가상환경의 실시간 운동감을 제공하는 차량 시뮬레이터 기술에 있어, 그 현실성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 최근에는 실제 대상의 운동감을 기록하고 이를 재생하는, 데이터기반 운동감 생성 시스템이 개발되었다. 이 방법은 실제 운동감을 제공하므로, 현실성 확보가 용이하나, 사용자와의 상호 작용이 없는 단순한 가상 컨텐츠의 제공 단계에 머물고 있다. 본 연구에서는, 컴퓨터 그래픽스 분야에서 활발히 연구되고 있는, 모션 캡쳐 데이터의 가공 및 합성 기술을 차량 시뮬레이터 구동 과정에 도입하여, 제어가 가능한, 실 데이터 기반 운동감을 생성하는, 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은, 실제 차량의 운동데이터를 획득하고, 적절한 형태의 데이터 구조(운동감 조각)로 변환하여 데이터베이스에 저장하며, 실시간 시뮬레이션 시, 최적의 운동감 조각을 검색하고 합성하여 운동감 스트림을 제공하는 방법으로서, 현재의 시뮬레이션 상태 및 사용자의 요구 사항을 매개변수화 하여, 현실과 가장 가까운 운동감 생성방법을 제공한다. 또한, 차량 운동감 생성 시스템의 개발 및 모션 베이스 구동 실험을 통해, 제안한 방법에 의한 운동감의 현실성 제고 방안에 대해 소개하고자 한다.
이 논문에서는 비선형 마코브과정에 의하여 주가가 생성되며 비선형 마코브과정간에 공시운동이 존재하고 이 공시운동에 의하여 주가가 생성되고 있는지의 여부를 검토하는데 목적이 있다. 공시운동은 벡터시계열을 구성하고 있는 단일시계열들의 작용에 의하여 형성되는 관계이다. 종합주가지수를 비롯한 산업별 주가지수가 모두 41개인데 이 지수들의 수익률 시계열들이 비선형 마코브과정을 데이터 생성함수로하여 생성된다고 할 때 정상성 어고딕성이 성립하고 있는 지수수익률시계열이 있고 그렇지 않은 시계열도 있다. 종합주가지수와 대기업, 소기업은 정상적 어고딕 비선형 마코브과정을 따르고 있다. 비선형 마코브과정의 공시운동은 두 시계열간의 관계이다. 종합주가지수의 수익률 시계열과 각 산업주가지수의 수익률시계열간의 공시운동은 시장 1부, 시장 2부 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있지 않으며, 중기업 산업 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있다.
이 논문에서 우리는 생체모방 시스템을 구현하기 위해 일반적인 기계 시스템과 인간의 신경 진동자 모델을 결합하였다. 이러한 시스템은 외부환경의 변화에 따른 효과적인 자율 적응 운동 형태를 생성할 수 있다. 인간 및 동물의 주기적 자율 운동을 관장하는 Central Pattern Generator (CPG)는 신경 진동자 네트웍에 의해서 표현가능하고 이는 신경 진동자 모델 내부의 sensory 피드백 신호를 통해, 주기성을 같은 외란에 상호 작용하여 적절한 운동을 생성해 낸다. 따라서 이를 기계 시스템에 결합하면 이러한 시스템은 변화되는 환경이나 잘 알지 못하는 외란에 대하여 자율적으로 적응된 운동을 보일 수 있다. 이를 위해 본 논문은 이러한 신경 진동자 모델과 결합된 realtime 시스템을 구현하고 그 자율 적응 운동의 생성 가능성을 살펴본다.
To enhancing the exercise effect, exercise management systems are introduced and generally used. They create the proper exercise program through exercise prescription after determining the personal body status. When the exercise programs are created, they will consider $2weeks{\sim}3months$ period. And, existing exercise programs cannot respect with personal exercise habits or exercise period which are changing variedly. If exercise period is long, it can be caused inappropriate exercise about user current status. To solve these problems in legacy systems, this paper proposes a Context Aware Exercise Model (CAEM) to provide the exercise program considering the user context. Also, we implemented that as Intelligent Fitness Guide (IFG) System. The IFG system is selectively received necessary measurement values as input values according to user's context. If exercise kinds, frequency and strength of user are changing, that system creates the exercise program through exercise optimization algorithm and exercise knowledge base. As IFG is providing the exercise program in a real time, it can be managed the effective exercise according to user context.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2001.05a
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pp.48-53
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2001
가상현실에 대한 인간의 감성인자를 고려한 재현용 시스템들은 컴퓨터 및 주변장치의 발달과 더불어 다각적인 방향으로 개발되었다. 가상현실의 환경을 조성하기 위해서는 인간의 감성인자들에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 이러한 가상현실 환경에서의 인간의 감성인자들 중 인체의 운동 감성인자를 연구하여, 가상현실의 운동 환경을 가장 효과적으로 재현할 수 있도록 하는 데 그 목적을 두고 있다. 즉 가상현실 환경에서의 운동감을 야기시키는 운동시스템 운동판의 최적의 운동을 발생시킬 운동명령을 생성하는 워시아웃 알고리즘(Washout Algorithm)의 물리적 특성을 연구하고, 워시아웃 알고리즘 내부의 고역필터들의 계수 의미를 파악하여 워시아웃 알고리즘에 의해 생성된 운동명령을 최선의 운동명령으로 보정키 위한 방법을 연구하고자 하였다.
