The main object of this study was to understand the body image and body management behavior associated with desiring a thinner and more muscular body. The present study examined whether the drives for thinness and muscularity occur concurrently for both male and female college students, and whether there are gender differences. Moreover, the effects of objectified body consciousness on drive for thinness and drive for muscularity were investigated. A self-administered survey was conducted and a total of 390 data were used for data analysis. Participants included 197 male college students and 193 female students. Results indicated that male students reported significantly lower drive for thinness and higher drive for muscularity than female students. However, the drives for thinness and muscularity were significantly correlated for both male and female college students, and they reported discrepancies between their BMI and self-perceived weight and muscle mass. Findings supported the significant effects of objected body consciousness on the drives for thinness and muscularity for both male and females. Sub-dimensions of objectified body consciousness had differential effects on drive for thinness and muscularity. Specifically, body surveillance and body shame significantly influenced male and female students' drive for thinness, while their control belief did not have significant effects on their drive for thinness. Additionally, body shame emerged as significant unique predictor of drive for muscularity. In terms of gender comparisons, while the effect of body shame was the strongest for the males, the effect of surveillance was as strong as that of body shame for the females.
In this paper, we proposed a river water level detection and tracking of the river or dams based on image processing system. In past, most of the water level detection system used various water sensors. Those water sensors works perfectly but have many drawbacks such as high cost and harsh weather. Water level monitoring system helps in forecasting early river disasters and maintenance of the water body area. However, the early river disaster warning system introduces many conflicting requirements. Surveillance camera based water level detection system depends on either the area of interest from the water body or on optical flow algorithm. This proposed system is focused on water scaling area of a river or dam to detect water level. After the detection of scale area from water body, the proposed algorithm will immediately focus on the digits available on that area. Using the numbers on the scale, water level of the river is predicted. This proposed system is successfully tested on different water bodies to detect the water level area and predicted the water level.
최근 감시와 보안을 목적으로 활발하게 CCTV가 설치되고 있고, 지능형 감시시스템은 영상에서 객체의 검출 및 감시 등으로 광범위하게 응용되고 있다. 본 연구에서는 지능형 영상 감시 시스템에서 HOG 특징과 FCM 기반의 RBFNN 분류기를 이용한 상반신 검출 방법을 제안한다. HOG는 보행자를 검출하기 위해 기존에 제안되었던 특징으로 본 논문에서는 이를 사용해 상반신의 고유한 기울기를 학습하였다. HOG 특징은 입력 이미지의 크기에 비례하는 고차원의 특징 벡터로 기울기를 표현하기 때문에 RBFNN분류기의 입력데이터로 쓰려면 차원 축소가 필요하다. 이를 위해 PCA 알고리즘을 RBFNN 분류기 앞에 적용하여 HOG 특징의 차원을 저차원으로 축소하였다. 컴퓨터 실험에서는 미리 분류된 상반신 영상과 사람이 아닌 영상을 통해 분류기를 훈련시킨 후 테스트 영상과 동영상을 이용하여 제안된 상반신 검출 방법의 성능을 평가하였다.
The purpose of this study was to investigate the effects of sociocultural attitudes toward appearance and objectified body consciousness on male consumer' appearance management behavior. The subjects were 648 males aged from 20 to 59 years old, and the questionnaire consisted of sociocultural attitude toward appearance, objectified body consciousness, appearance management behavior, and subject' demographic characteristics. The data were analyzed by descriptive statistics, Cronbach's ${\alpha}$, factor analysis, and regression analysis. The results were as follows. Three dimensions(appearance importance awareness, slimness importance awareness, and internalization) were emerged on sociocultural attitude toward appearance. Three dimensions(body shame, body surveillance, and control belief) were emerged on objectified body consciousness. Five dimensions(skin, hair, body, fashion, and plastic surgery management) were emerged on appearance management behavior. In sociocultural attitude toward appearance dimensions, appearance importance awareness and internalization had important effects on appearance management behavior. In objectified body consciousness dimensions, body shame and control belief had important effects on appearance management behavior. This results concluded that sociocultural attitude toward appearance and objectified body consciousness are important variables to understand on male consumer' appearance management behavior.
