• 한국자동차공학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.96-104
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• 2009

An anatomically detailed elderly human body model is under development. Using the anthropometric database of domestic nation-wide size survey, SizeKorea, a standard size and shape of 50th %tile elderly was constructed. Through the local recruitment process, a male volunteer with 71 years of age, 163cm of height and 63kg of weight has been selected. The exterior (skin) and interior (skeleton and organ) geometries were acquired from whole body 3D laser scan and various medical images such as CT, X-ray, and Ultrasonic of the volunteer. A particular attention has been paid into the combining process of exterior and interior geometries especially for joint articulation positions since they were measured at different postures (sitting vs. supine). A whole ribcage of PMHS which possessed similar anthropometry and age of standard 50th %tile elderly was prepared and dissected for the precise gauge of cortical rib bone thickness distributions. After completing the morphological construction of elderly human body, the finite element modeling will be processed by meshing elements and assigning mechanical properties to various biological tissues which reflect the aging effect.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.65-74
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• 2006

인체 추적은 차세대 인간과 컴퓨터사이의 상호작용 (HCI)의 필수요소이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반을 둔 인체 모델을 이용하여 인체의 각 부위를 검출하여 자세를 추정하고 아바타의 동작을 구현하는 방법을 제안한다. 인체 각 부위의 색상정보와 함께 연결정보, 위치정보 등을 이용하여 인체 각 부위가 검출되고 인체 모델의 각 구성요소에 매칭된다. 이렇게 구한 2D의 인체 자세 정보는 다음 프레임에서 유사도 계산을 통해 사람 추적에 이용될 수 있다. 이 때, 각 구성요소의 상대적인 위치 관계를 이용하여 깊이 정보를 추출하고 이를 움직임 방향으로 변환하여 2-1/2D 인체 모델을 구한다. 인체 각 부위는 자세와 방향성으로 모델링 되고 연결된 3D 아바타의 각 부분은 인체 모델로부터 넘겨받은 정보를 이용하여 3D 회전을 적용함으로써 실시간 아바타 애니메이션을 구현하게 된다. 다양한 자세를 포함하고 있는 실험 동영상에 대해 90%의 인체 추적율을 얻었고, 처리된 프레임 수가 늘어남에 따라 모델이 체계화되어 추적율이 꾸준히 증가하는 결과를 나타냈다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2839-2852
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• 2013

Context-awareness is an essential part of ubiquitous computing, and over the past decade video based activity recognition (VAR) has emerged as an important component to identify user's context for automatic service delivery in context-aware applications. The accuracy of VAR significantly depends on the performance of the employed human body segmentation algorithm. Previous human body segmentation algorithms often engage modeling of the human body that normally requires bulky amount of training data and cannot competently handle changes over time. Recently, active contours have emerged as a successful segmentation technique in still images. In this paper, an active contour model with the integration of Chan Vese (CV) energy and Bhattacharya distance functions are adapted for automatic human body segmentation using depth cameras for VAR. The proposed technique not only outperforms existing segmentation methods in normal scenarios but it is also more robust to noise. Moreover, it is unsupervised, i.e., no prior human body model is needed. The performance of the proposed segmentation technique is compared against conventional CV Active Contour (AC) model using a depth-camera and obtained much better performance over it.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.230-237
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• 2022

It is difficult to predict industrial accidents in the construction industry because many accident factors, such as human-related factors and environment-related factors, affect the accidents. Many studies have analyzed the severity of injuries and types of accidents; however, there were few studies on the prediction of injured body parts. This study aims to develop a classification model to predict the part of the injured body based on accident-related factors. Construction accident cases from June 2018 to July 2021 provided by the Korea Construction Safety Management Integrated Information were collected through web crawling and then preprocessed. A naïve Bayes classifier, one of the supervised learning algorithms, was employed to construct a classification model of the injured body part, which has four categories: 1) torso, 2) upper extremity, 3) head, and 4) lower extremity. The predictor variables are accident type, type of work, facility type, injury source, and activity type. As a result, the average accuracy for each injured body part was 50.4%. The accuracy of the upper extremity and lower extremity was relatively higher than the cases of the torso and head. Unlike the other classifications, such as spam mail filtering, a naïve Bayes classifier does not provide a good classification performance in construction accidents. The reasons are discussed in the study. Based on the results of this study, more detailed guidelines for construction safety management can be provided, which help establish safety measures at the construction site.

• 한국정밀공학회지
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• 제24권11호
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• pp.116-125
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• 2007

Human muscle skeletal model was developed for biomechanical study. The human model was consists with 19 bone-skeleton and 122 muscles. Muscle number of upper limb, trunk and lower limb part are 28, 60, 34 respectively. Bone was modeled with 3D beam element and muscle was modeled with spar element. For upper limb muscle modelling, rectus abdominis, trapezius, deltoideus, biceps brachii, triceps brachii muscle and other main muscles were considered. Lower limb muscle was modeled with gastrocenemius, gluteus maximus, gluteus medius and related muscles. The biomechanical stress and strain analysis of human was conducted by proposed finite element analysis model under Kumdo head hitting motion. In this study structural analysis has been performed in order to investigate the human body impact by Kumdo head hitting motion. As the results, the analytical displacement, stress and strain of human body are presented.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.48-54
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• 2007

