본 논문은 Java 기반의 Firebase용 ML Kit로부터 구한 요가 강사의 요가 자세의 랜드마크를 기반으로 사용자가 요가 자세 훈련할 수 있는 애플리케이션 구현을 소개한다. ML Kit를 이용해 사용자의 자세를 분류하고 각 관절에 해당하는 랜드마크를 구한다. 구해진 랜드마크의 관절들이 이루는 각도를 통해 요가 자세에 대한 정확도 측정 기준값을 설정한다. 전문 요가 강사의 요가 자세에 대한 기준 랜드마크와 ML Kit를 통한 사용자의 포즈에 대한 랜드마크 사이의 정확도를 비교한다. 정확도 기준값에 따라서 오동작과 정동작 정보를 TTS(Text-to-Speech)를 통해 사용자에게 제공해준다. Firebase로 효과적인 사용자관리를 하고, 사용자 요가 자세가 정확도 기준값에 부합하는 운동을 했을 경우에 카운터와 타이머를 통해 운동량을 디스플레이하는 시스템을 설명한다.
본 논문에서는 축사에서 비젼 기반으로 이동 객체를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 축사 내 설치된 CCTV로부터 영상을 입력받아 Adaptive GMM알고리즘을 이용하여 이동 객체를 추출한다. 다음, 이동 객체 가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류하기 위해 이동 객체의 특징을 추출한다. 이동 객체 특징 추출 방법으로는 기존의 Monolithic-based방법인 HoG알고리즘을 개선하여 축사의 복잡한 환경에서 다양한 자세를 가지는 사람과 소 그리고 차량의 구조적 특징을 추출한다. 추출한 특징은 벡터화 하여 SVM분류기 입력값에 적합하도록 한다. SVM 분류를 통해 이동 객체의 구조적 특징을 블록화 하여 이동 객체의 신체 모델을 생성한다. 마지막으로 생성된 신체 모델을 이용하여 이동 객체가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류한다.
우주 비행체와 유도 미사일에 적용되는 궤도천이 및 자세제어 시스템(이하 DACS)은 비행체의 궤도를 천이시키거나 미세한 자세 제어를 수행하게 된다. DACS를 개발하기 위해서는 추력변화 최대화를 위한 핀틀/노즐의 형상 조합, 핀틀 구동력 최소화를 위한 공력하중 저감, 다축 제어 알고리즘에 대한 연구가 중요하다. 본 논문에서는 이러한 DACS 시스템에 대한 소개와 분류, 국내외 연구 개발 동향에 대해 살펴보고 향후 연구 개발 전망을 제시하였다.
본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.
무인차량의 야지 자율주행에 있어서 지형 및 환경 인식기술은 다양한 지형/지물에 대한 인식, 분류 및 융합을 통하여 최종적인 자율주행 및 임무 목적용 인식 맴을 제작하기 위한 기술이다. 병렬기구는 조립, 포장, 기계가공, 크레인, 수중공학, 항공 및 해양구조, 비행 및 3D 시뮬레이션, 위성 접시안테나 위치제어, 망원경 자세제어, 그리고 정형외과 수술 등 여러 분야에 사용되고 있다.
본 연구는 만성 뇌졸중으로 인한 편마비 환자를 대상으로 런지자세에서 자가신장과 움직임을 동반한 가동술을 적용후에 하지근육 근활성도와 안정성한계에 미치는 영향을 알아보는데 있다. 대상자 16명을 무작위 추출하여 실험군과 대조군으로 분류하였다. 실험군은 런지자세에서 자가신장을 중재하였고, 대조군은 런지자세에서 움직임을 동반한 가동술을 중재하였다. 중재는 8주 동안 주 5회, 1회 20분의 중재를 시행하였다. 통계학적 처리는 반복 측정분산분석을 이용하여 실시하였다. 결과는 실험군과 대조군의 그룹간 하지근육 근활성도(%MVIC)와 안정성 한계(LOS)는 통계학적 유의성이 없었다(p>.05). 하지만 실험군과 대조군의 그룹 내의 근활성도와 안정성 한계는 통계학적으로 유의하였다(p<.05). 따라서 뇌졸중으로 인한 편마비 환자들에게 런지자세에서 자가신장이 근력 및 균형에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 지속적인 곡예 운동이 여자 체조, 프리스타일 스키어 및 피겨 스케이터 선수의 동적자세 유지 능력에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이 연구에 참여한 피험자는 운동경력이 4-6년 된 운동선수로서 체조선수 7명, 프리스타일 스키어 선수8명, 피겨 스케이터 7명과 일반 여학생 10명을 통제집단으로 분류하였다. 동적자세의 운동능력을 비교하고자 뉴로컴사의 동적자세측정기를 이용하여 6가지 각 조건에 맞는 이른바, 시각계, 전정계 및 체성감각계가 동원되는 상황을 연출하면서 실험에 임하였다. 자료처리는 일원변량분석을 실시하였고, 사후검증으로는 집단 간의 차이를 보고자 Scheffe로 하였고, 통계학적 유의수준은 .05로 하였다. 연구결과 운동집단 간에는 조건 5에서 프리스타일 선수와 체조선수 간의 유의한 차이가 있었으며, 운동선수 집단과 일반인 여학생 간에는 조건 2, 3, 4, 5, 6에서 유의한 차이가 나타났다. 결론적으로 지속적인 곡예 운동은 평형기관계를 자극하여 동적자세 조절의 향상에 효과가 있는 것으로 사료된다.