기존 자가발전 운동기구의 경우, 가변저항을 사용하여 운동강도를 조절하기 때문에 Generator에서 생성된 에너지가 모두 소모되는 문제점이 있다. 또한 계통연계형 자가발전 운동기구의 경우에는 에너지 회수는 가능하지만 운동 강도 조절이 불가능한 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 계통연계를 통해 에너지 회수가 가능하고, 운동 강도 조절이 가능한 자가발전 운동기구용 DC/DC 컨버터를 제안한다. 제안회로는 가변저항을 사용하지 않고 입력임피던스를 통해 운동 강도를 조절하기 때문에 높은 에너지를 생성할 수 있고 계통연계를 통해 에너지 회수도 가능한 장점이 있다. 본 논문에서는 제안된 회로의 이론적 특성을 분석하고 모의실험을 통해 확인하였으며, 계통연계형 자가발전 운동기구에 적용하여 실험을 통해 우수성을 검증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.165-167
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2022
본 논문은 병원과 지역사회에서 제공하는 재활 서비스를 연계하여 재활 단계별 개인 맞춤 재활서비스를 제공하기 위한 재활운동 빅데이터 플랫폼과 재활 서비스를 지원하는 재활 운동 기기간의 데이터 수집을 위한 인터페이스의 설계에 관한 것이다. 재활 운동 빅데이터 플랫폼은 병원과 지역사회에서 생성되는 재활 관련 데이터를 수집하고 이를 가공, 유통하기 위한 데이터 서비스와 수집된 데이터를 예측, 분석하여 개인 맞춤형의 단계별 재활을 지원하기 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 재활 운동을 보조하는 재활 운동 기기에서 생성되는 다양한 유형의 데이터를 재활 운동 빅데이터 플랫폼으로 전송하고, 수집된 데이터를 플랫폼 내외부에서 활용 가능하도록 제공할 수 있는 인터페이스에 대하여 설명한다.
Exercise can favorably influence brain plasticity by facilitating neurogeneration, neuroadaptivity, and neuroprotection. Aerobic exercise has been reported to change brain nerve growth factors (growth hormone, insulin like factor-1, estrogen and serotonin). The purpose of this study was to demonstrate the effects of aerobic exercise for 12 weeks on brain nerve growth factors in girls. Fourteen female participants in elementary school grades 1 through 3 were randomly allocated to the exercise group (EG, n=6) and control group (CG, n=8). The EG participated in 60 minutes of modified ballet exercise as aerobic training three days a week for 12 weeks. Based on comparison between groups by two-way ANOVA with repeated measures, aerobic exercise program participants experienced decreased weight (p<0.01), BMI (p<0.01), fat mass (p<0.001), fat percent (p<0.001) and increased LBM (lean body mass) percent (p<0.001). In addition, we detected that aerobic exercise decreased the level of serotonin (p<0.05) and increased the level of GH (p<0.05) and IGF-1 (p<0.05). These findings suggest that aerobic exercise programs can be an efficient intervention to change body composition, alleviate central fatigue, improve brain function, and induce brain cell proliferation in girls.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.165-168
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2004
본 연구에서는 근골격계로 구성된 신체 역학계와 신경 진동자로 구성된 신경계의 상호작용에 의해서 자율적인 2족 보행운동 생성하려고 하고 있다. 이를 위해서는 역학계와 신경계의 않은 파라메트(Parameter)의 조절이 필요하다 본 연구에서는 유전적 프로그래밍(GP)을 이용하여 파라메트의 자동조절 수법을 제안하였다. GP는 문제를 해결하기 위한 계산 프로그래밍을 탐색하는 진화형 탐색 알고리즘으로, GP를 이용해서 문제해결을 행하기 위해서는 노드의 선택이 매우 중요하다. 그러나 대상문제에 대한 충분한 정보가 없는 경우에는 노드를 용장성 있게 설계하게 되어, 이로 인한 탐색공간의 확장으로 GP에 대한 탐색성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 용장성 노드 집합으로부터 유용한 노드를 획득하기 위해 제안한 수법을 2족 보행운동 생성 시스템에 적용하기 전에 사전 평가로서 기호회귀(Symbolic Regression)문제에 적용하여 실험을 통해 제안 수법의 타당성과 탐색성능 향상의 효과에 관해서 논하고자 한다.
We propose a real-time stereoscopic image conversion method that can generate stereoscopic image with different perspective depth using motion parallax from 2-D image and offer realistic 3-D effect regardless of the direction and velocity of the moving object in the 2-D image. The stereoscopic image is generated by computing the motion parallax between adjacent two 2-D images using the proposed method for motion detection, region segmentation and depth map generation. The proposed method is suitable for real-time stereoscopic conversion processing on various image formats. It has been verified the proposed method by comparing between the stereoscopic image of the proposed method and that of MTD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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