The purpose of this study was to provide basic data necessary for the development of clothing that can improve the satisfaction of body shape of elderly men by examining subjective characteristics and characteristics of perception type of older men's body shape. Using the Q methodology, I investigated and analyzed the process of formation and main characteristics of subjectivity of various types of recognition that elderly men express about their body shape. There were four types of perception of body shape in elderly men: flat hip and bird legs skinny body, back bent and abdominal obese body, thick neck and upper body development body, forward cervical neck and protruding abdomen obese body. The actual body shape of elderly men was classified according to the bust, waist circumference, hip circumference, and body part angle. But recognition body shape of elderly men was classified by visual factors like the abdomen, the angle of the neck, the inclination of the back, the slope of the waist, and the degree of obesity. It is necessary to consider the trend of silver fashion which is increasing in demand. In addition, it is necessary to develop clothing patterns of comfortable fit through ergonomic study on the physical characteristics of older men. Consideration should be given to the design and pattern that can reduce the difference between the ideal body shape and the body shape recognized by older men.
최근 몇 년간 딥러닝(deep learning)은 음성 인식, 영상 인식, 물체 검출을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능 발전을 거듭해왔다. 그에 비해 네트워크가 어떻게 작동하는지에 대한 깊은 이해는 잘 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 효과적인 신경망 네트워크를 구성하기 위해 네트워크 파라미터들이 신경망 내부에서 어떻게 작동하고, 어떤 역할을 하고 있는지 분석하였다. Faster R-CNN 네트워크를 기반으로 하여 신경망의 과적합(overfitting)을 막는 드랍아웃(dropout) 확률과 앵커 박스 크기, 그리고 활성 함수를 변화시켜 학습한 후 그 결과를 분석하였다. 또한 드랍아웃과 배치 정규화(batch normalization) 방식을 비교해보았다. 드랍아웃 확률은 0.3일 때 가장 좋은 성능을 보였으며 앵커 박스의 크기는 최종 물체 검출 성능과 큰 관련이 없다는 것을 알 수 있었다. 드랍아웃과 배치 정규화 방식은 서로를 완전히 대체할 수는 없는 것을 확인할 수 있었다. 활성화 함수는 음수 도메인의 기울기가 0.02인 leaky ReLU가 비교적 좋은 성능을 보였다.
This paper proposes an efficient method constructing a local map using the data of a scanning laser range finder. A laser range finder yields distance data of polar form, that is, distance data corresponding to every scanning directions. So, the data consists of directional angle and distance. We propose a new method to find a line fitting with a set of such data. The method uses Log-Hough Transformation. Usually, map building from these data requires some transformations between different coordinate systems. The new method alleviates such complication. Also, the method simplifies computation for line recognition and eliminates the slope quantization problems inherent in the classical Cartesian Hough transform method. To show the efficiency of the proposed method, it is applied to find a local map using the data from a laser range finder PLS(Proximity Laser Scanner, made by SICK).
Park, Jin-Ho;Lee, Damin;Lee, Sang-Hui;Grave, Sammy De
Animal Systematics, Evolution and Diversity
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제36권4호
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pp.319-329
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2020
The sponge-dwelling shrimp, Anchistioides compressus Paulson, 1875, is recorded from Munseom Islet, Jejudo Island, Korea for the first time. All specimens were collected inside the orange coloured sponges by trimix diving at depth from 36-45 m on the rocky reef slope. Anchistioides compressus is characterized by the shape of the rostrum, the posterolateral teeth of the sixth somite, stylocerite being well developed, the anterior margin of the scaphocerite sharply produced, and the biunguiculate dactyli of the ambulatory pereiopods, as well as the proportions of the fingers of the second pereiopods. An illustrated description of the specimens and colour photo are provided to aid future recognition.
The analysis of cow body parameters is important to provide some useful information fur cow management and cow evaluation. Present methods give many stresses to cows because they are invasive and constrain cow postures during measurement of body parameters. This study was conducted to develop the stereo vision system fur non-invasive analysis of cow body features. Body feature parameters of 16 heads at two farms(A, B) were measured using scales and nineteen stereo images of them with walking postures were captured under outdoor illumination. In this study, the camera calibration and inverse perspective transformation technique was established fer the stereo vision system. Two calibration results were presented for farm A and fm B, respectively because setup distances from camera to cow were 510 cm at farm A and 630cm at farm B. Calibration error values fer the stereo vision system were within 2 cm for farm A and less than 4.9 cm for farm B. Eleven feature points of cow body were extracted on stereo images interactively and five assistant points were determined by computer program. 3D world coordinates for these 15 points were calculated by computer program and also used for calculation of cow body parameters such as withers height. pelvic arch height. body length. slope body length. chest depth and chest width. Measured errors for body parameters were less than 10% for most cows. For a few cow. measured errors for slope body length and chest width were more than 10% due to searching errors fer their feature points at inside-body positions. Equation for chest girth estimated by chest depth and chest width was presented. Maximum of estimated error fur chest girth was within 10% of real values and mean value of estimated error was 8.2cm. The analysis of cow body parameters using stereo vision system were successful although body shape on the binocular stereo image was distorted due to cow movements.
