http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
단일 RGB-D 카메라를 이용한 자동 보행분석 시스템 개발
박한석(H. S. Park),장민수(M. S. Chang) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
본 논문은 단일 RGB-D 카메라로 측정된 사람의 이미지 및 거리데이터를 기계학습 방법으로 처리하여 Gait Deviation Index (GDI) 점수를 출력하는 보행분석 시스템을 개발한다. GDI 는 한 보행 주기 동안 측정된 Pelvic Tilt, Hip Rotation 등의 관절각도 9가지를 이용하여 0-100점의 점수로 보행 능력을 나타내는 지표이다. 정상인 10명은 척추, 허벅지, 정강이, 발등에 IMU 를 부착하고 RGB-D 카메라인 Kinect V2 앞에서 계상 보행, 종종 걸음과 같은 4가지 비정상 보행과 정상 보행을 각각 50 걸음씩 수행하였다. 7 명의 1,750 걸음데이터는 보행분석 시스템 개발에, 나머지 3 명의 750 걸음데이터는 테스트에 사용되었다. Kinect V2를 이용하여 얻어진 사람의 이미지 및 거리 데이터는 Microsoft Kinect SDK 를 통해 고관절, 슬관절, 족관절 등 주요 신체부위 15 개에 대한 3 차원 직각 좌표 데이터 75가지로 변환되었다. 관절의 좌표 데이터 75 가지 중에서, IMU 로부터 측정되는 관절각도 9 가지와 상관 관계가 높은 45가지 데이터가 주요 변수로 선정되었으며, 상관분석 도구로는 Spearman’s Rank Correlation Coefficient 가 사용되었다. 인공신경망은 Kinect 에서 얻어진 관절 좌표 45 가지를 입력변수로 하고, IMU 로부터 측정된 관절 각도 9가지를 출력변수로 하여 정상인 7 명의 보행데이터를 학습하였다. 인공신경망이 출력하는 관절각도 9 가지는 Eigenface 방법을 통해 GDI 점수로 계산되었다. 테스트 과정에서, Kinect V2 의 이미지 및 거리데이터로부터 계산되는 제안된 시스템의 GDI 는 IMU 의 관절데이터만으로 계산된 GDI 와 비교되었다. 제안된 시스템의 GDI 정확도는 IMU 데이터로 계산된 GDI 와의 오차가 5 점 이내이면 정답으로 정의되었다. 정상인 3 명의 750 걸음에 대한 테스트 결과로부터, 제안된 시스템은 GDI 추정 정확도 94.3%를 보였다.
변기식,박한석,신춘식 釜山工業大學校 1994 論文集 Vol.36 No.-
As jumpers for overhead transmission lines increase in size, it is necessary to take into the characteristics of jumper swing and wind in oder to determine jumper reinforcements adequately. From the theory of a structure made of beams, formulas for the sideway swaying of overhead transmission lines due to wind are modeled. And also natural frequency of the vibrated jumper is estimated to check the system resonance. The theoretical results can be led good sugesstions to improve the economy and reliability of jumper wire.