Researches on the gesture recognition have become a very interesting topic in the computer vision area, Gesture recognition from visual images has a number of potential applicationssuch as HCI (Human Computer Interaction), VR(Virtual Reality), machine vision. To overcome thetechnical barriers in visual processing, conventional approaches have employed cumbersome devicessuch as datagloves or color marked gloves. In this research, we capture gesture images without usingexternal devices and generate a gesture trajectery composed of point-tokens. The trajectory Is spottedusing phase-based velocity constraints and recognized using the discrete left-right HMM. Inputvectors to the HMM are obtained by using the LBG clustering algorithm on a polar-coordinate spacewhere point-tokens on the Cartesian space .are converted. A gesture vocabulary is composed oftwenty-two dynamic hand gestures for editing drawing elements. In our experiment, one hundred dataper gesture are collected from twenty persons, Fifty data are used for training and another fifty datafor recognition experiment. The recognition result shows about 95% recognition rate and also thepossibility that these results can be applied to several potential systems operated by gestures. Thedeveloped system is running in real time for editing basic graphic primitives in the hardwareenvironments of a Pentium-pro (200 MHz), a Matrox Meteor graphic board and a CCD camera, anda Window95 and Visual C++ software environment.
Purpose: This study was to figure out relationships of perceived Technology Readiness Index(TRI), usefulness, acceptance intension, and the recognition of substitute employment of medical personnel on the artificial intelligence (AI) and internet of things (IoT) among main technologies. Methodology: To achieve the purpose, this study utilized structured survey tools to conduct a questionnaire survey of nursing, administrative and medical technology professionals at six university hospitals in Korea metropolitan area. A PLS(Partial Least Square) Path analysis was utilized To analyze the material. Findings: In the relation with the technology readiness and perceived usefulness, it had a positive influence to the perceived usefulness when the optimism and innovativeness were higher and the discomfort was lower. In the relation with the technology readiness and acceptance intension, it showed a positive influence when the innovativeness was higher and the discomfort was lower. In the relation with the perceived usefulness and acceptance intension, it had a positive influence to the acceptance intension when the perceived usefulness was higher. In the relation with the acceptance intension and the recognition of substitute employment, it showed a positive influence to the recognition of substitute employment when the acceptance intension was higher. Practical Implications: Judging based on the above study results and reference reviews, it confirmed that it is necessary to prepare in the level of hospital organization in the $4^{th}$ Industrial Revolution. They should increase the efficiency of human resources through the technological factors or changes of employment types for the additional demands of human resources to handle increasing medical demands or induce to secure necessary abilities which are changing at the right time by performing the $4^{th}$ Industrial Revolution related re-training continuously to develop the value of existing human resources.
The pre-existing medical treatment was done in person between doctors and patients. EMR (Electronic Medical Record) System computerizing medical history of patients has been proceed and has raised concerns in terms of violation of human right for private information. Which integrates "Identification information" containing patients' personal details as well as "Medical records" such as the medical history of patients and computerizes all the records processed in hospital. Therefore, all medical information should be protected from misuse and abuse since it is very important for every patient. Particularly the right to privacy of medical record for each patient should be surely secured. Medical record means what doctors put down during the medical examination of patients. In this paper, we applies fingerprint identification to EMR system login to raise the quality of personal identification when user access to EMR System. The system implemented in this paper consists of embedded module to carry out fingerprint identification, web server and web site. Existing carries out it in client. And the confidence of hospital service is improved because login is forbidden without fingerprint identification success.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 획득한 깊이 영상에서 손가락의 모양을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 변화에 강인하게 하기 위하여 입력 손 영상의 회전 보상 각도를 계산한 뒤 강체(rigid) 변환을 통하여 손 영상을 회전 변환시킨다. 회전 보상 각도를 계산하기 위하여 손 영상의 경계선을 추출한 뒤 경계선을 이루는 화소들의 좌표의 변화를 관찰한다. 제안하는 기법에서는 손가락 모양을 인식하기 위하여 손 영역에서 최 상단, 최 우측, 최 좌측 화소 좌표를 획득한 뒤, 손가락의 기하학적 특징에 착안하여 좌표들 사이의 거리 변화와 좌표들 사이의 각도변화 그리고 손 영역의 화소 면적을 이용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
