이 연구는 철봉 몸굽혀 휘돌기 동작의 최적 모델을 구축하는 것이다. 연구 대상자는 국가대표 남자체조선수(나이 18세, 신장 153cm, 질량 48kg) 1명을 선정하였고, K대학교 체조장에 기 설치된 Spieth사의 철봉을 이용하여 실험하였다. 먼저 대상자에게 연구의 목적과 주의 사항을 주지시키고 사전 서면동의를 받은 후 실험을 실시하였다. 인체를 2분절로 모형화한 몸 굽혀 휘돌기 동작의 영상분석을 위하여 Qualisys사의 카메라(MCU-240) 6대와 소프트웨어인 QTM(Qualisys Track Mannager)을 사용하였다. 이 동작을 이중진자(HAT/total leg)로 모형화하고 라그랑지 운동방정식의 파라메터에 실험에서 획득한 수치를 입력하여 시뮬레이션하였다. 데이터 처리와 모델(미분 연립 방정식)의 해는 Mathematicas5.0으로 프로그래밍하여 구하였다. 분석변인에 대한 모델치와 실험치의 비교 결과는 첫째, 철봉의 최대변위는 모델치(약 0.18 m)가 실험치(약 0.16 m)보다 약 0.02m 더 크게 나타났다. 둘째, 분절1(HAT)의 각변위 패턴은 모두 증가곡선을 보였으나 변곡점의 차이가 나타났다. 셋째, 분절2(total leg)의 각변위 패턴은 전반적으로 유사하게 나타났으나 최대 각은 약 $4^{\circ}$ 차이를 보였다. 결론적으로 실험치와 일치하는 최적모델을 도출하지는 못하였지만 라그랑지 모델을 통한 시뮬레이션의 가능성을 제시하였다. 향후 제한된 2분절 모형을 3, 4분절 모델로 확장하고 생체물성(근골격계)을 정확하게 표현하는 물리적 도구를 개발하는 연구와 인체시스템을 근골격계와 근신경계을 통합한 모델구축이 이루어져야 하겠다.
홈 네트워크는 사용자에게 많은 정보서비스를 제공하여 준다. 특히, 다양한 센서 데이터를 활용함으로써 그 서비스의 종류와 질을 풍부하게 한다. 하지만 홈네트워크는 현재 멀티미디어 서비스에 집중함으로써 그 서비스의 활용폭을 스스로 제한하고 있는 실정이다. 특히 댁내 통신망에 집중함으로써 실내의 여러 가전기기를 제어하는 데는 많은 성과를 얻고 있으나 실외의 여러 기기를 제어하는 데는 큰 성과가 나오지 않고 있다. 실외의 여러 기기는 실내의 가전기기와 다르게 특정 기능을 강조하는 형태로 구성되는 경우가 많기 때문에 여러 기능을 가진 센서보다는 한 두가지 기능을 가진 센서를 활용하여 시스템을 구성하면 되기 때문에 실내에서 센서 노드를 사용하는 것보다 훨씬 경제성도 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 가장 많은 사용 목적을 가진 여러 가지 기능 중 동작 센서를 선택하여 이를 활용할 시스템으로 주차장 관리 시스템을 선택하여 이를 홈 네트워크에 접목하여 구현하여 보았다.
