본 논문에서는 깊은 합성 곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 를 이용해서 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상의 반전 잡음 (speckle noise) 성분을 제거하는 기법을 제안하고자 한다. Deep Convolutional Neural Network는 이미지의 데이터 특성에 적합한 딥 러닝 방법이고, 이는 SAR 위성영상의 반전 잡음 제거에 사용해도 효과적이다. 반전 잡음 필터 모델 추정을 위한 학습은 임의로 반전 잡음을 합성한 트레이닝 이미지들과 원본 트레이닝 이미지들을 이용한 회귀모델을 통해 진행된다. 학습을 통해 얻은 반전 잡음 필터는 기존 알고리즘에 비해 우수한 외곽선 보존 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 연구의 목적은 자동화된 트레이닝 시스템을 통하여 드론 운용능력을 향상시키는 것에 목표를 두고 있다. 체계적인 드론운용능력을 갖추기 위한 코스를 설계하였으며, 코스를 구성하여 종합적인 평가를 내리기 위해서 4가지의 장치로 구성하였다. 각각의 장치의 명칭은 이착륙장, 게이트, 그라운드 시스템, 드론이며 해당 장치들을 통해 드론 운용 능력을 체계적으로 평가할 수 있다.
이 연구는 현 트렌드에 발맞추어 손상예방, 트레이닝 수업에 보다 양질의 피드백을 제공하여 보다 효율적이고 효과적인 교육프로그램 개선 및 개발하는데 목적이 있다. 부하가 증가될수록 우측 외측광근, 대퇴이두근과 좌측 내측광근, 대퇴이두근, 비복근이 활성도과 증가하였으며, 발의압력은 앞쪽이 증가하였으며 COG 좌/우 안정성이 감소하였다. 초보자들은 자신의 동작이 정확히 인지하고 수행하는지 어려움을 가지고 있으며 선수와 숙련자들은 강력한 근육을 바탕으로 보상작용을 수행해서 정확한 동작을 만들어 결국 근육의 불균형으로 인한 손상을 유발하기도 한다. 이러한 문제점을 웨어러블 기기를 이용하여 즉각적인 피드백을 제공할 수 있어 효율적인 운동지도를 할 수 있을 것으로 생각된다.
현대의 라이프 스타일에 웰빙(well-being)적인 측면이 강조되면서 요가가 선풍적인 인기를 끌고, 운동을 즐기는 사람들이 늘어나면서 스포츠룩은 현대 패션 트랜드의 중요한 부분을 차지하고 있다. 몇 년 전 뉴요커들의 패션 아이콘 중의 하나가 스니커즈였던 때가 있었다. 정장팬츠에 운동화를 신은 모습은 국내에서도 패션 리더들을 중심으로 빠르게 유행되었다. 그 후 몇 년이 지난 지금 스니커즈 패션은 물론, 운동복으로만 생각했던 트레이닝복들이 거리를 메우고 있다. (중략)
코어운동의 운동 효과를 높이기 위해서는 정확한 자세로 운동 하는 것이 중요하다. 본 논문은 가상현실 환경에서 코어 운동을 하는 사용자가 정확한 자세를 취할 수 있도록 피드백을 제공하여 운동 자세를 트레이닝 할 수 있는 시스템을 소개한다. 스쿼트, 런지, 브릿지의 총 3가지 코어 운동 자세를 대상으로 하였으며, 정확한 자세를 취할 수 있도록 시각 피드백과 촉각 피드백을 사용자에게 제공한다. 전문가의 자세를 사용자의 신체 길이에 맞게 조정하여 기준 자세를 생성하며, 사용자의 운동 자세를 기준 자세와 비교하여 운동 자세의 정확도를 계산한다. 사용자 실험을 통해 피드백의 효과를 입증하였으며, 피드백의 설계에 따른 트레이닝 효과를 비교하였다.
본 연구의 목적은 훈련된 10명의 사이클 선수와 10명의 트라이애슬론 선수를 대상으로 서로 다른 트레이닝 상태에서 경제성과 효율성을 평가하는 데 있다. 모든 실험자는 50, 100, 150 watts의 자전거 프로토콜로 테스트 한 결과, 두 그룹의 효율성은 현저하게 다르게 나타났으며 철인3종 선수들의 경제성과 효율성이 사이클 선수들보다 더 나은 결과를 보였다. 산소섭취량과 작업량의 적절한 조합은 선수들의 산소부족량을 감소시켜 운동 후 회복기에 이에 맞는 부족량 부분을 다시 상환시킬 수 있을 것이다.
