본 연구의 목적은 현대 스포츠가 점점 스피디하고 격렬한 상황의 연출을 요구하고 있는 상황에서 순간적으로 신속 정확한 판단력과 그에 따른 재빠르고 민첩한 행동이 필요할 때가 많으므로 준비동작에 대한 운동역학적 메카니즘의 이해가 필요하다고 판단되어 연구를 실시하였다. 따라서 본 연구에서는 준비동작의 형태 변화(open stance & cross stance)에 따른 신체움직임을 운동역학적인 분석을 통하여 바람직한 준비동작의 모델을 제시하는데 있으며, 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 연구대상자는 부산 B대학교 핸드볼 선수인 남학생 5명과 부산 S대학교 사격 선수인 여학생 5명을 선정하여 실험하였다. 준비자세에서의 좌 우 전방향으로 이동시의 동작을 2대의 고속 비디오 카메라와 2대의 지면반력기 그리고 전신반응측정 장비를 이용하여 자료를 수집하였고, 준비자세에서의 좌 우 전방향 이동시의 메카니즘을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 준비자세에서 좌 우 전방향 이동시 cross stance 자세가 open stance 자세 보다 신체중심이동 속도가 빠른 것으로 분석되었으며, Take-off시 슬관절의 굴곡각은 약 $175^{\circ}$의 각도를 유지하고, 고관절의 굴곡각은 약 $172^{\circ}$의 각도를 유지하여 준비자세를 취하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 둘째, 준비자세에서의 좌 우 전방향으로 이동시 지지시간과 지면반력분석 결과를 종합해 보면 준비동작에서 왼쪽방향으로 이동시 가장 빠른 신체중심이동 속도를 나타냈다. 셋째, 준비자세에서 좌 우 전방향 이동시 지면반력 분석 결과에서도 cross stance 자세가 open stance 자세보다는 왼발과 오른발에 체중을 적절히 분산시켜 준비동작을 수행할 수 있도록 하여 상해를 예방할 수 있으므로 cross stance 준비자세가 바람직한 것으로 분석되었다. 따라서 준비자세의 역학적인 메가니즘은 cross stance 자세가 open stance 자세보다 보다 바람직한 준비자세라고 할 수 있으나 반드시 개인차도 고려되어져야 할 것이다.
일어서는 동작은 일상생활에서 하는 가장 일반적인 행동 중의 하나이며, 다른 동작으로의 전환을 위한 준비자세이기도 하다(Riley PO 등 1991). Corrigan D 등(2001)에 따르면 1987년 65세 이상의 공공시설(병원, 재활시설 등)에서 기거하지 않는 약 2백만 명의 노인이 일어서는 동작에서 어려움을 느낀다고 한다. 또한 무릎의 신근(신전을 담당하는 근육)이 약화된 환자들에게도 앉은 자세에서 일어서는 동작은 무릎에 가장 무리를 주는 동작 중의 하나로 작용한다. (중략)
본 논문에서는 손짓을 이용하여 로봇에게 명령을 내릴 때, 사용자의 여러 가지 손짓 중 의미 있는 동작을 추출하기 위한 방법을 제시한다. 로봇에게 명령을 내릴 때, 사람들의 손짓은 준비동작, 본 동작, 마무리 동작으로 구분할 수 있다. 여기에서 본 동작이 로봇에게 명령을 전달하는 의미 있는 동작이고 다른 동작은 그 동작을 위한 의미 없는 보조 동작이다. 따라서 연속적인 손짓에서 본 동작만을 추출해야 한다. 또한 사람들은 무위식적으로 손을 움직일 수 있는데 이러한 동작들 역시 의미가 없는 동작으로 로봇이 판단하여야 한다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용하여 획득한 거리영상에서 사람의 골격자료를 획득하여 손을 추출하고, 칼만필터를 이용하여 손의 위치를 추적하면서 의미 있는 손동작과 의미 없는 손동작을 구분하고 은닉 마코프 모델을 이용하여 손짓을 인식한다.
