• 한국컴퓨터게임학회논문지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.61-70
• /
• 2018

본 논문은 골프 스윙 자세 학습자를 위하여 골프 스윙의 참조 모델인 3D 모델과 학습자의 골프 스윙을 촬영한 동영상을 대상으로 스윙 동작 시 각각의 위치 및 시간에서 각 동작을 정밀하게 비교 분석하기 위해 3D 모델의 골프 스윙 동작과 학습자의 스윙 동작을 동기화 시키는 방법을 제안하고 구현한 결과를 제시한다. 3D 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생하기 위해서 먼저 학습자의 골프 스윙 동영상을 촬영하고, 촬영한 동영상으로부터 어드레스 자세부터 피니쉬 자세까지 골프 클럽의 위치에 따라 상대적 시간 정보를 추출한다. 고품질 모션 캡쳐 장비를 통해 초당 120프레임으로 캡처된 골프 전문가의 움직임 정보를 3D 모델에 리깅한 3D 참조 모델에 학습자 스윙 동영상으로부터 추출한 골프 클럽의 위치별 시간 정보를 적용하여 3D 참조 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생함으로 학습자는 골프 스윙의 각 위치에서 참조 모델과 자신의 자세를 정밀하게 비교함으로 자세를 교정하거나 학습할 수 있다. 동기화된 재생을 통하여 기존의 수동적으로 위치를 조정하며 참조 모델과 학습자의 스윙을 비교 분석하는 시스템의 기능을 편리하게 사용할 수 있도록 개선할 수 있으며, 골프 자세의 각 위치를 검출하는 영상 처리 기술을 적용한 부분을 제외하고, 동기화시키기 위해 동영상에서 자동적으로 각 위치의 시간 정보를 추출하여 동기화시켜 재생하는 방법은 일반적인 생활 스포츠 분야로 확대하여 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.410-418
• /
• 2021

본 연구에서는 원예특작시설 내재해형 규격서에 등록되어 있는 폭이 넓은 단동온실(10-단동-5형)을 대상으로 기초의 경계조건과 서까래 강관의 이음 유무에 대해 실물 크기 실험을 실시하고 그 결과를 수치해석 결과와 비교하여 이음부가 있을 때 구조성능 차이에 대해 알아보았다. 각 측정 위치별 변위를 실험에서 측정한 값과 수치해석으로 예측한 값을 비교한 결과에서는 기초의 조건 및 서까래 강관 이음 유무에 상관없이 모두 상당한 차이를 보였고, 힌지 조건 보다 고정 조건이 상대적으로 차이가 컸다. 그리고 모든 절점을 강접합으로 가정하고 구조해석한 결과를 구조실험과 비교한 결과에서는 힌지조건이 고정조건 보다 잘 일치하였지만 해석값이 실험값 보다 크게 나타났다. 수치해석은 모든 절점을 강접합으로 가정했기 때문에 실제 성능과 달랐다. 따라서 현재 모든 절점을 강접합으로 가정하고 온실을 설계를 하면 과소설계될 우려가 있어 앞으로 신뢰성 높은 온실 설계를 위해서는 서까래와 도리가 교차하는 교차부 성능 특성을 고려한 구조해석 기술 개발이 이루어져야 할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권7호
• /
• pp.279-286
• /
• 2021

최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권4호
• /
• pp.2060-2077
• /
• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 재활복지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.265-281
• /
• 2016

본 연구는 삼킴장애를 가진 뇌졸중 환자의 특성에 따른 삼킴기능, 식이수준, 인지기능, 일상생활의 비교와 상관관계를 알아보고자 하였다. 본 연구의 대상자들은 삼킴장애가 있는 뇌졸중 환자 56명이었다. 결과측정은 기능적 삼키장애 척도(FDS), 미국언어청각협회 삼킴척도(ASHA NOMS), 한국판 간이 정신상태 검사(K-MMSE), 한국판 수정바델지수(K-MBI)를 사용하였다. 수집한 자료는 대상자들의 일반적 특성에 따른 각 평가들의 차이를 비교하기 위하여 독립 t 검정을 이용하여 분석하였고 각 평가들의 상관관계를 알아보기 위하여 피어슨 상관분석을 수행하였다. 연구 결과, 대상자들의 손상위치에 따른 삼킴기능은 유의한 차이가 있었다. 발병기간에 따른 인지기능은 유의한 차이가 있었다. 대상자들의 나이는 식이수준, 인지기능과 유의한 상관이 있었다. 삼킴기능은 식이수준, 인지기능과 유의한 상관이 있었다. 인지기능은 식이수준, 일상생활과 유의한 상관이 있었다. 본 연구의 결과를 기반으로 삼킴장애가 있는 뇌졸중 환자에 대한 삼킴재활 치료는 환자들의 특성과 인지기능을 고려하여 수행해야 할 것으로 사료된다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
• /
• 제7권4호
• /
• pp.295-305
• /
• 2018

