• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권5호
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• pp.401-406
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• 2010

Recently, many implantable medical devices have been developed and manufactured in many countries. In these devices, generally, energy is supplied by a transcutaneous method to avoid the skin penetration due to the power wires. As the most transcutaneous power transmission methods, the electromagnetic coupling between two coils and resonance at a specific frequency has been used widely. However, in case of a transcutaneous power transmitter with a fixed switching frequency to drive an electromagnetic coil, inefficient power transmission and thermal damage by the undesirable current variation may occur, because the electromagnetic coupling state between a primary coil and a secondary coil is very sensitive to skin thickness of each applied position and by person. In order to overcome these defects, a transcutaneous power transmitter of which operating frequency can be automatically tracked into the resonance frequency at each environment has been designed and implemented. Through the results of experiments for different coil surroundings, we have been demonstrated that the implemented transcutaneous power transmitter can track automatically into a varied resonance frequency according to arbitrary skin thickness change.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제25권5호
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• pp.130-139
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• 2016

To determine "how humans move in space, what they want, and through which visual information they act and choose," this study aims to define in which sense space is preferred in gaze. The ultimate goal is to extract data of human visual awareness and preference in space. This study analyzed the observation characteristics perceived through observation frequency and time depending on the purpose cafe customers to understand what intension of visiting the space has on the observation characteristics which are the results obtained as information through visual perception. This research methods are as follows. First, the areas of preference in $caf{\acute{e}}$ space gazed by visual concentration are analyzed by divided into 12 by 12 grid A and B images separated depends on existence of people. Second, eye-tracking visual path in conscious gaze is analyzed to examine. Third, though the higher section frequency is likely to have more observation time, the interest area of I(3sec/180), II(6sec/360) and III(9sec/540) had higher frequency of Intention. The followings are the results of this study. First, the time range for searching or wandering and the observation characteristics could be estimated by the meaning of observation time by grade with the time-range out of the distribution of sections. Second, at the time distribution by section, when there was intention, the observation time was found to have higher occupation. In conclusion, this study is to determine the correlation of human concentration gazing at space images. It is an exploratory research on research methodologies, and aims to develop methodologies and provide basic data to plan attractive spaces in light of the subconscious of consumers in the future by interpreting gaze data related to concentration.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.55-70
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• 2009

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.47-56
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• 2005

웨어러블 컴퓨터의 개발로 인해 인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 디지털 카메라를 통해 인간의 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 카메라를 통해 손 제스처를 인식하는 방법은 빛과 같은 주변 환경에 영향을 받기 때문에 탐지기는 덜 민감해야 한다. 최근에 Viola 탐지기는 얼굴 탐지에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 하얼 특징을 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 이 방법을 손 영역 탐지에 적용하였으며 피부색을 이용한 고전적인 방법들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 빛과 같은 방해 요소가 있는 환경에서 Viola 탐지기가 피부색을 이용한 탐지 방법보다 더 견고함을 보여 주었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제77권3호
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• pp.116-123
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• 2014

Background: Mesenchymal stem cells (MSCs) obtained from bone marrow or adipose tissue can successfully repair emphysematous animal lungs, which is a characteristic of chronic obstructive pulmonary disease. Here, we describe the cellular distribution of MSCs that were intravenously injected into mice with elastase-induced emphysema. The distributions were also compared to the distributions in control mice without emphysema. Methods: We used fluorescence optical imaging with quantum dots (QDs) to track intravenously injected MSCs. In addition, we used a human Alu sequence-based real-time polymerase chain reaction method to assess the lungs, liver, kidney, and spleen in mice with elastase-induced emphysema and control mice at 1, 4, 24, 72, and 168 hours after MSCs injection. Results: The injected MSCs were detected with QD fluorescence at 1- and 4-hour postinjection, and the human Alu sequence was detected at 1-, 4- and 24-hour postinjection in control mice (lungs only). Injected MSCs remained more in mice with elastase-induced emphysema at 1, 4, and 24 hours after MSCs injection than the control lungs without emphysema. Conclusion: In conclusion, our results show that injected MSCs were observed at 1 and 4 hours post injection and more MSCs remain in lungs with emphysema.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2727-2732
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• 2014

최근 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect)를 이용하여 객체를 추적하거나 인식하는 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 환경에서 손을 검출하고 추적하는 기술은 휴먼-인터페이스 개발의 가장 기본적인 기술이다. 본 논문에서는 키넥트를 이용하여 단색으로 제한되지 않은 환경에서 검출된 손의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 키넥트 센서의 깊이영상(Depth Image)에서 추출된 손의 영역과 칼라영상에서 피부색(Skin Color)의 검출 결과를 결합하여 손 영역의 정확도를 개선한다. 제안된 방법으로 손 영역의 검출을 수행한 결과 깊이영상만 사용한 방법 보다 손 영역을 검출하는 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 제안된 방법이 수화나 제스처 인식 시스템에 적용된다면 정확도 개선에 많은 기여를 하리라 기대한다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.89-89
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• 2022

Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.847-850
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• 2008

오늘날 인간은 기계와의 상호의사소통을 이용하여 기계를 더욱 발전시켜가고 있다. 시각기반인지시스템을 비롯한 여러 HCI(Human Computer Interaction)시스템 중 손가락 제스처를 인식, 추적하는 기술은 HCI 시스템에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 논문에서는 손가락을 구분하기 위해서 제한된 배경과 복잡한 배경에서의 손가락을 구분할 뿐만 아니라 배경과 전경을 분리하는 차영상을 이용하여 더욱더 효과적으로 손가락을 구분해내는 방법을 이용한다. 손가락을 구분하기 위해서는 미리 정의해놓은 손가락 끝 이미지들과 Template-Matching 을 통하여 손가락을 인식한다. 그리고 인식된 손가락을 추적한 후 미리 정의해놓은 제스처들과 비교함으로써 제스처를 인식한다. 이 논문에서는 차영상과 Template Matching 반을 이용하지 않고 미리 관심영역을 획득한 후 그 영역 안에서 Template Matching 을 수행한다. 그래서, 실행속도 및 반응속도를 줄이는 데 중점을 두고 있으며 더욱 효과적으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.406-410
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• 2009

사람과 로봇간 인터페이스 연구가 활발히 진행되어감에 따라 원격으로 로봇을 조종하고 그 로봇을 통해 환경정보를 제공받는 텔레프레전스 시스템에 관심이 증가하고 있다. 로봇이 움직임 따라 자연스러운 텔레프레전스 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 행동인식이 매우 중요하다. 이전에 제안되었던 텔레프레전스의 사용자의 이동 인식 시스템은 개발이 어려우며 많은 비용이 요구되고 사용자와 로봇간의 상호작용에 많은 한계를 보여왔다. 본논문에서는 닌텐도의 게임기 WII 의 적외선 리모콘을 이용하여 사용자의 이동 및 시선을 파악하고 그 정보를 바탕으로 원거리의 로봇(Sony 의 AIBO)을 움직여 사용자가 원하는 정보를 HMD를 통해 수신할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.725-730
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• 2007

본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.