본 논문에서는 전자과도현상 해석 프로그램인 ATPDraw를 이용한 사례연구로써 인체에 전격이 가해지는 순간의 과도현상을 해석하였다. 사례연구를 위한 2가지 전격 모델은 최악의 환경을 조성하고자 수중에서 발생하는 것으로 가정하였으며, 첫째, 인체가 수중에서 전원설비의 노출 충전부에 접촉하였을 경우와 둘째, 인체의 수족이 수중에서 동시에 대지에 접촉하는 경우를 모델링하였다. 모델링 후 각 사례에 대해 인체의 각 부위에서의 계산된 전압, 전류를 비교하여 전격 순간의 과도현상을 해석하였다. 첫 번째 모델에 대한 해석 결과, 인체가 수중 노출충전부에 촉수시 순간적인 과도현상이 발생하며, 이때의 전압, 전류는 촉수 전후보다 현저히 증가되는 것을 확인하였다. 그러나 이 현상은 지속시간이 매우 짧아 통전전류와 시간의 적이 안전한계 이내임을 감안할 때, 수용가의 상용전압에서의 전격의 영향은 그다지 크지 않을 것으로 사료된다. 두 번째 모델에서는 인체의 수족이 대지에 동시에 접촉했을 경우, 접촉 순간 인체에 유기되는 전압의 크기는 전반적으로 감소되었으나, 가슴 부위를 통과하는 전류량이 급증하였다. 그러나 그 크기가 작고 지속시간이 짧아 인체에 미치는 전격의 영향은 미미할 것으로 사료된다. 결국 두 경우 모두 전압의 크기, 인체 임피던스에 따라 전격의 영향이 좌우될 것으로 판단된다.

• 한국생활과학회지
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• 제23권6호
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• pp.1171-1189
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• 2014

In order to provide the basic data for creating the environment which can efficiently reflect prefer fit along with body size when selecting clothes size in the indirect purchasing environment, this study analyzed the difference of ready-made jacket part-specific fit preferred by fashion models in their twenties and female college students. This study was to analyze the impact of body size, recognition of body part-specific characteristics shape, body satisfaction on prefer fit of jacket. As for the difference of prefer fit depending on the body size, female college students preferred more loose fit than models. The difference according to recognition of body part-specific characteristics shape turned out to be significant for prefer fit depending on the degree of bend of neck, arm length, bend of back recognition and matching fit was found to be preferred as they recognize their body shape to be normal and the difference according to body satisfaction appeared to be significant in the terms of bend of back, hip width/protrusion, torso size/length, sleeve length, whole body shape and they turned out to prefer matching fit as they are satisfied with their body. As shown above, body size, recognition of body part-specific characteristics shape, especially body satisfaction have a great influence on prefer fit of jacket and therefore, if preparing for a size selection step according to body shape and satisfaction in the jacket size selection process, customers' satisfaction in jacket size may be improved and it is considered to be helpful for both consumers and sellers.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권7호
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• pp.785-790
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• 2011

본 연구에서는 인체의 하지부를 다물체 시스템으로 모델링하여 무릎관절에 걸리는 구속력의 불확실성을 추정하였다. 일반적으로 근육의 기계적인 특성은 Hill-type muscle model 이 사용되며 여기에 적용되는 인체의 특성과 해부학적인 데이터는 지난 십 수년 동안 크게 발전되었다. 그러나 정확하게 그것들을 안다는 것은 불가능하며 개인마다 다른점을 고려해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 Hill-type muscle model 과 함께 인체의 해부학적인 데이터를 통계 방법론을 이용하여 무릎 관절에 걸리는 구속력의 불확실성을 추정하였다. 초기 앉아있는 자세에서 일어서는 과정에서 작용하는 구속력을 추정하였으며 이때 인체 하지 근육의 특성을 musculoskeleton-actuator 를 이용하여 해석하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.752-757
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• 1991

Recently, human body modeling with muscle deformation has become an attractive research area in computer animation. There are many modeling tools available for solids such as mechanical part. However, there are many limitations of these conventional methods in modeling flexible objects with delicate motions and shapes such as human bodies. In this paper we present a new modeling technique for human body with muscle deformation. Each muscle is represented as a generalized cylinder and its shape deformation is computed using simple algorithm. The human body is a union of muscles, bones, organs, etc. The modeling data are obtained from the information on the human anatomy. To demonstrate the feasibility of our method, we model several arm muscles and simulate the skin deformation. As a result we have obtained a realistic shape deformation.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.619-628
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• 2011

일반적으로 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 이 논문은 인체의 3차원 관절 정보를 이용한 포즈 인식 기술을 인터페이스로 활용한 상호작용 게임 콘텐츠 개발에 관해 기술한다. 제안된 시스템에서 사용되는 포즈는 인체 관절 중 14개 관절의 3차원 위치정보를 이용해서 구성한 포즈 템플릿과 현재 사용자의 포즈를 비교해 인식된다. 이 방법을 이용하여 제작된 시스템은 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 게임 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 제안된 3차원 인식 기술을 게임 콘텐츠에 적용하여 성능을 평가한다. 향후 다양한 환경에서 더욱 강건하게 포즈를 인식할 수 있는 연구를 수행할 계획이다.