본 논문은 상태 전환 준비 방법을 이용한 저 전력 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 태스크를 휴면 상태와 유휴 상태, 동작 상태로 구분하여 상태를 정의 한다. 각각의 상태 전환이 발생될 때 발생되는 지연시간으로 인하여 발생되는 소모 전력을 줄이기 위해 각각의 상태 중간에 준비 상태를 삽입한다. 준비 과정은 상태의 전환에서 발생되는 소모 전력과 지연시간을 고려한다. 지연시간이 긴 경우에는 스케줄링에서의 단계를 초과하여 수행 단계를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 수행 단계의 증가는 소모 전력의 증가를 초래한다. 상태 전환에서 지연시간이 가장 긴 휴면 상태에서 동작 상태로 상태가 전환될 때 발생되는 시간지연으로 인하여 발생되는 동작시간의 증가를 줄여 전체 소모 전력을 줄이게 된다. 실험은 저 전력 알고리듬인 참고문헌 [6]과 비교하였다. 실험결과 참고문헌 [6]보다 소모 전력이 감소되어 알고리듬의 효율성이 입증되었다.
심신의 피로와 스트레스를 개운하게 풀 수 있는 요가 동작입니다. 그러나 이 동작을 하기 전에 먼저 준비해야 할 것이 있습니다. 일단 눈을 들어 최대한 먼 곳을 보세요. 창이 있다면 창 너머 먼 곳을 보아서 집중으로 인한 이마와 미간의 긴장을 풀어놓으세요. 미간의 긴장을 푼 뒤 눈을 감고 오른손을 왼쪽 어깨에 얹고 어깨 저속 뿌리 깊이 박혀있는 뻐근한 긴장의 정도를 느껴보고 마음으로부터 풀어놓습니다. 반대쪽도 똑같이 해줍니다. 미간과 어깨의 긴장이 풀어지면 쇄골과 가슴쪽의 호흡이 아래쪽으로 차분히 가라앉는 것이 느껴질 겁니다. 이렇게 기본적으로 이완, 호흡을 통해 심신이 편안한 가운데 다음 동작들을 시작합니다. 동작 중에는 욕심을 내 무리하지 말고 천천히 움직이면서 기분 좋은 적당한 자극을 잘 느끼도록 하고 동작 후에는 풀어지는 지극이 완전히 사라질 때까지 날 느끼도록 합니다. 이렇게만 해 준다면 피로와 스트레스를 정말 요가 한 동작으로 감쪽같이 날려버릴 수 있을 겁니다.
본 논문은 가상화 기술을 이용하여 PSTR에 기반한 고장감내 설계에 관련한 연구이다. 고장감내 PSTR 모델을 가상화 기술에 기반하여 구현하게 되면 프라이머리와 쉐도우 간의 통신성능이 향상되고 각 프라이머리와 쉐도우 내의 동작에 대한 모니터링이 용이하게 된다. 기존의 PSTR 모델은 프라이머리 하드웨어와 쉐도우 하드웨어 구성을 전제로 하여 프라이머리에서 본 임무를 수행하고 쉐도우에서는 프라이머리에서 고장이 발생했을 경우 취해야 할 동작을 준비하게 된다. 쉐도우에서 이러한 동작을 준비하므로 임무에 차질이 없도록 프라이머리는 다시 주 임무를 수행할 수 있게 된다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 고장감내 PSTR 모델을 가상화 기술을 이용하여 구현한다.