Network RTK is a highly practical technology that can provide high positioning accuracy at levels between cm~dm regardless of user location in the network by extending the available range of RTK using reference station network. In particular, unlike other carrier-based positioning techniques such as PPP, users are able to acquire high-accuracy positions within a short initialization time of a few or tens of seconds, which increases its value as a future navigation system. However, corrections must be continuously received to maintain a high level of positioning accuracy, and when a time delay of more than 30 seconds occurs, the accuracy may be reduced to the code-based positioning level of meters. In case of SSR, which is currently in the process of standardization for PPP service, the corrections by each error source are transmitted in different transmission intervals, and the rate of change of each correction is transmitted together to compensate the time delay. Using these features of SSR correction is expected to reduce the performance degradation even if users do not receive the network RTK corrections for more than 30 seconds. In this paper, the simulation data were generated from 5 domestic reference stations in Gunwi, Yeongdoek, Daegu, Gimcheon, and Yecheon, and the network RTK and SSR corrections were generated for the corresponding data and applied to the simulation data from Cheongsong reference station, assumed as the user. As a result of the experiment assuming 30 seconds of missing data, the positioning performance compensating for time delay by SSR was analyzed to be horizontal RMS (about 5 cm) and vertical RMS (about 8 cm), and the 95% error was 8.7 cm horizontal and 1cm vertical. This is a significant amount when compared to the horizontal and vertical RMS of 0.3 cm and 0.6 cm, respectively, for Network RTK without time delay for the same data, but is considerably smaller compared to the 0.5 ~ 1 m accuracy level of DGPS or SBAS. Therefore, maintaining Network RTK mode using SSR rather than switching to code-based DGPS or SBAS mode due to failure to receive the network RTK corrections for 30 seconds is considered to be favorable in terms of maintaining position accuracy and recovering performance by quickly resolving the integer ambiguity when the communication channel is recovered.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.78-92
• /
• 2019

본 연구에서는 GIS 공간분석기법을 활용해 중장년층 대상 고용지원 서비스 공급의 효율성을 분석하고 대안을 제시하였다. 먼저 중장년 고용지원기관의 위치정보를 토대로 서비스 제공의 공간범위를 탐색하고, 지오프로세싱 기능을 사용해 지역별 중장년 고용지원 서비스의 중첩율과 배제율을 계산하였다. 다음으로는 지역 별 잠재 수요자 규모를 토대로 선별한 서비스의 우선 공급 대상 중 배제율이 높은 경우 서비스 공급의 취약 지역으로 간주하고, 서비스 중첩율이 높은 지역에서 서비스 공급 취약 지역으로의 고용지원기관 재배치를 통한 고용지원 서비스 접근성의 효율적 개선 방안을 제안하였다. 분석 결과, 중장년 고용지원서비스의 대표적인 공급 취약 지역으로 남양주시가 선정되었으며, 서비스 공급의 효율성 개선을 위해서는 공간적 기능적 상호 중첩도가 높은 시흥시, 안산시 단원구, 강남구, 송파구 소재의 중장년일자리희망센터 중 남양주 인근으로의 이전 가능 여부를 검토하는 것이 합리적일 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.173-184
• /
• 2018

프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제23권2호
• /
• pp.130-134
• /
• 2019

본 논문에서는 레이저기반 응력측정을 위한 비접촉식 로드셀을 개발을 위하여, 실내실험을 통하여 기술을 검증하고, 실규모 실험을 통하여 문제점을 파악하였으며, 최종적으로 현장적용에 적합한 응력측정용 비접촉식 로드셀 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여, 중심공 압축타입의 로드셀 제작에 사용되는 로드셀 몸체 표면에 용사코팅기술을 이용하여 알루미나를 도포하고, 레이저를 기반으로한 압분광법을 이용하여, 비접촉식으로 응력을 계측하였다. 이때, 인가되는 응력과 스펙트럼 이동간의 관계가 선형임을 확인하였다. 해당 기술의 현장 적용성 확인을 위하여, 실규모 프리스트레스 콘크리트 시편을 제작하고, 레이저를 조사하여 인가된 응력을 확인하는 과정에서, 반복적인 상황 하에서 레이저 조사 위치가 동일해야 함을 확인하였다. 이를 보완하기 위하여 프로브를 고정할 수 있는 케이싱이 포함된 로드셀 프로토타입을 제작하였고, 실내일축압축시험을 통하여 압축력과 스펙트럼 이동간의 선형성을 확인하였다. 따라서, 본 연구를 통하여 개발된 비접촉식 로드셀을 이용하여, 압축력을 효과적으로 측정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.661-666
• /
• 2019

확산형 콜리메이터는 촬영 대상을 축소 촬영하거나 넓은 관심영역을 작은 감마카메라를 사용하여 검출하기 위해서 사용한다. 확산형 콜리메이터와 블록형 섬광체 및 픽셀형 섬광체 배열을 사용하는 감마카메라에서 방사선원이 관심영역 주변에 위치할 때 섬광체 표면에 감마선이 대각선으로 입사하게 되면, 섬광체 깊이 방향으로 대각선으로 검출되기 때문에 공간 분해능이 저하된다. 본 연구에서는 이러한 관심영역 외곽에서의 공간 분해능을 향상하기 위한 새로운 시스템을 설계하였다. 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용하여 각 섬광 픽셀을 콜리메이터 구멍의 각도와 크기에 맞게 일치하도록 구성하면, 감마선이 섬광체의 여러 깊이에서 반응하더라도, 하나의 섬광 픽셀 위치로 영상화 할 수 있다. 즉, 대각선 방향의 여러 지점에서 검출되더라도, 감마선은 하나의 섬광 픽셀과 상호 작용하기 때문에 공간 분해능의 저하가 발생하지 않는다. Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) 시뮬레이션을 통해 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라와 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라를 설계하여 공간 분해능을 비교 평가하였다. 관심영역 외곽에서 발생한 감마선을 통해 획득한 영상에서 공간 분해능은 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 4.05 mm였고, 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 2.97 mm의 공간 분해능을 보였다. 사다리꼴 셀형 섬광체를 사용한 시스템에서 26.67% 공간 분해능이 향상됨을 확인할 수 있었다.