이 연구의 목적은 6주간의 엉덩관절 강화 훈련이 근력, 동적 자세 조절 및 하체 손상 준거에 미치는 영향을 보고자 하였다. 운동선수 20명을 운동군과 통제군으로 분류하여, 운동군은 주 3회, 60분, 6주간 엉덩관절 강화훈련을 하였다. 이 연구의 측정 변인은 유연성, 근력, 동적 자세 조절 및 하체 부상 준거로 하였다. 연구 결과 유연성에서 운동의 효과가 유의하지 않았으나 배근력에서는 유의하였다. 동적 자세조절 결과, 좌·우 후방 가쪽 및 안쪽에서 운동의 효과가 유의하였다. 또한 종합점수에서도 운동의 효과가 유의하였고, 좌·우 다리 간의 차이는 없었다. 결론적으로 엉덩관절 강화 운동은 근력과 동적 자세 조절 능력의 증가와 하체 손상의 우려는 감소시키는 것으로 나타났다.
이 연구의 목적은 6주간의 플라이오메트릭 트레이닝이 태권 시범선수의 서전트 점프, 자세 조절 및 하체 부상 준거에 미치는 영향을 보고자 하였다. 이 연구에 참여한 대상자는 대학 태권 시범선수 20명을 대상으로 운동군 10명과 통제군 10명을 무작위로 분류하였다. 운동군은 주 3회, 60분, 6주간 실시하였고, 통제군은 일반적인 훈련을 하였으며, 사전 사후 서전트 점프, 배근력, 자세 조절 및 하체 부상 준거를 측정하였다. 연구 결과, 배근력에서는 유의하지 않았으나 서전트 점프에서는 유의한 증가가 있었다. 자세조절에서는 앞쪽은 경우 유의하지 않았으나 좌·우 후방 외쪽과 안쪽에서는 유의한 증가가 있었고, 종합점수 결과 하체 부상의 위험성은 없는 것으로 나타났다. 결론적으로 플라이오메트릭 트레이닝은 순발력, 자세 조절, 하체 부상 방지 및 재활에 적극적으로 활용할 필요가 있는 훈련 방법이다.
본 논문에서는 다중 지역 이진 패턴(Multi-scale Bock LBP, MB-LBP) 특징과 랜덤 포레스트에 기반한 새로운 기법의 머리 방향 분류 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 occlusion 과 조명의 변화에 강인한 분류 정확도를 얻기 위해서 랜덤화된 트리를 학습하는 것을 목표로 한다. 우선, 얼굴 이미지로부터 많은 MB-LBP 특징을 추출하고, 얼굴 영상들을 랜덤하게 입력하고 MB-LBP 크기 파라미터와 같은 랜덤 특징과 블록 좌표들을 사용하여 트리를 생성한다. 게다가 각 노드에서 정보 이득을 최대화 하는 트리의 내부 노드를 생성하기 위해서 uniform LBP 의 특성을 고려한 분할 함수를 개발한다. 랜덤화된 트리는 랜덤 포레스트에 포함되어 있으며 마지막 결정단계에서 Maximum-A-Posteriori criterion 으로 최종 결정을 한다. 실험 결과는 제안 기법이 다양한 조명, 자세, 표현, occlusion 상황에서 기존의 방법보다 개선된 성능으로 머리 방향을 분류 할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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