Modern performance-based design methods require ways to determine the factual behavior of structures subjected to earthquakes. Drift ratio demands are important measures of structural and/or nonstructural damage of the structures in performance-based design. In this study, global drift ratio and interstory drift ratio demands, obtained by nonlinear time history analysis of three generic RC frames using code-compatible ground motion record sets, are statistically evaluated. Several ground motion record sets compatible with elastic design spectra defined for the local soil classes in Turkish Earthquake Code are used for the analyses. Variation of the drift ratio demands obtained from ground motion records in the sets and difference between the mean of drift ratio demands calculated for ground motion sets are evaluated. The results of the study indicate that i) variation of maximum drift ratio demands in the sets were high; ii) different drift ratio demands are calculated using different ground motion record sets although they are compatible with the same design spectra; iii) the effect of variability due to random causes on the total variability of drift ratio demands is much larger than the effect of variability due to differences between the mean of ground motion record sets; iv) global and interstory drift ratio demands obtained for different ground motion record sets can be accepted as simply random samples of the same population at %95 confidence level. The results are valid for all the generic frames and local soil classes considered in this study.
정지영상에서 공간 관심맵을 생성하는 다양한 방법들이 소개되어 왔고, 최근에는 동영상의 운동정보를 활용하는 운동 관심맵 예측 기법이 활발히 연구되고 있다. 운동 관심맵은 운동정보 및 영역분할을 활용하고 있지만, 일반적인 영상에서는 만족스러운 데이터를 얻는 것은 어려움이 존재한다. 또한 우수한 관심맵을 얻기 위해서는 객체 운동, 카메라 운동 등의 운동유형 정보가 필요하기 때문에 다양한 자연영상을 대상으로 적용하면 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 상기 언급한 문제점들을 극복할 수 있는 운동기반 관심맵 생성 방법을 제안한다. 공간 관심맵에 운동 정보를 결합하고, 운동 복잡도를 활용한다. 또한 근접 모델을 이용하여 주변 픽셀들의 관심도를 유사하게 함으로써, 동일 객체 또는 배경 영역이 유사한 값을 가지도록 한다. 실험에서는 다양한 동영상 데이터에 제안 방법을 적용하여 성능 검증을 수행하였다. 공간 관심도의 개선 여부를 증명하기 위해서 공간 관심맵 방법과의 객관적 성능 평가를 통해서 제안 방법이 공간 관심맵보다 운동 픽셀의 경우에 평균적으로 관심도 값이 +38 정도 향상되는 것을 보여준다. 또한 참조 데이터가 있는 4개의 동영상을 대상으로 얻은 ROC는 만족스러운 결과를 보여준다.
In this paper, an ARS-EKF based motion counting algorithm for repetitive exercises such as calisthenics is proposed using a smartwatch. Raw sensor signals from accelerometers and gyroscopes are widely used for conventional smartwatch counting algorithms based on pattern recognition. However, generated features from raw data are not intuitive to reflect the movement of motions. The proposed motion counter algorithm is composed of navigation based feature generation and counting with error correction. The candidate features for each activity are velocity and attitude calculated through an ARS-EKF algorithm. In order to select those features which reveal the characteristics of each motion, an exercise frame from the initial sensor frame is introduced. Counting processes are basically based on the zero crossing method, and misdetected counts are eliminated via simple classification algorithms considering the frequency of the counted motions. Experimental results show that the proposed algorithm efficiently and accurately counts the number of exercises.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the effect of motion-based game exercise program and stretching exercise program on static and dynamic standing balance in elderly women. Methods : Subjects participated in the exercise program was 40 eldery women took part in this study. The average age of the elderly was 70.60 years. All subjects could walk without an assistive device. All subjects were participated in this study during 4 weeks(3 days per week, 30min/day). All participants were assessed on berg balance scale(BBS), functional reach test(FRT), timed up&go test(TUG). Results : The data were analyzed using paired t-test. After 4 weeks exercise training, the result of this study were as follows: The BBS of the elderly was significant difference between test-retest(p<0.05). The TUG of the elderly were significant difference between test-retest(p<0.05). The Motion-Based game from FRT of the was more significant difference than stretching exercise program(p<0.05). we also found significant differences for both groups FRT scores, and changes in mean BBS, TUG scores, but BBS, TUG were not significant. Conclusion : We findings suggest that elderly women person could improve their standing balance through Motion-Based game exercise program, and stretching exercise program.
