• 로봇학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.265-271
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• 2018

The recent prosthetic technologies pursue to control multi-DOFs (degrees-of-freedom) hand and wrist. However, challenges such as high cost, wear-ability, and motion intent recognition for feedback control still remain for the use in daily living activities. The paper proposes a multi-channel knit band sensor to worn easily for surface EMG-based prosthetic control. The knitted electrodes were fabricated with conductive yarn, and the band except the electrodes are knitted using non-conductive yarn which has moisture wicking property. Two types of the knit bands are fabricated such as sixteen-electrodes for eight-channels and thirty-two electrodes for sixteen-channels. In order to substantiate the performance of the biopotential signal acquisition, several experiments are conducted. Signal to noise ratio (SNR) value of the knit band sensor was 18.48 dB. According to various forearm motions including hand and wrist, sixteen-channels EMG signals could be clearly distinguishable. In addition, the pattern recognition performance to control myoelectric prosthesis was verified in that overall classification accuracy of the RMS (root mean squares) filtered EMG signals (97.84%) was higher than that of the raw EMG signals (87.06%).

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.9-16
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• 2021

This study aims to develop a human activity recognition (HAR) system as a Deep-Learning (DL) classification model, distinguishing various human activities. We solely rely on the signals from a wristband accelerometer worn by a person for the user's convenience. 3-axis sequential acceleration signal data are gathered within a predefined time-window-slice, and they are used as input to the classification system. We are particularly interested in developing a Deep-Learning model that can outperform conventional machine learning classification performance. A total of 13 activities based on the laboratory experiments' data are used for the initial performance comparison. We have improved classification performance using the Convolutional Neural Network (CNN) combined with an auto-encoder feature reduction and parameter tuning. With various publically available HAR datasets, we could also achieve significant improvement in HAR classification. Our CNN model is also compared against Recurrent-Neural-Network(RNN) with Long Short-Term Memory(LSTM) to demonstrate its superiority. Noticeably, our model could distinguish both general activities and near-identical activities such as sitting down on the chair and floor, with almost perfect classification accuracy.

• 복식
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• 제57권7호
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• pp.108-121
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• 2007

The purpose of this study was to seek the means of enlarging the application of Saek-dong to fashion products by surveying and analysing the recognition and image of Saek-dong in college students. As a research procedure, the bibliographical survey on the meaning and history of Saek-dong was preceded in this study, and the students were examined on the recognition and image of Saek-dong through the questionnaires. The female students were more acquiesced with the Saek-dong and Saek-dong clothing than the male students. And the students thought that the Saek-dong was our original and traditional clothing because it was worn by our ancestors from the earliest years. The word Saek-dong reminded them of red, yellow, blue, green, white and red-brown colors in order of appearance. The most familiar color-arrange to them was red+yellow+dark-brown+green+blue, and the blue, purple, green, red, white color was thought as manly Saek-dong colors and the yellow, red, dark-brown, pink, white was regarded as feminine Saek-dong colors. Saek-dong was primarily associated with the image of Saek-dong clothing and most of the students expressed their feeling about the Saek-dong as 'cute.' Most of the students responded that the practical Hanbok was best illustrated as the most applied clothing of Saek-dong and that the attempt to apply the color and pattern of Saek-dong to other modern artistic products was likely to damage the worth of traditional Saek-dong. When it comes to the matter of applying the design of Saek-dong to the fashion products, male students thought that it could be best applied to the shirts, while female students thought that the design of Saek-dong could best be applied to the personal ornaments.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.723-730
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• 2023

본 논문에서는 Personal Mobility에 사용되는 스마트헬멧의 안전성 보강을 제안한다. 주요 내용은 헬멧이 안전 신호를 보낼 수 있도록 아두이노를 베이스로 사용하여 초음파 센서를 활용한 거리별, 각도별 변화에 따라 센서의 값을 설정하여 오차를 최소화하여 원활한 인식이 되도록 하였다. 또한, 자이로센서를 활용하여 각 기울기에 따른 방향지시등이 점등되도록 하였다. CDS 센서를 이용하여 야간에 150 lux 이하로 내려갈 시 LED가 점등되도록 설계하였다. 최종적으로 5cm 이내에서 헬멧 착용 여부를 확인할 수 있으며, 평균속도 주행 시 10도에서 방향지시등이 점등되며, 150lux 이하에서 LED가 점등됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권1호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문에서는 손목형 가속도계를 이용하여 운동 가속도가 거의 없는 식사 행동을 인식하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 손목 방향에 작용하는 중력 가속도를 이용하여 중력 방향과 손목 방향 간의 각도를 구하고, 특정 각도 영역에서 첨두값과 첨미값이 존재하는 경우 손목이 왕복하는 동작을 검출한다. 손목 왕복 동작 발생 횟수를 누적하여 그 횟수가 10회 이상일 경우 검출 시점으로 5분 전까지 식사 시간으로 간주하며, 그 지속시간이 7분 이상인 경우에만 식사 시간으로 추론한다. 대학원생 4명으로부터 수집한 2128분 데이터를 통해 식사 시간을 추론한 결과 95.63%의 정확도를 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1486-1501
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• 2021

