This study develops an optimal two-dimensional (2D) pattern from three-dimensional human scan data by considering the cycling posture and dermatome of high school male cyclists. By analyzing the body surface change in the cycling posture and considering the dermatome of the lower limbs, the optimal cutting line setting and the development of cycling tights for individual cyclists were presented to provide data that could be used in the clothing industry. We designed three cycling tights to solve the size unsuitability. 3D design 1 is a non-extension design based on the analysis of the 3D human body scan data, in which parts were connected diagonally from the front of the knee to the back of the knee. 3D design 2 removed both the front and back to reduce air resistance during cycling. 3D design 3 did not have a cutting line on the front panel because of the air resistance during cycling in the front area. We analyzed the garment pressure for 8 points of lower body and performed a subjective evaluation of the 3D designed tights and the current cycling tights. The 3D design 1 in this study was well received in the omphalion, thigh, and hip area, while 3D design 3 was well received in the omphalion, thigh, hip, and bottom bands. Therefore, the LoNE of 3D design 1 was applied to the front, and the hip cutting line of 3D design 3 was applied to the back.
Although the pattern development for tight-fitting clothing has been carried out using 3D data on humans, the pattern development using 3D scan data obtained for various postures still remains an interesting subject. In this study, we have developed the 2D pattern using the 3D human body reflecting standing and cycling postures. The 3D scan data of a subject was obtained using Cyberware. 2C-AN program(Triangle simplification and the Runge-Kutta method) was used in the system to reduce the 3D scan data points and to make segmented triangular patches in a plane from 3D data. As results, surface distance and area of each body part of standing and cycling postures were also provided for the future application of the functional clothing construction. The area of center piece on the front (c.front) decreased by $106.45cm^2$(-13.08%) and that of lateral piece(s.back) on the back increased by $144.96cm^2$(18.69%) in the patterns of cycling posture. The girth of neck and waist for the cycling posture increased by 0.88cm (3.92%) and 1.56cm(4.40%) respectively, and the that of thigh decreased by 1.01cm(-2.24%). The differences between the area in the 2D pattern obtained from the 3D scan data and that in the 3D scan surface data for standing and cycling postures were very small($-10.34cm^2$(-0.32%) and $-44.33cm^2$(-1.32%)).
In this study, we have developed the ergonomic pattern from the 3D human body reflecting cycling posture and extensibility of the stretch fabrics. Adjusting pressure level in the construction of athlete's tight-fitting stretch garments by reducing the original pattern is a challenging subject, which influence on the performance of the wearer directly. Therefore, in this study, relationships between the reduction rates of the 2D pattern obtained from the 3D human scan and resultant clothing pressure were explored to improve the fit and pressure exerted by reduced clothing pattern. Subjective wear sensations of the experimental garments were rated using a seven-point Likert scale on two consecutive days. While wearing the garments, subjects were asked to take five different postures including waist flexion, sitting and others. A Likert-type scale was used for the evaluation, with 7 points indicating the best fit in tight-fitting pants. Comparing 2/3T-pattern with T-pattern, the latter was superior to 2/3T-pattern in terms of adhere well to the waist and hip area in the 0.032 significance level. T-pattern was superior to 2/3T-pattern in terms of fitting and wear comfort. As results, the pattern obtained from the flexed body reflecting cycling posture already included the contraction and extension of the skin while cycling posture, so that the extra ease for movement and good fit was not need to be considered. The optimized reduction rates were determined with the proposed reduction rate, the resultant pressure range was within the range of $0.5{\sim}3.0gf/cm^2$ at eight locations on the body except front waist band and thigh band.
The human body composed of concave and convex curvatures, and the current 3D scanning technology which involves inherent measurement errors make it difficult to extract distinct curvature plot directly. In this study, a method of extracting the clear curvature plot and its application to the cycling pants design were proposed. We have developed the ergonomic pattern from the 3D human body reflecting cycling posture. For the ergonomic design line on the 3D human body, the 3D information on the lower part of four male bodies with flexed posture was analyzed. The 3D scan data of four subjects were obtained using Cyberware. As results, the iteration of the tessellated shell was executed 100 times to obtain optimized curvature plots of the muscles on the body surface, and the boundaries of the curvature plots were applied to the design lines. Maximum(Max-pattern) and mean curvature plots(Mean-pattern) were adopted in the design line of the cycling pants, and performance of those lines was compared with that of conventional princess line(Con-pattern). The average error of total area and length in the 2D pattern developed from the 3D flexed body surface in this study were very minimal($4.58cm^2$(0.19%) and 0.15mm(0.46%)), which was within the range of tolerable limits in clothing production. The pattern obtained from the flexed body reflecting cycling posture already included the contraction and extension of the cycling skin, so that the extra ease for movement and good fit was not need to be considered.
사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.
