Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.8
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pp.164-170
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2004
The skin movement artifacts are referred to as the relative motion of skin with respect to the motion of underlying bones. This is of great importance in joint biomechanics or internal kinematics of human body. This paper describes a novel experiment that measures the skin movement of a hand based on MR(magnetic resonance) images in conjunction with surface modeling techniques. The proposed approach consists of 3 phases: (1) MR scanning of a hand with surface makers, (2) 3D reconstruction from the MR images, and (3) registration of the 3D models. The MR images of the hand are captured by 3 different postures. And the surface makers which are attached to the skin are employed to trace the skin motion. After reconstruction of 3D models from the scanned MR images, the global registration is applied to the 3D models based on the particular bone shape of different postures. The results of registration are then used to trace the skin movement by measuring the positions of the surface markers.
Infection risks of handling specimens associated with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) by public health laboratory services teams were assessed to scrutinize the potential hazards arising from the work procedures. Through risk assessments of all work sequences, laboratory equipment, and workplace environments, no aerosol-generating procedures could be identified except the procedures (mixing and transfer steps) inside biological safety cabinets. Appropriate personal protective equipment (PPE) such as surgical masks, protective gowns, face shields/safety goggles, and disposable gloves, together with pertinent safety training, was provided for laboratory work. Proper disinfection and good hand hygiene practices could minimize the probability of SARS-CoV-2 infection at work. All residual risk levels of the potential hazards identified were within the acceptable level. Contamination by gloved hands was considered as a major exposure route for SARS-CoV-2 when compared with eye protection equipment. Competence in proper donning and doffing of PPE accompanied by hand washing techniques was of utmost importance for infection control.
Ryu, Jae-Hun;Miyata, Natsuki;Kouchi, Makiko;Mochimaru, Masaaki;Lee, Kwan H.
International Journal of CAD/CAM
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v.3
no.1_2
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pp.61-66
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2003
This paper describes a novel experiment that measures skin movement with respect to the flexional motion of a hand. The study was based on MR images in conjunction with CAD techniques. The MR images of the hand were captured in 3 different postures with surface markers. The surface markers attached to the skin where employed to trace skin movement during the flexional motion of the hand. After reconstructing 3D isosurfaces from the segmented MR images, the global registration was applied to the 3D models based on the particular bone shape of different postures. Skin movement was interpreted by measuring the centers of the surface markers in the registered models.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.3
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pp.535-540
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2007
The hand recognition technique is widely used to the economic input method for user interfacing environment. However, the most of the techniques have the restricted with recognize that only a fixed background and a regular pattern. This restriction character has brought a difficult problem to apply at variable application class and to process restriction environment. In this paper, we propose a virtual input system that extracting about hand region information that is not restricted by background image and also that can be followed the location information. This research could be used some system demanded by input of a person such as control system at airport and pavilion and economic virtual input system in class of industrial computer and various kinds control-system.
The purpose of this study was to investigate the quantity of debris which was extruded apically after canal instrumentation using different types of enlarging instrument in endodontic resin models. Five groups of 9 endodontic resin models were instrumented using each different technique : hand instrumentation without early coronal flaring. hand instrumentation after early coronal flaring. and three nickel-titanium engine-driven instrumentations (Hero 642, Protaper, $K^$). Debris extruded from apical foramen during instrumentation was collected on preweighed CBC bottle, desiccated and weighted using electronic balance. The results were analyzed using Kruskal-wallis test and Mann-Whitney U rank sum test at a significance level of 0.05. The results were as follows: 1. All of instrumentation techniques produced apically extruded debris. 2. Group without early coronal flaring extruded significant more debris than groups with early coronal flaring. 3. There was no significant difference among early coronal flaring groups. The early coronal flaring is very important to reduce the amount of debris extruded apically.
Hand gestures are attracting attention as a NUI (Natural User Interface) of wearable devices such as smart glasses. Recently, to support efficient media consumption in IoT (Internet of Things) and wearable environments, the standardization of IoMT (Internet of Media Things) is in the progress in MPEG. In IoMT, it is assumed that hand gesture detection and recognition are performed on a separate device, and thus provides an interoperable interface between these modules. Meanwhile, deep learning based hand gesture recognition techniques have been recently actively studied to improve the recognition performance. In this paper, we propose a method of hand gesture recognition based on CNN (Convolutional Neural Network) for various applications such as media consumption in wearable devices which is one of the use cases of IoMT. The proposed method detects hand contour from stereo images acquisitioned by smart glasses using depth information and color information, constructs data sets to learn CNN, and then recognizes gestures from input hand contour images. Experimental results show that the proposed method achieves the average 95% hand gesture recognition rate.
In this paper we present a projection mapping system onto human's moving hand by a projector as information delivery media and Kinect to recognize hand motion. Most traditional projection mapping techniques project a variety of images onto stationary objects, however, our system provides new user experience by projecting images onto the center of the moving palm. We explain development process of the system, and production of content as applications on our system. We propose hardware organization and development process of open software architecture based on object oriented programming approach. For stable image projection, we describe a device calibration method between the projector and Kinect in three dimensional space, and a denoising technique to minimize artifacts from Kinect coordinates vibration and unstable hand tremor.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.651-654
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2008
In finite field operations based on $GF(2^m)$, additions and subtractions are easily implemented. On the other hand, multiplications and divisions require mathematical elaboration of complex equations. There are two dominant way of approaching the solutions of finite filed operations, normal basis approach and polynomial basis approach, each of which has both benefits and weakness respectively. In this study, we adopted the mathematically feasible polynomial basis approach and suggest the optimization techniques of finite field operations based of mathematical principles.
Terrain reconstruction from images is an ill-posed, yet commonly desired Structure from Motion task when compositing visual effects into live-action photography. These surfaces are required for choreography of a scene, casting physically accurate shadows of CG elements, and occlusions. We present a novel framework for generating the geometry of landscapes from extremely noisy point cloud datasets obtained via limited resolution techniques, particularly optical flow based vision algorithms applied to live-action video plates. Our contribution is a new statistical approach to remove erroneous tracks ('outliers') by employing a unique combination of well established techniques-including Gaussian Mixture Models (GMMs) for robust parameter estimation and Radial Basis Functions (REFs) for scattered data interpolation-to exploit the natural constraints of this problem. Our algorithm offsets the tremendously laborious task of modeling these landscapes by hand, automatically generating a visually consistent, camera position dependent, thin-shell surface mesh within seconds for a typical tracking shot.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.08a
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pp.107-107
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2012
Recently, large-area synthesis of high-quality but polycrystalline graphene has been advanced as a scalable route to applications including electronic devices. The presence of grain boundaries (GBs) may be detrimental on some electronic, thermal, and mechanical properties of graphene, including reduced electronic mobility, lower thermal conductivity, and reduced ultimate mechanical strength, yet on the other hand, GBs might be beneficially exploited via controlled GB engineering. The study of graphene grains and their boundary is therefore critical for a complete understanding of this interesting material and for enabling diverse applications. I present that scanning electron diffraction in STEM mode makes possible fast and direct identification of GBs. We also demonstrate that dark field TEM imaging techniques allow facile GB imaging for high-angle tilt GBs in graphene. GB mapping is systematically carried out on large-area graphene samples via these complementary techniques. The study of the detailed atomic structure at a GB in suspended graphene uses aberration-corrected atomic resolution TEM at a low kV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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