• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.611-618
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• 2000

This paper presents a shape classification method of dynamic image based on adaptive fuzzy inference. It describes the design scheme of fuzzy inference algorithm which makes it suitable for low speed systems such as conveyor, uninhabited transportation. In the first Discrete Wavelet Transform(DWT) is utilized to extract the motion vector in a sequential images. This approach provides a mechanism to simple but robust information which is desirable when dealing with an unknown environment. By using feature parameters of moving object, fuzzy if - then rule which can be able to adapt the variation of circumstances is devised. Then applying the implication function, shape classification processes are performed. Experimental results are presented to testify the performance and applicability of the proposed algorithm.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권6호
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• pp.585-590
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• 2006

움직임 추정은 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만, 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해서는 많은 탐색을 필요로 한다. 따라서 탐색시간을 줄이기 위하여 적절한 탐색 시작점 설정과 효율적인 탐색 패턴을 사용하여야 한다. 만일 움직임 추정을 수행하기 전에 현재 블록의 전체적인 움직임 정보를 예측할 수 있다면 예측된 움직임 정보를 이용하여 보다 효율적으로 움직임 추정을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 불필요한 움직임 추정을 생략하고 현재 블록의 움직임 추정을 위한 탐색 시작점 위치와 탐색 패턴을 보다 정확히 결정하기 위해, 후보 벡터들을 이용하여 현재 블록 유형을 분류하고 현재 블록의 움직임을 예측하는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 움직임 벡터 추정 속도 면에서 기존의 방법과 비교하여 약 1.5$\sim$7배의 속도 향상을 가져왔으며, 움직임이 많은 영상에서의 화질에 있어서 약 0.02$\sim$0.2(dB)정도 성능 향상을 보였다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제27권4호
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• pp.214-220
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• 2015

Purpose: The purpose of this study was to investigate the availability of software for rehabilitation with the Kinect sensor by presenting an efficient algorithm based on machine learning when classifying the motion data of the PNF pattern if the subjects were wearing a patient gown. Methods: The motion data of the PNF pattern for upper extremities were collected by Kinect sensor. The data were obtained from 8 normal university students without the limitation of upper extremities. The subjects, wearing a T-shirt, performed the PNF patterns, D1 and D2 flexion, extensions, 30 times; the same protocol was repeated while wearing a patient gown to compare the classification performance of algorithms. For comparison of performance, we chose four algorithms, Naive Bayes Classifier, C4.5, Multilayer Perceptron, and Hidden Markov Model. The motion data for wearing a T-shirt were used for the training set, and 10 fold cross-validation test was performed. The motion data for wearing a gown were used for the test set. Results: The results showed that all of the algorithms performed well with 10 fold cross-validation test. However, when classifying the data with a hospital gown, Hidden Markov model (HMM) was the best algorithm for classifying the motion of PNF. Conclusion: We showed that HMM is the most efficient algorithm that could handle the sequence data related to time. Thus, we suggested that the algorithm which considered the sequence of motion, such as HMM, would be selected when developing software for rehabilitation which required determining the correctness of the motion.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1998년도 춘계학술대회논문집
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• pp.31-35
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• 1998

Many reaearchers have reproted that poor body postures are associated with pains or symptoms of musculoskeletal dissoders. Therefore, the ergonomic evaluation of postural stresses as well as biomechanical stresses is important when a job such as automobile assembly tasks involves highly repetitive and/or prolonged poor body postures. A macropostural classification shema was developed to characterise various body postures occurring in automobile assembly tasks in the study. To specify a postural code and stress level to each body posture, perceived joint discomforts were subjectively evaluated in the lab experiments for the full range of motion in five human body joints. Based on the reaults, a postural classification scheme was developed where the full range of motion in each body joint was classified into several codes repressenting different stress levels. The automobile tasks were clustered into 12 types based on the result walk-in-surveillance and the possible posture codes for each task type are defined. I was exposed that the poor postural problems in automobile assembly tasks were concerned in most part with arms, trunk and neck. Application of te developed schema to seven operations in automobile assembly tasks showed that the schema can be used as a tool to identify the operations and tasks involving highly stressful body postures. The schema can also be utilised as a basis to prioritise the candidate assembly operations for redesign of work methods.

