스쿼트운동은 안전하고 효과적인 운동성과를 기대할 수 있는 중요한 프리웨이트운동의 하나로 하체강화운동에 가장 효과적인 운동으로 알려져 있다. 인터렉티브 스쿼트운동 장치를 활용하여 동적인 운동과정을 단순화하여 스쿼트 운동 동작을 모델링하고 이를 기반으로 한 생체신호 및 동작 분석을 수행할 수 있으며 또한 장치를 통해 사용자 자세교정을 통해 올바르고 효과 높은 스쿼트운동 과정을 확립할 수 있다. 제안된 모델링을 기반으로 설계된 풋플레이트에 위치한 로드셀의 검출된 신호를 활용하여 스쿼트동작을 생체신호검출과 검출된 신호처리과정을 거쳐 스쿼트운동의 오류동작을 검출해 내는 신호출력을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안된 인터랙티브 스쿼트운동장치의 설계방법과 동작의 안전성 분석방법은 생체역학 신호처리 방법에 기인하며 사용자의 스쿼트 운동자세를 해석을 위한 검출된 생체신호 및 동작신호를 통해 올바르지 못한 스쿼트 동작을 교정함으로서 바른 스쿼트 운동을 유도할 수 있으며 연구 결과를 VR 장치에 적용하거나 운동 평가를 위한 장치로 활용할 수 있다.
정자 운동의 분석은 붙임의 원인 규명과 진단에 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 연속된 정자 운동 영상을 이용해 정자 운동성의 주요 척도인 선형속도, 곡선속도, 선형성, 운동력등의 운동특성을 검출해 내는 알고리즘을 구현했다. 비디오 신호로 보내진 정자 영상을 컴퓨터에 의해 디지털화하고, 각 정자 머리의 위치를 계산해내었고, 이로부터 정자 등의 경로 및 주요 운동특성를 찾았다.
본 연구는 시야나 머리운동을 구속하지 않고 수평 및 수직 머리운동을 측정하여 처리하는 방법에 관한 것이다. 이를 위해 Helmholtz 코일을 적절히 구성하여 균일 자계를 발생시키고 탐지 코일을 이용하여 머리운동의 동적 특성을 검출하고, 검출된 신호는 신호처리 장치를 구성하여 처리하는 방법을 개발하고 다른 연구결과와 비료 고찰하였다.
본 논문에서는 3차원 스테레오 영상에서의 시각적 피로도와 안구의 운동량과의 상관관계를 도출하고 시각적 피로도 측정 시스템을 제안한다. 제안한 측정 방법은 3차원 스테레오 영상 시청자의 피로도가 누적되었을 때, 안구의 단속성 운동(saccade)이 감소할 것이라는 가정에 기반을 둔다. 액티브 셔터글라스 방식의 3D 안경을 착용한 시청자의 동공을 검출하고 추적하기 위해 적외선 광원 및 적외선 카메라를 이용한다. 획득한 영상에 대해 이진 임계화를 적용하고 타원 피팅을 수행하여 동공의 위치를 검출한다. 피팅된 타원의 이심률과 크기 및 위치를 제한하여 검출 오류를 줄인다. 검출된 동공의 위치를 바탕으로 안구의 단속성 운동량을 측정한다. 실험에는 변이 정도가 크지 않아 편안하게 시청 가능한 스테레오 영상과 과도한 변이를 가져 시청하는데 불편한 영상이 분리되어 사용되었다. 이들 영상에 대해 각각 실험자의 단속성 운동량을 측정하였다. 실험 결과에서 안구의 단속성 운동량이 변이가 큰 영상에서 그렇지 않은 영상에 비해 감소하는 경향이 나타났다.
손가락 움직임과 관련된 운동성 유발전위를 검출하기 위하여 컴퓨터를 이용하여 피검자에게 움직임 명령을 제시하고 명령에 따른 최종적인 피검자의 운동이 나타나는 과정까지의 뇌전위를 검출하는 시스템을 구성하였다. 위와 갊은 실험을 왼손 오른손에 대하여 자각 700번 정도 수행하여 average method를 이용하여 운동성 유발 전위를 검출하고, 신경전류 추적법을 이용하여 뇌의 흥분 뉴런군을 추정하였다.
