본 논문에서는 BAP사용하여 인간의 자세를 효과적으로 표현하는 자세 기술자를 제안하였다. 인간의 움직임을 효율적으로 나타내기 위해 MPEG-4 SNHC에서 사용되는BAP를 직접 사용하여 인간의 자세를 나타낼 수 있지만 몸의 각 부분들간의 관계 정보는 나타낼 수 없다는 단점이 있다. 위의 단점을 해결하기 위해 인간의 자세를 효과적으로 나타낼 수 있는 최소한의 관절을 정의하고 각 관절들의 위치와 몸의 각 부분들간의 관계정보를 사용하여 인간의 자세를 표현하였다. 제안하는 자세 기술자를 사용하여 여러 자세의 데이터베이스를 구축하고 원하는 자세를 효과적으로 검색할 수 있었다.
관찰적 작업자세 평가기법은 각 관절의 자세를 관찰 기록하여 자세 부하를 평가하는 실용적인 인간공학적 작업평가 기법이다. 본 연구에서는 각 관절의 불편도 지수와 전신의 자세 부하의 관계성을 모형화하고, 전신의 작업자세 부하를 평가하는 방법론을 제시하였다. 자동차 조립공정의 대표적인 작업자세들을 대상으로 하여 정적인 자세의 심물리학적 부하를 전신에 대하여 평가하였다 전신의 불편도는 비중립 자세를 취하고 있는 각 관절의 조합에 의해 영향을 받는다. 특히, 자동차 조립공정에서는 어깨 높이 이상의 작업을 대상으로 하는 경우에 어깨, 목, 허리, 손목 등에서 비중립 자세를 동시에 취하여 전신의 불편도가 큰 것으로 나타났다. 평가된 전신의 불편도와 각 자세의 관절별 불편도 지수의 관계를 다중선형회귀모형으로 모형화하는 것이 타당한 것으로 나타났다. 모형에서 전신 불편도에 가장 큰 영향을 미치는 관절은 어깨이며, 손목의 영향이 가장 적은 것으로 나타났다. 이 모형을 통해 작업자세 부하를 정량적으로 평가하는 것이 가능할 것으로 기대된다.
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.
자세계는 상승, 하강 및 선회시 항공기 경사 상태를 각(Degree)으로 지시해 주는 장치이다. 이 자세정보들은 항공기의 선회시, 착륙시, 그리고 폭격하기 위해 표적에 접근할 때 매우 중요하다. 자세계는 기본적으로 항공기 기축에 수직인 회전축을 가진 3축 자이로 축에 대한 항공기 자세 즉, 피칭각 및 롤링각을 지시한다.
이 연구의 목적은 머리자세와 목폄근육들의 근긴장도 및 근경직 사이에 상관관계를 검증하기 위해 실시되었다. 연구대상자는 20대 성인 80명으로 시상면에서 평소 머리자세와 목폄근육들에 근긴장도와 근경직을 측정하였다. 측정된 머리자세는 Image J를 사용하여 머리척추각, 머리회전각, 앞쪽어깨각을 분석하였다. 연구결과, 머리척추각이 감소할수록 위등세모근의 근긴장도 및 근경직이 유의하게 증가하고, 머리회전각이 증가할수록 위등세모근의 근긴장도 및 근경직과 유의하게 증가하는 상관관계가 있었다(p<.05). 그리고 연구대상자의 머리척추각을 기준으로 정상머리자세와 앞쪽머리자세로 재분류하여 비교한 결과, 앞쪽머리자세는 정상머리자세보다 위등세모근의 근긴장도 및 근경직이 유의하게 높은 특징을 확인하였다(p<.05). 이 연구결과는 임상에서 앞쪽머리자세의 평가 및 자세교육을 위한 기초자료로 활용되길 기대한다.
본 연구의 목적은 20대 여대생들을 대상으로 수평면에서 어깨각도의 변화에 따라 악력의 차이를 알아보았다. 여대생 20명을 대상으로 바로 선 상태에서 수평면에서 어깨각도 중립자세, 수평면에서 어깨각도 40도 수평모음자세, 수평면에서 어깨각도 40도 수평벌림자세에서 악력검사를 실시하였다. 실험통계는 자세각도에 따른 악력의 결과를 비교하기 위해 일요인 반복측정분석으로 실시하였다. 실험결과를 보면 어개각도의 중립자세에서 약력이 다른 두 자세보다 더 큰 증가하였다. 변화량 검증에서는 중립자세, 어깨각도 40도 수평모음자세 사이에서 유의한 차이를 보였다(p<.05). 수평면에서 어깨각도 중립상태에서 악력의 힘이 가장 큰 결과를 나타났으며 일상생활에서도 중립자세에서 활동을 할 때 효율적인 근력을 사용할 것으로 사료된다.
