• Journal of KIISE
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• v.41 no.9
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• pp.633-641
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• 2014

This paper proposes algorithms to detect jump motion and automatically take a picture when the jump reaches its top. Based on the algorithms, we build jump-shot system by using accelerometer-equipped smart phones. Since the jump motion may vary depending on one's physical condition, gender, and age, it is critical to figure out common features which are independent from such differences. Also it is obvious that the detection algorithm needs to work in real-time because of the short duration of the jump. We propose two different algorithms considering these requirements and develop the system as a smart phone application. Through a series of experiments, we show that the system is able to successfully detect the jump motion and take a picture when it reaches the top.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.12
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• pp.629-638
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• 2011

Mobile game have an advantage of mobility, portability, and simple interface. These advantages are useful for gesture recognition based game which should not have much content quantity and complex interface. This paper suggests gesture recognition based mobile game content with user movement could be applied directly to the mobile game wherever recognition system is equipped. Gesture is recognized by obtaining user area in image from the depth image of TOF camera and going through SVM(Support Vectorn Machine) using EOH(Edge Of Histogram) features of user area. And we confirmed that gesture recognition can be utilized to user input of mobile game content. Proposed technique can be applied to a variety of content, but this paper shows a simple way of game contents which is consisted of moving and jumping newly.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.3
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• pp.89-96
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• 2015

IT is widely used for biomechanics and AHRS sensor also be highlighted with small sized characteristics and price competitiveness in the field of motion measurement and analysis of sports. In this paper, we attach the AHRS to the figure skate shoes to measure the motion data like spin, forward/backward, jump, in/out edge and toe movement. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Madgwick complementary filtering and also use Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of figure skating from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. From the result, PCA, ICA have low accuracy, but LDA, SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of figure skating.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.2
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• pp.143-149
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• 2019

Floating holograms are technologies that provide rich 3D stereoscopic images in a wide space such as advertisement, concert. In addition, It is possible to reduce the 3D glasses inconvenience, eye strain, and space distortion, and to enjoy 3D images with excellent realism and existence. Therefore, this paper implements a user gesture recognition system for manipulating a floating hologram characters that can be used in a small space devices. The proposed method detects face region using haar feature-based cascade classifier, and recognizes the user gestures using a user gesture-occurred position information that is acquired from the gesture difference image in real time. And Each classified gesture information is mapped to the character motion in floating hologram for manipulating a character action. In order to evaluate the performance of the proposed user gesture recognition system for manipulating a floating hologram character, we make the floating hologram display devise, and measures the recognition rate of each gesture repeatedly that includes body shaking, walking, hand shaking, and jumping. As a results, the average recognition rate was 88%.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.2
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• pp.186-190
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• 2015

Intelligent vehicle plans motion and navigate itself based on the surrounding environment perception. Hence, the precise environment recognition is an essential part of self-driving vehicle. There exist many vulnerable road users (e.g. vehicle, pedestrians) on vehicular driving environment, the vehicle must percept all the dynamic obstacles accurately for safety. In this paper, we propose an multiple vehicle tracking algorithm using microwave radar. Our proposed system includes various special features. First, exceptional radar measurement model for vehicle, concentrated on the corner, is described by mixture density network (MDN), and applied to particle filter weighting. Also, to conquer the curse of dimensionality of particle filter and estimate the time-varying number of multi-target states, reversible jump markov chain monte carlo (RJMCMC) is used to sampling step of the proposed algorithm. The robustness of the proposed algorithm is demonstrated through several computer simulations.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.8
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• pp.111-117
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• 2020

Recently, with the high interest of machine learning, the need for educational controllers to interface with physical devices has increased. However, existing controllers are limited in terms of high cost and area of utilization for educational purposes. In this paper, motion control controllers using brain waves are proposed for the purpose of students' machine learning applications. The brain motion that occurs when imagining a specific action is measured and sampled, then the sample values were learned through Tensor Flow and the motion was recognized in contents such as games. Movement variation for motion recognition consists of directionality and jump motion. The identification of the recognition behavior is sent to a game produced by an Unreal Engine to operate the character in the game. In addition to brain waves, the implemented controller can be used in various fields depending on the input signal and can be used for educational purposes such as machine learning applications.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.2
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• pp.68-84
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• 2024

This paper describes the development of a system and algorithms for high-quality welfare services by recognizing behavior development indicators (activity, sociability, danger) in children aged 0 to 2 years old using action recognition technology. Action recognition targeted 11 behaviors from lying down in 0-year-olds to jumping in 2-year-olds, using data directly obtained from actual videos provided for research purposes by three nurseries in the Gwangju and Jeonnam regions. A dataset of 1,867 actions from 425 clip videos was built for these 11 behaviors, achieving an average recognition accuracy of 97.4%. Additionally, for real-world application, the Edge Video Analyzer (EVA), a behavior analysis device, was developed and implemented with a region-specific random frame selection-based PoseC3D algorithm, capable of recognizing actions in real-time for up to 30 people in four-channel videos. The developed system was installed in three nurseries, tested by ten childcare teachers over a month, and evaluated through surveys, resulting in a perceived accuracy of 91 points and a service satisfaction score of 94 points.

