Main researching issue in affective computing is to give a machine the ability to recognize the emotion of a person and to react it properly. Efforts in that direction have mainly focused on facial and oral cues to get emotions. Postures have been recently considered as well. This paper aims to discriminate emotions posture by identifying and measuring the saliency of posture features that play a role in affective expression. To do so, affective postures from human subjects are first collected using a motion capture system, then emotional features in posture are described with spatial ones. Through standard statistical techniques, we verified that there is a statistically significant correlation between the emotion intended by the acting subjects, and the emotion perceived by the observers. Discriminant Analysis are used to build affective posture predictive models and to measure the saliency of the proposed set of posture features in discriminating between 6 basic emotional states. The evaluation of proposed features and models are performed using a correlation between actor-observer's postures set. Quantitative experimental results show that proposed set of features discriminates well between emotions, and also that built predictive models perform well.
This study was aiming to examine work time, frequency, work environment, and postures of retail grocery store workers to evaluate the risk of musculoskeletal disorders. An ergonomic evaluation was conducted using job analysis and posture analysis. The four most time-consuming tasks were inspecting (27.4%), arranging (21.4%), cutting (17.6%), and displaying (15.6%). The height and length of the shelves evaluated in the field was inappropriate for workers. The most common posture was a standing posture with neutral back, and bent head, right upper arm, lower arms, and hands. Finally, this paper concluded that 'arranging,' 'cutting,' and 'displaying' seemed more stressful than other operations. The result of the ergonomic evaluation would contribute to design a better workspace in ergonomics.
Few studies on the biomechanical analysis of hand postures and tool handling tasks exist because of the lack of appropriate measurement techniques for hand force. A measurement system for the finger forces and joint angles for the analysis of manual tool handling tasks was developed in this study. The measurement system consists of a force sensing glove made from twelve Force Sensitive Resistors and an angle-measuring glove (Cyberglove$^{TM}$, Virtual technologies) with eighteem joint angle sensors. A biomechanical model of the hand using the data from the measurement system was also developed. Systems of computerized procedures were implemented inte- grating the hand posture measurement system, biomechanical analysis system, and the task analysis system for manual tool handling tasks. The measurement system was useful in providing the hand force data needed for an existing task analysis system used in CTD risk evaluation. It is expected that the hand posture measurement developed in this study will provide an efficient and cost-effective solution to task analysis of manual tool handling tasks.s.
Musculoskeletal disorders(MSDs) are one of the major issues in shipbuilding industry. Main risk factors of MSDs include manual handling of heavy weight, awkward posture, repetitive tasks, prolonged static muscle contraction, and so on. in this study, Using the three-dimensional digital human modeling and simulation method we made up a worker and work posture on a virtual environment. To verify this simulation we compared both traditional ergonomic analysis on a real worker and digital program analysis on a digital human. And this paper shows that it is possible to reduce the rate of MSDs in the shipbuilding industry because it means we can change poor posture mid surroundings into better ones.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.24
no.69
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pp.51-64
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2001
A laboratory experiment was conducted to investigate the effects of working posture. work/rest ration, and task type on the physical workload in automobile assembly jobs. Ten healthy male university students participated as subjects in the experiment. East subject performed 18 experimental session with combination of 3 working posture 3 work/rest ratio and 2 task types. To examine the effect of various working conditions on workload, DMG analysis was performed on 4 different muscles in the neck an arm area, Also RPE scale and heart rate were taken as response variables. The result showed that all working conditions considered in the experiment had significant effects on the workload concluding that labor intensity in auto assembly jobs should be adjusted with respect to different levels of working posture, work/rest ratio, and task type. Detailed analysis are presented in the paper.
Objective: This study aimed to explore the brain connectivity between brain and biomechanical variables by exploring motion recognition through FFT (fast fourier transform) analysis and AI (artificial intelligence) focusing on quiet standing movement patterns. Method: Participants included 12 young adult males, comprising university students (n=6) and elite gymnasts (n=6). The first experiment involved FFT of biomechanical signals (fCoP, fAJtorque and fEEG), and the second experiment explored the optimization of AI-based GRU (gated recurrent unit) using fEEG data. Results: Significant differences (p<.05) were observed in frequency bands and maximum power based on group and posture types in the first experiment. The second study improved motion prediction accuracy through GRU performance metrics derived from brain signals. Conclusion: This study delved into the movement pattern of upright standing posture through the analysis of bio-signals linking the cerebral cortex to motor performance, culminating in the attainment of motion recognition prediction performance.
