• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.84 no.3
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• pp.627-637
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• 2023

Purpose To investigate the effect of patient positioning on tendinosis grade, visible range, and infraspinatus tendon (IST) thickness, and to determine the feasibility of internal rotation (IR) position to assess IST on ultrasound (US). Materials and Methods This study included 52 shoulders of 48 subjects who were evaluated for IST in three different positions: neutral position (N), IR, and position with the ipsilateral hand on the contralateral shoulder (HC). Two radiologists retrospectively graded IST tendinosis from grade 0 to grade 3 and the visible range from grade 1 to grade 4. The thickness of the IST was measured by another radiologist with a short-axis view. A generalized estimating equation was used for statistical analysis. Results The tendinosis grades were higher in the HC position than in the IR position, with a cumulative odds ratio of 2.087 (p = 0.004, 95% confidence interval [CI]: 1.268-3.433). The tendinosis grades in the HC position (p = 0.370) and IR position (p = 0.146) were not significantly different from those in the N position. The overall difference in IST thickness was significant (p < 0.001), but the visible range (p = 0.530) was not significantly different according to position. Conclusion Patient positioning significantly affected the grade of tendinosis and thickness but not the visible range of the IST. The IR position is a feasible position for assessing the IST on US.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.2
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• pp.131-142
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• 2015

In order to support the development of a cost-effective river bathymetric system, this research has focused on modeling GPS observables, which are obtained by array of five single-frequency receivers (i.e., two references and three rovers) to estimate the high accurate kinematic position, and the surveying vessel altitude. Also, by applying all GPS measurements as multiple-baselines with constraining rover baselines, we derived the socalled ‘kinematic network model.’ From the model, the integer-constrained least-squares (LS) for position estimation and the implicit LS for attitude determination were implemented, while a series of simulation tests with respect to the baseline lengths around 2km performed to demonstrate its accuracy analysis. The on-the-fly (OTF) ambiguity resolution tests revealed that ninety-nine percents of time-to-fix-first ambiguity (TTFF) can be decided in less than two seconds, when the positioning accuracy of ambiguity-fixed solutions was assessed as the greater than or equal to one and two centimeters in horizontal and vertical, respectively. Comparing to the GPS-derived attitudes, the achievable accuracy gradually descended in sequence of yaw, pitch and roll due to the antenna geometric configuration. Furthermore, the RMSE values for the baseline lengths of three to six meters were within ±1′for yaw, and less than ±10′and ±20′for pitch and roll, respectively, but those of between six to fifteen meters were less than ±1′for yaw, ±5′for pitch, and ±10′for roll.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.11
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• pp.457-464
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• 2019

The weight of pig is one of the main factors in determining the health and growth state of pigs, their shipment, the breeding environment, and the ration of feed, and thus measuring the pig's weight is an important issue in productivity perspective. In order to estimate the pig's weight by using the number of pig's pixels from images, acquired from a Top-view camera, the posture determining and the head removal from images are necessary to measure the accurate number of pixels. In this research, we propose the fast and accurate method to determine the pig's posture by using a fast image processing technique, find the head location by using a fast deep learning technique, and remove pig's head by using light weighted image processing technique. First, we determine the pig's posture by comparing the length from the center of the pig's body to the outline of the pig in the binary image. Then, we train the location of pig's head, body, and hip in images using YOLO(one of the fast deep learning based object detector), and then we obtain the location of pig's head and remove an outside area of head by using head location. Finally, we find the boundary of head and body by using Convex-hull, and we remove pig's head. In the Experiment result, we confirmed that the pig's posture was determined with an accuracy of 0.98 and a processing speed of 250.00fps, and the pig's head was removed with an accuracy of 0.96 and a processing speed of 48.97fps.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.5
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• pp.470-475
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• 2009

This paper is the study which is head tracker using pattern matching. Proposal algorithm obtains initial attitude of head tracker using pattern matching. Optical head tracker consists of infrared LEDs(features) which are attached helmet as pattern, stereo infrared cameras. Proposal algorithm analyzes patterns by error rate of feature distance and estimates feature characteristic number. Initial attitude of head tracker is obtained to compare map data and feature characteristic number.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.27-27
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• 2004

