A virtual human which can evaluate Kansei such as comfort, pain, etc. when the virtual human uses some product is developed. In this paper, method of the evaluation of Kansei by the virtual human is presented. The body of our virtual human is modeled as an uniform non-linear elastic one with a skeleton. The deformation of the body on the contact with some product is simulated using a FEM analysis, and by using of the simulated results (load distribution, strain, etc.) on the contact surface the Kansei is predicted. As examples of the application, comfort of buttocks on seating and pain of arm on hanging of bag are shown. This virtual human can apply for the design of virtual products and also the simulation of medical care.
본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.
Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.
As a means of achieving fashion technology and scientification, this research on the standardization proposals of body type research methods has the following conclusions: 1. As human body displays different characteristics according to races, regions, sexes, and ages, clothing products (unlike other industrial goods) cannot be subject to global standardization. As a result, clothing size standardization can be desirably regionalized, for example, as Asian, European countries, etc. 2. In order to share human-body-concerned information among nations, programs for raw data exchange need to be urgently developed. 3. Top priority is databasing all raw data at home and abroad. 4. So that the findings of body type research can be practically applied to the concerned industry, industry-academy cooperation and information exchange are a must. While researchers have to heighten the precision of their studies, industrial partners ought to focus on the invaluable importance of academic research. 5. The scientific body type analysis, the basis of fashion technology, as well as the development of its application technology and software are ultimately and urgently required.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권2호
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pp.121-130
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2012
This paper proposes an intuitive real-time robot control system using human body movement. Recently, it has been developed that motion generation for humanoid robots with reflecting human body movement, which is measured by a motion capture. However, in the existing studies about robot control system by human body movement, the detailed structure information of a robot, for example, degrees of freedom, the range of motion and forms, must be examined in order to calculate inverse kinematics. In this study, we have proposed Associative Motion Generation as humanoid robot motion generation method which does not need the detailed structure information. The associative motion generation system is composed of two neural networks: nonlinear principal component analysis and Jordan recurrent neural network, and the associative motion is generated with the following three steps. First, the system learns the correspondence relationship between an indication and a motion using training data. Second, associative values are extracted for associating a new motion from an unfamiliar indication using nonlinear principal component analysis. Last, the robot generates a new motion through calculation by Jordan recurrent neural network using the associative values. In this paper, we propose a real-time humanoid robot control system based on Associative Motion Generation, that enables user to control motion intuitively by human body movement. Through the task processing and subjective evaluation experiments, we confirmed the effective usability and affective evaluations of the proposed system.
셔터방식의 쵸퍼를 이용한 정지 및 이동인체 감지 모듈을 개발하였다. 감지 모듈은 프레넬 렌즈(Fresnel lens), 초전형적외선(pyroelectric infrared : PIR) 센서, 센서 인터페이스 회로, MCU(micro control unit) 그리고 경보 LED(light emitting diode)로 구성된다. 정지 인체 감지 원리는 PIR 센서에서 나오는 신호를 카메라 셔터를 이용하여 인체의 열을 쵸핑하여 감지하는 방식이다. MCU에서 인터럽트 함수를 제어하는 알고리즘을 통해 정지 및 이동 인체 신호를 감지하게 하였다. 개발한 감지 모듈은 기구부와 PCB(print circuit board)를 일체화함으로써 종래의 상용화되고 있는 이동인체 감지 모듈을 대체 가능하다. 실내 상온에서의 실험 결과, 감지거리는 약 7.0m, 감지각도는 $110^{\circ}$로 측정되었다. 이런 조건에서 감지률은 100%이였고 모듈의 소비 전력는 100mW이였다.
The purpose of this paper is to develop a robot that moves independently, communicates with a human, and explicitly extracts information from the human mind that is rarely expressed verbally. In a spoken dialog system for information collection, it is desirable to continue communicating with the user as long as possible, but not if the user does not wish to communicate. Therefore, the system should be able to terminate the communication before the user starts to object to using it. In this paper, to enable the construction of a decision model for a system to decide when to stop communicating with a human, we acquired speech and motion data from individuals who were asked many questions by another person. We then analyze their speech and body motion when they do not mind answering the questions, and also when they wish the questioning to cease. From the results, we can identify differences in speech power, length of pauses, speech rate, and body motion.
The purpose of this study is to categorize and analyze the body shape of obese Korean men that are needed for industrial design. Using the anthropometric data that were surveyed through the 5th Size Korea project, this study was conducted in four steps mostly through the multivariate statistical analysis. In the first step, Broca, BMI, WHR indices are used to define obesity and select obese men from Korean adults and teens. After 34 human anthropometric variables are supposed to be related to obesity were extracted through an expect survey. In the second step, a factor analysis was executed for those human anthropometric variables. Through this analysis, we obtained the human body factors that are related to the representation of obesity. Then the third step, we used a cluster analysis from the result of the factor analysis. And ANOVA analysis was also conducted to obtain the critical obese human anthropometric variables. In the final step, we found the characteristics of the body types of obese men according to clusters and ages. The body types of obese men classified in the study are expected to be applied to product design for clothing, furniture, automobile packaging, etc.
본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법을 제안한다. 기존 휴먼 바디 추적 방법은 크게 센서 기반 방법과 비전 기반 방법으로 구분된다. 센서 기반 방법은 위치 정보의 누적 오차로 인해 추적 성능이 떨어지는 단점이 있다. 비전 기반 방법은 누적 오차가 없지만 스마트폰 적용을 위한 연산량 감소가 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법으로 개선된 HOG 알고리즘을 이용한다. 개선된 HOG 알고리즘은 다운샘플링과 프레임 샘플링을 통해 구현된다. 다운샘플링에는 가우시안 피라미드가 적용되고, 프레임 샘플링에는 uniform sampling이 적용된다. 제안한 알고리즘을 2개 기기, 4개 해상도, 4개 프레임에서 측정하였고, 실시간으로 적용이 가능한 다운샘플링과 프레임 샘플링 파라미터 중에서 가장 검출률이 좋은 값을 도출하였다.
While the appearance of new textiles and processing materials results in the improvement in quality of clothes and its luxury, a question about the irritation of clothes on the human body must be raised. In Japan and many countries in Europe, they are searching for a countermeasure against the bad influence of clothes on the human body for the purpose of protecting consumers. In our country, a little bit of study about the skin irritatio has been carried out. In this thesis, the literature on the kinds of the irritation of clothes on the human body was studied and analysed. And then I arranged it from the view-point of clothing hygienics. For example, we should observe the legal regulations and the administrative control in the process of production and distributive management of clothes for our safety. Therefore the authorities concerned must have preparations for the safety and this monograph is going to give information for it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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