통상적으로 사용되는 목뼈 정면 입사각은 자세에 상관없이 머리 쪽으로 $15^{\circ}{\sim}20^{\circ}$의 입사각으로 촬영이 이루어지고 있으며 자세의 구분 없이 일률적으로 입사각을 사용하고 있으므로 자세에 따라 달라지는 목뼈의 추간판각을 측정하여 적정한 목뼈 정면 입사각을 제시하고자 하였다. 2013년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지 부산의 P대학병원을 내원한 목뼈 단순촬영 및 자기공명영상을 시행한 107명의 검사자 중 목뼈 전만각(정상 $40^{\circ}{\pm}5^{\circ}$)이 정상적인 20세 이상 80세 이하(평균연령 54세) 39명(남자 24명, 여자 15명)을 대상으로 선 자세는 목뼈 단순촬영 측면영상의 추간판각을 측정하였으며 누운 자세는 자기공명영상의 가운데 시상면영상의 추간판각을 측정하였고 성별로 분석한 결과를 보면 선 자세의 전체 목뼈 정면입사각은 남자는 $25.9^{\circ}$, 여자는 $23.1^{\circ}$로 나타났고 통계적으로 유의하였으며(p<0.05), 성별로 분석한 누운 자세의 전체 목뼈 정면입사각은 남자는 $11.6^{\circ}$, 여자가 $12.6^{\circ}$로 나타났으며 통계적으로 유의하지 않았고,(p>0.05) 연령별로 분석한 결과는 선자세의 전체 목뼈 정면입사각은 50세 미만이 $24.6^{\circ}$, 50세 이상에서 $25.0^{\circ}$로 나타났으며 누운 자세의 목뼈 정면 입사각은 50세 미만이 $12.0^{\circ}$, 50세 이상에서 $11.9^{\circ}$로 나타났으며 통계적으로 유의하지 않았고,(p>0.05) 선 자세와 누운 자세의 전체 목뼈 정면입사각의 결과는 선 자세에서는 $24.8^{\circ}$로 나타났으며 누운 자세에서는 $12.0^{\circ}$로 나타났고 통계적으로 유의하였다.(p<0.05) 연구의 결과를 볼 때 선 자세 및 누운 자세의 목뼈 정면 입사각은 종전의 머리 쪽으로 $15^{\circ}{\sim}20^{\circ}$가 아닌 각각 선 자세는 $24.8^{\circ}$, 누운 자세는 $12.0^{\circ}$가 추천되며 이로써 각각의 목뼈 추간판각에 따른 정확한 정면 목뼈와 추간원판의 구조 및 수술 후 각각의 목뼈 유합 수술환자 기구파악 및 정확한 위치를 나타내고 평가할 수 있다고 사료된다.
이 연구의 목적은 만성요통 여성 환자들에서 나타나는 자세 이상을 평가하고 방사선적 변수들과 임상적인 변수들과의 상관성을 알아보는 것이다. 이 연구의 대상자는 만성요통 여성 환자 38명과 대조군 32명이었다. 변수의 측정은 모든 대상자들이 이완된 자세로 기립한 상태에서 방사선 검사를 실시한 후 경추전만각, 흉추후만각, 요추전만각, 그리고 요추경사각을 측정하였다. 대상자들의 연령과 통증기간은 의무기록지를 참고하였다. 자료분석은 요통군과 대조군의 방사선적 변수들 간의 유의한 차이가 있는지를 알아보기 위해 독립된 t-검정을 시행하였고, 방사선적 변수들과 임상적 변수들과의 상관성을 알아보기 위해 피어슨 상관분석을 시행하였다. 연구결과 만성요통 환자군과 대조군사이의 경추전만각(p<.05), 요추전만각(p<.001), 그리고 천추경사각(p<.01)에서 통계학적으로 유의한 차이가 보였다. 통증기간은 요추전만각과 통계적학으로 유의한 상관관계가 있었으며(p<.05), 경추전만각은 흉추후만각과 통계학적으로 유의한 상관관계가 있었다(p<.05). 또한 흉추후만각, 요추전만각, 그리고 천추경사각은 각각 상호간에 상관관계가 있었다(p<.05). 만성요통은 요추만곡의 변화를 초래하여 흉추부 및 경추부의 자세이상을 유발할 수 있다. 그러므로 요통으로 인하여 올 수 있는 신체 전반적인 자세이상을 미리 예측하고 이를 교정하여야만 장기적으로 올 수 있는 합병증들을 예방할 수 있을 것이다.
인공위성의 자세결정을 위해 3축 magnetometer에 의해 측정된 지구 자기장의 자료와 IGRF 모델(tilted-eccentric dipole 모델)을 사용하였다. 지구자기장 모델으 값들을 계산하여 magnetometer 측정자료들과 비교해 보았고 이것으로부터 두 자세각 $\alpha$ 각과 $\beta$들을 구하였다. 이 두 각들을 이용하여 자세결정에 사용되는 Z 축과 자기장의 수직성분 사이의 실 자세각 $\gamma$ 에 대한 bound $\gamma1$과 $\gamma2$를 계산하여 UoSAT-11, 14, 22의 자세 상태를 알아보았다.