The removal of accessories from the face is one of the essential pre-processing stages in the field of face recognition. However, despite its importance, a robust solution has not yet been provided. This paper proposes a network and dataset construction methodology to remove only the glasses from facial images effectively. To obtain an image with the glasses removed from an image with glasses by the supervised learning method, a network that converts them and a set of paired data for training is required. To this end, we created a large number of synthetic images of glasses being worn using facial attribute transformation networks. We adopted the conditional GAN (cGAN) frameworks for training. The trained network converts the in-the-wild face image with glasses into an image without glasses and operates stably even in situations wherein the faces are of diverse races and ages and having different styles of glasses.

• 한국의류학회지
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• 제45권6호
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• pp.935-948
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• 2021

This study aimed to typify men's beliefs, perceptions, values, and attitudes, regarding foundation underwear, and examine the characteristics of each perception. Thirty-one statements on men's correctional underwear were selected, and Q classification was conducted with 20 men in their 30s and 40s as the P samples. Factors were extracted using principal component analysis and varimax rotation. Type 1 was the "fit improvement disadvantage cover type", which covered the target area, and improved the clothing fit. Type 2 was referred to as the "highlighting the advantages of chest correction" type, that was used to improve chest correction and exercise efficiency. "Positive wear for compensation of the abdomen", was listed as type 3, and was worn for abdominal correction. It was believed that type 3 could be used to correct body shape even if it was uncomfortable. Type 4, the "hip-up correction functional type", emphasized functionality based on its hip-up correction design.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.125-134
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• 2020

본 연구에서는 Q방법론을 적용하여 대학생을 대상으로 학과 점퍼에 대한 주관적 평가와 인식 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 대학생의 학과 점퍼에 대한 태도 및 인식유형은 3유형으로 분류되었다. 제1유형의 경우 학과 점퍼는 학과에 대한 소속감을 주고 학과를 홍보하는 역할을 한다고 인식하였다. 또, 학과 점퍼 착용 시 행동을 조심하지만, 활동이 편하고 주변 사람들의 좋은 평가를 하여 나의 신뢰감을 높여주는 효과가 있다고 생각하였다. 제2유형의 경우 학과 점퍼는 활동하기 편하며 유행을 따르지 않는 무난한 디자인이라 만족스럽고, 등교 시 늘 착용하였다. 제3유형은 학과 점퍼 착용 시 동질감과 소속감을 주고, 학과 점퍼가 유행을 따라가는 스타일이면 좋겠고 학과 점퍼 착용에 긍정적인 유형이다. 대학생들의 학과 점퍼는 유니폼으로 학과의 이미지나 상징성을 잘 나타내고, 활동량이 큰 대학생들의 신체적 특징을 반영하여 맞음새가 우수한 학과 점퍼가 개발되어야 할 것으로 생각된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.21-31
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• 2018

한화 지폐는 그 크기들이 비슷하고 지폐가 오래되면 점자 부분이 마모된다. 이로 인해 촉각만을 이용해 지폐를 구분하는 시각장애인들은 한화 지폐를 인식하는데 어려움을 느끼며, 잘못된 인식으로 인해 경제적 손실을 입을 수도 있다. 지폐를 인식하는 유사 시스템은 이미 존재하나 기존 시스템은 한화 지폐를 인식하지 못하며, 모바일 애플리케이션으로 구현되어 있어 사실상 시각장애인들이 사용하기에 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 한화 지폐를 인식할 수 있으며, 시각장애인들이 사용하기에 편리한 라즈베리 파이 기반 지폐 인식기를 개발한다. 본 지폐 인식기는 간단한 동작만으로 인식을 시작하며 시각장애인들에게 음성으로 인식 결과를 알려준다. 특히 성능에 직접적인 영향을 미치는 특징 추출 알고리즘을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 특징 추출 알고리즘인 SIFT, SURF, ORB의 성능을 실제 비교하였다. 다양한 실제 환경에서의 실험을 통해, 본 논문에서는 95%의 인식률로 가장 좋은 정확도를 보이는 SIFT를 시스템 구현에 채택하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.287-295
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• 2005

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러 응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear(R)PRO_2R$ Armband (BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여, 센서에서 출력되는 가속도 변화량의 절대치의 평균치인 MAD(mean of absolute difference)를 계산하여 활동량을 정량화 하였으며, PC 기반의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태 구분과 한정된 응급상활을 인지하는 퍼지추론 시스템으로 구현하였다. 본 시스템으로 측정한 수직방향의 MAD는 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기에서 각각 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s, 16.243 g/s이었다. 이들을 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 96.7 %, 93.0 %, 95.2 %, 98.4 %로 나타났으며, 제한된 상황에서의 응급상황인식률은 100 %이었다.