• 한국운동역학회지
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• 제19권3호
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• pp.557-566
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• 2009

본 연구에서 KPGA소속 프로골퍼 5명, KLPGA소속 프로골퍼 5명 총 10명을 대상으로 골프 드라이브 스윙시 내측광근, 외측광근, 전경골근, 비복근의 근전도 분석을 통하여 운동역학적 요인을 비교분석하였으며, 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 성별에 따른 근 활동전위 차이는 어드레스부터 백스윙탑까지 구간에서 남성의 오른쪽 비복근이 가장 높게 나타났고, 백스윙탑에서 임팩트까지 구간에서 여성의 오른쪽 전경골근이 가장 높게 나타났으며, 모든 구간과 국면에서 남성의 경우 왼쪽 하지근이 주동근이었고, 여성의 경우 오른쪽 하지근이 주동근으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 남자의 경우 백스윙탑에서 임팩트 구간까지 체중을 이동시키면서 왼쪽 전경골근이 주동근으로 활동하는 것으로 판단되며, 여성의 경우 오른쪽 무릎을 왼쪽 무릎 쪽으로 밀어주는 동작에서 오른쪽 외측광근과 전경골근이 주동근으로 나타났다. 따라서 남성의 경우 왼쪽 외측광근과 전경골근을, 여성의 경우 오른쪽 외측광근과 전경골근을 발달시킬 수 있는 트레이닝을 수행한다면 비거리와 방향성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.155-166
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• 2021

현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.