본 연구는 경추 및 흉추부 스트레칭과 근력강화 운동프로그램이 머리전방자세에 미치는 효과를 알아보고자 연구하였다. 머리전방자세를 갖고 있는 일반인 32명을 대상자로 자세교육과 운동프로그램을 적용한 실험군 16명과 자세교육만을 받은 대조군 16명을 대상으로 시행하였다. 두 개척추각(CVA:Craniovertebral Angle)과 두개회전각(CRA:Cranial Rotation Angle)을 X-ray로 검사하고, PACS(Picture Archiving and Communications System) ${\pi}view^{TM}$ 각도를 측정하였다. 연구결과 실험군은 두개척추각과 두개회전각이 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 그러나 대조군은 두개회전각에서만 유의한 차이가 있었다. 또한, 실험 전 그룹 간 차이는 없었으나 실험 후 그룹 간 비교에서는 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 이 연구에서는 경, 흉추부 스트레칭 및 근력강화 운동프로그램이 연구대상자들의 머리전방자세를 감소시키는 척추자세정렬을 향상시킬 수 있었다. 이 연구 결과들은 자세증진 치료들에 있어서 향후 발전되는 운동프로 그램을 위해 기초자료가 될 수 있다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.71-75
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2000
국내 동적 환경에 대한 감성 연구는 아직 미흡한 상태다. 본 연구는 자동차의 운전자세에 관해 연구하였다. 왼발을 사용하지 않는 A/T(Automatic Transmission) 차량과 두 발을 모두 사용하는 M/T(Manual Transmission) 차량의 운전자세 차이를 Position tracking sensor를 통해 측정하였으며, 각 차량에 따른 운전자들의 감성을 비교 및 분석하였다. 본 연구에 참여한 피험자들은 운전면허 소지자로 운전 경험이 있는 남자 대학생 및 대학원생이 참여하였으며, 운전자세를 분석해 본 결과 A/T 차량이 M/T 차량의 경우보다 Seat가 더 뒤로 위치하였고, 두 차량의 운전자세에서 무릎관절의 각도에 많은 차이가 났다. 또, 신체 각 부위 관절의 위치나 모양도 조금씩 다르게 측정되었다. A/T 차량과 M/T 차량의 운전자세에 따른 감성 평가는 동적 환경의 감성 연구에 도움이 될 것이다.
이 논문에서는 SPOT위성영상을 이용하여 위성의 위치와 회전각에 기반한 센서모델과 위성의 궤도와 자세각에 기반한 센서모델의 성능을 분석한다. 센서모델의 성능은 기존의 논문에서 사용한 번들조정 정확도에 추가하여 외부표정요소 추정의 정확도를 함께 분석한다. 특히 이 논문에서는 외부표정요소의 정확도를 분석하는 방법의 하나로, 한 영상을 기준으로 수립된 센서모델을 동일 궤도에서 촬영한 인접영상에 적용하여 그 정확도를 분석한다. 분석 결과 센서모델 수립의 목적이 번들조정 정확도에만 있다면 위성의 위치 및 자세의 2차항을 미지수로 모델하는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델을 모두 사용할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 SPOT 위성영상과 같이 거울회전방식을 사용하는 위성영상에 있어서 단일영상에 대해서는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델의 외부 표정요소 추정의 성능이 유사하게 나타났으나 인접 영상에 센서모델을 적용해본 결과 위성의 위치 및 자세의 상수항을 미지수로 사용하는 궤도-자세각 모델이 가장 정확한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더를 사용하여 재난 상황에서 누워 있는 사람의 다양한 각도의 자세를 통해 사람의 상태를 파악하거나 위치를 추정하고자하였다. 사람의 세 가지 누운 자세 데이터를 전처리하고 이미지로 변환한 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 1D 모델로 학습시켜 누운 자세를 다양한 각도에서 구별할 수 있는지 분석하여 확인하고자하였으며, 분석 결과 CNN 1D 모델은 99.27%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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