선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 대상으로 동작 데이터를 얻어낸다. 그 이유는 정확한 동작 데이터를 얻어냄으로써 사용자의 동작 인식의 정확도를 높이기 위해서 이다. 그러나 이것은 장애인을 대상으로 하는 재활훈련에는 적합하지 않다.
- 실험 결과 제시된 알고리즘으로 재활훈련 시나리오 상의 모범 동작과 일치하는 사용자의 동작을 높은 확률로 인식할 수 있었다. 동작 인식의 정확도 면에서는 3차원적인 비교가 좋지만 본 연구는 실제 응용에서 실시 간으로 재활훈련을 서비스 하는 것을 목적으로 하고 재활 훈련 동작들이 2차원적인 비교만으로도 동작의 인식이 용이하였으므로 2차원적인 비교를 선택하게 되었으며 실험 결과 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 기존의 연구들이 10프레임 내외의 속도를 보이던 것에 비하여 본 연구에서는 20프레임 내외의 속도 향상이 확인 가능하였다.
- 본 논문에서는 기존 연구에서 사용된 센서와 카메라를 사용하되 사용자의 움직임에 제한을 주는 센서 대신에 가볍고 정확한 데이터를 얻어낼 수 있는 무선적외선 LED 밴드를 사용하여 정확하고 빠르게 모션 인식을 할 수 있는 기법을 제안한다. 이것은 적외선 필터를 거쳐 배경과 잡음이 배제된 적외선 LED 좌표값을 입력으로 받아 각 LED의 위치에 따라서 사용자의 동작을 결정하는 방법 이다.
- 본 연구는 전 국민의 10%를 차지하는 장애인들 중 대부분의 비율을 차지하는 지체 장애인들의 재활 훈련 서비스를 위한 실시간 모션 인식 처리 알고리즘을 제시한다. 장애인의 숫자는 매년 증가하지만 현재 장애인을 대상으로 한 재활 훈련 프로그램은 다른 나라에 비하예1] 거의 전무한 상태이며 장애인의 숫자에 비하여 재활교사의 비율이 낮기 때문에 재활 훈련 프로그램의 필요성은 극히 높다.
- 한다. 본 연구에서는 이러한 조건을 만족하는 재활훈련 시스템을 설계하고, 사용자의 모션 인식 및 모범 동작과의 모션 일치 알고리즘을 제시하였다. 실험 결과 제시된 알고리즘으로 재활훈련 시나리오 상의 모범 동작과 일치하는 사용자의 동작을 높은 확률로 인식할 수 있었다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.