http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Correlation between balance and thickness of abdominal and quadriceps muscles
Seok-hyun Kim,Jae-hong Kim,Jeongwoo Jeon,Jiheon Hong,Jaeho Yu,Jinseop Kim,Seong-Gil Kim,Dongyeop Lee 한국융합학회 2023 미래기술융합논문지 Vol.2 No.2
본 연구는 서 있는 자세에서 측정된 정적균형과 근육두께(배근육, 넙다리네갈래근)의 상관관계를 확인하였 다. 29명의 건강한 성인 29명이 본 연구에 참여하였으며, 근육두께와 정적균형을 측정하였다. 넙다리곧은근의 근 육 두께는 정적균형체중분포지수와 유의한 상관관계를 나타냈다. 그러나 다른 근육과의 유의한 관계는 발견되지 않았다. 본 연구는 건강한 20대 남성만을 대상으로 하였으며, 그 결과를 다른 연령대에 일반화할 수 없었다. 본 연구의 한계점으로는 근력과 시각이 측정되지 않아 연구의 정확성을 표현하고 결과를 일반화하기에는 무리가 있어 보인다. 향후 연구에서는 대단위의 피험자 수를 대상으로 근력을 추가적으로 측정하여 연구를 진행할 필요가 있다. This study compares the correlation between muscle thickness (abdominal, quadriceps muscle) and how the muscle thickness affects the static balance when the static balance is measured in a standing position. The subjects of study were to select 29 subjects to find out what relationship muscle thickness had on the static balance when measuring muscle thickness and static balance. rectus femoris muscle thickness showed a significant correlation in statically balanced weight distribution index. In this study, only healthy men in their twenties were selected, and the results could not be generalized to other age groups. As a limitation of this study, muscle strength and peripheral vision were not measured, so it seems difficult to express the accuracy of the study and generalize the results. In future studies, the number of subjects and muscle strength should be measured to proceed with the study.
3D LADAR 시스템의 실시간 표적 탐지를 위한 확장 시계영역 기반의 고속화 알고리즘
이진섭(Jinseop Lee),김헌기(Hunki Kim),김병학(Byeonghak Kim),이현정(Hyunjeong Lee) 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.8
본 논문에서는 3D-LADAR 기반의 실시간 표적 탐지를 위한 확장 시계영역 기반의 고속화 알고리즘 기법을 제안한다. 배경 획득 시에 배경 맵을 생성하여 검출된 3D 데이터를 각도 별로 메모리에 저장하고, 탐지 시 의심 표적의 각도 정보에 상응하는 배경 맵의 영역 데이터를 로드하는 방식으로 시간효율을 향상한다. 3D 데이터를 가져오는 과정에서 알고리즘의 탐지 성능을 유지하기 위해, 로드하는 배경 영역을 확장 시계영역(Extended Field Of View, EFOV)으로 처리한다. 알고리즘 고속화를 위해, EFOV 기법과 동시에 예외처리 및 FOV 축소 기법을 제안한다. 실험결과로, LADAR로 실시간 검출된 3D 데이터를 이용하여 기존의 방법과 제안한 방법의 처리 시간을 비교 측정하여 실시간 표적 탐지 알고리즘의 고속화 성능을 보여준다. In this paper, the extended field of view (EFOV) based fast algorithm for real-time target detection using 3D laser radar (LADAR) was proposed. First, detected 3D data stored in memory as divided units following the LADAR scan angle at the time of the background acquisition. It can be reducing calculation time by loaded region data from the background map corresponding to the target positions at the time of detection. To maintain the performance of the detection algorithm during the process for importing 3D data, the EFOV method is applied with an extension of the background region being loaded. For faster processing time than original EFOV method, the exception processes and reduced EFOV are additionally proposed. In the experimental result section, we shows that the measurement results of improved real-time performance by the proposed methods, and processing times compare with conventional methods are shown as quantitative values using a real-time 3D LADAR system.