• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.1 no.1
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• pp.166-188
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• 1998

본 논문에서는 쿼터니온 궤환 개념이 기존의 오일러각 궤환 개념에 비해 추력벡터제어(Thrust Vector Control) 방식을 사용하는 전술 유도탄 자세제어에 보다 효과적으로 적용될 수 있음을 보인다. 오일러각 궤환 방식을 택한 기존의 자세제어기에서 오일러각 궤환 부분을 쿼터니온 궤환으로 적절히 바꾸어 주게 되면 자세명령 크기 변화에 따른 시간응답 특성의 변화를 줄일 수 있으며, 쿼터니온 궤환 방식을 택할 경우, 우주비행체 자세제어 분야에서 활발히 연구되고 있는 고유축(Eigen Axis) 회전에 의한 자세변환을 수행할 수 있는 자세제어기 설계가 가능하다. 고유축 회전은 최단경로에 의한 자세변환 개념이므로, 이러한 능력을 갖춘 자세제어기는 신속한 자세변환이 필요한 전술 유도탄의 초기비행에 매우 효과적으로 이용될 수 있다. 더욱이, 제어법칙에 공력모멘트를 보상하는 항을 추가하게 되면 변화가 심한 공력 모멘트가 유도탄의 회전운동에 미치는 영향을 줄일 수 있어 고유축 회전성능을 보다 개선시킬 수 있다. 우선, 오일러각 궤환보다 쿼터니온 궤환이 유리한 점을 논하고, 쿼터니온 궤환에 근거한 자세제어기의 설계 개념과 제안된 제어기에 의해 구성되는 폐루우프에 대한 안정성 문제를 다룬 후, 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검증한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.1
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• pp.95-103
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• 1999

침대에서의 체압분포는 수면 안락감에 중요한 영향을 미치는 요인중의 하나로 고려되어져 왔다. 체압분포는 사람의 몸무게에 의하여 침대와 누운사람 사이의 접촉면에서 발생하는 압력의 분포를 말한다. 안락한 체압분포 패턴을 결정하기 위하여 사용자가 침대 8부분의 높이를 조절할 수 있는 가변침대를 사용하였다. 체압분포 측정은 각 수면자세(바로 누운 자세, 옆으로 누운 자세, 엎드린 자세)에서 가변침대의 초기상태와 피실험자가 편안한 체압분포 패턴을 유지하도록 높이를 조절한 상태에서 이루어졌다. 본 연구에서는 각 수면자세에서 체압비와 선호하는 체압비의 특징을 알아보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. - 각 수면자세에서 엉덩이 부분의 체압비가 가장 높았으며, 바로 누운 자세는 40% 이상의 체압비가 엉덩이에 집중한다. - 각 수면자세에서 전체적으로 머리와 다리의 높이가 다른 부분보다 높은 것을 선호하는 경향을 나타난다. - 바로 누운 자세에서는 유추를 기준으로 신체가 W형이 되도록 머리, 요추, 대퇴부분의 높이를 올리는 것을 선호한다. - 엎드린 자세는 머리와 다리부분의 높이를 증가시킴으로써 신체이 곡선이 U형이 되도록 하는 것을 선호한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.6
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• pp.117-125
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• 2015

In the modern age, it is important for people to maintain a good sitting posture because they spend long hours sitting. Posture correction treatment requires a great deal of time and expenses with continuous observation by a specialist. Therefore, there is a need for a system with which users can judge and correct their postures on their own. In this study, we collected users' postures and judged whether they are normal or abnormal. To obtain a user's posture, we propose a four-joint motion capture system that uses inertial sensors. The system collects the subject's postures, and features are extracted from the collected data to build a database. The data in the DB are classified into normal and abnormal postures after posture learning using the K-means clustering algorithm. An experiment was performed to classify the posture from the joints' rotation angles and positions; the normal posture judgment reached a success rate of 99.79%. This result suggests that the features of the four joints can be used to judge and help correct a user's posture through application to a spinal disease prevention system in the future.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.528-532
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• 2018

In order to manage the correct posture in daily life, it is necessary to evaluate the objective posture and appropriate prescription and management. The posture evaluation program is widely used as a method to evaluate posture relatively easily and safely. However, the existing posture evaluation program is evaluated by utilizing the position of the skeletal system, but lacks feedback on the result of the evaluation because the muscle information causing the posture is lacking and the efficiency of the program is decreased. Therefore, we will improve the existing posture evaluation program and design the system that helps the correct posture management by the appropriate exercise prescription based on the feedback that the server measures and stores the evaluation result through the SOAP message.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.272-277
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• 2018

In order to manage the correct posture in daily life, it is necessary to evaluate the objective posture and appropriate prescription and management. The posture evaluation program is widely used as a method to evaluate posture relatively easily and safely. However, the existing posture evaluation program is evaluated by utilizing the position of the skeletal system, but lacks feedback on the result of the evaluation because the muscle information causing the posture is lacking and the efficiency of the program is decreased. Therefore, we will improve the existing posture evaluation program and design the system that helps the correct posture management by the appropriate exercise prescription based on the feedback that the server measures and stores the evaluation result through the SOAP message.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.5
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• pp.559-566
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• 1999

