To know the proper impact posture and changes for the various clubs, changes of impact variables according to the change of golf club length was investigated. Swing motions of three male low handicappers including a professional were taken using two high-speed video cameras. Four clubs iron 7, iron 5, iron 3 and driver (wood 1) were selected for this experiment. Three dimensional motion analysis techniques were used to get the kinematical variables. Mathcad and Kwon3D motion analysis program were used to analyze the position, distance and angle data in three dimensions. Major findings of this study were as follows. 1. Lateral position of the head remained more right side of the target up to 3.5cm compared to the setup as the length of the club increased. 2. Left shoulder raised up to 5cm and right shoulder lowered up to 2.5cm compared to setup. The shoulder line opened slightly (maximum 11 degrees) to the target line. 3. Forward lean angle of the trunk decreased up to 4 degrees (more erected) compared to setup. 4. Side lean angle of the trunk increased compared to setup and increased up to 16 degrees as the club length increased. 5. The pelvis moved to the target line direction horizontally and opened up to 31 degrees. Right hip moves laterally to the grip position at the setup. 6. Flexion of the left leg maintained almost constantly but the right leg flexed up to 11 degrees compared to setup. 7. Left arm is straightened but the right arm flexed about 20degrees compared to straight. 8. Center of the shoulders were in front of the knees and toes of the feet. 9. Hands moved to the left (8.7cm), forward (5.7cm) and upward (11.6cm) compared to the setup. This is because of the rotation of pelvis and shoulders. 10. Shaft angle to the ground was smaller than the lie angle of the clubs but it increased close to the lie of the clubs at impact.
The purpose of the current study was to research scientific basis and necessity of supplementary materials for field lesson out of golf swing teaching methods. As the subject of study, skillful tour pro golfers were chosen to reinterpret field lesson results for driver swing from the viewpoint of kinematics. In addition, through precise analysis, this study developed a case to verify the validity and error of field lesson. As a result, field lesson showed a slight difference among qualitative evaluation of kinematical analysis of techniques, subjects of study, and items. Accordingly, there was a little difference between two methods in view of evaluation of errors that 5 subjects of the study have shown. However, there was a significant difference in compensation to prevent causes of error and errors. Based on instructor's experience most errors could be evaluated. Therefore, feedback for error correction based on instructor's experience showed a significant difference from qualitative evaluation of kinematical analysis of techniques. In conclusion, the following are required for correct golf swing lesson; instant feedback through field lesson and qualitative evaluation of kinematical analysis of techniques to determine fundamental causes correctly.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.322-327
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2007
Researchers in the field of psychology used Electroencephalographic (EEG) to record activities of human brain lot many years. As technology develope, neural basis of functional areas of emotion processing is revealed gradually. So we measure fundamental areas of human brain that controls emotion of human by using EEG. Hands gestures such as shaking and head gesture such as nodding are often used as human body languages for communication with each other, and their recognition is important that it is a useful communication medium between human and computers. Research methods about gesture recognition are used of computer vision. Many researchers study emotion recognition method which uses one of physiological signals and gestures in the existing research. In this paper, we use together physiological signals and gestures for emotion recognition of human. And we select the driver emotion as a specific target. The experimental result shows that using of both physiological signals and gestures gets high recognition rates better than using physiological signals or gestures. Both physiological signals and gestures use Interactive Feature Selection(IFS) for the feature selection whose method is based on a reinforcement learning.
In this paper, we propose an algorithm for achieving robust Visual Voice Activity Detection (VVAD) for enhanced speech recognition. In conventional VVAD algorithms, the motion of lip region is found by applying an optical flow or Chaos inspired measures for detecting visual speech frames. The optical flow-based VVAD is difficult to be adopted to driving scenarios due to its computational complexity. While invariant to illumination changes, Chaos theory based VVAD method is sensitive to motion translations caused by driver's head movements. The proposed Local Variance Histogram (LVH) is robust to the pixel intensity changes from both illumination change and translation change. Hence, for improved performance in environmental changes, we adopt the novel threshold estimation using total variance change. In the experimental results, the proposed VVAD algorithm achieves robustness in various driving situations.
Kim, Gyu-Yeong;Lee, Geun-Hoo;Do, Jin-Kyu;Park, Keun-Soo;Park, Jang-Sik
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.10
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pp.1443-1449
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2013
Automatic detection of vehicles in front is an integral component of many advanced driver-assistance system, such as collision mitigation, automatic cruise control, and automatic head-lamp dimming. Regardless day and night, tail-lights play an important role in vehicle detecting and status recognizing of driving in front. However, some drivers do not know the status of the tail-lights of vehicles. Thus, it is required for drivers to inform status of tail-lights automatically. In this paper, a recognition method of status of tail-lights based on video processing and recognition technology is proposed. Background estimation, optical flow and Euclidean distance is used to detect vehicles entering tollgate. Then saliency map is used to detect tail-lights and recognize their status in the Lab color coordinates. As results of experiments of using tollgate videos, it is shown that the proposed method can be used to inform status of tail-lights.
