• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1234-1236
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• 2011

최근 고령화 사회가 도래함에 따라 복지 사회 실현을 위해 의료기술에 IT 기술을 접목하여 인간의 건강을 효과적으로 유지하려는 요구가 증가하였다. 이러한 요구의 증가로 인해 원격으로 건강 상태를 검진하여 질병을 방지하거나 만성적인 환자의 건강상태를 장기적으로 관찰할 수 있는 IT 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.256-259
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• 2021

본 논문에서는 사람을 키넥트로 촬영하여 3 차원 아바타로 복원하여 연예인처럼 춤을 추게 하는 기술을 설계 구현하였다. 기존의 순수 딥러닝 기반 방식과 달리 본 기술은 3 차원 인체 모델을 사용하여 안정적이고 자유로운 결과를 얻을 수 있다. 우선 인체 모델의 기하학적 정보는 3 차원 조인트를 사용하여 추정하고 DensePose를 통하여 정교한 텍스쳐를 복원한다. 여기에 3 차원 포인트-클라우드와 ICP 매칭 기법을 사용하여 의상 모델 정보를 복원한다. 이렇게 확보한 신체 모델과 의상 모델을 사용한 아바타는 신체 모델의 rigged 특성을 그대로 유지함으로써 애니메이션에 적합하여 PSY 의 <강남스타일>과 같은 춤을 자연스럽게 표현하였다. 개선할 점으로 인체와 의류 부분의 좀 더 정확한 분할과 분할과정에서 발생할 수 있는 노이즈의 제거 등을 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.303-304
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• 2021

발목 염좌가 발생 시 초기에 응급처지와 고정치료를 하는 것이 매우 중요하며, 재활 및 회복 과정에서 발목을 지지해주는 역할과 냉찜질과 온찜질을 제어해주는 보호대를 사용하는 것이 효과적이다. 이에 인체공학적으로 환자 발목에 맞는 보호대를 제작하여 발목을 제대로 압박해주어 재부상을 방지해줄 것이며, 보호대 자체에서 운동제어를 해줄 수 있게 설계하여 환자의 발목 온도에 따라 자동으로 온도 조절을 통하여 회복을 도모하며, AT분야와 접목시켜 압박센서와 온도센서를 이용하여 환자들이 손상 이전 상태로 회복할 수 있는 인체공학적 발목보호 시스템을 설계하려 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.2078-2079
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• 2009

This research suggests the framework for human body learning system using various forms of bidirectional interfaces. The existing systems mostly use the limited and unidirectional methods which are merely focused on the visual information. Our system provides more realistic visual information using 3D organ models from the real human body. Also we combine the haptic and augmented reality techniques into our system for wider range of interaction means. Through this research, we aim to overcome the limitation of existing science education systems and explore the effective scheme to fuse the real and virtual educational environment into one.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.9 no.5
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• pp.511-517
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• 2016

Anthropometric data of the hand is one of the important issues for the product design related with hand and manual operation in terms of user-centered design. Direct measurement, which traditionally uses anthropometric measuring tool, has a few disadvantages in cumulation of measuring time, possible errors in raw data, doubtful reliability between inspectors. Newly introduced 3D scanning technology overcomes those disadvantages; however, another disadvantages, such as, hight cost and immovability, have been introduced. In this study, photogrammetric approach was introduced for the measurement of anthropometric data in hand. In order to minimize the possibility of error during direct and indirect measurement, a simulated object was used and effectiveness of photogrametric measurement was confirmed for the collection of anthropometric data in hand.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.297-298
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• 2017

플라비바이러스(Flavivirus)는 모기와 같은 곤충을 매개로 하여 인체에 감염된다고 잘 알려져 있다. 그 대표적인 예로 지카 바이러스(Zika virus), 뎅기 바이러스(Dengue virus), 황열 바이러스(Yellow fever virus), 일본 뇌염 바이러스(Japanese encephalitis virus) 등을 들 수 있다. 본 연구에서는 생물정보학을 기반으로 인체 감염 주요 플라비바이러스인 지카 바이러스, 뎅기 바이러스. 황열 바이러스, 일본 뇌염 바이러스의 총 4종류 플라비바이러스에 공통적으로 적용 가능한 펩타이드 백신 후보를 제시하고자 한다. 먼저 UniProt (The Universal Protein Resource)의 유전자 서열정보를 이용하여 4종류의 바이러스가 가진 단백질 중 백신으로써 적합한 단백질을 선정하였다. 선정된 단백질의 아미노산 서열정보를 바탕으로 IEDB (Immune Epitope Database And Analysis Resource)를 활용한 에피토프(epitope) 분석을 통해 에피토프로 작용하는 4 종류 바이러스의 공통적인 서열을 도출하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.31 no.1
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• pp.11-18
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• 2022

Recently, research to classify human activity using imagery has been actively conducted for the purpose of crime prevention and facility safety in public places and facilities. In order to improve the performance of human activity classification, most studies have applied deep learning based-transfer learning. However, despite the increase in the number of backbone network models that are the basis of deep learning as well as the diversification of architectures, research on finding a backbone network model suitable for the purpose of operation is insufficient due to the atmosphere of using a certain model. Thus, this study applies the transfer learning into recently developed deep learning backborn network models to build an intelligent system that classifies human activity using imagery. For this, 12 types of active and high-contact human activities based on sports, not basic human behaviors, were determined and 7,200 images were collected. After 20 epochs of transfer learning were equally applied to five backbone network models, we quantitatively analyzed them to find the best backbone network model for human activity classification in terms of learning process and resultant performance. As a result, XceptionNet model demonstrated 0.99 and 0.91 in training and validation accuracy, 0.96 and 0.91 in Top 2 accuracy and average precision, 1,566 sec in train process time and 260.4MB in model memory size. It was confirmed that the performance of XceptionNet was higher than that of other models.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1502-1533
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• 2006

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2002.06a
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• pp.109-110
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• 2002

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.21
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• pp.20-25
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• 2006