현대를 살아가는 현대인들이 경험하는 만성통증 및 디스크는 성인의 80% 이상이 경험하는 흔한 질병이다. 이러한 질환들 중 교통사고, 추락 등 물리적인 충격에 의한 발생율은 10%정도이며 대부분이 습관적으로 부적합한 자세를 취하게 되어 특정 부위에 지속적인 스트레스가 쌓여 발생하게 된다. 이처럼 부적합한 자세가 오랫동안 이어져 질환의 원인이 되는 것을 알면서도 고쳐지지 않는 이유는 지속적인 반복을 통한 습관화로 인하여 부적합한 자세를 바로 인지하지 못함으로써 바르게 교정하지 못하고 지속되어지기 때문이다. 따라서 본 시스템은 자세를 측정할 수 있는 센서들을 사용자에게 부착 후 사용자의 자세에 따른 데이터를 수집하여 정확한 자세를 측정하고 자세추정알고리즘을 이용하여 해당 자세의 적합여부를 추정한다. 사용자가 부적합한 자세를 지속적으로 취할 경우 이를 인지할 수 있도록 한다. 그리고 적합한 자세로 변경하도록 유도하여 부적합한 자세의 습관화를 방지하는데 목적을 두고 있다. 또한 부적합한 자세의 원인을 분석 후 제거하여 적합한 자세를 취하는데 보조자의 기능을 수행 한다. 정확한 측정을 통한 반복적인 인지 학습을 통해 올바른 자세를 습관화 한다면 성장기 어린이와 만성 질환자에게 많은 도움을 줄 것으로 생각 된다.
우리나라 모든 산업에서 근골격계질환은 작업자들의 안전에 큰 영향을 미치고 있으며, 산림작업은 산업안전보건법에 따라 근골격계 부담작업으로 분류된다. 특히 벌도 및 가지제거작업은 주로 인력작업으로 실시되고 있으며, 작업원의 안정성 확보를 위해 작업자세에 대한 평가가 필요하다. 따라서 본 연구는 체인톱을 이용한 벌도 및 가지제거작업의 작업자를 대상으로 세가지 인간공학적 분석 도구(OWAS, RULA, REBA)를 이용하여 위험도를 평가하고, 평가기법별 작업자세에 대한 영향인자를 분석하였다. 벌도와 가지제거작업자세의 위험도는 RULA, OWAS, REBA 순으로 높게 평가되었으며, 대부분 2-3단계로 작업자세의 즉각 변경조치는 요구되지 않았다. 하지만 벌도작업에서 허리와 다리를 굽힌자세와 가지제거작업에서 벌도목 위에서 작업하는 자세는 위험도가 매우 높게 분석되었다. 또한 벌도작업의 경우 산지경사, 가지제거작업의 경우는 지상에서부터 벌도목 높이가 작업위험도 평가에 영향이 높은 것으로 분석되었다. 따라서 산림작업에 있어서 작업자의 안전성을 확보하기 위해 작업부하가 낮은 자세(벌도작업: 쪼그리는 자세, 가지제거작업: 허리와 다리가 곧은 자세)로 작업하는 것이 바람직한 것으로 사료된다.
본 논문에서는 천리안위성의 자세에 영향을 미치고 있는 외란과 그 영향을 KARI 지상국에 수신된 정상모드 텔레메트리를 통해 분석하였다. 천리안위성은 2010년 6월 26일에 쿠루 발사장에서 성공적으로 발사된 후 궤도상시험까지 마치고 현재까지 약 1년 6개월간 주요 임무인 기상과 해양 관측을 완벽하게 수행하고 있다. 천리안 위성 자세에 영향을 미치는 외란으로는 태양에 의한 것, 탑재체 미러 기동과 지구센서 미러 및 휠 기동에서 발생되는 스파이크에 의한 것 등이 주로 관측되었다. 이외에 운용을 하면서 발생된 특이한 자세영향을 분석한 결과를 정리하였다.
본 논문에서는 기울기 센서와 고도계 센서로 구성된 다중모드 센서를 통하여 일정 공간내의 거주자의 자세 및 행동 패턴을 수집, 분석하여 거주자의 위치를 추론함으로써, 현재 거주자가 위치한 공간을 인지하는 시스템을 제안한다. 여기에서 제안된 센서 시스템의 하드웨어 구성과 소프트웨어 알고리즘에 대하여 설명하고, 다중모드 센서를 통하여 획득한 데이터로부터 거주자의 자세 및 행동을 분석한 후에 거주자가 존재하는 공간을 추론하는 프로세스에 대하여 설명한다. 마지막으로 거주자의 자세 및 행동 분석과 공간인지 기능을 검증하기 위하여 실제 환경 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시스템의 효용성과 타당성을 검토한다.
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.