자전거는 자동차와 달리 사용자인 탑승자가 외부 환경에 그대로 노출되므로, 주변 날씨, 대기, 주행 경로 등에 관한 정보를 자동차 보다 오히려 폭넓게 활용할 필요가 있다. 더욱이 자전거는 인간의 힘을 동력으로 사용하므로 도로의 경사, 굴곡, 노면 상태와 같은 주행 경로의 특성을 미리 파악할 수 있다면 최적 경로 추정 등을 통해 이동 효율을 획기적으로 높이는 데에 도움이 될 것이다. 최근의 모바일 정보 서비스와 함께 개발되는 각종 자전거용 애플리케이션들은 이러한 지능형 자전거를 위한 체계적인 연구 개발의 필요성을 일깨우고 있다. 본 연구에서는 무선 통신이 가능한 저전력 손목 시계형 임베디드 장치를 자전거에 간단히 장착하고, 여기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 자전거의 주행 상황 (오르막, 내리막, 정지, 가 감속) 을 자동으로 인식할 수 있는 알고리듬을 개발하는 것을 목표로 하였다. 개발된 알고리듬의 신뢰성을 검사하기 위해 총 19 개의 실험 주행 데이터에 적용한 결과, 전체 실험 데이터의 83.3% 에서 95% 이상의 구간 인식 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 임베디드 장치에 내장된 고도 센서, 온도 센서를 추가로 활용하여 탑승자의 신체 상태 및 운동 추정이 가능한 지능형 자전거를 개발할 계획이다. 개발된 주행 상황 인식 기술은 주행 중의 안전을 고려한 지능형 인터페이스 기술의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.
역전도 알고리즘은 연관 기억장치, 음성 인식, 패턴인식, 로보틱스등 여러 응용 분야에 다양하게 사용되고 있다. 그러나 새로운 학습 패턴을 추가적으로 학습시키려면 이전에학습했던 모든 패턴과 추가되는 패턴을 갖고 처음부터 새로운 학습을 수행하여야 한다. 이는 패턴의 개수가 점차 늘어날수록 학습에 소요되는 시간이 기하 급수적으로 길어지는 결과를 초래하게 된다. 따라서 주기적으로 다량의 데이터를 추가로 학습을 할 경우에 이러한 점진적 학습은 반드시 해결해야 할 문제점으로 간주된다. 본 논문에서는 기존의 신경망 구조는 그대로 유지하면서 대표 패턴을 추출해 추가 학습을 수행하는 방법을 제안하고 제안된 기법의 효율성을 위해 기계 학습 분야의 벤치마크로 많이 사용되는 Monk's data와 Iris data에 적용해 보았다.
본 논문은 보행보조기 사용자의 사용자 의지 파악을 통해 보행보조기의 최적 구동 방법을 제시하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로써 경사 등의 공간에서 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대한 관심이 증가되고 있으나, 대부분의 경우 보행보조기 조종이 여의치 않다. 이에 본 논문에서는 사용자의 보행 의지를 파악할 수 있는 시스템을 도입하고 이를 기초로 보행자의 안정적인 구동을 수행할 수 있도록 퍼지 기반의 알고리즘을 적용한다. 먼저 사용자의 의지력은 FSR 센서를 이용하여 파악하고, 이를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동속도에 대해 퍼지 알고리즘을 적용하였다. 퍼지알고리즘으로부터 나온 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동 구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다. 이를 통해 사용자의 이동하려는 의지에 대해 안정적으로 차량을 이동시킬 수 있도록 최적의 보행 시스템을 구축하였다. 이 모든 과정을 실험을 통해 검증하였다.
Due to the rapid increasing in the aged population, it calls for social countermeasures urgently. Especially, there are increasing needs of space environment to support physical and spiritual characteristics of elderly. When designing space environment including house, there are growing consideration for elderly and extending appreciation of aging. The purpose of this study is to investigate the perception on environment planning for the seniors among university students who majoring in Housing & Interior Design and who visited the Aging Simulation Center located in Seoul. The Aging Simulation Center gives a chance of space design to support the elderly based on the experiences of daily living for the designers who design environment for elderly. Questionnaire survey was conducted to obtain data from 93 university students in their 20s majoring in housing and interior design who visited the Aging Simulation Center. The research findings showed that the recognition for design elements of residential environment for the elderly of respondents was changed toward positive way after visiting the Aging Simulation Center. The Aging Simulation Center was an effective educational environment for the preliminary designers to understand aging and the importance of appropriate design for users' needs. That is, aging simulation space can improve recognition of necessity of universally designed environment to support the elderly. Handrails around bathtub and wash basin, stair slope, electric auto-level controlled kitchen counter and kitchen cabinet were especially perceived for the respondents as very essential design elements to support the aged.
We report experimental results on 940-nm 350-mW AlGaAs/InGaAs transverse single-mode laser diodes (LDs) adopting graded-index separate confinement heterostructures (GRIN-SCH) and p,n-clad asymmetric structures, with improved temperature and small-divergence beam characteristics under high-output-power operation, for a three-dimensional (3D) motion-recognition sensor. The GRIN-SCH design provides good carrier confinement and prevents current leakage by adding a grading layer between cladding and waveguide layers. The asymmetric design, which differs in refractive-index distribution of p-n cladding layers, reduces the divergence angle at high-power operation and widens the transverse mode distribution to decrease the power density around emission facets. At an optical power of 350 mW under continuous-wave (CW) operation, Gaussian narrow far-field patterns (FFP) are measured with the full width at half maximum vertical divergence angle to be 18 degrees. A threshold current (Ith) of 65 mA, slope efficiency (SE) of 0.98 mW/mA, and operating current (Iop) of 400 mA are obtained at room temperature. Also, we could achieve catastrophic optical damage (COD) of 850 mW and long-term reliability of 60℃ with a TO-56 package.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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