Average Coordinate Reference System (ACRS) 방법은 인체 보행 분석 시 발생하는 실험오타를 줄이기 위해서 개발되었다. 실험적으로 측정되어지는 운동학 데이터가 인체 모델링 분석을 수행하기 위해서 사용되어지며. 그 모델의 정확성은 그 측정된 데이터에 직접적인 연관 관계가 있다. 그러나, 인체가 보행하는 동안에 피부의 움직임과 골격구조의 변형이 발생하고 또한 운동 분석 실험장비 자체가 가지고 있는 여러 가지의 한계 때문에. 그 실험 데이터에 정확도는 의문시되어 진다 개발된 ACRS 방법은. 인체 운동분석을 수행하는 여러 종류의 시스템에 적용할 수 있는데. 본 연구에서는 ACRS 방법을 광학적으로 추적이 되는 표적을 인체의 각 세그멘트에 붙인 시스템에 적용하였다 ACRS 방법에서는. 각 세그멘트에 붙어있는 각각의 표적들이 독립적으로 그 세그멘트 안에서 국부좌표계의 원점으로 취급되어질 수 있다. 실험 과정에서 발생하는 본래부터의 오타 때문에. 각 원점에서 계산된 Euler angle은 서로 상이한 값을 갖는다 실험 초기에 측정한 보정 세그멘트 기준 프레임의 지식을 이용하면, 각 표적 위치에서 계산된 Euler angles들의 평균값을 계산할수 있고, 그 평균값은 피부의 확장과 회전의 영향을 최소화한 값이다. 운동분석에 일반적으로 적응되는 Euler angle 방법과 개발된 ACRS 방법을 비교하여 보면. ACRS 방법을 사용하였을 때 오차가 줄어들었다 만약에, 보행 실험 데이터에 오타가 존재하지 않는다면, 절대좌표계를 사용한 무릎 관절의 분리와 관통된 거리는 일회 보행구간 동안에 제로가 될 것으로 생각된다. 일반적으로 적용되는 Euler angle 방법을 적용하였을 때, 분리와 관통된 거리는 약 18 mm 가지 분포가 되었고, 개발된 ACRS 방법을 사용하였을 시에는 약 12 mm 까지 분포가 되었다.
이 연구의 목적은 시각의 유도운동을 기반으로 하는 새로운 현기증 진단 방법을 제시하는데 있다. 시각의 유도운동은 주위환경이 움직임에 따라 고정된 물체도 움직이는 것처럼 느끼는 현상이다. 실험은 방음실에서 수행되었으며, 전체적인 시스템은 PC, 조이스틱, 프로젝터 그리고 스크린으로 구성되어졌다. 현기증의 크기를 정량적으로 측정하기 위하여 세 가지의 다른 주수온도(1$0^{\circ}C$, 2$0^{\circ}C$,3$0^{\circ}C$)를 사용하는 온도자극법에 의해 현기증이 유도되어졌다. 또한, 색의 변화에 의하여 유발되어지는 COP(center of pressure)의 변동을 찾기 위해 여섯 가지색이 유도운동에 사용되어졌다. 그 결과, 유도운동이 현기증과 높은 연관성이 있다는 것과 색의 변화가 인체의 균형에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 그렇지만, 색 자체의 변화보다는 집중도와 선명도가 뛰어난 색의 조합으로 구성된 유도운동 시스템이 필요하다는 것도 알 수 있었다. 결론적으로 시각의 유도운동이 현기증의 정량적인 측정에 유용함을 알 수 있었고 이 연구가 현기증 진단 시스템의 개발에 확장되어 쓰여질 수 있을 것이다.
본 연구에서는 상지의 동적 운동시, 상지의 주요 구동요소로서 주요 근육인 전박부 굴곡근, 신전근 및 이두박근 및 삼두박근의 근육들의 근전도를 측정하고, 이와 함께 동적 운동시의 주관절에 발생하는 관절모멘트, 근력, 근전도의 연관관계를 정량적으로 규명함으로써, 해당하는 근육의 근전도만의 측정으로 동적운동 시 필요한 근력의 정량적인 예상을 가능케 하는 수학적 모델을 제시하고자 하였다. 지금까지의 기존 연구는 근력의 등척성 수축운동에서의 근력 예측으로서, 실제 일상 생활에서 발생하는 인체내의 동적운동 상황에서의 근력을 산정 하는데 있어서 제한적 한계를 갖고 있었다. 따라서 본 연구는 실시간 동적 운동시 측정되는 근전도를 이용하여 해당하는 근육의 근력을 예측할 수 있는 수학적 모델을 제시하고자 하였다.
인체동작 인식에 대한 연구는 재활치료, 운동선수의 동작 교정 및 모니터링, 3차원 애니메이션 제작등 많은 분야에서 필요로 하고 있다. 동작 인식에 대한 일반적인 방법으로는 반사 마커를 부착하여 여러 대의 적외선 카메라로 관절 운동을 관찰하는 방식이였다. 이러한 방식은 여러 개의 마커를 사용자들이 옷을 벗고 몸에 붙이거나 특수 복장을 착용해야 하는 불편함이 있을 뿐만 아니라 초기 위치 보정에도 많은 시간이 소모된다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 어떠한 특수 장비를 착용하거나 몸에 부착하지 않고 즉각적으로 인체의 움직임을 트래킹 할 수 있는 마커리스 트래킹시스템을 개발하였다. 이 시스템은 사람의 동작 분석을 하는데 있어 빠르게 측정 및 분석이 가능하고 특수 장비를 착용하지 않아도 됨으로 인해 동작에 방해를 받지 않아서 3차원 영상을 즉각적으로 확인할 수 있는 편리성을 갖추고 있다.