본 논문에서는 컬-덤벨 운동의 연속, 반복적인 근 수축/이완 동작에 대한 전환 시점을 검출하기 위한 EMG(Electromyogram) 신호 분석 모듈을 설계하였으며 이에 대한 안드로이드 플랫폼 기반의 테스트 프로그램을 구현하였다. 제안하는 모듈로는 무산소 운동 분석에의 활용도가 높은 EMG 신호를 기반으로 근 수축/이완의 전환 시점을 95% 검출하며, 이를 개선 및 확장함으로써 현재 상용화 및 보급화된 운동 가이드 시스템에서 제공할 수 없었던 무산소 운동의 체계적 가이드를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 시공간 영상 해석을 이용한 미소혈관내 백혈구 운동의 검출 방법을 제안한다. 혈관벽에 부착하는 백혈구 운동은 영상내 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직이는 것으로 시각화될 수 있다. 제안 방법에서 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하며 시공간 영상 해석방법의 사용에 의해 백혈구 운동을 검출한다. 생성된 시공간 영상은 특수한 목적의 방향 선택 필터에 의해 처리되고 후속의 분류처리가 행해진다. 이 후속의 분류처리는 단순한 임계값 및 윤곽선 처리에 의해 획득된 모든 성분중에서 백혈구 궤적 성분을 선택하고 분류한다. 실험 결과, 제안 방법은 복수개의 백혈구 흔적이 서로 교차할 때에도 백혈구 운동을 안정하게 검출할 수 있음을 보여준다.
컴퓨터 비전을 이용한 이진 영상 데이터 처리는 사용자가 원하는 객체를 배경과 분리하여 추출하는 데에 유용하며 객체 위치 검출에는 테두리 검출(edge detection), 센트로이드 검출 (centroid detection) 등 다양한 기법들이 사용되어 왔다. 연속해서 움직이는 객체의 위치를 테두리 검출 기법을 이용하여 추종 시, 조명과 환경 잡음에 민감한 영상 데이터의 특성상 객체의 테두리 부분은 매 프레임마다 조금씩 차이가 있어 위치를 검출하는 데에 오차가 발생하기 쉽다. 그러나 센트로이드 기법으로 구할 경우 많은 픽셀의 무게중심을 구하는 것이므로 그 오차를 줄여 빠르고 정확한 위치 검출에 유용하다. 본 논문에서는 LabVIEW를 이용하여 진자운동 하는 물체의 센트로이드 점을 구하여 실시간 위치 검출을 구현한다.
본 논문은 유튜브에 업로드 된 운동 영상을 시청하는 사람의 얼굴 영역을 YoloV3을 이용하여 얼굴 영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하여, YoloV3은 딥 러닝을 이용한 물체 검출 방법으로 기존의 특징 기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 영상을 다차원적으로 분리하고 클래스 확률(Class Probability)을 적용하여 하나의 회귀 문제로 접근한다. 영상의 1 frame을 입력 이미지로 CNN을 통해 텐서(Tensor)의 그리드로 나누고, 각 구간에 따라 객체인 경계 박스와 클래스 확률을 생성해 해당 구역의 눈과 입을 검출한다. 검출된 이미지 감성 분석을 통해, 운동 영상 중 하이라이트 부분을 자동으로 선별하는 시스템을 설계하였다.
디지털 회로 설계 방법의 하나인 Algorithmic State Machine (ASM)을 이용하여 반복운동을 하는 모터의 위치를 오차 없이 검출할 수 있는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 모터의 운동방향 변화 시 증분형 엔코더의 출력 패턴을 분석하고 이를 바탕으로 상태도 및 상태 테이블을 구성하였으며 모터의 운동방향 변화 시 정확하게 변화시점을 검출할 수 있는 디지털 회로를 설계하였다 설계된 회로의 유용성을 검증하기 위하여 시뮬레이션 및 실험을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 모터의 운동 방향이 변화하는 모든 경우에 대해서 제안된 회로를 이용하면 오차 없이 모터의 위치를 검출할 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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