오류 은닉은 데이타 전송시 발생한 오류를 처리하는 데 중요한 역할을 하는 기술로 우수한 데이타 품질을 보이는 다양한 오류 은닉 방법들은 대개 복잡도가 높다. 하지만 복잡한 알고리즘은 실시간 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 오류 내성 기술과 데이터 숨김 기법을 이용하여 디코더의 오류 은닉 부담을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위해 공간적 오류 내성 인코딩 방법으로써 손실 블록의 확산을 막는 블록 인터리빙을 적용하며, 시간적 오류 내성 방법으로는 움직임 벡터의 손실을 확인할 수 있는 패리티 비트를 데이터 숨김 방법을 이용하여 디코더로 전송하는 구조를 적응한다. 또한 전송 비디오 블록의 경계선 특징을 미리 추출한 후 이 데이터를 데이터 숨김을 통해 디코더로 전달하여 비디오 데이터가 전송시 손상되면 전달된 특징을 이용하여 은닉 처리함으로써 디코더에서 오류 은닉시 손실 정보를 주변 블록으로부터 예측해야 하는 과정을 줄여 계산 복잡도를 낮춘다. 본 연구에서 제안한 움직임 벡터 확인 패리티 비트와 블록 경계선 특징 데이터를 전송 블록에 데이터 숨김방법으로 전송하는 것은 표준 인코더의 복잡도에 큰 영향을 미치지 않는다. 제안 오류 은닉 방법이 인터넷과 같이 버스트 오류가 많은 채널에서도 디코더에서 전송 오류를 효과적으로 빠르게 처리함을 실험 결과를 통해 알 수 있다.
이동객체는 시간에 따라 공간 객체의 위치 및 영역이 연속적으로 변경되는 시공간 데이터이다. 기존의 데이터베이스 시스템을 이용하여 시공간 이동 객체를 관리할 경우 다음의 두 가지 문제점을 가진다. 첫째, 시간에 따라 변화되는 위치 정보에 대한 빈번한 갱신이 발생된다. 둘째, 항상 객체의 현재 상태만이 저장되므로 시공간 이동 객체의 과거와 미래에 관한 정보를 제공하지 못한다. 따라서, 이 논문에서는 빈번한 갱신없이 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라 과거, 현재 그리고 가까운 미래에 관한 모든 위치 정보를 제공할 수 있는 시공간 이동 객체 관리 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 이동 객체 정보는 위치를 나타내는 위치정보와 이동 습성을 나타내는 행위 정보로 구분된다. 특히, 행위정보 변경 처리 알고리즘을 사용하여 최소한의 이력 정보만으로도 모든 객체의 위치 정보를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고, 제안한 방법을 전장 분석 시스템에 적용하여 구현하였으며, 이를 통해 관계형 데이터베이스와 GIS 시스템을 이용하여 실세계의 시공간 이동 객체의 과거 , 현재 및 가까운 미래의 위치 정보를 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
지진에 관한 지반가속도 기록이나 동적실험에서 계측된 가속도 기록에는, 가속도계의 응답특성, A/D변환기의 성능 및 수치화 과정, 그리고 기록계의 특성 등으로 여러 가지 오차가 포함된다. 이들 오차들은 데이터 해석이나 동적해석시 왜곡된 결과를 유발시킨다. 본 연구에서는 가속도 기록에 포함된 오차를 효율적으로 보정하는 방법을 제안하였다. 제안된 오차보정방법은 다음과 같이 4단계로 나뉘어 진행된다; 1) 보간법을 이용하여 보정에 적절한 데이터를 만든다, 2) 저주파와 고주파 성분이 주를 이루는 수치화 오차를 band-pass필터를 이용하여 제거한다, 3) 가속도계의 특성으로 인한 오차들을 보정한다, 4) 보정된 기록을 적분하여 속도와 변위를 얻는다. 현재 band-pass 필터로는 FIR필터나 IIR필터가 주로 이용되고 있는 데 초기데이터의 왜곡, 위상의 변화, 계산량의 과다와 같은 문제점들을 가지고 있다. 제안된 오차보정방법은 이들 필터의 여러 문제점을 개선하였으며, Fourier 변환의 특성을 이용하여 미분과 적분을 수행함으로써 가속도계의 특성으로 인한 오차의 보정과 속도 및 변위 계산의 정확성을 높였다.