인체 구동 방식의 자가 발전기는 외부 환경에 덜 의존한다는 장점 덕분에 비상용 혹은 야외 활동 중의 소규모 전력 공급원으로 주목 받고 있다. 하지만 대부분의 자가 발전기는 전자기 유도 결합의 효율이 높지 않아 출력이 미미하며, 특정 부위의 근육만을 지속적으로 사용하는 단조로운 구동 방식을 택하고 있어, 사용 중에 쉽게 지루해질 뿐만 아니라 근피로가 쉽게 누적되어 실제 원하는 출력을 얻을 만큼 충분한 시간 동안 구동하는 것이 거의 불가능하다. 이러한 낮은 효율과 사용성의 문제로 인해 인체 구동 방식의 자가발전기가 실생활에서 사용되는 빈도는 높지 않다. 본 연구에서는 전자기 유도 효율이 높은 종축 결합 방식의 발전 장치를 간단한 구조로 구현하여 출력을 높이는 동시에, 자성체의 운동 관성에 의한 가속이 가능한 인체 구동 방식의 발전기를 설계 제작하였다. 개발된 발전기와 기존 상용 자가 발전기와의 비교 실험을 통해 높은 출력 뿐 아니라 장시간 구동이 가능함을 검증하였다. 아울러 인체 구동 발전기에서 실질적으로 중요한 요소임에도 불구하고 기존 연구에서 제시된 바 없는 인체의 투입 에너지를 실증적으로 파악하기 위해 호흡 가스 기반의 실제 운동 대사량 측정법에 근거한 실험을 시행하여 자가 발전기의 운동 부하를 추정하였다. 향후 성능 개선과 휴대성 증진을 통해 모바일 기기의 전력 지속 문제를 해결하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
신규 차종의 개발시 차량의 exterior/interior의 design concept은 운전석주변의 driving package layout을 어떻게 구성하느냐에 따라 좌우되는 경향이 있다. 그것은 user가 그 차량의 선악의 판단함에 있어서 운전석 주변의 design 및 상품성이 큰 요인으로 작용하여 운전석 주변의 부품과 인간과의 적절한 조화를 이루어야 차량의 concept와 일치하는 최적의 design으로 user의 감성을 얻을 수 있는 것이다. 따라서 본 고에서는 신규 차종의 초기 개발 단계에서 최적의 design 및 상품성을 얻기 위한 보다 효과적인 driving package layout을 설정하기 위해 1차적 3차원 인체모형(3DM, 3-Dimensional Manikin)을 구성하고자 한다. 3DM은 human engineering에 의한 인체 치수와 각 관절의 운동방향 및 범위를 이용하여 인체의 동적 해석을 model을 도상 구현하고 이러한 3DM을 활용하여 조작성, 편의성 등의 package layout을 가시화 해 보고자 한다.
인체의 질량분포, 부피, 무게중심 등은 운동역학적 변인들을 분석하기위한 중요한 파라미터로 활용된다. 본 연구는 이러한 파라미터, 즉 인체분절계수를 추정하기 위한 분석도구의 개발에 관한 연구이다. 분석은 CT촬영을 통해 얻어진 2차원 의료영상데이터에 대해, 영상정보를 읽어 watershed 알고리즘을 통해 체성분에 따라 지방조직, 뼈조직, 근육조직에 따른 영역경계를 반 자동으로 구분할 수 있다. 분절계수의 추정은 최종적으로 확보한 영상에 대해, 분절경계면을 구분하여 이에 따른 질량, 부피 및 무게중심에 대한 비율을 계산하고 결과는 CSV 타입으로 저장한다. 개발된 분석도구는 연구목적에 따라 다양하게 분절화가 가능할 뿐만 아니라 영상데이터의 확보를 통해 인체분절계수 데이터베이스의 확장 구축에 기여할 수 있다.
목적 : 비동일 평면 치료기술의 기하학적인 제약 요소를 평가하여 입체조형 치료계획에 응용할 수 있도록 한다. 재료 및 방법 : 치료용가속기의 카우치 각도를 변화시키면서 인체 치료부위별, EPID의 사용유무에 따라 치료 범위, 즉 갠트리 각도의 운동 범위를 측정하였다. 결과 및 결론 : 카우치의 각도, 인체 치료부위, EPID 유무에 따르는 갠트리 운동범위를 정량화하여 입체조형 치료계획시에 응용할 수 있도록 하였다.
대부분의 동작 학습 시스템은 특정센서에 국한되어 있거나 동작인식에 불필요한 부위의 데이터까지 학습시켜 동작인식률에 영향을 끼친다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 3D 센서에서 적용 가능한 동작 학습 및 인식 시스템을 제안한다. 또한 인체 운동학을 기반으로 동작에서 사용될 부위를 나누어 사용자가 선택하여 학습하게 한다.
인체와 같은 다관절체의 운동은 세그먼트 단위로 강체의 특성을 포함하고 있으나, 움직임에 따라 옷의 주름과 같은 잡음과 관절의 변화 등의 비강체의 성질을 가진다. 따라서 잡음과 움직임에 따라 다양한 특징점이 추출되며, 영상 간 특징점의 변화가 심하므로, 대상의 특징을 비교적 정확히 반영하는 대응관계를 가진 특징점을 추출하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인체와 같은 다관절체의 움직임으로부터 신뢰성 있는 대응관계를 가진 특징점을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 또한 쌍 대응(pairwise correspondence)의 문제를 확장하여 특정 동작을 이루는 다수의 프레임에서의 일관성 있는 특징점 대응을 위한 간단한 전략을 제안한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 대응관계를 가진 특징점을 추출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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