A two-dimensional posture measurement system was developed to evaluate the risks of work-related musculoskeletal disorders(MSDs) easily on various conditions of work. The posture measurement system is an essential tool to analyze the workload for preventing work-related musculoskeletal disorders. Although several posture measurement systems have been developed for workload assessment, some restrictions in industry still exist because of its difficulty on measuring work postures. In this study, an image recognition algorithm was developed based on a neural network method to measure work posture. Each joint angle of human body was automatically measured from the recognized images through the algorithm, and the measurement system makes it possible to evaluate the risks of work-related musculoskeletal disorders easily on various working conditions. The validation test on upper body postures was carried out to examine the accuracy of the measured joint angle data from the system, and the results showed good measuring performance for each joint angle. The differences between the joint angles measured directly and the angles measured by posture measurement software were not statistically significant. It is expected that the result help to properly estimate physical workload and can be used as a postural analysis system to evaluate the risk of work-related musculoskeletal disorders in industry.
It is important to assess foot posture when investigating the relationship between lower extremity dysfunctions and foot types. Although several measurements of static foot posture have been used, there is no consensus regarding clinical measurements for foot posture. The aim of this study is to explore the differences among navicular drift (NDt), foot posture index (FPI), arch index (AI), dorsal arch height ratio (DAHR), normal navicular height truncated (NNHt) and to discover the most effective measurement. After foot types were classified by navicular drop test (NDp), clinical measurements of NDt, FPI, AI, DAHR, and NNHt were performed on 64 subjects' feet. ANOVA analysis was used for the variance of the difference between the NDp and the five kinds of clinical measurements, and the level of significance was set at ${\alpha}$=.05. The results showed that all five clinical measurements demonstrated significant differences with navicular drop. In post-hoc, FPI and NNHt showed significant differences in all foot types. The five clinical measurements are suitable the classification of foot types through the NDp. Therefore, it could be possible to assess correct and objective foot posture by using FPI and NNHt.
Scapular position and motion are essential for normal upper limb mobility; Further, the posture of patients with thoracic kyphosis is related to shoulder girdle function and disorder. The purpose of this study was to examine the effects of thoracic posture on the shoulder range of motion and on three-dimensional scapular kinematics. Thirty healthy subjects performed right-arm abduction along the frontal plane while standing in both erect and in slouched trunk posture. The scapular position and rotation, and shoulder and thoracic angles were recorded using a motion analysis system. The scapular upward rotation and internal rotation were significantly altered according to postural tatiges; however, scapular tilt was not affected. Shoulder angle was significantly decreased in the slouched posture as c rpared to tatt in the erect posture. Thus, a slouched posture(thoracic kyphosis) significantly affects the shoulder range of motion and scapular kinematics during shoulder abduction in the frontal plane.
Background: The purpose of this study was to assessment of posture sway on static standing in the elderly. Methods: The participants aged 60 to 90 years, were divided into age such 60s, 70s and 80s and with a history of exercise, arthritis and hang on one's stick. Posture sway were analyzed using the computerized BPM system. Each test was repeated three times. All the data were expressed means and standard deviation by using SPSS 12.0 program. Results: The posture sway test according to sex showed that mean balance, sway number and frequency performance were significantly stable in men than in women. All direction frequency, sway area, sway path and max velocity were significantly unstable in 80s than 70s and 60s. The results of the posture sway test according to exercise group, arthritis and hang on one's stick group were showed that mean balance function was significantly stable in exercise group than arthritis and stick groups. The weight was showed significant correlation by mean balance, sway no, frequency, sway area, sway path and max velocity. Sway area and max velocity were not significant correlation by frequency of lateral and left, right anterior and posterior direction. Conclusion: In this study was showed that posture sway was effected from health condition of elderly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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