http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
홈 트레이닝을 위한 관절 핵심점 검출 및 자세 유사도 측정
강도희(Do-hee Kang),이준민(Jun-min Lee),송병철(Byung Cheol Song) 대한전자공학회 2021 전자공학회논문지 Vol.58 No.8
최근 개인 건강에 관한 관심과 더불어 홈 트레이닝이 언택트 문화의 발전 아래에서 주목받고 있다. 이에 따라 많은 홈 트레이닝 애플리케이션들이 신체 핵심점 검출을 기반으로 한 자세 유사도 측정 기능을 제공한다. 하지만, 자체 콘텐츠만 사용 가능하다는 점에서 한계를 갖는다. 이러한 점을 보완하기 위해 본 논문에서는 사용자가 자유롭게 설정한 목표 영상에 대해 실시간 자세 유사도를 측정하는 애플리케이션을 제안한다. 제안 애플리케이션은 딥러닝 기반의 신체 핵심점 검출기인 AlphaPose와 학습된 오토인코더를 결합하여 자세에 대한 특징을 담은 잠재 벡터를 추출한다. 그 다음, RBF(radial basis function)를 통해 두 자세의 유사도를 점수화하여 사용자에게 제공한다. 본 애플리케이션에서 활용된 자세 유사도 측정 방법은 기존에 Action Recognition task 혹은 Anticipation task에서 자주 사용되는 메트릭인 AP(average precision)와 cosine similarity를 통해 가장 적절한 유사도 비교 메트릭을 선정했다. 제안 애플리케이션을 통해 홈 트레이닝의 효과를 극대화하고 범용성을 높일 수 있다. Home training is drawing attention under the development of a ‘Untact Culture’ along with an interest in personal health. As a result, many home training applications provide posture similarity measurement based on body core point detection. However, it has limitations in that its own contents are available. To compensate for this point, in this paper, we propose an application to measure real-time pose similarity on target images freely set by the user. The proposed application combines AlphaPose, a deep learning-based body-core point detector, and learned autoencoders to extract latent vectors featuring postural features. Then, the similarity between the two postures is scored through a radial basis function(RBF) and provided to the user. The method of pose similarity measurement used in this application selected the most appropriate similarity comparison metric by comparing and analyzing the commonly used metrics in existing Action Recognition tasks or Anticipation tasks, such as AP(average precision), cosine similarity. The proposed application maximizes the effectiveness of home training and increases usability.
송민승(SONG, Min Seung),정진혁(CHUNG, Jin Hyuk),김형진(KIM, Hyung Jin) 대한교통학회 2013 대한교통학회 학술대회지 Vol.68 No.-
이 연구는 교통 수단 분담률 예측 및 행태 분석에서 편향적으로 적용되고 있는 효용 이론의 한계를 극복하기 위한 보완적 대안으 로 후회 이론 기반의 접근법을 제시하고 있다. 연구의 목적은 새로운 관점에서 수단 선택 행태를 분석하여 정책 결정을 위한 기초 자료를 제공할 수 있다고 제시된 후회 이론이 실제 선택 행위에 발현되는 지 확인하고, Chorus(2010)의 후회 최소화 모형의 적용성 을 검토하는 것이다. SP 설문 조사를 통해 수단 선택 시 후회 이론의 특징인 순위 효과 및 타협 효과의 특성이 나타나는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 효용 극대화 모형과 비교를 통해 후회 최소화 모형이 비경제학적 특징을 표현하는 데 보다 효과적이며 대안간 상대적 비교를 통해 가치를 생성하는 접근법은 새로운 지표를 도출한다는 것을 확인하였다. 새로운 지표로 판단되는 한계 시간가치, 파라메타, 탄력도 등의 의미를 고찰하며 효용 이론과 함께 후회 이론 또한 신중한 정책 결정에 큰 도움이 될 수 있는 가능성을 갖고 있다고 판단할 수 있었다.
강자성 배관의 내·외부 결함 판별을 위한 Magnetic Eddy Current 검사 시스템의 주파수 선정에 관한 연구
채승안,송민승,엄대용,박관수 대한전기학회 2024 전기학회논문지 Vol.73 No.3
This paper is a study on the determination of optimal frequency in Magnetic Eddy Current Testing (MEC) for characterizing defects in ferromagnetic steel pipe inspection. Conventional methods have their own limitations so that cannot distinguish between inner defects and outer defects. MEC can overcome the limitations of conventional methods. It can not only detect both inner defect and outer defects, but also distinguish between them. It is important to determine frequency to distinguish two defects in MEC. In this paper, the principle of distinguishing two defects has been explained and appropriate frequency was proposed. By using frequency that makes the phase of signal varies for each defect, two defects can be distinguished. Finite element simulation and experiment were performed. The result shows that the frequency increases, the phase difference between two defects also increases so that it can distinguish two defects through the phase difference of the signals.
김경민,오태정,장하나,국현정,송민승,이희연,장학철,임수 대한노인병학회 2017 Annals of geriatric medicine and research Vol.21 No.2
Background: The world over, the multimorbidity associated with aging is proving to be a great socio-economic burden. The loss of muscle mass and increased adiposity are typical of aging, but the number of longitudinal studies focusing on sarcopenia or sarcopenic obesity is currently limited. We launched a hospital-based, prospective cohort study of aged people(HAPPY cohort) to identify the impact of sarcopenia or sarcopenic obesity on the occurrence of chronic diseases including diabetes, or its vascular complications, osteoporosis and fractures, cognitive dysfunction, and mortality. Methods: For the HAPPY cohort, we aim to recruit 1,000 patients, aged 60 years and above, who visit a tertiary hospital from August 2015. Participants are scheduled to undergo repeated waves of assessment every 3 years; this will be done for 9 years or until death. Results: General information and medical histories are collected through personal interviews and validated using medical records. Participants’ physical function is assessed by diverse functional assessments including the hand grip strength test, timed up and go test, and the chair rise test. The functional status, nutritional status, levels of depression, and cognitive function of the participants are also measured. The body compositions are assessed using dual energy X-ray absorptiometry and the bioelectrical impedance method. The biochemical parameters related with chronic diseases are measured. Conclusion: This HAPPY cohort study will provide results relevant to the many health issues among elderly Asians(among at least elderly Koreans). These results will help us gain a better understanding of sarcopenia and sarcopenic obesity, as well as the cross-sectional and longitudinal association of chronic diseases and mortality among elderly adults.