The IBC (Intra-Body Communication) benefits from a wireless communication system for exchanging various kinds of digital information through wearable electronic devices and sensors. The IBC using the human body as the transmission channel allows wireless communication without the transmitting radio frequency waves to the air. This paper discusses the results of experiments on electrostatic coupling IBC based on FSK (Frequency Shift Keying) and 1 bit error correction. We implemented FSK communication and 1 bit error correction algorithm using the MCU boards and aluminum tape electrodes. The transmitter modulates digital data using 50% duty square wave as carrier signal and transmits data through human body. The receiver performs ADC (Analog to Digital Conversion) on carrier signal from human body. In order to figure out the frequency of carrier signal from ADC results, we applied zero-crossing algorithm which is used to detect the edge characteristic in computer vision. Experiment results shows that digital data modulated as square wave can be successfully transmitted through human body by applying the proposed architecture of a 1ch GPIO as a transmitter and 1ch ADC for as a receiver. Also, this paper proposes 1 bit error correction technique for reliable IBC. This technique performs error correction by utilizing the feature that carrier signal has 50% duty ratio. When 1 bit error correction technique is applied, the byte error rate at receiver side is improved around 3.5% compared to that not applied.
Common-mode noise (CMN) is an unresolved problem in wireless capsule endoscopy (WCE) systems. In a WCE system, CMN originates from various electric currents found within the human body or external interference sources and causes critical demodulation performance degradation. The differential operation, a typical method for the removal of CMN rejection, can remove CMN by subtracting two signals simultaneously received by two reception sensors attached to a human body. However, when there is impedance mismatching between the two reception sensors, the differential operation method cannot completely remove CMN. Therefore, to overcome this problem, we propose an enhanced CMN rejection method. The proposed method performs not only subtraction but also addition between two received signals. Then a CMN ratio can be estimated by sufficient accumulation of division operation outcomes between the subtraction and addition outputs during the guard period. Finally, we can reject the residual CMN by combining the subtraction and addition outputs.
현재 수많은 의료기관 및 의학기관에서는 실습 및 교육에 대해 만족할 만한 환경이 구축되어 있지 않아 적절한 실습과 교육이 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 인체의 골격과 소화기관 및 소화작용을 인터넷상에서 3차원으로 구현하여 전공의뿐만 아니라 일반인들도 원하는 대상을 직접 관찰해 봄으로써 정보획득을 쉽게 할 수 있게끔 하였다. 따라서 본 논문에서는 인체의 전체 골격과 소화기관의 일부를 Web 3D 기술을 대표하는 VRML을 이용해 3차원 영상을 구현함으로써 인체와 소화작용에 대한 입체 생김새를 깨닫는데 도움이 될 수 있도록 실감나게 인터넷상에서 제공하여 교육 및 의료실습에 효과적으로 이용할 수 있게 하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권4호
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pp.337-345
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2023
In this study, we formulated a method that evaluates Taekwondo Poomsae performance using a series of choreographed training movements. Despite recent achievements in 3D human pose estimation (HPE) performance, the analysis of human actions remains challenging. In particular, Taekwondo Poomsae action analysis is challenging owing to the absence of time synchronization data and necessity to compare postures, rather than directly relying on joint locations owing to differences in human shapes. To address these challenges, we first decomposed human joint representation into joint rotation (posture) and limb length (body shape), then synchronized a comparison between test and reference pose sequences using DTW (dynamic time warping), and finally compared pose angles for each joint. Experimental results demonstrate that our method successfully synchronizes test action sequences with the reference sequence and reflects a considerable gap in performance between practitioners and professionals. Thus, our method can detect incorrect poses and help practitioners improve accuracy, balance, and speed of movement.
Parametric bodies reproduce the actual shape of human body parts and should be convenient for general users to change size to judge the visual fit of clothes on-line. In this study, three parametric bodies(i.e. I, C, D ) were compared to verify the accuracy of the provided body dimensions and reproducibility to a target model. To compare reproducibility, the 20s female standard virtual model developed for an apparel industry by Korean agency for technology and standards is used. The investigation of existing parameters showed that the numbers and kinds of parameters provided by each program were different with some errors in notation; in addition, some of virtual body dimensions went beyond the maximum allowable error. The result of changing each parametric body to the 20s female standard body showed that D, C, I in order produced better reproducibility for body dimensions. There were different levels of protrusion and concavity in the virtual cross sections and virtual longitudinal sections despite the small differences in body dimensions and cross sectional areas; in addition, some parametric body was not bilateral symmetry. The results of this study can be used as basic information in the standardization of a virtual model used in a virtual garment program.