최근 코로나바이러스로 인한 마스크 착용이 급증함에 따라 마스크 착용에 대응할 수 있는 기술의 중요성이 증가하고 있다. 얼굴 자세 추정 분야는 운전자 주의, 얼굴 정면화, 시선 감지 등의 다양한 활용성에도 불구하고 마스크 착용에 따른 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 연구가 거의 수행되지 않았다. 본 논문은 마스크 착용 유무에 따른 얼굴 자세 추정의 성능 저하에 대한 분석을 토대로, 마스크가 없는 얼굴 이미지의 크기 및 자세를 분석하여 마스크 이미지를 합성할 수 있는 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안하는 얼굴에 특화된 증강 기법을 활용한 학습은 마스크 착용 여부와 관계없이 얼굴 자세 추정 벤치마크 데이터 세트인 BIWI에서 강인한 성능을 보이며, 특정 모델에 국한되지 않기 때문에 다양한 얼굴 자세 추정 모델에 적용될 수 있다.
한국형발사체 3단은 추력기 자세제어시스템에 의해 3단 엔진 점화 시점부터 위성 분리, 위성과 충돌을 막기 위한 회피기동까지 롤 및 3축 자세제어가 수행된다. 추력기 자세제어시스템은 추력기를 작동시킬 때 추진제를 소모하므로, 적정 추진제 충전은 임무 성공에 있어 중요하다. 그러므로 한국형발사체의 비행 중 추력기 자세제어시스템의 추진제 소모량이 얼마인지 추정할 수 있는 수단이 필요하다. 본 연구에서는 추력기 자세제어시스템에서 획득할 수 있는 압력, 온도 데이터를 바탕으로 추진제 소모량을 추정할 수 있는 에너지 관계식을 개발하였다. 개발된 관계식을 검증하기 위해 On-board 시스템과 유사한 시스템을 구성하여 시험을 했고, 추진제 소모량 추정식과 증류수를 사용한 시험 결과를 비교분석하였다. 또한 오차 분석을 통해 예측 결과의 신뢰성을 판단하였다. 마지막으로 시스템 수준 운용시험의 추진제 소모 결과도 나타내었다.
이 논문에서는 무인 달착륙 임무를 위해 고려하고 있는 달착륙 시나리오를 제안하고 제안된 시나리오를 기반으로 동력하강단계에서의 최적화 착륙궤적을 구현한다. 동력하강단계에서 달착륙선의 자세 변화는 사용 연료량뿐만 아니라 영상기반 항법의 센서 운용에도 영향을 주므로 자세 변화가 급격하게 이루어지지 않도록 자세각속도를 최적제어 가격함수에 포함하고 이때 자세각속도의 영향을 조절하는 가중치가 최적화 착륙궤적에 미치는 영향을 분석한다. 분석된 결과를 바탕으로 연료 사용을 최소화하고 안정된 자세 변화를 갖도록 최적화 착륙궤적을 설계할 수 있는 적절한 가중치를 제시한다.
스마트 홈은 다양한 기기들과 센서들을 통합하여 제어함으로써 거주자가 필요로 하는 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 장애자들과 노인들을 위한 스마트 홈 시스템에 초점을 두고 있으며, 스마트 홈 거주자를 위한 새로운 방식의 실시간 자세분석 시스템을 제안한다. 본 시스템은 3 차원 기울기 센서를 이용하여 거주자의 정적인 자세와 동적인 자세를 실시간으로 인식함으로써, 원격에서의 건강관리 및 의료 서비스를 제공하는 개념을 포함한다. 본 시스템은 스마트 홈 서버와 3 차원 기울기 센서로 구성되며, 이들 상호간 통신과 이동성 증진을 위해 무선 기술이 적용되었다. 스마트 홈 서버는 정적 자세로부터 동적 자세를 추출하는 추론엔진을 포함하고 있다. 끝으로 본 논문에서 제안한 시스템을 실제 환경에 적용하여 그 유효성을 확인한다.
본 연구는 동적 베이스 망을 이용하여, 사람의 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세로 분리하여 계층적으로 분석하는 방법을 제안한다. DBN의 일종인 FHMM을 기본 바탕으로 하여, 걸음걸이 동작 특성을 고려하여 순환 고리형 상태 공간 구조로 '보행 동작 디코더'(Gait Motion Decoder, GMD)를 설계한다. 기존 연구에는 보행자의 식별에만 치중을 하고 보행 방향의 변화, 관찰 각도에 제한적이거나 보행 동작에 대한 분석이 없었다. 반면에 본 연구에서는 동작과 자세를 적극적으로 표현하여 임의 방향의 보행, 방향의 변화, 보행 자세까지 인식할 수 있도록 하였다. 실험 결과 동작과 자세의 관점에서 걸음걸이 방향을 분석한 결과 96.5%의 방향 인식률을 기록하였다. 본 연구는 보행 동작을 방향과 보행 자세로 계층적으로 분석하는 최초의 방법 및 시도이며 향후 상황별 휴먼 동작 분석에 크게 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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