In this paper, we implemented a deep learning-based automatic object tracking and handy motion control drone system and analyzed the performance of the proposed system. The drone system automatically detects and tracks targets by analyzing images obtained from the drone's camera using deep learning algorithms, consisting of the YOLO, the MobileNet, and the deepSORT. Such deep learning-based detection and tracking algorithms have both higher target detection accuracy and processing speed than the conventional color-based algorithm, the CAMShift. In addition, in order to facilitate the drone control by hand from the ground control station, we classified handy motions and generated flight control commands through motion recognition using the YOLO algorithm. It was confirmed that such a deep learning-based target tracking and drone handy motion control system stably track the target and can easily control the drone.
본 논문에서는 관심영역(ROI : Region Of Interest) 단위의 적분 프로젝션(Integral Projection) 기반 움직임 추정(ME : Motion Estimation)을 사용한 순차주사화(De-interlacing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 적은 계산량을 사용하여 주어진 관심영역의 움직임을 정확히 추정한다. 이를 위해 먼저, 시간적 예측을 통한 블록 단위의 움직임 종류 및 공간적 위치를 고려하여 영상을 여러 개의 ROI로 분할한다. 본 논문에서는 전역 움직임을 추정하기 위한 1개의 ROI와 지역 움직임을 추정하기 위한 4개의 ROI를 구성하여 총 5개의 움직임 벡터를 생성한다. 추정된 움직임 벡터를 사용하여 프레임 변환 시 수직해상도 향상에 기여하는 움직임 보상을 실행한다. 마지막으로, 움직임 보상의 신뢰도에 따라서 필드 내 보간된 결과와 움직임 보상된 결과를 결합하여 최종 프레임 영상을 출력한다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인할 수 있다.
In general, the attitude of a high-speed planning boat changes following a speed change. Since the hydrodynamic forces acting on a ship differ according to the change of its underwater shape, it is difficult to estimate its hydrodynamic force compared to that of a large commercial ship. In this paper, 6 Degrees Of Freedom (DOF) equations of motion that express the maneuvering motion of a planning boat are modeled by analyzing its motion characteristics based on various sea trial tests. Finally, a maneuvering simulation is carried out and a validation of the equations of motion is confirmed with the results of sea trial tests.
In H.264, sub-pel motion estimation (ME) has strong effect when coding video sequences. 1/4-pel performs better at low bitrate while 1/8-pel gives better results at high bitrate. In this paper, a variable sub-pixel motion vector resolution based on block mode motion estimation method is proposed. Experiment results show that the proposed method can take the advantage of 1/4-pel at low bitrate and 1/8-pel at high bitrate. In addition to that, time is reduced from 14% to 53% compared to KTA1.3 with 1/8-pel motion vector (MV) resolution.
The movements of the human body are difficult to capture owing to the complexity of the three-dimensional skeleton model and occlusion problems. In this paper, we propose a motion capture system that tracks dynamic human motions in real time. Without using external markers, the proposed system adopts multiple depth sensors (Microsoft Kinect) to overcome the occlusion and body rotation problems. To combine the joint data retrieved from the multiple sensors, our calibration process samples a point cloud from depth images and unifies the coordinate systems in point clouds into a single coordinate system via the iterative closest point method. Using noisy skeletal data from sensors, a posture reconstruction method is introduced to estimate the optimal joint positions for consistent motion generation. Based on the high tracking accuracy of the proposed system, we demonstrate that our system is applicable to various motion-based training programs in dance and Taekwondo.
The two dimnesional echocardiography is widely used to evaluate regional wall motion abnormaility, because of its abilities to depict left ventricluar wall motion. A new method, color kinesis is a technology or echocardiographic assessment of left ventricular wall motion. In this paper, we proposed a algorithm or color kinesis which is based on acoustic quantification and automatically detects endocardial motion during systole on a frame-by-frame basis. The echocardiograms were obtained in the short-axis views in normal subjects. Automated edge detection and endocardial contour tracing algorithm was applied to each frames, quantitative analysis based on segmentation was performed, and pre-defined color overlays superimposed on the gray scale images. Segmental analysis of color kinesis provided automated, quantitative diagnosis of regional wall motion abnormality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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