Lee, Jin Wook;Kim, Kap-Soo;Hwang, Jung-Hoon;Kim, Keun Uk
Journal of Korean Society of Transportation
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v.31
no.1
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pp.57-64
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2013
Recently, bicycle accidents have increased with the ever-increasing number of cyclists. Bicycle accidents occurred frequently in intersections, and the perpendicular collision between a right-turning car and a crossing bicycle was the most prevalent accident type. In particular, the collision was caused by motorists' carelessness. In other words, the accident-involved motorists did not pay sufficient attention to a bicycle crossing behind them. Another cause was a cyclist's higher speed than pedestrians. This paper evaluated the potential risk of the collision between right-turning cars and crossing bicycles based on simulation experiments, with motorists' speed and carelessness focused on. Consequently, it was found that to reduce the potential risk of the collisions a motorist should slow down and pay more attention to the rear sight by turning his/her head.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.1
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pp.73-83
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2019
In this paper, we propose the augmented reality(AR) based driving navigation based on robust lane detection method to dynamic environment changes. The proposed technique uses the detected lane position as a marker which is a key element for enhancing driving information. We propose Symmetrical Local Threshold(SLT) algorithm which is able to robustly detect lane to dynamic illumination environment change such as shadows. In addition, by using Morphology operation and Connected Component Analysis(CCA) algorithm, it is possible to minimize noises in the image, and Region Of Interest(ROI) is defined through region division using a straight line passing through several vanishing points We also propose the augmented reality aided visualization method for Interchange(IC) and driving navigation using reference point detection based on the detected lane coordinates inside and outside the ROI. Validation experiments were carried out to assess the accuracy and robustness of the proposed system in vairous environment changes. The average accuracy of the proposed system in daytime, nighttime, rainy day, and cloudy day is 79.3% on 4600 images. The results of the proposed system for AR based IC and driving navigation were also presented. We are hopeful that the proposed research will open a new discussion on AR based driving navigation platforms, and thus, that such efforts will enrich the autonomous vehicle services in the near future.
Recently, studies have been conducted to cluster vehicles and disseminate safety messages in a VANET environment for driver safety and smoothy traffic. This paper proposes cluster management scheme for safety message dissemination through V2V communication and V2I communication in a VANET environment with high vehicle density and mobility. The proposed scheme reduces packet loss by selecting CH considering reception quality, total data owned by vehicles, moving speed, and connected vehicles, and maintaining cluster head candidates, which are the main agents of message dissemination, considering frequent cluster departures and subscriptions. In addition, the proposed scheme reduces duplicate messages by utilizing clusters by collaborating with a Road side unit(RSU). To prove the excellence of the proposed scheme, various performance evaluations are performed in terms of message packet loss and the number of RSU processing requests. As a result of performance evaluation, the cluster management scheme proposed in this paper shows better performance than the existing scheme.
Kim, Seon-Hye;Kim, Hye-Ryeon;Sung, Won-Suk;Cho, Hyun-Seok;Moon, So-Ri;Keum, Dong-Ho;Lee, Seung-Deok;Kim, Eun-Jung
Journal of Acupuncture Research
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v.36
no.1
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pp.12-20
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2019
Background: This study was conducted to verify the effectiveness and effectiveness-related factors of Korean medicine (KM) treatment for patients who have been involved in traffic accidents (TA). Methods: The medical records of 150 TA patients hospitalized in Dongguk University Bundang Oriental Medicine Hospital from September 2017 to May 2018 were reviewed. Medical records included information on patient demographic characteristics, TA situations, use of KM treatment, clinical characteristics, 4 scales [numeric rating scale (NRS), visual analogue scale (VAS), EuroQol-visual analogue scale (EQ-VAS) and neck disability index (NDI)]. Statistical analyses were performed to determine the effectiveness and effectiveness-related factors of treatment. Results: The 150 patients (almost 1:1 gender ratio) were typically in their 40's (26.67%), had rear impact to their vehicle (37.33%), were in the driver's seat (70.00%), and without head trauma and loss of consciousness (83.33%). The main symptoms were neck pain (60.66%) and lower back pain (54.00%). All 150 patients showed significant improvement after KM treatment. 4 scales significantly improved when the treatment started within 3 days from the accident and patients were hospitalized longer and took more diverse treatments. The patients experiencing a higher initial pain level (NRS 8-10, $VAS{\geq}70$) showed significant improvement of NRS and VAS scores with faster and longer inpatient treatments than the other patients. The patients with higher initial pain levels ($VAS{\geq}70$) also showed significant improvement in EQ-VAS scores. Conclusion: KM treatment was effective for TA patients in this study. Treatment initiation time, hospitalization period, treatment diversity and initial pain level are related to the degree of improvement of a patient's symptoms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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