Journal of information and communication convergence engineering
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제17권2호
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pp.91-96
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2019
In this study, a system to increase the expressiveness of existing standard terminology using three-dimensional (3D) data is designed. We analyze the existing medical terminology system by searching the reference literature and perform an expert group focus survey. A human body image is generated using a 3D modeling tool. Then, the anatomical position of the human body is mapped to the 3D coordinates' identification (ID) and metadata. We define the term to represent the 3D human body position in a total of 12 categories, including semantic terminology entity and semantic disorder. The Blender and 3ds Max programs are used to create the 3D model from medical imaging data. The generated 3D human body model is expressed by the ID of the coordinate type (x, y, and z axes) based on the anatomical position and mapped to the semantic entity including the meaning. We propose a system of standard terminology enabling integration and utilization of the 3D human body model, coordinates (ID), and metadata. In the future, through cooperation with the Electronic Health Record system, we will contribute to clinical research to generate higher-quality big data.
This paper analysed the induced current density inside human body of hot-line worker for 765kV double circuit transmission line according to locations of human body Human was modelled by several organs, which included brain, heart, lungs, liver and intestines. We applied the 3 dimensional boundary element method to calculate induced electric fields.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
Expressive face and human body gestures are among the main non-verbal communication channels in human-human interaction. Understanding human emotions through body gesture is one of the necessary skills both for humans and also for the computers to interact with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. Skin color information for tracking hand gesture is obtained from face detection region. We have revealed relationships between paricular body movements and specific emotions by using HMM(Hidden Markov Model) classifier. Performance evaluation of emotional human body recognition has experimented.
본 논문은 성덕대왕 신종과 인체의 진동 특성의 상관관계를 분석함으로서 진동 특징 추출의 새로운 방안을 도출하기 위한 연구이다. 신종의 종, 움통, 울림통과 기타 비대칭적 요소들을 인체의 몸체, 성도, 횡경막과 인체구조의 비대칭적 요소들에 대비시켜 각각의 음향 특성들을 실험을 통하여 비교 분석하였다. 실험결과, 대비시킨 각 요소들의 음향 특성이 매우 흡사하여, 신종의 소리 특성에 관한 정보가 인체의 진동 전달 특성을 분석하는 데 있어서도 매우 유용하게 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 인체의 조인트와 조인트의 움직임 정보를 이용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력되는 비디오에서 객체를 추출하고 인체의 비율정보를 이용하여 조인트를 자동추출하며 각 조인트에 블록매칭 기법을 적용하여 조인트의 움직임 정보를 얻는다. 제안방법은 움직임이 있는 조인트, 조인트의 움직임의 방향벡터와 조인트의 x와 y좌표의 증가(+)와 감소(-)를 부호로 나타낸 것을 행동 인식을 위한 기본 파라메터로 사용한다. 제안된 방법은 웹카메라에서 입력되는 영상에서 8가지 행동에 대해 실험하였으며 인간의 행동 인식률에 있어 좋은 결과를 보였다.
인체에 대한 정밀측정과 분석체계의 구축은 인체공학 연구에 중요한 의미를 지니고 있다 본 연구는 인체형상 모니터링을 위한 수치영상의 정확도 향상에 관한 연구로서 다양한 기하학적 조건에 따른 수치영상의 정확도를 분석하고 도출한 최적의 촬영조건을 인체형상에 적용하였다. 표준편차 1mm 이내의 3차원 수치자료를 획득하여 다양한 공간분석과 3차원 모니터링을 수행함으로써 인체공학 분야에 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.
This paper proposed a human body posture recognition program based on haar-like feature and hand activity detection. Its distinguishing features are the combination of face detection and motion detection. Firstly, the program uses the haar-like feature face detection to receive the location of human face. The haar-like feature is provided with the advantages of speed. It means the less amount of calculation the haar-like feature can exclude a large number of interference, and it can discriminate human face more accurately, and achieve the face position. Then the program uses the frame subtraction to achieve the position of human body motion. This method is provided with good performance of the motion detection. Afterwards, the program recognises the human body motion by calculating the relationship of the face position with the position of human body motion contour. By the test, we know that the recognition rate of this algorithm is more than 92%. The results show that, this algorithm can achieve the result quickly, and guarantee the exactitude of the result.
The Sun's ray is composed of Infrared(49%), Visible light(40%) and Ultra violet(11%), however the ray getting to the earth is FIR(Far infrared; 60%), IR(Infrared; 20%), and UV(Ultra Violet; 20%). Human beings has utilized FIR already from time immemorial. Hershel found out Infrared for the first time. in the Industrial Revolution the Infrared and FIR had been begun to use making products. In these days, with contemporary science FIR would be begun to clear up the implication in the human body and organic compound. IR classified by wavelength three parts NlR, MIR, FIR. There is FIR which is radiated from healthy human body the wave length is 8-l4m. The human body is composed of proteins which get easily changed by a thermal factor (about 42 $^{\circ}$C over). FIR with low temperature can deeply penetrate on the human body composed things without troublesomes, since FIR has effectively operated on the human body at low temperature (35-40 $^{\circ}$C). When FlR penetrated on the human body. it would inhibit the abnormal genes and cells expression, and then information of DNA and RNA would be reexpressed for arranging DNA and RNA abnormal state. As FlR's receptors in the body, it could be presumed that N-glycosyl linkage of purine and deoxyribose, RNA splicing process, and Heat shock protein. To take the FIR which was a optimized wavewlength and strength, at first, we induced the characteristic algorithm and the computerized programing. Then we formed that the formular of optimized FIR with physical, mathematical logic and theory. especially, Plank, Kirchhoff, Wien, Stefan-Boltzmann's logic and law. In the long run, the formular was induced with integration mathematical, since we had to know the molecular wavelength. Based on the induced formular as above, we programmed the optimized FlR radiating computerized program. In this research, we designed the eletronic circuit f3r interfacing with human body to diagnosis and treatment with FIR sensor which radiated FIR wavelength optimized.
본 논문은 빠르게 움직이는 인간 신체를 추적할 수 있는 실시간 인간 신체 움직임 추적 알고리듬을 제안한다. 반복 최근접점(Iterative closest point) 알고리듬은 효율적이고 계산량이 적어 실시간 인간 신체 움직임 추적에 적합하지만 잘못된 최근접점(Closest point) 선택으로 인해 국부적 최소점(Local minimum)에 쉽게 빠지게 되어 종종 추적에 실패하게 된다. 이를 극복하기 위해, 반복 최근접점 알고리듬에 움직임 이력(Motion history) 정보를 기반으로 한 파티클 필터 (Particle filter)를 결합한다. 제안하는 인간 신체 움직임 추적은 계층적 트리 구조를 사용함으로써 신체 추적 공간 크기를 줄여주며, 움직임 이력 정보를 이용한 움직임 예측 모델을 사용함으로써 빠른 인간 신체 움직임 추적을 가능하게 한다. 실험 결과는 제안하는 인간 신체 움직임 추적이 정확한 추적 성능과 빠른 수렴 속도를 가진다는 것을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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