The purpose of this study was to investigate the clothing and cosmetics purchasing behaviors of middle aged male consumers according to objectified body consciousness. The subjects were 329 male adults aged from 40 to 59, and measuring instruments consisted of objectified body consciousness, clothing and cosmetics purchasing behaviors, and subjects' demographics attributions. The data were analyzed by factor analysis, cluster analysis, multiple response analysis, cross tabs analysis, and $x^2$ test using the SPSS program. The results were as follows. First, three factors (body shame, body surveillance, and control belief) emerged on objectified body consciousness. Second, subjects were divided into 2 groups (objectified group and non-objectified group) by objectified body consciousness. Third, these two consumer groups showed many differences regarding clothing and cosmetics purchasing behaviors. The objectified group showed many more positive clothing and cosmetics purchasing behaviors than the non-objectified group in terms of purchase motives, selection criteria, information source, purchase place, and purchase cost per month. These results show that objectified body consciousness is a useful variable for understanding adult male clothing and cosmetics purchasing behavior and to segment the male consumer market effectively.
The purpose of this study was to investigate male adult' appearance management behavior according to objectified body consciousness. The subjects were 648 male adults aged from 20 to 59 and measuring instruments consisted of objectified body consciousness, appearance management behavior, and subjects' demographics attributions. The data were analyzed by Cronbach's ${\alpha}$, factor analysis, cluster analysis, multiple response analysis, cross tabs analysis, ${\chi}^2$ test, and t-test. The results were as follows. First, 3 dimensions (body shame, body surveillance, and control belief) were emerged on objectified body consciousness, and subjects were divided into 2 groups (objectified group, and non-objectified group) by this variable. Second, male adults were deeply aware of the need of appearance management, and showed the high level of intention to perform appearance management behavior. Third, objectified group showed much more active appearance management behavior than non-objectified group. This results concluded that objectified body consciousness is a very useful variable to understand male adult' appearance management behavior.
최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.
최근 지능형 감시카메라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 연구들은 대부분 통합시스템 구현보다는 단일 모듈에 대한 성능향상에 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동이 가능한 몸체, 얼굴검출, 모션 센서 통합 모듈로 구성하는 이동형 무선감시 시스템을 구현하였다. 이동형 무선 감시 시스템의 구현에는 sharp사의 카메라 모듈과 ecom사의 무선영상전송 모듈, A4WD1 Combo kit for RC를 이용한 이동로봇 바디, roboblock의 ZigBee RF 무선컨트롤 송수신 모듈을 사용 하였고, 모션 센서 모듈에는 PANASONIC의 AMN14111를 사용하였다. OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴검출과 MFC로 소프트웨어를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 모션 센서를 이용하는 이동형 영상 감시 시스템이나 얼굴검출이 필요한 시스템, 원격조정이 필요한 작업환경에 유용하게 사용될 수 있다.
Many reaearchers have reproted that poor body postures are associated with pains or symptoms of musculoskeletal dissoders. Therefore, the ergonomic evaluation of postural stresses as well as biomechanical stresses is important when a job such as automobile assembly tasks involves highly repetitive and/or prolonged poor body postures. A macropostural classification shema was developed to characterise various body postures occurring in automobile assembly tasks in the study. To specify a postural code and stress level to each body posture, perceived joint discomforts were subjectively evaluated in the lab experiments for the full range of motion in five human body joints. Based on the reaults, a postural classification scheme was developed where the full range of motion in each body joint was classified into several codes repressenting different stress levels. The automobile tasks were clustered into 12 types based on the result walk-in-surveillance and the possible posture codes for each task type are defined. I was exposed that the poor postural problems in automobile assembly tasks were concerned in most part with arms, trunk and neck. Application of te developed schema to seven operations in automobile assembly tasks showed that the schema can be used as a tool to identify the operations and tasks involving highly stressful body postures. The schema can also be utilised as a basis to prioritise the candidate assembly operations for redesign of work methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.800-816
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2018
In recent years, video surveillance research has been able to recognize various behaviors of pedestrians and analyze the overall situation of objects by combining image analysis technology and deep learning method. Human Activity Recognition (HAR), which is important issue in video surveillance research, is a field to detect abnormal behavior of pedestrians in CCTV environment. In order to recognize human behavior, it is necessary to detect the human in the image and to estimate the pose from the detected human. In this paper, we propose a novel approach for 2D Human Pose Estimation based on object detection using RGB-D information. By adding depth information to the RGB information that has some limitation in detecting object due to lack of topological information, we can improve the detecting accuracy. Subsequently, the rescaled region of the detected object is applied to ConVol.utional Pose Machines (CPM) which is a sequential prediction structure based on ConVol.utional Neural Network. We utilize CPM to generate belief maps to predict the positions of keypoint representing human body parts and to estimate human pose by detecting 14 key body points. From the experimental results, we can prove that the proposed method detects target objects robustly in occlusion. It is also possible to perform 2D human pose estimation by providing an accurately detected region as an input of the CPM. As for the future work, we will estimate the 3D human pose by mapping the 2D coordinate information on the body part onto the 3D space. Consequently, we can provide useful human behavior information in the research of HAR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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