본 연구는 뇌졸중 환자와 정상 성인이 앉은 자세에서 동적으로 변화하는 지지면의 각도에 적응하여 신체를 정위시키는 능력에 차이가 있는지 알아보기 위해 실시되었다. 뇌졸중 환자 12명(남 6명, 여 6명)과 정상 성인 12명(남 6명, 여 6명)을 대상으로 실시하였고, 앉은 자세에서 지지면을 2가지 방향(우세측, 비우세측)으로 기울였을 때 수직선과 머리와 체간이 이루는 각도를 영상 동작 분석 시스템을 이용하여 측정하였다. 앉은 자세에서 우세한 쪽을 올렸을 때 뇌졸중 환자와 정상 성인의 사이의 머리와 체간의 각도는 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 앉은 자세에서 비우세한 쪽을 올렸을 때 뇌졸중 환자와 정상 성인 사이의 머리와 체간의 각도는 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 앉은 자세에서 비우세한 쪽을 내렸을 때 뇌졸중 환자와 정상 성인 사이의 머리와 체간의 각도는 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 앉은 자세에서 우세한 쪽을 내렸을 때 뇌졸중 환자와 정상 성인 사이의 머리의 각도는 유의한 차이를 보였으나(p<0.05) 체간의 각도는 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 본 연구의 결과, 뇌졸중 환자들이 정상 성인에 비해 동적으로 변화하는 지지면의 각도에 적응하여 신체를 정위시키는 능력에 있어서 다양한 결손이 있음을 확인하였다. 뇌졸중 환자가 앉은 자세에서 환경의 변화에 적응하여 신체를 정위시키는 능력의 분석을 통해 뇌졸중 환자의 앉은 자세 조절의 문제점을 좀 더 명확히 이해할 수 있을 것으로 여겨진다.
본 연구의 목적은 유도 경력이 2년(2~3단) 이상인 유단자 5명을 대상으로 전방낙법 동작시 3차원 영상 분석법을 이용하여 운동학적 변인의 특성을 규명하는데 그 목적이 있다. 운동학적 변인은 시간 거리 변인들이었으며, 각 변인별 평균치와 표준편차를 구하여 유도 전방낙법 동작의 운동학적 변인을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 전방낙법 동작시 손목각은 낙법직전자세에서 낙법자세까지는 신전되었고, 낙법자세에서 낙법직후자세까지는 굴곡되는 패턴을 보였으며 손목의 좌 우각은 변위차이를 보였다. 팔꿈치각은 준비자세에서 낙법직후자세까지 굴곡되는 패턴이었고, 발목각은 준비자세에서 반동자세까지는 굴곡되었으며 점핑자세에서 변환자세까지 신전, 낙법직전자세와 낙법직후자세에서는 굴곡 패턴이었다. 매트와 어깨와의 거리(높이)는 낙법직전자세에서 32.2cm, 낙법자세에서는 18.3cm, 낙법직후자세에서는 20.5cm 이었다. 매트와 엉덩이와의 거리(높이)는 낙법직전자세에서 48.0cm, 낙법자세에서는 23.4cm, 낙법직후자세에서 30.6cm이었다.
항공기용, 함정용 레이더에 비해 비교적 정적인 지상 레이더의 운용 환경을 고려하면 정적인 환경에서 경사면을 측정하는 경사계 등에 사용되는 가속도계로 레이더의 정적인 자세각을 측정할 수 있지만, 바람 및 돌풍 또는 회전하는 안테나의 원심력 등에 의해 동적인 움직임이 발생하게 되는 경우 각가속도가 발생하여 자세각 측정에 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 위와 같이 발생한 자세각 측정 오차와 표적 위치에 따른 추적 오차에 대해 분석하고, 가속도계만을 사용한 동적 자세각 측정방법을 제시하고 이에 따라 개선된 추적오차를 시뮬레이션을 통해 결과를 나타내었다.
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.
본 논문은 최적화알고리즘을 이용한 관절각 기반 3차원 자세 추정 기법의 정확도를 휴머노이드 로봇을 이용하여 검증하는 방법을 제안한다. 구글의 자세 추정 오픈소스 패키지인 MPP(MediaPipe Pose)로 특정자세를 취한 휴머노이드 로봇의 관절 좌표를 카메라의 픽셀 좌표로 추출한다. 추출한 픽셀 좌표를 전역최적화 방법인 uDEAS(univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 통해 시상면과 관상면에서의 각도를 추정하고 휴머노이드 로봇의 실제 관절 각도와 비교하여 알고리즘의 정확도를 검증하는 방법을 제시한다.
본 연구는 전방머리자세 대학생을 대상으로 목뼈안정화운동이 머리뼈척추각, 깊은목굽힘근 지구력 및 뒤통수밑근 근긴장도의 변화를 알아보고자 하였다. 이 연구 결과 CSEG에서 CVA, DNFET에서 유의하게 증가하였으며 뒤통수근 근긴장도에서는 경직도에서만 유의하게 감소하였다. 목뼈 안정화운동은 목뼈의 중립자세를 유지하면서 깊은목 굽힘근 활성화되고 근지구력이 향상되었으며, 턱을 당기는 동작으로 튀통수근의 경직이 감소한 것으로 생각된다. 또한 지구력 증가시키고 근 긴장도에 감소는 통증을 조절함에 있어서도 도움이 될 것이다. 따라서 목뼈안정화운동은 깊은목굽힘근과 뒤통수근의 개선을 위한 중재방법임을 확인할 수 있었으며, 전방머리자세 예방하기 위해 필요할 것으로 생각된다.
비행선의 자세각 변화는 내부의 헬륨 가스의 쏠림에 의한 부력중심 이동을 수반하게 된다. 본 논문에서는 자세각에 따른 부력중심 이동거리를 산출하고, 그에 따른 정적 종안 정성을 고찰하였다. 또한, 부력중심 이동 거리를 줄이기 위하여 비행선 내부에 설치된 격막에 의한 효과를 검토하였다. 부력중심은 정적 종안정성을 저하시키는 방향으로 이동하므로, 현 설계에서는 격막의 설치가 필수적이다. 속도에 대한 종적 정안정성을 고찰한 결과, 현 설계에서는 매우 낮은 속도 영역에서 정적으로 안정함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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