The human body composed of concave and convex curvatures, and the current 3D scanning technology which involves inherent measurement errors make it difficult to extract distinct curvature plot directly. In this study, a method of extracting the clear curvature plot and its application to the cycling pants design were proposed. We have developed the ergonomic pattern from the 3D human body reflecting cycling posture. For the ergonomic design line on the 3D human body, the 3D information on the lower part of four male bodies with flexed posture was analyzed. The 3D scan data of four subjects were obtained using Cyberware. As results, the iteration of the tessellated shell was executed 100 times to obtain optimized curvature plots of the muscles on the body surface, and the boundaries of the curvature plots were applied to the design lines. Maximum(Max-pattern) and mean curvature plots(Mean-pattern) were adopted in the design line of the cycling pants, and performance of those lines was compared with that of conventional princess line(Con-pattern). The average error of total area and length in the 2D pattern developed from the 3D flexed body surface in this study were very minimal($4.58cm^2$(0.19%) and 0.15mm(0.46%)), which was within the range of tolerable limits in clothing production. The pattern obtained from the flexed body reflecting cycling posture already included the contraction and extension of the cycling skin, so that the extra ease for movement and good fit was not need to be considered.
본 논문은 비디오로부터 추출한 프레임으로부터 3차원 인체 형상과 자세 복원을 수행하고 이를 시간 축에서 자연스럽고 부드러운 움직임을 나타내도록 보정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 비디오로부터 추출한 개별 프레임으로부터 convolutional neural network을 이용하여 관절의 위치와 인체의 윤곽을 추정한다. 인체의 형상 및 자세는 매개변수 기반의 3차원 변형가능 모델(morphable model)을 2차원 영상으로 투영후 정합하여 최적의 매개변수 값을 추정한다. 이 때 각 프레임에 대한 복원이 개별적으로 수행되면 시간 축에서 자세의 연속성과 체형의 일관성이 보장되지 못하고 올바르지 못한 복원 결과가 나타난다. 제안하는 기법은 이러한 문제점을 보완하기 위하여 각 프레임으로부터 복원된 3차원 변형가능 모델의 주성분 매개변수의 분석 및 보간을 수행한다. 실험결과 3차원 인체 복원에 오류가 발생한 프레임에 대해 이전과 이후 프레임들 사이의 관계를 통해 오류가 보정되어 개선된 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
Human frequently communicate non-linguistic information with gesture. So, we must develop efficient and fast gesture recognition algorithms for more natural human-computer interaction. However, it is difficult to recognize gesture automatically because human's body is three dimensional object with very complex structure. In this paper, we suggest a method which is able to detect key frames and frame changes, and to classify image sequence into some gesture groups. Gesture is classifiable according to moving part of body. First, we detect some frames that motion areas are changed abruptly and save those frames as key frames, and then use the frames to classify sequences. We symbolize each image of classified sequence using Principal Component Analysis(PCA) and clustering algorithm since it is better to use fewer components for representation of gestures. Symbols are used as the input symbols for the Hidden Markov Model(HMM) and recognized as a gesture with probability calculation.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.246-252
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2017
Non-invasive and non-restrictive methods for measuring the physiological functions of the human body are useful for health care, security, and surveillance. In this paper, a new method that extracts human heartbeat information by utilizing ultra-wideband (UWB) impulse radar is proposed. The amplitude spectra of received radar pulses reflected from the human body are accumulated at specific time intervals, and chirp z-transform (CZT) is used to extract the heartbeat frequency from the amplitude spectra. The heartbeat frequency can be extracted with high-frequency resolution in the frequency band of the heartbeat of interest using CZT. Experimental results to verify the performance of the proposed method show that a highly accurate extraction of the heartbeat frequency is possible using this method.
본 논문에서는 인체 영역 통신 환경에서의 초광대역 방사측정 결과를 개시한다. 인체 주변 통신 및 인체 표면 통신 환경에서의 다양한 시나리오를 고려하였으며, 시간 영역 및 주파수 영역에서 측정을 진행하였다. 인체 주변 통신 환경의 경우, 인체의 특정 부위가 가시선을 가로막을 경우 발생하는 회절 현상에 대한 분석을 수행하였다. 인체 표면 통신 환경에서의 측정 결과는 인체 주변 통신 환경에 비해 더 복잡한 방사 형태가 나타나며 안테나 특성도 영향을 받게 됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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