http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
한영환,Han, Young-Hwan 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.4
본 논문은 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 움직임 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 파 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색깔 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 체인코드를 이용하여 외곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 손의 제스처론 인식한다. 6가지 모양의 손 제스처를 사용한 실험 결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 손 제스처를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95% 이상, 각 제스처별로 99∼100%의 인식률을 얻을 수 있다. In this paper, we propose the gesture recognition system using a motion information from extracted hand region in complex background image. First of all, we measure entropy for the difference image between continuous frames. Using a color information that is similar to a skin color in candidate region which has high value, we extract hand region only from background image. On the extracted hand region, we detect a contour using the chain code and recognize hand gesture by applying improved centroidal profile method. In the experimental results for 6 kinds of hand gesture, unlike existing methods, we can stably recognize hand gesture in complex background and illumination changes without marker. Also, it shows the recognition rate with more than 95% for person and 90∼100% for each gesture at 15 frames/second.
u-Health System을 위한 생체신호 모니터링의 구현
한영환(Young-Hwan Han),길세기(Se-Kee Kil) 한국정보기술학회 2011 Proceedings of KIIT Conference Vol.2011 No.5
본 논문에서는 무선 센서네트워크에 기반한 u-health 모니터링의 프로토타입을 구현하고 검증하였다. 이 시스템은 수집된 생체 신호를 신속히 분석하여 의학적으로 의미 있는 결과를 도출하는 것이 용이하다. 이 모니터링 시스템은 피검자의 이상 데이터 수집 시에만 서비스 제공자에게 데이터를 전송한다. 실시간 생체 신호모니터링 시스템을 구현함으로 유-헬스 서비스가 가능하게 되고 의료서비스의 효율성을 향상시킨다. In this paper, we describe the implementation and validation of a prototype of a u-health monitoring system based on a wireless sensor network. This system is easy to derive physiologically meaningful results by analyzing rapidly vital signs. The monitoring system sends only the abnormal data of examinee to the service provider. The real-time bio-signal monitoring system makes possible to implement u-health services and improving efficiency of medical services.
u-Health System을 위한 생체신호 모니터링에 관한 연구
한영환(Young-Hwan Han) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.3
u-healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 현존하는 u-healthcare 시스템들은 단지 환자의 건강 상태만을 모니터링 한다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에 기반한 u-health 모니터링의 프로토타입을 구현하고 검증하였다. 이 시스템은 수집된 생체 신호를 신속히 분석하여 의학적으로 의미 있는 결과를 도출하는 것이 용이하다. 이 모니터링 시스템은 피검자의 이상 데이터 수집 시에만 서비스 제공자에게 데이터를 전송한다. 이러한 방법은 모니터링부와 서비스 제공자사이의 무선 데이터 패킷의 부하를 줄일 수 있다. 실시간 생체 신호 모니터링 시스템을 구현함으로 유-헬스 서비스가 가능하게 되고 의료서비스의 효율성을 향상시킨다. U-healthcare system has an aim to provide reliable and fast medical services for patient regardless of time and space by transmitting to doctors a large quantity of vital signs collected from sensor networks. Existing u-healthcare systems can merely monitoring patients' health status. In this paper, we describe the implementation and validation of a prototype of a u-health monitoring system based on a wireless sensor network. This system is easy to derive physiologically meaningful results by analyzing rapidly vital signs. The monitoring system sends only the abnormal data of examinee to the service provider. This technique can reduces the wireless data packet overload between a monitoring part and service provider. The real-time bio-signal monitoring system makes possible to implement u-health services and improving efficiency of medical services.
한영환(Young-Hwan Han),길세기(Se-Kee Kil) 한국정보기술학회 2012 Proceedings of KIIT Conference Vol.2012 No.5
평형감각 측정은 물리 치료, 신경, 스포츠 의학 및 재활 의학 분야에서 광범위하게 사용된다. 본 논문은 평형감각 측정 및 재활 훈련 시스템의 개발을 제공한다. 이를 위해, 평형 보드의 아래 표면에 부착된 3축 가속도계 센서를 사용하여 프로토 타입 시스템을 개발하였다. 실험 결과, 시스템은 안정적으로 동작하고 측정자의 평형감각 정도를 잘 나타내었다. 또한 재활 훈련을 위해 다양한 패턴이 용이하게 추가될 수 있다. Balance measurement is widely used in fields of physiotherapy, neurology, sport medicine and rehabilitation medicine. This paper presents the development of balance measurement and rehabilitation training system. To this end, we have developed a prototype system using an 3-axis accelerometer sensor attached to the under surface of balance board. As a results, the system is stable and shows a good degree of balance function. Also, the various patterns for rehabilitation training can be added easily.