이 논문에서는 이동 로봇 플랫폼 위에 장착되는 비전 시스템을 이용하여 대상 사람의 얼굴위치를 검출, 사용자 인식을 수행하는 방법론을 제시한다. 본 연구에서 적용대상으로 하는 이동로봇은 실내에서 사용 가능한 홈 서비스 로봇(Hombot-2)으로 인간-로봇 상호작용 (human-robot interaction, HCI)이 중요한 기능 중에 하나이다. 로봇에 장착된 스테레오 비전 카메라에서 획득하게 되는 얼굴 영상은 임의로 움직이는 로봇 작업 반경 밖에 있는 사용자의 특성 상 얼굴 영상이 비교적 작게 얻어지고 정면얼굴에서 벗어난 가변적 얼굴 자세변화를 갖게 된다.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.520-522
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• 2001

본 논문에서는 동작 표본을 이용하여 내재하는 동작 특성을 추정하고, 이를 동작 변환에 적용하는 새로운 동작 변환 알고리즘을 제안한다. 기존의 역 운동학에 기반한 동작 변환 알고리즘은 우선 앤드 이펙터 (end effector)의 궤적 차이를 줄이도록 한 후, 자세 공간에서 동작간의 거리를 최소화하는 방향으로 자세를 변환시켰다. 그러나 동작간의 거리에 대한 정의가 명확하지 않고, 이렇게 생성된 동작이 동작 주체가 취할 수 있는 자세라는 보장이 없기 때문에 실존 가능성이 낮은 부자연스러운 동작이 생성될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 역 운동학 기반의 실존 가능성이 높은 자연스러운 동작 생성을 위해 동작 주체의 동작 표본을 고려한 확률분포를 이용한다. 제시된 알고리즘을 통한 동작 변환은 실존 가능성이 높은 자연스러운 동작을 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.631-633
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• 2003

본 논문에서는 사용자의 연속적인 제스처들을 실시간으로 제스처를 적출하고 인식하는 게임 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 동영상에서 사용자의 자세를 예측하는 포즈 추정 모듈과 연속된 포즈 심벌열로부터 제스처를 적출하고 인식하는 제스처 인식 모듈로 구성되어 있다. 사용자의 자세는 영상에 나타난 머리, 양손의 좌표를 취하여 대표되는 자세를 클러스터링을 통해 구하였다. 제스처를 적출하기 위해서 연속된 포즈 심벌열로부터 가제스처들을 생성한다. 생성된 가제스처의 인식엔진의 인식값을 기준으로하여 제스처를 판별한다. 제안된 논문에서 정의한 제스처를 인터페이스로 사용하여 실제 게임인 퀘이크II에 적용해 봄으로써, 컴퓨터 게임 안에서, 제안된 인터페이스가 타탕함을 증명하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.6
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• pp.641-644
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• 2008

In order to improve a camera rotation calculation based on the bundle adjustment in Chon's camera motion (Chon and Shankar, 2007, 2008), this paper introduces a method calculating the camera rotation. It estimates a unit vector in the optical axis of a camera through the angles between the optical axis and vectors passing a camera position and ground control points (GCP). The camera position is estimated by using the inner product method proposed by Chon. The horizontal and vertical unit vectors of the camera are determined by using Yakimovsky and Cunningham's camera model (CAHV) (1978).

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.548-549
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• 2015

무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.2
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• pp.133-143
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• 2009

This paper describes differences of performance when the orbit attitude model is applied to the respective images obtained from two different types of satellite. The one is Spot that rotates its pointing mirror and the other is Kompsat-2 that rotates its whole body when they obtain imagery for target. Our research scope is limited to the orbit-attitude model only as its good performance was proved in prior investigation. Model performances between two images were compared with sensor model accuracy and 3D coordinates calculation. The results show performances of the orbit-attitude model for each image type were different. For Spot imagery, the model required attitude angle to be included as adjustment parameters. For Kompsat-2 imagery, the model required high-order parameter for adjustment. This implies that satellite sensor model may be applied differently in accordance with platform's attitude control scheme and accuracy. Understanding of this information can be a base for improvement and development of model and application for new satellite images.