• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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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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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.2078-2079
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• 2009

본 연구에서는 다양한 형태의 쌍방향 인터페이스를 이용한 체감형 인체 구조 학습 시스템에 대해 논의하고 이를 구현하기 위한 프레임워크를 제안한다. 기존에 제시된 인체 구조 학습 시스템은 주로 시각적 정보에 의지한 한정적인 범위의 단방향 학습 시스템이었다. 우리는 실제 인체로부터 획득한 3차원 장기 모델을 활용하여 학습자에게 보다 사실적인 시각적 정보를 전달하고, 햅틱 기술과 증강 현실 기술을 결합함으로써 기존의 제한적인 인터페이스로는 실현할 수 없었던 다양한 상호 작용들을 가능케 하는 데 목표를 두고 있다. 이를 통해 기존 과학 학습 보조 자료들이 가지는 한계를 극복하고 나아가 현실과 가상 교육 환경 간의 유기적인 융합 방안을 모색한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.511-517
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• 2016

손 부위의 인체측정자료는 시용자중심 설계의 관점에서 수부와 관련된 다양한 제품의 설계에 중요한 요소이다. 전통적인 인체치수조사에서 측정자를 사용하는 직접측정법은 측정 시간의 누적, 원천 자료 미확보, 측정자간 신뢰도 등에 대한 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 3D 스캐너는 고비용, 이동성 제한 등의 단점을 가지고 있다. 이러한 단점들을 보완할 수 있는 사진측량법에 의한 손 부위 인체측정자료의 효율적인 수집에 관한 연구를 수행하였다. 직/간접 측정 결과의 비교 과정에서 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위하여 시뮬레이션 환경에서 직/간접 측정을 실시하였다. 사진측량법을 이용한 손 부위 인체치수의 측정 가능성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1502-1533
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• 2006

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.109-110
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• 2002

• 지식정보인프라
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• 통권21호
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• pp.20-25
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• 2006