• Journal of KSNVE
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• v.7 no.1
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• pp.6-12
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• 1997

물리계에서 일어나는 동적 현상들은 선형해석 만으로 설명하기에는 불충분한 점이 많이 있다. 이는 기계구조물과 같은 실제 계의 진동이 기하학적 비선형성, 강성 의 비선형성 또는 경계조건의 비선형성 등의 영향으로 비선형적인 거동을 하기 때문 이다. 비선형 진동을 하는 기계 계는 우리 주변에서 쉽게 찾아 볼 수 있는데, 그 예로써 진자운동을 포함하여 동흡진기, 회전체계, 공작기계의 절삭운동, 건마찰 (dry friction) 관련 기계장치, 치차 및 기차의 바퀴와 레일 간의 접촉에서 볼수 있는 구분적 선형(piecewise linear) 진동계, 충격 진동계 등을 들 수 있다. 비선형 진동 연구는 limit cycle, 준주기운동(quasiperiodic motion), 점프현상(jump phenomena) 등의 인식에서 시작되어, 과거에는 설명이 안되어 회피되 왔던 랜덤(random) 형태의 비주기운동에 대한 연구로 까지 발전하고 있다. 비선형 진동을 다루는데 있어서 정규모드(normal mode)를 이용하는 방법이 있다. 일반적으로 선형계는 선형 정규모드 (linear normal mode)가 존재하는 것과 같이 비선형계에도 이와 유사한 정규모드가 존재한다는 사실이 연구 보고된 바 있다. 비선형계에 존재하는 정규모드는 계의 매개 변수(system parameters)에 따라 그 안정성이 바뀔 수 있으며, 만일 안정한 정규모드 가 어떤 매개변수에서 그 안정성이 바뀐다면 선형이론으로는 설명될 수 없는 새로운 운동이 일어나고 이러한 운동을 분기모드(bifurcation mode)라고 한다. 안정한 정규 모드 및 분기모드를 포함하여 비선형계를 다류는 것을 "정규모드 동역학(normal mode dynamics)"이라고 한다. 정규모드 동역학은 앞에서 언급된 비선형 현상들의 원인규명, 예측, 안정성해석 및 강제진동 해석을 가능하게 한다. 또한 최근에 활발히 연구되고 있는 혼돈운동(chaotic motion)의 해석도 가능하다. 이 글에서는 비선형 진동해석을 위한 정규모드 동역학에 대한 연구동향 및 기본 이론을 살펴 보았고, 그 적용 예를 통하여 실험결과와 비교 고찰 함으로써 정규모드 동역학의 적용성을 서술하여 보았다. 선형이론으로 이해하기 어려운 현상들에 대하여는 비선형의 관점에서 새롭게 접근하 려는 노력이 필요하며 비선형 이론에 대한 연구가 지속적으로 진행되어야 한다. 진행되어야 한다.

• Physical Therapy Korea
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• v.8 no.4
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• pp.17-29
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• 2001

발목에 대한 유착성 테이핑의 적용은 물리치료 분야와 운동 트레이닝 분야에서의 일반적인 치료 접근 방법이라 할 수 있다. 즉 발목 염좌 같은 손상을 예방하기 위한 방법과 재활의 부가적인 치료 형태로 이용될 수 있는 것이다. 본 연구는 발목의 테이핑과 트레드밀에서의 30분간 보행이 수직 착지 동작 동안 하지의 운동 역학적 요소들에 어떠한 영향을 주는지 알아보기 위해 시행되었다. 14명의 신체 건강한 대상자들 (남:10, 여:4)이 본 연구에 참여하였다. 한발로 서있는 동안 40 cm의 높이로 뛰게 하였다. 가자미근, 전경골근, 안쪽넓은근, 넙다리 두갈래근에 근전도 전극이 부착되었다. 테이핑된 신체 부위로 착지하는 동안 근전도와 힘판(force plate) 자료가 500 Hz의 주파수로 수집되었다. 대상자들의 우세쪽 하지 발목에 테이핑을 하였고, 대상자는 한발로 뛰어 내리는 동작을 반복하였다. 트레드밀에서 30분 동안 발목에 테이핑을 한 채로 보행하였고 이후 한발로 뛰어 내리는 동작을 반복하여 수행하였다. 테이핑을 적용한 상태와 테이핑한 채로 30분 동안 트레드밀에서 걷기 운동을 한 조건에서 수직 지면 반발력의 통계학적으로 유의미한 증가가 있었다. 착지 동안에 네 가지 상황에서의 최대 내측 가속도의 유의한 차이가 있었고, 그 차이는 테이핑 전과 테이핑을 한 채로의 운동 조건에서 유의한 차이가 있었다. 테이핑한 상태에서 가자미근은 접촉되는 착지 순간부터 최대 수직 지면 반발력이 나타나는 동안의 평균 근전도의 수치에 있어서 유의한 감소가 있었다. 반면에 다른 근육들에서는 아무런 변화를 보이지 않았다. 비록 발목 테이핑이 발목 손상의 위험을 줄이는데 효과적이라고 일반적으로 인식되고 있으나 이번 실험의 결과는 30분 동안의 트레드밀에서의 보행 후 테이핑은 발목의 움직임을 제한하는 효과는 있지만 한편으로는 가자미근의 활동을 감소시키는 것을 보여주었다. 따라서 이 연구의 결과는 테이핑을 하면 점프와 착지로 이어지는 동작 중에 발목관절 손상 위험을 증가시킬 가능성이 있음을 보여주었다.