직물은 경사와 위사가 직각으로 교차하여 만들어진 것으로 여기에 사용하는 경사와 위사를 준 비하는 것을 제직 준비라 한다. 사이징(sizing)은 원사에 풀을 먹이는 제직 준비 공정의 한 가 지로서 제직시에 발생하는 마찰, 긴자으로부터 사(사)를 보호하여 제직 효율을 향상시키는 데 목적이 있다. 이러한 작업에서 호재가 균일하게 접착되고 양호한 품질로 대량생산을하여 경제 적인 합리화를 이루기 위하여 기계 사이징을 한다. 그림 1은 일반적인 합성 섬유용 사이징기의 구조이다. 호재는 용액상태로 준비되며, 원사는 호재용액을 가로질러 이동하여 연결되는 다음 공정에서 용이하게 취급되도록 건조되어 권추된다. 표면에 점성이 높은 호재가 부착된 원사를 단시간에 효과적으로 건조시키는 것이 사이징기 건조부의 역할이며, 가공되는 원사의 종류가 다양해짐에 따라 각 원사의 특성에 적합한 건조방법이 발전되어 왔다. 이 글에서는 건조시스템의 이론적인 고찰과 신합섬용 사이징기 SUPER-500에 대한 건조 시스템의 구조 및 동작 원리를 소개하고 향후 발전 방향을 제시코자 한다.
본 논문에서는 Electrocorticogram(ECoG) 신호를 이용하여 손과 팔꿈치의 움직임을 추론하는 방법을 제안한다. 환자로부터 다수의 채널을 이용하여 표면 근전도 신호와 ECoG 신호를 동시에 취득하였다. 추론하는 동작은 손을 쥐었다 펴는 동작과 팔꿈치를 안으로 굽히는 동작이며, 외부 자극에 의해 동작을 수행하는 방법 대신 환자의 자유의지에 의해 동작을 수행하게 하였다. 표면 근전도 신호를 이용하여 동작을 수행한 운동 시점을 찾고, ECoG 신호를 이용하여 동작을 추론한다. 각 동작의 특징을 추출하기 위하여 ECoG 신호를 전체 대역을 포함한 ${\delta}$, ${\Theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$ 총 6개의 대역을 나누어 정보 엔트로피를 구하고, 최대우도추정법을 사용하여 동작을 추정하였다. 실험 결과 감마대역의 ECoG를 사용할 경우 다른 대역을 사용할 때 보다 높은 평균 74%의 성능을 보이며, 다른 대역보다 감마 대역에서 높은 추정 성공률을 보였다. 또한 운동 시점을 기준으로 3개의 시간 구간으로 나누어 준비전위를 포함하는 'before' 구간과 'onset' 구간을 비교하였다. 'before' 구간과 'onset' 구간에서 추정 성공률은 각각 66%, 65%로 준비전위를 이용할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
인간의 얼굴 표정은 인간의 감성이 가장 잘 나타나는 부분이다 . 따라서 전통적으로 인간의 표정을 감 성과 연관 지어 연구하려는 많은 노력이 있어 왔다. 최근에는 얼굴 온도 변화를 측정하는 방법, 근전도(EMG; Electromyography)로 얼굴 근육의 움직임을 측정하는 방법, 이미지나 동작분석에 의한 얼굴 표정의 연구가 가능 하게 되었다. 본 연구에서는 인간의 얼굴 표정 변화를 3차원 동작분석 장비를 이용하여 측정하였다. 얼굴 표정 의 측정을 위해 두가지의 실험을 계획하였는데, 첫번 째 실험에서는 피실험자들로 하여금 웃는 표정, 놀라는 표정, 화난 표정, 그리고 무표정 등을 짓게 한 후 이를 측정하였으며, 두번째 실험에스는 코미디 영화와 공포 영화를 피 실험자들에게 보여 주어 피실험자들의 표정 변화를 측정하였다. 5명의 성인 남자가 실험에 참여하였는데, 감성을 일으킬 수 있는 적절한 자극 제시를 못한 점 등에서 처음에 기도했던 6개의 기본 표정(웃음, 슬픔, 혐오, 공포, 화남, 놀람)에 대한 모든 실험과 분석이 수행되지 못했다. 나머지 부분을 포함한 정교한 실험 준비가 추후 연구 에서 요구된다. 이러한 연구는 앞으로 감성공학, 소비자 반응 측정, 컴퓨터 애니메이션(animation), 정보 표시 장치(display) 수단으로서 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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