이 연구는 비동기 매커니즘을 바탕으로 닫힌 눈(eye-closed) 및 이중 블링크 (double-blinking) EEG를 사용하여 BCI를 개발하는 것을 목표한다. 제안된 시스템은 신호 처리 모듈과 그래픽 사용자 인터페이스 (VK-가상 키보드)로 구성되어 있으며 26개의 영문자와 특수 기호로 구성됩니다. "눈 닫기"이벤트는 "선택"(select)명령을 유발하는 반면, "이중 블링크"(DB) 이벤트는 "실행 취소"(undo) 명령에 따라 실행합니다. 3개의 이벤트 그룹 ("열린 눈"(eye-open, "닫힌 눈" (eye-closed)및 "이중 블링크"(double-blinking)에 대한 EEG 신호 분석과 관련된 3 등급 벡터 보조 분류 (SVM) 기계가 제안되었습니다. 결과는 제안된 BCI가 평균 92.6 %의 전체 정확도와 5 글자 / 분의 맞춤법 비율을 달성 할 수 있음을 보여주었습니다. 전반적으로 이 연구는 실제 BCI 맞춤법을 구현하기의 실현 가능성과 신뢰성으로 인해 정확도와 철자 비율의 향상을 보여주었습니다.
Purpose: The purpose of this study was to compare the effects of the balance training on the stable and unstable supporting surfaces for the subjects with functional ankle instability. Methods: Twenty-nine subjects with functional ankle instability were randomly assigned to the stable group (n=14) and the unstable group (n=15). Balance training was conducted twenty minutes a day on the stable surface for the stable group and on the airostep for the unstable group three times a week for four weeks. Balance training program was consisted of ten steps by eye opened or closed and two or one leg standing. X-speed for transverse balance and Y-speed for longitudinal balance were measured with eye opened and closed in affected leg standing position. Results: There were significant improvements of balance ability in eye opened (p<.01) and eye closed standing (p<.01) in stable group. Unstable group also showed significant improvements of balance ability in eye opened (p<.01) and eye closed standing (p<.01). There were no statistical differences in the magnitude of improvement between the groups (p<.05). Conclusions: Based on such results, it can be said that balance training on the stable surface is effective as much as training on the unstable surface for the subjects with functional ankle instability.
이미지나 동영상은 텍스트보다도 많은 정보를 함축하고 있기 때문에 이를 추출해내고 분석하는 일은 매우 중요한 일이 되고 있다. 본 연구에서는 동영상에서 사람의 얼굴을 검출하고, 눈의 영역이 확인된 이미지를 이용하여 눈의 개폐와 눈동자의 위치를 판단하는 방법을 제시하였다. 색상을 흑백으로 양극화하고 수평화하여 이미지를 정규화한 후, 눈가의 수평, 수직의 모서리 점들을 파악하여 측정치를 얻어낸다. 이를 통하여 눈의 개폐와 눈동자의 위치를 판단한다. 동영상에서 얻어낸 임의의 52개의 눈 이미지를 실험대상으로 처리하여 눈의 개폐를 98% 검출하고 95%의 정확도로 눈동자 위치를 판단하는 실험결과를 얻었다.
Purpose: We investigated balance change in patients with low back pain (LBP) by comparing postural sway velocity between young LBP patients and healthy subjects. Methods: The cross-sectional study enrolled 37 young patients with over 3-month duration of LBP and 38 healthy subjects between the ages of 20 and 30 years old. All subjects were targeted by measuring their balance during quiet standing with open eye and closed eye conditions. The postural sway velocity between the LBP patients and healthy subjects was compared. As well, postural sway velocity was determined in the LBP patients with both eyes open and closed. Results: Significant differences were evident in the anteroposterior and mediolateral mean velocity of center-of-pressure between LBP patients and healthy subjects, and in LBP patients in the eye open and eye closed conditions. Conclusion: The balance of young LBP patients was worse than healthy subjects during quiet standing, and was especially lessened in the absence of vision.
GABA antagonist 를 닭의 열린 눈과 닫힌 눈에 차례로 주입한 후 monocular head와 eye optokinetic nystagmus을 관찰하고 코일 기록에 의해서 연구하였다. 주입전 이 visuomotor reflex를 일으키는데 있어서 닭은 N-T 자극에 대해서 보다 T-N 자극에 대해서 더욱 효과적인 OKN을 나타냈다. 열린눈에 주입한 GABA antagonist는 head와 eye OKN의 감소 또는 소멸을 일으키며, GABA antagonist를 닫힌 눈속에 주입했을 때는 head와 eye OKN은 증가 되었다. 이와 같이 GABA antagonist는 monocular OKN의 N-T 성분을 억제하는데 GABAergic 메카니즘이 관련되고 있다는 것을 지시함으로써 head와 eye OKN의 방향적 불균형성을 제거하였다.
This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the drowsy driving study, 10 drivers drove approximately 37 km of a monotonous highway (about 22 min) twice. The results suggested that the appropriate duration of eyes continuously closed was 4 seconds. The results from real-world driving data were presented in the other paper - part 1.
본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.
Purpose: Nasal bone fracture is the most common type of facial bone fracture. The standard 6-view photography was not adequate to support the evaluation of nasal deformity and the results of closed reduction. The authors have standardized a bird's eye view photography to more effectively evaluate this nasal deformity. Methods: We reviewed the medical records and radiologic studies of 63 nasal bone fracture patients. We had taken clinical photography including bird's eye view that was standardized as nasal tip was aligned to Cupid's bow of upper lip and light was focused on the nasion of all 63 patients. Results: Nasal deviations and reductions were more noticeable on the newly standardized bird's eye view. This clinical photography was very useful to explain the results of reduction. Conclusion: It was concluded that this photography can be more reliable for evaluation of severity of nasal deformity and the result of closed reduction.
본 논문은 눈 깜박임 패턴을 이용한 새로운 졸음 검출 알고리즘을 제안하였다. 유한오토마타를 이용한 졸음 검출 모델을 제안하여 눈감은 상태를 나타내는 입력 심벌의 개수만을 체크함으로써 눈 깜박임, 졸음, 수면 검출을 용이하게 하였다. 또한 수평 투영 히스토그램의 특성을 이용하여 눈동자가 있는 영역만을 구해 수직 투영 히스토그램을 취함으로써 눈썹이나 안경테와 같은 외부 영향을 최소화 시켜 정확도를 높였다. ZJU 눈 깜박임 데이터베이스를 이용한 눈 깜박임 검출 실험 결과 93% 이상의 정확도를 얻음으로써 제안된 방법의 우수함을 보였다.
In this study, a system is proposed for analyzing whether driver's eyes are open or closed on the basis of images to determine driver's drowsiness. The proposed system converts eye areas detected by a camera to a color space area to effectively detect eyes in a dark situation, for example, tunnels, and a bright situation due to a backlight. In addition, the system used a thickness distribution of a detected eye area as a feature value to analyze whether eyes are open or closed through the Support Vector Machine(SVM), representing 90.09% of accuracy. In the experiment for the images of driver wearing glasses, 83.83% of accuracy was obtained. In addition, in a comparative experiment with the existing PCA method by using Eigen-eye and Pupil Measuring System the detection rate is shown improved. After the experiment, driver's drowsiness was identified accurately by using the method of summing up the state of driver's eyes open and closes over time and the method of detecting driver's eyes that continue to be closed to examine drowsy driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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