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Depth 및 RGB Camera를 이용한 인체 관절부위 측정에 대한 연구
안영샘(Y. S. Ahn),권순원(S. W. Kwon),주성수(S. S. Joo),김원진(W. J. Kim),박은식(E. S. Park),이상민,권장우(J. W. Kwon) 한국재활복지공학회 2017 한국재활복지공학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.11
In this paper, We developed joint-motion detect program using a Depth Camera of Microsoft KinectV2. Recently, patients can easily access various information about medical care and thus the knowledge level of medical care is increasing. And patients expect to be informed through objective data rather than by a doctor"s diagnosis. Although each facility has a variety of equipment to show these objective data to patients, it is complex and tricky for patients to easily understand. And because these devices are mostly expensive, small hospitals such as private hospitals which is true that it is burdensome. This program makes it easier to see the patient"s body condition without the expensive equipment. The experimental result shows that the error is within 3% of the actual measurement method. It brings accurate data according to individual physical characteristics. It supports joint related medical equipment and has good usability and reliable recognition rate.
권순원(S. W. Kwon),송인서(I. S. Song),이선우(S. W. Lee),이준수(J. S. Lee),김주형(J. H. Kim),임강민(G. M. Lim),권장우(J. W. Kwon) 한국재활복지공학회 2020 재활복지공학회논문지 Vol.14 No.2
본 연구에서는 기계학습을 활용하여 열화상 이미지 데이터 셋에 대한 부적합 이미지 판별 시스템을 구현하였다. 해당 시스템은 재활 환자용 맞춤형 웨어러블 의료기기 제품을 제작하는 3D프린터 설비의 이상을 미연에 방지하기 위한 이상 진단 자동화 시스템의 전처리단계에 필수적으로 활용된다. 이를 위해 먼저 FLIR (Forward Looking Infrared) 열화상 카메라를 통해 얻은 비디오 데이터를 열의 온도 정보를 포함하는 PNG (Portable Network Graphics)포맷의 이미지 형태로 추출해내는 프로세스를 개발하였고, 이 이미지 데이터셋을 기반으로 기계학습 모델인 SVM (Support Vector Machine)과 딥러닝(Deep Learning) Network를 훈련시키고 각각의 성능을 비교하였다. 연구를 위한 데이터 셋은 열이 발생되는 각종 기계설비 12개를 대상으로 수집하였다. In this paper, we implemented an inappropriate image detection system for thermal image dataset using machine learning. This system is essential for the preprocessing stage in constructing an automatic diagnosis system for abnormal diagnosis to prevent abnormalities in 3D printer equipment for manufacturing wearable medical device products for rehabilitation patients. To conduct the research, we developed a process to extract video data from FLIR thermal imaging cameras into an image in png format that includes thermal temperature information. Based on this image dataset, we trained the machine learning models Support Vector Machine and Deep Learning Network and compared their performance. The dataset for the system collected 12 heat-generating facilitys.