감정 컴퓨팅의 대표적 연구 주제는 기계가 사람의 감정을 인식하여 이에 적절히 대응하는 것이다. 감정 인식 연구에서는 얼굴과 목소리 단서를 이용하여 감정을 포착하는데 집중했으며 최근에 와서 행동자세를 주요 수단으로 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 감정 표현에서 중요한 역할을 담당하는 자세 특징을 포착하고 확인하여 감정을 판별하는 것이다. 이를 위해 먼저 자세포착시스템으로 다양한 감정 자세를 수집하여 감정별 특징을 공간적 특징으로 설명한다. 그리고 동작을 취하는 행위자가 의도하는 감정과 관찰자가 인지하는 감정 간에 통계적으로 의미 있는 상관관계가 있음을 표준통계기술을 통해 확인한다. 6가지 주요 감정을 판별하기 위해 판별 분석법을 이용하여 감정 자세 예측 모델을 구축하고 자세 특징을 측정한다. 제안 특징과 모델의 평가는 행위자-관찰자 감정 자세 집단의 상관관계를 이용하여 수행한다. 정량적 실험 결과는 제안된 자세 특징으로 감정을 잘 판별하며 감정 예측 모델이 잘 수행됨을 보여준다.
This experiment studied the change in a human's control of his or her static posture by analyzing the stabilogram diffusion and, by using the said study, evaluated the control ability of different groups with different experiences. The postures had a rising requirement of heel-rise according to three conditions: heel-toe, ball, toe; the groups were divided into dance major student and non-dance majors. The results of the critical points according to posture did not show a direct relation with the change in postures that had a rising requirement of heel-rise. The diffusion coefficient(D) had greater stochastic activity for short-term regions that utilize open-loop controls without feedback than for long-term regions that used closed-loop controls with feedback to maintain balance. The directional results of the body undergoing disturbance showed that A/P direction's diffusion coefficient (D) was larger than that of M/L direction. Both feet's planar diffusion coefficients were a linear combination of the diffusion coefficients calculated for the x and y axis. In studying the different abilities to control posture between a dance major student and a non-dance majors, a comparison of open-loop control's diffusion coefficient(D) was effective, and dance major student had superior control ability to that of non-dance majors.
As a part of HMS(Human-Machine System), the car is very important thing in common life. It is also a significant part to study on the controllers of car that is intentively related with all sensibilities during driving. There are lots of controllers on seating buck of the car. However, there are few study on the sensibility analysis of them. Most of all, the foot controller could be easily overlooked because it could be invisible. This study was based on relationship that the controllers fitted to the driving posture in the drivers' sensibility difference of two transmission modes, automatic and manual transmission. The results show the driver's preference driving posture and sensibility in two kinds of transmission cars. Consequently, it should be designed the seating buck for two different types respectively to be taken comfort driving posture and improve the safety for drivers. Also, it could reduce the fatigue and discomfort in the task of driving. The design of the controllers strongly effects on the drivers' response time. hereby this study was accessed to the sensibility of Korean with analyzing the relationship, quantitative data, and sensibility difference between two kinds of transmission cars.
For sign languages are main communication means among hearing-impaired people, there are communication difficulties between speaking-oriented people and sign-language-oriented people. Automated sign-language recognition may resolve these communication problems. In sign languages, finger spelling is used to spell names and words that are not listed in the dictionary. There have been research activities for gesture and posture recognition using glove-based devices. However, these devices are often expensive, cumbersome, and inadequate for recognizing elaborate finger spelling. Use of colored patches or gloves also cause uneasiness. In this paper, a vision-based finger spelling recognition system is introduced. In our method, captured hand region images were separated from the background using a skin detection algorithm assuming that there are no skin-colored objects in the background. Then, hand postures were recognized using a two-dimensional grid analysis method. Our recognition system is not sensitive to the size or the rotation of the input posture images. By optimizing the weights of the posture features using a genetic algorithm, our system achieved high accuracy that matches other systems using devices or colored gloves. We applied our posture recognition system for detecting Korean Sign Language, achieving better than $93\%$ accuracy.
사람의 의도를 인지하기 위해 감정을 시각적으로 인식하는 연구는 전통적으로 감정을 드러내는 얼굴 표정을 인식하는 데 집중해 왔다. 최근에는 감정을 드러내는 신체 언어 즉 신체 행동과 자세를 통해 감정을 나타내는 방법에서 감정 인식의 새로운 가능성을 찾고 있다. 본 연구는 신경생리학의 시각계 처리 방법을 적용한 신경모델을 구축하여 행동에서 기본 감정 의도를 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 시각 피질의 정보 처리 모델에 따라 생물학적 체계의 신경모델 검출기를 구축하여 신체 행동의 정적 자세에서 6가지 주요 기본 감정을 판별한다. 파라미터 변화에 강건한 제안 모델의 성능은 신체행동 자세 집합을 대상으로 사람 관측자와의 평가 결과를 비교 평가하여 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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