a longer movement time in walking, such that the speed of joint flexion/extension was slower than that during a normal gait. The results showed that the muscle activities of parts of the ankle and hamstring were altered by use of the elderly walker. The technique used in this study could be very helpful in applications to biomechanical fields.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2012.10a
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• pp.875-876
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• 2012

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2013.05a
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• pp.1429-1430
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• 2013

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.871-874
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• 2016

본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1369-1371
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• 2015

본 논문은 전도성섬유 압력센서로 보행신호를 획득하고 걷기, 서기, 앉기, 계단오르기, 계단내려오기 등 총 5가지 행동을 인식하는 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 시스템은 Capacitive pressure 센서, CDC(Capacitive to Digital Converter), 마이크로프로세서, 블루투스 모듈, 스마트 폰으로 구성되고 획득한 데이터 패턴을 분류한 결과 평균 99.5%의 높은 인식률을 보였다. 각 발당 한 개의 채널만을 이용해 행동패턴을 인지함으로써 적은 수의 채널로도 행동인지의 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1166-1169
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• 2012

본 논문은 사용자 행동인식을 위해 기존 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘의 경계선을 통한 데이터 분류에서 데이터의 수집환경에 의해 발생하는 문제를 벡터의 길이비교를 이용한 보정을 통해 보완한 알고리즘을 제안한다. 기존의 PSO 알고리즘은 데이터 분류를 위해서 데이터의 최소, 최대값을 이용하여 경계를 생성하고, 이를 이용하여 데이터를 분류하였다. 그러나 PSO를 이용하여 행동인식을 할 때 행동이 수집되는 환경에 따라서 경계에 포함되지 못해 행동이 분류되지 못하는 문제가 있다. 이러한 분류의 문제를 보완하기 위해 경계를 벗어난 데이터와 각 행동을 대표하는 데이터의 벡터 길이를 계산하고 최소길이를 비교하여 분류한다. 실험결과, 기존 PSO 방법에 비해 개선된 방법이 평균적으로 앉기 1%, 걷기 7%, 서기 7%의 개선된 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.921-923
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• 2021

최근 반려동물 시장이 커짐으로 인해, 반려동물들의 헬스케어를 위한 제품들이 증가하고 있다. 이에 따라 펫 웨어러블 디바이스를 통한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 웨어러블 디바이스를 통해 수집되는 센싱 데이터는 변칙적인 반려동물의 특징 때문에 연구의 한계를 갖는다. 이를 위해 본 논문에서는 1-Dimensional CNN과 LSTM 하이브리드 모델을 기반으로 한 반려동물 행동 분류를 제안한다. 웨어러블 디바이스를 이용해 자이로와 가속도 센서를 수집하여 걸음수를 측정하고, 이후 수집된 센싱 데이터로 반려동물의 행동을 4가지로 분류한다. 행동 분류는 걷기, 뛰기, 앉기, 서기로 분류한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.12
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• pp.607-613
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• 2018

The aim of this study is to predict the exact time of parturition from analysis and classification of preliminary behavior based on parturition signals in sows. This study was conducted with 12 crossbred sows (with an average of 3.5 parities). Behavioral characteristics were analyzed for duration and the frequency of different behaviors on a checklist, which includes the duration of the basic behaviors (feeding, standing, lying down, and sitting). The frequency of specific behaviors (investigatory behavior, shame-chewing, scratching, and bar-biting) was also recorded. Image information was collected every two minutes for 24 hours before the first piglets were born. As a result, the basic behavior of a sows' standing time (22.6% of the time after 24 h, 24.9% after 12 h) and time lying down (55.9% after 24 h, 66.3% after 12 h) increased over the 12 h period before parturition, compared with the 24 h period before parturition (p<0.01). Feeding (13.42% after 24 h, 4.38% after 12 h) and sitting (8.2% after 24 h, 4.5% after 12 h) tended to decrease during the 12 h before parturition (p>0.05). The sows' investigatory behavior ($11.44{\pm}1.80$ after 24 h, $55.97{\pm}6.13$ after 12 h), scratching ($3.75{\pm}1.92$ after 24 h, $20.99{\pm}5.81$ after 12 h), and bar-biting ($0.69{\pm}0.15$ after 24 h, $3.71{\pm}1.53$ after 12 h) increased in the 12-hour period before parturition, compared with the 24-hour period before parturition (p<0.01). On the other hand, shame-chewing ($2.20{\pm}1.67$ after 24 h, $0.07{\pm}0.01$ after 12 h) decreased compared to the 12-hour period before parturition (p>0.05). Thus, standing, investigatory behavior, scratching, and bar-biting could be used as behaviors indicative of parturition in sows.