환자의 기능평가를 위하여 중요한 자세균형의 유지는 압력중심(COP) 의 동요 신호를 직접 연속적으로 계측함으로써 가능하다. COP 신호로부터 다양한 종류의 자세안정도지표를 산출할 수 있으나 임상적으로 유용한 최소한의 지표종류로는 규명된 바 없다. 이에 본 연구에서는 인체가 서있는 상태의 정적자세를 유지할 때 압력중심 신호로부터 자세안정도지표를 산출하여 분석함으로써 임상적 유용성이 가장 큰 지표의 종류를 결정하고자 하였다. 양발을 편안히 벌리거나 (FS), 모두 모으거나(FT), 한쪽발 만으로(RL, LL)서있는 자세에 대해서 양쪽 눈을 뜨거나(EO) 감은(EC)8가지 정적자세를 취하며 30초간 자세균형을 유지시켰다. 자세형태에 따른 안정도의 척도로서 신체가 지면을 차지하는 면적(S)을 사용하였다. 자세안정도지표로서 1)position deviation, 2) position turn 3) velocity의 3가지로 분류할 수 있는 18가지 지표를 설정하였다. 피검자는 20, 30, 40 ,50 대 정상인을 연령대 별로 각각 남·녀 5명씩 고르게 총 40명을 선정하여 실험하였다. 자세안정도지표 모두가 S와 비교적 높은 유의한 상관관계를 보인 바 인을 연령대 별로 각각 남·녀 5명씩 고르게 총 40명을 선정하여 실험하였다. 자세안정도지표 모두가 S와 비교적 높은 유의한 상관관계를 보인바 (상관계수=0.6∼0.8, P<0.0001), S가 자세형태를 정량화 할 수 있음을 입증하였다. 모든 지표들에 있어서 시각의 영향이 뚜렷하였으며 특히 자세가 불안해질수록 상대적으로 시각의 영향이 두드러졌다. 그러나 시각의 영향의 지표들간의 차이는 없었다. 반면 노화(연령증가)에 따른 안정도지표의 변화는 미미하였으며 위의 3가지 안정도지표분류 중 position deviation 지표만이 통계적으로 유의한(P<0.05) 상관관계를 보였다. 따라서 정적자세유지시 안정도지표로는 position deviation 지표들이 가장 예민함을 알 수 있었다. 그러나 position deviation 지표들과 연령과의 상관계수는 0.5이하로서 매우 느슨한 상관관계를 보였으며, 연령증가에 따른 자제불안정도의 증가도 매우 작아서 그 임상적 응용가능성은 의문시되었다. 또한 위에서 제시한 3가지의 분류의 지표중 position turn 과 velocity 지표의 의미에 관해서는 향후 심층적인 연구가 필요한 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.986-987
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• 2013

본 연구에서는 사용자 스스로가 바른 자세를 교정 할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 스마트폰 기반의 자이로 센서를 이용한 착용형 자세 교정 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 2개의 자이로 센서를 Y자 서스펜더 상, 하에 각각 부착하여 신체의 기울기를 측정하였으며, 블루투스 통신을 이용하여 스마트폰으로 데이터를 전송하였다. 전송된 신체의 기울기 정보는 바른 자세에 대한 평균 기울기 정보와 비교하여 바른 자세와 잘못된 자세를 판단하고자 하였으며, 이를 위한 스마트폰 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 어플리케이션은 자세 판별뿐만 아니라 현재의 자세 정보를 직관적으로 표현하기 위한 모니터링 부와 잘못된 자세 검출 시 진동이나 알림 음 또는 팝업 메시지를 통해 사용자에게 전달하는 알림 기능을 구성하였다. 또한 구현된 시스템으로부터 대표적인 잘못된 자세 4가지에 대한 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과 100% 검출이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.291-292
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• 2019

본 논문에서는 자세 교정에 도움을 줄 수 있는 압력센서 기반의 스마트 방석 개발 사례를 소개한다. 스마트 방석은 스마트폰과 블루투스로 연결되며 스마트폰 앱은 사용자의 자세 정보를 분석한 후 자세가 불안정한 징후가 판단되면 알림을 통해 바람직한 자세를 취할 수 있도록 안내한다. 본 시제품 개발에서는 압력센서의 값을 분석한 후 단순한 형태의 자세 추정 방식을 채택하였지만 향후 다양한 실험 및 딥러닝 응용을 통해 정확한 자세 추정을 위한 알고리즘을 개발할 계획이며 알림에 의한 수동적 자세 교정이 아닌 기구 설계, 모터 제어 등을 통해 능동적인 자세 교정을 지원하는 스마트 방석을 개발할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.275-276
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• 2016

In this paper, we were implemented the application to induce correct posture by recognizing the incorrect posture of the user. Implemented system uses kinect sensors to determine the user's position information, it has been developed posture determination algorithm that can determine the four wrong posture and correct posture. In addition to PC in order to improve the user convenience and accessibility, to implement real-time monitoring application that can determine the user's position in the smartphone. For the system of performance evaluation of and promote the attitude determination experiment to target the five college students, the experimental results sensitivity and specificity of it it was found that the attitude determination performance is excellent at 0.956.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.667-670
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• 2020

최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.