본 연구에서는 인체의 임펄스 응답 신호를 이용하여 사용자를 인식하는 방법을 제안한다. 인체는 물, 근육, 지방, 뼈 등으로 구성되어 있고, 이러한 구성비는 사람마다 다르게 형성되어 있다. 기존의 인체 통신 연구에서는 인체가 커패시터와 저항으로 이루어진 회로로 모델링 되었고, 회로의 특징은 인체의 구성 특성에 따라 다르다는 것이 밝혀졌다. 따라서 인체는 개인별 고유한 채널로 인식될 수 있고, 이를 이용한 사용자 인식이 가능하다는 연구가 보고 되었다. 이 연구에서는, 임펄스 신호를 인체에 인가하여 임펄스 응답 신호를 측정하고, empirical mode decomposition 기법으로 노이즈를 제거한다. 그리고 10개의 피크 값을 추출하고 피크 간 값의 차이를 특징량으로 사용하여 사용자 인증을 수행하였다. 6명의 참가자로부터 수집한 데이터를 k-nearest neighbors(KNN) 알고리즘을 사용하여 분류 성능을 확인한 결과, 임펄스 응답 신호의 전체 시계열 데이터의 분류 정확도는 91.57%이었으나, 제안한 피크 간 값의 차이를 특징량으로 하여 분류를 하였을 때 분류 정확도가 97.71%로 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
Survivin, an apoptosis inhibitor/cell-cycle regulator, is critically required for suppression of apoptosis and ensuring normal cell division in the G2/M phase of the cell cycle. It is highly expressed in a cell cycle-regulated manner and localizes together with caspase-3 on microtubules within centrosomes. Whether survivin is a physiologically relevant caspase inhibitor has been unclear due to the difficulties with obtaining correctly folded survivin and finding right conditions for inhibition assay.(omitted)
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권4호
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pp.618-632
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2010
This paper presents a novel approach to control the augmented reality (AR) objects robustly in a marker-less AR system by fingertip tracking and hand pattern recognition. It is known that one of the promising ways to develop a marker-less AR system is using human's body such as hand or face for replacing traditional fiducial markers. This paper introduces a real-time method to manipulate the overlaid virtual objects dynamically in a marker-less AR system using both hands with a single camera. The left bare hand is considered as a virtual marker in the marker-less AR system and the right hand is used as a hand mouse. To build the marker-less system, we utilize a skin-color model for hand shape detection and curvature-based fingertip detection from an input video image. Using the detected fingertips the camera pose are estimated to overlay virtual objects on the hand coordinate system. In order to manipulate the virtual objects rendered on the marker-less AR system dynamically, a vision-based hand control interface, which exploits the fingertip tracking for the movement of the objects and pattern matching for the hand command initiation, is developed. From the experiments, we can prove that the proposed and developed system can control the objects dynamically in a convenient fashion.
자동차 안전을 위한 근접센서 및 후방카메라가 일반적이다. 하지만, 여전히 많은 사고가 발생하고 있다. 생체 감지 센서, 자동차의 앞, 뒤, 좌, 우와 하부까지 보여주는 All Around View 및 사물 인식 알고리즘을 사용하여 차량이 출발하거나 주차할 때 주위에 생체가 있는지 센싱하고 차량 외부를 화면에 표시한다. 또한 사물인식 알고리즘을 활용해서 사물의 위치를 표현해서 물체를 명확하게 화면에 시각화한다. 이렇게 센싱, 화면, 위치 표현에 의해 차량에 의한 인명 사고을 예방할 수 있는 강력한 안전 시스템을 제안 한다.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기(닌텐도 Wii)와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 니즈가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 외부에 마우스 버튼이 변형 된 형태로 장착되어 마우스 좌,우 버튼과 휠 역할을 하며, 내부에는 가속도센서(또는 자이로센서 포함)를 장착하여 마우스 커서 역할을 담당하고 있고, 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 모션 레코그니션 센서(Motion Recognition Sensor)를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터를 생성하고 이를 기초로 하여 사전 결정된 매칭테이블(커서이동 및 마우스 버튼 이벤트)과 비교, 판단하여 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
NUI(Natural User Interface)는 사용자의 자연스러운 동작이나 동작 시 발생하는 생체 신호를 해석하여 기계에 명령을 내리는 것을 말한다. 물리적인 변화가 있어야 사용이 가능한 가속도 센서나 영상 기반의 NUI와는 달리 특정 동작과 관련된 근육의 표면 근전도(surface Electromyogram, sEMG)를 측정하면 실제 움직임이 발생하지 않아도(isometric contraction) 동작 의도를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 근전도 기반으로 손목 동작 의도를 분류할 때 전극 개수에 따른 정확도를 확인하고, 키보드 등에 적용 가능한 인터페이스 기술을 제안한다. 손목의 동작 중 신전(extension, up), 굴곡(flexion, down), 외전(abduction, right), 내전(adduction, left)의 네 가지 동작 의도를 분류하는 실험을 진행하였다. 50ms 간격으로 계산된 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS)을 특징으로 사용하였고, 동작 의도 인식을 위해 역전파 알고리즘으로 학습한 다층 퍼셉트론 분류기를 사용하였다. 전극 쌍의 개수를 네 개(91.9%), 세 개(87.0%), 두 개(78.9%)로 줄여가며 정확도를 확인했다. 전극 쌍의 개수가 네 개에서 두 개로 줄었을 때 정확도는 약 13% 감소하였다. 두 쌍의 전극만 사용하는 경우의 분류 정확도를 높이기 위하여 직전의 RMS를 특징에 추가하였다. 150 ms 이전까지의 정보를 사용하였을 때, 분류 정확도가 78.9%에서 83.6%로 4.6% 증가하였다. 전극 쌍의 개수가 감소함에 따라 정확도는 감소하였지만, 이전 데이터를 함께 사용한 경우 부분적으로 증가 시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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