• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.1399-1402
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• 2005

본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의상 제작 과정에 사용한 방법은 2차원 옷감 조각을 디자인하는 과정과 옷감 조각을 재봉하고 여기에 제약점을 정하여 3차원 인체 모델에 의상을 입히는 과정으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.153-154
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• 2003

라돈은 바위나 토양 속에 존재하는 우라늄이 붕괴하면서 자연발생하므로 사실상 지구 어느 곳에서나 존재한다. 최근 국내에서는 대덕연구단지 지역주민이 애용하는 샘물에서 라돈과 우라늄등 방사성핵종의 농도가 미국환경보호청(USEPA)의 음용수 수질 기준치를 훨씬 상회하여 인체에 유해성이 우려된다는 보도가 있었다.[1] 본 연구는 지하수내에 존재하는 라돈이 인체건강에 영향을 주는 두 가지 인체노출경로를 파악하고 이들 경로에 대해 각각 수학적 모델들을 개발하여 인체노출량을 정량적으로 평가하여 보았다. 본 연구의 결과는 추후 라돈의 정량적인 인체위해도를 평가하는데 도움을 주리라고 판단된다. (중략)

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.117-118
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• 2002

본 연구에서는 지하수로부터 방출된 실내라돈오염을 해석하기 위한 수학적 모델에서 모델인자들의 불확실성을 고려하고 인체축적량을 정량적으로 해석하는 PBPK모델을 사용하여 호흡을 통한 라돈의 인체축적량을 보다 현실적으로 평가하려고 한다. 우선, 전에 사용한 3 구역모델을 샤워실과 화장실을 구분하는 경계가 없다는 국내실정을 감안하여 보다 현실적으로 개량한 2-구역 모델을 개발하였다. (중략)

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.62-69
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• 2014

본 논문에서는 WBAN(Wireless Body Area Network) On-body 시스템에서 표면 지향 안테나를 사용하여 인체 내부 기관에 의한 영향을 분석하였다. 인체 내부 기관의 영향을 확인하기 위하여 인체 상반신 모델과 실제 인체에 안테나를 부착하여 수신 신호의 세기를 측정하였다. 실험은 인체에 대한 고유 영향을 보기 위하여 무반향실에서 움직임 없이 수행하였고, VNA(Vector Network Analyzer)를 이용하여 수신 신호 세기를 측정하였다. 측정된 데이터를 이용하여 인체 모델과 상반신 모델의 수신 신호 세기를 비교하였고, 인체 내부 기관이 안테나 수신 신호 세기에 미치는 효과를 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.65-74
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• 2006

인체 추적은 차세대 인간과 컴퓨터사이의 상호작용 (HCI)의 필수요소이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반을 둔 인체 모델을 이용하여 인체의 각 부위를 검출하여 자세를 추정하고 아바타의 동작을 구현하는 방법을 제안한다. 인체 각 부위의 색상정보와 함께 연결정보, 위치정보 등을 이용하여 인체 각 부위가 검출되고 인체 모델의 각 구성요소에 매칭된다. 이렇게 구한 2D의 인체 자세 정보는 다음 프레임에서 유사도 계산을 통해 사람 추적에 이용될 수 있다. 이 때, 각 구성요소의 상대적인 위치 관계를 이용하여 깊이 정보를 추출하고 이를 움직임 방향으로 변환하여 2-1/2D 인체 모델을 구한다. 인체 각 부위는 자세와 방향성으로 모델링 되고 연결된 3D 아바타의 각 부분은 인체 모델로부터 넘겨받은 정보를 이용하여 3D 회전을 적용함으로써 실시간 아바타 애니메이션을 구현하게 된다. 다양한 자세를 포함하고 있는 실험 동영상에 대해 90%의 인체 추적율을 얻었고, 처리된 프레임 수가 늘어남에 따라 모델이 체계화되어 추적율이 꾸준히 증가하는 결과를 나타냈다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제14권24호
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• pp.71-81
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• 1991

인체의 운동은 많은 수의 자유도를 지닌 조인트(JOINT)와 링(LINK)의 복잡한 운동으로 표현될 수 있다. 이들 링크(LINK)의 회전 운동은 SINE, COSINE 자승 형태의 비선형 운동으로 이루어져있으나, 최근 PERSONAL COMPUTER의 발달로 복잡한 인체 운동의 수학적 모델에 대한 동력학적 DATA 계산이 가능해졌다. 본 연구에서는 5개의 링크(LINK)로 연결된 인체 움직임에 있어 링크(LINK)의 절대 운동(ABSOLUTE MOTION) 및 상대운동(RELATIVE MOTION)을 고려한 PLAGENHOEF의 운동 모델을 PERSONAL COMPUTER를 이용하여 인체 움직임의 동력학적 DATA를 얻을 수 있도록 BASIC 언어로 프로그램을 제기하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제14권23호
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• pp.7-18
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• 1991

인체의 운동은 많은 수의 자유도를 지닌 조인트(JOINT)와 링(LINK)의 복잡한 운동으로 표현될 수 있다. 이들 링크(LINK)의 회전 운동은 SINE, COSINE 자승 형태의 비선형 운동으로 이루어져있으나, 최근 PERSONAL COMPUTER의 발달로 복잡한 인체 운동의 수학적 모델에 대한 동력학적 DATA 계산이 가능해졌다. 본 연구에서는 5개의 링크(LINK)로 연결된 인체 움직임에 있어 링크(LINK)의 절대 운동(ABSOLUTE MOTION) 및 상대운동(RELATIVE MOTION)을 고려한 PLAGENHOEF의 운동 모델을 PERSONAL COMPUTER를 이용하여 인체 움직임의 동력학적 DATA를 얻을 수 있도록 BASIC 언어로 프로그램을 제기하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.390-392
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• 2011

가려진 상태에 있는 인체 구성요소에 대한 관측치 모델은 영상에서 인체 구성요소가 차지하고 있는 화소들에 대한 정확한 평가를 해야 하는 저수준에서의 문제와, 권투 동작과 같이 역동적으로 변화하는 인체 구성요소 간의 가려짐 관계에 대한 문맥적인 상황을 같이 고려해야 하는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 자체 가려짐이 발생한 상황에서도 강인하게 인체 포즈 추적을 하기 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델을 제안한다. 포즈 추적 성능을 비교평가 할 수 있는 HumanEva 데이터 셋을 이용하여 제안하는 관측치 모델의 강인함을 확인하였으며, 기존 방법과의 성능 비교에서도 우수한 추적 성능을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.725-730
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• 2007

본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.