인체동작상태를 구분하는 기술은 인체활동에 따라 변하는 생체신호의 측정 분석분야, 수면장애의 진단 치료 효과의 스크리닝 검사분야, 만성질환 환자의 운동 상태 진단 운동처방분야에 필요한 기술이다. Armband에 내장된 아날로그 디바이스사의 ADXL202AE을 이용하여 수직방향신호의 평균치(LAA), 수평방향신호의 평균치(TAA), 수직방향 신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(L-MAD), 수평방향신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(T-MAD)의 획득과 데이터 처리하여, 인체동작상태(눕기, 앉기, 걷기, 뛰기)를 구분하는 퍼지규칙 기반의 퍼지추론시스템을 구현하였다. 입력데이터(LAA, TAA, L-MAD, T-MAD)와 출력데이터(Lying, Sitting, Walking, Running)의 각 구역에서의 소속정도(menbership degree)와 퍼지규칙은 실험을 통해 얻은 수치 데이터를 사용하여 결정하였다. 눕기$\rightarrow$걷기$\rightarrow$뛰기$\rightarrow$눕기 순으로 생성한 모의실험용 데이터를 분석한 결과, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기의 동작상태 구분율은 각각 100%이었다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear^{(R)}$ PRO2 Armband(BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여 데이터를 획득하고, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태의 구분은 PC 기반의 퍼지추론 시스템으로 구현 하였다. 이를 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 100%, 98.64%, 99.27%, 100%로 나타났다.
본 논문은 인체의 최종효과기 (예: 손)가 주어진 공간상의 목표위치를 성취하도록 새로운 동작을 다수의 기존 동작을 혼합하여 생성하는 동작혼합기법을 제시한다. 전형적인 동작혼합기법에서는 동작들을 구성하는 관절커브들에 사용자가 적절한 가중치를 주고 이들의 가중치 합을 구하여 새로운 동작의 관절커브로 삼는다. 그러나 생성될 동작이 특정 제약조건 (예: 손의 최종위치)를 만족해야 될 경우에는 사용자가 성분동작에 적절한 가중치를 부여하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 원하는 동작의 타입 (예: 걷기, 손 뻗기) 과 동작의 최초 및 최종상태가 주어지연, 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 새로운 동작을 기존동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 성분동작들의 집합을 연속적이고 완만한 곡면으로 표현하고 사용자가 생성하기 원하는 동작의 최초 및 최종상태를 정하면 이 곡면상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작을 구하여 원하는 동작으로 삼는다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러 응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear(R)PRO_2R$ Armband (BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여, 센서에서 출력되는 가속도 변화량의 절대치의 평균치인 MAD(mean of absolute difference)를 계산하여 활동량을 정량화 하였으며, PC 기반의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태 구분과 한정된 응급상활을 인지하는 퍼지추론 시스템으로 구현하였다. 본 시스템으로 측정한 수직방향의 MAD는 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기에서 각각 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s, 16.243 g/s이었다. 이들을 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 96.7 %, 93.0 %, 95.2 %, 98.4 %로 나타났으며, 제한된 상황에서의 응급상황인식률은 100 %이었다.
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.
최근 생체 신호 센싱 기능의 의류가 연구 개발되어 왔으나, 생체 신호 측정 시 착용자의 동작에 의한 치명적인 잡음이 발생하는 문제가 지속적으로 보고되어 왔다. 이에 본 연구는 심전도 센싱 의류를 기반으로 생체 신호 측정의 정확성을 향상시키기 위하여 착용자의 동작에 의한 영향을 최소화할 수 있는 심전도 센싱 스마트 의류의 모형을 개발하고자 하였다. '일자형 절개 타입', '십자형 절개 타입', '엑스형 절개 타입', '곡선 엑스형 절개 타입'의 총 네 가지 타입의 생체신호 센싱 스마트 의류의 시안을 설계하고 제작하였다. 디자인 시안은 민소매 형태의 남성용 티셔츠로 신축성 있는 소재를 사용하여 인체 굴곡을 따라 의복과 전극이 밀착될 수 있도록 하였으며, 트랜스미터를 이용하여 메인 컴퓨터로 데이터가 무선 전송되게 하였다. 본 연구에서는 개발된 4 가지 의류 타임을 기반으로 인체의 정지 및 동작 상태에서의 심전도 센싱 성능을 평가하기 위해 동작에 따른 전극의 변위를 측정하고, 심전도 측정 평가를 실시하여 SNR을 분석하였다. 본 실험 곁과를 반영하여 의류 디자인 시안의 수정 및 보완 과정을 거친 후, 최종적으로 동작 잡음을 최소화하는 생체신호 센싱 스마트 의류 디자인 모형을 제시하였다.
가려진 상태에 있는 인체 구성요소에 대한 관측치 모델은 영상에서 인체 구성요소가 차지하고 있는 화소들에 대한 정확한 평가를 해야 하는 저수준에서의 문제와, 권투 동작과 같이 역동적으로 변화하는 인체 구성요소 간의 가려짐 관계에 대한 문맥적인 상황을 같이 고려해야 하는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 자체 가려짐이 발생한 상황에서도 강인하게 인체 포즈 추적을 하기 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델을 제안한다. 포즈 추적 성능을 비교평가 할 수 있는 HumanEva 데이터 셋을 이용하여 제안하는 관측치 모델의 강인함을 확인하였으며, 기존 방법과의 성능 비교에서도 우수한 추적 성능을 보였다.