• 한국운동역학회지
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• 제13권3호
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• pp.181-197
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• 2003

The Purpose of this study was to examine the kinematic analysis of the upper-limb motion of wheelchair basketball free throw shooting. Three-dimensional kinematic data were obtained from 8 male wheelchair basketball players performing a successful free throw. Players were divided into three groups, according to their IWBF classification(Group 1: 1 point players, Group 2: 2-2.5point players and Group 3:3.5-4 point players) Wheelchair basketball free throw motions were taken by video camera. The three-dimensional coordinates was processed by DLT. Players from Group 1 and 2 tended to release the ball from a lower height, with greater velocity and release angle. Players from Group 1 showed greater shoulder horizontal adduction and horizontal abduction angle, wrist ulnar flexion and radial flexion angle, and trunk angle. but players from Group 2 appeared lower shoulder abduction. Upper limb angular velocity showed most greatly in hands from Group 1, upperarm from Group 2, and forearm from Group 3.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.477-481
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• 2010

본 연구에서는 무선 센서 네트워크를 기반으로 침대 주변에서 사람의 행동유형을 분류하고자 한다. 침대 주변에서 사람의 다섯가지 행동유형과 세가지 상태들을 정의하고, 이들을 상태기계로 표현하였다. 움직임 감지 및 진동센서들을 통해 행동유형 관련 데이터들을 수집하고 이로 부터 특정벡터를 추출하였다. 행동유형별 특징벡터와 상태기계를 기초로 행동유형 모델을 정립하였고, 정립된 모델의 유효성 검증을 위해 실험을 실시한 후 행동유형 모델을 보정하였다. 이러한 실험결과들은 침대 주변에서 사람들이 행하는 행동유형들이 잘 분류될 수 있음을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3769-3789
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• 2018

Social pedestrian groups are the basic elements that constitute a crowd; therefore, detection of such groups is scientifically important for modeling social behavior, as well as practically useful for crowd video understanding. A social group refers to a cluster of members who tend to keep similar motion state for a sustained period of time. One of the main challenges of social group detection arises from the complex dynamic variations of crowd patterns. Therefore, most works model dynamic groups to analysis the crowd behavior, ignoring the existence of stationary groups in crowd scene. However, in this paper, we propose a novel unified framework for detecting social pedestrian groups in crowd videos, including dynamic and stationary pedestrian groups, based on spatiotemporal-oriented energy measurements. Dynamic pedestrian groups are hierarchically clustered based on energy flow similarities and trajectory motion correlations between the atomic groups extracted from principal spatiotemporal-oriented energies. Furthermore, the probability distribution of static spatiotemporal-oriented energies is modeled to detect stationary pedestrian groups. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate that our method can achieve superior results for social pedestrian group detection and crowd video classification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.559-568
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• 2007

앵커 장면 검출은 내용기반 뉴스 비디오 색인과 검색 시스템에서 비디오 장면의 의미적 파싱과 색인을 추출하는데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 스포츠 뉴스의 단위 구조화를 위해서 뉴스 동영상에 존재하는 앵커 구간을 구분해내는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 앵커 장면을 검출하기 위해서, 우선 MPEG4 압축 비디오에서 DCT 계수치와 모션 방향성 정보를 이용하여 앵커 후보 장면을 결정한다. 그리고 검출된 후보앵커 장면으로부터 영상처리 방법을 활용하여 뉴스 비디오를 앵커 장면과 비앵커(스포츠) 장면으로 분류한다. 제안된 방법은 앵커 장면 검출 실험에서 평균적으로 98%의 정확도와 재현율을 얻었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권2호
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• pp.15-20
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• 2000

본 논문에서는, 움직임 벡터와 보상 블록을 이용한 분류기를 제안하고, 이 분류기로써 MCD(motion compensated difference) 블록을 CVQ(classified vector quantization)하는 새로운 MCDI(motion compensated difference image) 부호화 방법을 제안하였다. MCD 블록의 분산은 움직임 벡터의 크기뿐만 아니라 보상 블록의 분산과도 밀접한 관계가 있으므로, 이 특성들을 이용하여, 새로운 분류기를 제안하였다. 제안한 방법은 서브 코드북(sub-codebook)을 선택하는 분류기에 대한 부가 정보가 필요 없으면서, 모의 실험 결과 분류 비트가 필요한 기존의 방법에 비해 제안한 방법이 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.211-220
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• 2002

본 논문에서는 비교적 간단한 컴퓨터 셀 애니메이션 동영상을 대상으로 낮은 비트율에서 효율적인 압축 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 인트라 프레임 부호화와 인터 프레임 부호화를 기본 구조로 한다. 인트라 프레임 부호화에서는 팔레트를 이용한 칼라 양자화, 색인 재배치, JPEG-LS의 ADPCM 및 매핑, 분류화 및 블록단위의 색인에 대한 엔트로피 부호화로 구성되고, 인터 프레임 부호화에서는 움직임의 특성을 분류하여 블록 단위의 움직임 리플레니쉬먼트 기법을 이용해서 부호화한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 방식인 Flash, FLC, Motion-JPEG, MPEG-1 및 MPEG-4 등과 낮은 비트율에서 부호화 성능을 비교해 볼 때 우수한 성능을 나타내었다.