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
- 향후에는 서버와 데이터베이스를 이용하여 주간, 월간별로 사용자가 자신의 활동상태를 확인할 수 있도록 하고자 한다. 또한, 집중력과의 상관관계를 측정 하여 측정된 인덱스를 이용한 산만도 추정 시스템을 구현하고자 한다.
- 본 논문에서는 사용자의 움직임 정보를 기반으로 움직임의 빈도와 강도를 분석하였다. 이를 바탕으로 지속적인 산만도의 추정이 가능한 시스템을 구현하였다.
- 본 연구에서는 구현된 시스템과 산만도 추정 가능성을 평가하기위하여 구현된 시스템과 동시에 비디오판독 실험을 수행하고 이들 결과의 분석을 통해 구현 시스템의 실제 산만도 추정 적용가능성을 평가하였다. 실험을 위해 대학생 5명을 대상으로 1명당 20분간의 실험을 진행하였으며, 실험시스템의 구성은 그림 7과 같이 구성하였다.
- 본 연구에서는 무구속적으로 사용자의 활동상태를 모니터링하고 이를 기반으로 산만도를 추정하기위한 연구를 수행하였다. 산만도 추정을 위하여 움직임의 빈도와 강도를 분석하여 이로부터 산만도를 추정하였다.
- 본 연구에서는 사용자의 자세와 산만도 정도를 측정하여 자세교정과 산만도의 정도를 사용자에게 피드백하기위한 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 키넥트 센서를 사용하였으며, PC기반의 모니터링 및 스마트폰기반의 어플리케이션을 구현하였다.
- 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용하여 사용자의 활동상태를 모니터링하고 이를 기반으로 산만도를 추정하기위한 연구를 수행하였다. 구현된 전체 시스템 구성도를 그림 1에 나타내었다.
- 실시간 사용자 움직임 변화량 측정을 위하여 움직임의 강도와 빈도의 반영이 가능한 알고리즘을 구현하였다. 파라미터 추출의 용이성 및 자동보정을 위하여 삼각중심판별법 이동 시 이동 중심의 실시간 변화를 검출하여 이를 지표화하고자 하였다. 그림 3에 제시된 삼각 중심 알고리즘을 통해 각 관절 정보를 좌표로 반환하여 이동의 방향과 거리 값을 측정하고, 그림 4에 제시된 산만도 추정에 필요한 중심점 검출 기법을 통해 중심 이동 방향, 중심 이동 거리의 측정을 수행하고 이로부터 단위시간당 강도와 빈도를 면적 변화를 통해 추출하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.