본 논문에서는 에너지 절감을 위하여 POWER LED 구동회로를 PIR(Pyroelectric Infrared Ray) 센서를 이용하여 ON/OFF 제어를 하였다. POWER LED의 전류 특성을 설명하였으며 설명된 전류 특성을 개선하고자 정전류 유지 회로를 구성하였다. 그리고 인체 감지 센서에서 발생되는 ON/OFF 신호를 증폭시키는 구동 회로를 설계하여 정전류 유지 회로에 직접 결합하는 방식을 제안하였다. 실험한 결과는 POWER LED의 ON 상태시 4Watt, OFF 상태시 0.5Watt를 소비하였으며, 정전류 유지 회로에 의해 POWER LED 구동 전류의 리플이 줄어들어 안정적인 동작을 하는 것으로 나타났다.
본 논문은 표면 근전도 신호(sEMG)를 이용해 상지부의 동작을 실시간으로 예측하고 이를 기반으로 한 인간-기계 상호작용(Human-machine interaction)에 관한 것이다. 사용자의 상지부에 위치한 5 곳의 근육에서 수집하는 근전도 신호와 인공신경회로망(arfiticial neural network) 알고리즘을 이용하여 상지부 동작을 실시간으로 예측하였고, 기계팔(manipulator)이 예측된 동작을 좇아 움직이도록 제어되었다. 이때, 사용자가 기계팔의 끝단(end-effector)과 접촉해 있는 상태에서 상지부 동작은 2 차원 평면 위에서 이루어지도록 제한된다. 본 논문이 제안하는 동작 예측 방법과 인체 각도계(goniometer)를 이용한 경우의 상호 작용 실험을 통해, 동작 예측을 통한 인간-기계 상호 작용의 성능을 알아보았다. 실험 결과로부터, 제안된 실시간 동작 예측 방법을 이용하여 사용자와 기계의 상호 작용 시스템을 구현할 수 있음을 알 수 있다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하는 이 점차 중요해 지고 있다. 이러한 관리를 위해 어플리케이션의 내부 구조를 드러내지 않은 상태에서 환경에 적응하는 자가치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 우리의 이전 연구에서는 자가 적응 모듈의 성능 향상을 위해 스위치를 사용하여 컴포넌트의 동작 유무를 결정하였다. 그러나 바이러스와 같은 외부 상황에 의해 자가 적응 모듈이 정상적으로 동작하지 않을 수 있으며 다수의 파일을 전송할 때 스위치가 꺼진 컴포넌트들은 메모리와 같은 리소스를 낭비한다. 본 연구에서는 이전 연구인 성능 개선 자가 적응 모듈에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 1) 컴포넌트의 동작 여부를 결정하는 스위치를 확인하여 비정상 상태인 컴포넌트를 찾아 치유를 하고, 2) 현재 단계에서 사용하지 않는 컴포넌트를 다른 작업에서 재사용한다. 이러한 제안 방법론을 통해 파일 전송이 않은 상황에서도 전체 컴포넌트의 수를 줄일 수 있으며 자가 적응 제어 모듈을 안정적으로 작동할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 명가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하여 이전 연구의 모듈과 제안 방법론을 적용한 모듈이 미리 정한 상황들에서 정상적으로 적응할 수 있는지를 비교한다. 또한 파일 전송이 많은 상황에서 제안 방법론을 적용하였을 때 이전 연구 방법론과의 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 이전 연구의 자가 적응 모듈의 비정상 상태를 찾아낼 수 있었고, 둘 이상의 파일 전송이 이루어 질 때 컴포넌트의 재사용을 통해 리소스의 사용을 줄일 수 있었다.위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.능적으로 우수한 기호성, 즉석에서 먹을 수 있는 간편성, 장기저장에 의한 식품 산패, 오염 및 변패 미생물의 생육 등이 발생하지 않는 우수한 생선가공, 저장방법, 저가 생선류의 부가가치 상승 등 여러 유익한 결과를 얻을 수 있는 효과적인 가공방법을 증명하였다.의 평균섭취량에도 미치지 못하는 매우 저조한 영양상태를 보여 경제력, 육체적 활동 및 건강상태 등이 매우 열악한 이들 집단에 대한 질 좋은 영양서비스의 제공이 국가적 차원에서 시급히 재고되어야 할 것이다. 연구대상자 특히 배달급식 대상자의 경우 모집의 어려움으로 인해 적은 수의 연구대상자의 결과를 보고한 것은 본 연구의 제한점이라 할 수 있다 따라서 본 연구결과를 바탕으로 좀 더 많은 대상자를 대상으로 한 조사 연구가 계속 이루어져 가정배달급식 프로그램의 개선을 위한 유용한 자료로 축적되어야 할 것이다.상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되
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[게시일 2004년 10월 1일]
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