최근들어 보안이 중요시되는 공간에서 임의의 객체를 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 효율적인 영상 처리 교육을 위한 지능형 영상 시스템을 구현하고 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 Pan-Tilt-Zoom 카메라를 제어하여 객체의 확대 영상을 취득하도록 하였다. 실험 결과 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 또한 제안된 시스템은 교육진행시 실시간 영상 데이터 사용 및 카메라 제어를 다수의 학생들이 동시에 할 수 있음으로 효율적인 영상 처리 교육을 진행 할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 사용자의 일상적인 동작 분석자료를 기반으로 실시간으로 사용자의 움직임 추정이 가능한 휴대형 센서 디바이스 및 활용 결과를 소개한다. 센서 디바이스는 3차원 가속센서와 GPS를 장착하고 있으며 센서 데이터 처리 및 움직임 추정을 위한 32비트 마이크로컨트롤러, 그리고 센서 데이터 및 추정결과를 전송하기 위한 블루투스 타입의 무선 통신 모듈을 포함한다. 완성된 디바이스는 50*47*14(mm)의 크기이며 리튬이온 소형 배터리 기준으로 연속 사용시 최대 10시간, 대기시간은 약 160시간 정도의 소형/저전력 형태로 구현되었다. 추정 가능한 사용자 움직임의 종류는 크게 3가지("서기", "달리기", "걷기")이며 피실험자군에 의한 동일 동작에 대한 가속센서 변화량을 학습하여 결정 트리 형식으로 사용자 움직임을 결정한다. 실험 결과 사용자 움직임 추정에 대한 정확도는 90% 이상인 것으로 확인되었다.
의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.
판 구조는 현대 지구물리학에 있어서 중요한 역할을 담당하고 있다. 우리나라의 지리적 메커니즘을 고려할때 판거동에 의한 지진 발생 가능성을 갖고 있으며, 지진에 의한 피해가 날로 증가하고 있는 실정이므로 이에 대한 인식의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 GPS 데이터를 이용하여 우리나라 주변국 및 국내의 지각변동 매개변수를 결정하고자 주변국에 설치되어 있는 여섯 개의 GPS 상시관측소와 국내에 설치된 11개의 GPS 상시관측소로부터 수신한 데이터를 정밀 처리소프트웨어인 GIPSY-OASIS II를 이용하여 처리하였다. 그 결과 주변국의 최대전단변형률의 평균값 ${\gamma}_max$는 $0.04{\mu}/yr$로 나타났으며, 최대 압축변화율(E$_2$)의 평균 방위각은 $97.75^{\circ}$로 나타났다. 국내의 지각변동 매개변수중 최대전단변형률의 평균값 ${\gamma}_max$는 $0.17{\mu}/yr$로 나타났으며, 최대 압축변화율$(E_2)$의 평균 방위각은 $70.25^{\circ}$ 보이고 있었으며, 지진의 발생 빈도와 비교해 볼 때 매우 비슷한 경향을 나타내고 있었다.
The purpose of this study is to investigate the effect of wearing a weightlifting belt, which is an auxiliary equipment used during squat, by measuring and analyzing biomechanical difference in lower limb and proposing safer and to suggest a more effective exercise method for general population. Selected 8 male participants in their 20s who have not performed regular resistance exercise for at least a year, but have experience of performing squat. The comprehensive method of study is as follows: subjects were notified of the purpose of the study and were told to practice warm-up and the squat motion for the experiment for 20 minutes. When the participant believed they were ready to begin, the experiment was started. At controlled points, foot pressure distribution sensor has been installed. Then left and right feet have been placed on the pressure distribution sensor, from which data for successful squat position that does not satisfy the criteria for failure have been collected and computed with Kwon3D XP program and TPScan program. For data processing of this study, SPSS 21.0 was used to calculated mean (M) and standard deviation (SD) of the analyzed values, and paired t-test has been conducted to investigate the difference before and after wearing the weightlifting belt, with p-value of ${\alpha}<.05$. As for time consumed depending on usage of weightlifting belt in squat, statistically significant difference has been found in P2, which is recovery movement. Lower limb angle depending on usage of weightlifting belt in squat has shown statistically significant difference in E1 foot joint(p<. 001). There has been statistically significant difference in E2 knee joint. Foot pressure percentage depending on usage of weightlifting belt in squat were found to be statistically significant (p<. 01) in both regions of anterior and posterior foot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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