홈 트레이닝을 하는 사람들은 전문적인 대면 지도가 없기 때문에 잘못된 자세로 동작을 하여 신체에 무리가 올 수 있다. 본 연구에서는 자세 예측 모델과 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자의 자세를 교정 해주는 "영상 데이터 기반 동작 분류 및 자세 교정 시스템"을 제안한다. 자세 예측 모델로 뼈대 정보를 예측한 후 심층 신경망을 이용하여 어떤 운동 동작인지를 분류한 뒤, 올바른 관절의 각도를 알려주며 교정이 이루어진다. 이 과정에서 동작 분류 모델의 성능을 향상시키기 위해 연속적인 프레임들의 결과를 고려하는 투표 알고리즘을 적용하였다. 다층 퍼셉트론 기반 모델을 자세 분류 모델로 사용했을 때 0.9의 정확도를 가진다. 그리고 투표 알고리즘을 통해 분류 모델의 정확도는 0.93으로 향상된다.
본 연구는 기술수용모델과 건강신념모델을 통합, 적용하여 유튜브 기반 홈 트레이닝 콘텐츠의 이용에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 주요 연구결과를 다음과 같다. 먼저, 개인의 혁신성은 지각된 용이성과 지각된 유용성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 지각된 민감성은 지각된 유용성에 유의한 영향을 미치지 못하였고, 지각된 이익은 지각된 유용성에 정(+)의 영향을 미친 것으로 나타났다. 마지막으로 지각된 용이성은 지각된 유용성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지각된 용이성과 지각된 유용성은 모두 지속이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 기술수용모델과 건강신념모델의 통합 가능성을 일정 부분 재확인하였다는 점에서 본 연구의 의의가 있을 것이다.
이 연구의 목적은 고강도로 실시되는 12주간의 웨이트 트레이닝을 통하여 노인 여성들의 신체조성 및 기능적 체력에 어떠한 변화가 있는지를 규명하는 것이다. 연구대상자들은 U경로당에 정기적으로 출입하는 70세 이상 노인 여성 중에 실험의 취지를 알고 자발적 참여의사를 가진 24명을 선정하였다. 선정된 24명을 무선할당 방법을 통해 두 개의 운동집단인 고강도 저항성 운동 집단 (High intensity resistance group, n=8), 저강도 저항성 운동 집단(Low intensity resistance group, n=8) 그리고 비교군 (Control group, n=8)으로 나누었다. 운동집단은 12주간의 고강도 및 저강도 저항성 운동을 실시하였으며, 비교군은 12주간 어떠한 운동에도 참가하지 못하도록 제한하였다. 연구결과, 12주간 실시된 고강도 웨이트 트레이닝은 근력과 민첩성을 유의하게 향상시켰으며, 체지방률과 체지방량은 유의하게 감소시켰다(p<0.05). 평형성 및 심폐능력은 향상되었으나 통계적 유의성은 없었다. 종합해보면 정기적인 고강도 웨이트 트레이닝은 노인 여성들의 체력 개선에 도움을 줄 수 있는 운동이라 사료된다.
8주간 주 2회, 1회 30분 16명의 남자 대학생을 대면 운동 그룹 8명, 실시간 비대면 운동 그룹 8명으로 나누어 운동을 실시하였다. 종속변인으로는 신체조성과 체력을 홈트레이닝 실시 전과 후 총 2번 측정하였다. 자료처리는 운동 방법의 차이와 측정 시기에 따른 신체조성과 체력에 미치는 영향을 알아보기 위해 반복측정 이원배치분산분석(two-way ANOVA with repeated measure)을 실시하였고, 사후분석으로 Bonferoni를 실시하였다. 그룹 간 변화량의 평균 차이를 비교하기 위해 사전-사후 차이의 변화량을 산출한 후 독립표본 t-검정(Independent t-test)을 실시하였다. 모든 통계적 유의수준은 p<.05로 설정했다. 8주간의 홈트레이닝은 대면 운동과 실시간 비대면 운동 방법에 상관없이 남자 대학생의 골격근을 증가시키고 근력, 근지구력, 심폐지구력을 증가시켰다. 또한, 대면·실시간 비대면 운동 방법간의 효과 차이는 나타나지 않았다. 따라서 실시간 비대면은 대면 운동과 마찬가지로 남자 대학생들의 골격근과 체력을 향상시키기에 효과적인 운동 방법이 될 수 있음을 시사한다. 또한, 이동이 불편한 환자들이나 노인들에게 적용될 수 있는 실시간 비대면 운동 프로그램이 검증된다면 대면 운동을 실시하기 어려운 대상에게도 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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