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수동적 요추 신전 검사와 엎드린 상태에서 요추 불안정성 검사의 신뢰도와 타당도
사재민 ( Jae Min Sa ),김선엽 ( Sun Yeop Kim ) 한국전문물리치료학회 2011 한국전문물리치료학회지 Vol.18 No.3
The purpose of this study was to establish the reliability and validity of the passive lumbar extension (PLE) test and prone instability test (PIT). Thirty-three subjects (14 males, 19 females) with lower back pain enrolled in the study and the subjects were divided into 2 groups (positive and negative instability groups) on the basis of radiographies of flexion and extension. Reliability was determined by the kappa results showed that the reliability of the PLE test was higher than the PIT (intra-rater reliability: k .86 and k .81, interrater reliability: k .65 and k .62) and the validity of the PLE test was also higher than the PIT (sensitivity: 91% and 62%, specificity: 95% and 85% positive likelihood ratio: 20.00 and 4.10, negative likelihood ratio: .10 and .45). In conclusion, we think that the PLE test was a more reliable and valid method for lumbar instability than the PIT.
윤병현,사재민,최강선 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.9
In this paper, the remote operating system using Head Mounted Display(HMD) was implemented to accurately operate the humanoid robot located in remote areas. The robot-mounted stereo camera stream the environment around the robot over the internal local network, outputting it to the user's HMD in the operating space and enabling the user to precisely operate the humanoid robot's arms with the controller. Improves Telepresence by providing stereo vision through HMD. The proposed system has a position error of less than 0.1 mm when transmitting data to the robot and an average of 0.15 mm when the robot moves to the transmitted position. 본 논문에서는 원격지에 위치한 휴머노이드 로봇을 정확히 조작하기 위해 Head Mounted Display(HMD)를 사용한 원격 조작 시스템을 구현했다. 로봇에 장착된 스테레오 카메라로 로봇 주변의 환경을 내부 로컬망을 통해 스트리밍하여 조작 공간에 있는 사용자의 HMD로 출력하고, 사용자가 휴머노이드 로봇의 양 팔을 컨트롤러로 정밀하게 조작할 수 있는 시스템을 구현했다. 스테레오 비전을 HMD를 통해 제공함으로써 Telepresence을 향상시켰으며, 제안한 시스템은 로봇으로 데이터를 전송할 때 0.1 mm 이하의 위치 오차를 갖고, 로봇이 전송받은 위치로 움직일 때 평균 0.15 mm 위치 오차를 갖는다.
Yolo-v4 기반 초저지연 차량 식별과 통행량 추적 정밀도 개선
조익현,사재민,김용유,남백 대한교통학회 2022 대한교통학회지 Vol.40 No.6
자율주행 기술의 고도화 및 상용화에 따라 차량 자체 센서의 인지 범위의 확장을 위한 인프라 기반 협력주행기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 노변에 설치되어 교통 상황을 실시간으로 파악하고 기록하여 차량에 제공할 수 있는 엣지 인프라 기술 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 정보 수집을 위한 센서에 대한 연구가 활발한 상황이다. 이러한 흐름에 따라, 최근 CNN 기반의 영상분석을 통한 교통정보 수집 기술에 대한 연구도 활발히 진행되고 있는데, 이러한 CNN 기반의 알고리즘은 영상 내의 외양 특징을 기반으로 개별 객체를 식별할 수 있어 자율주행 자동차에서 인식하지 못하는 도로상의 객체 정보를 제공할 수 있어 인프라 구축에 활용이 가능할 것으로 주목받고 있다. 하지만 기존 C-ITS 사업 대부분은 딥러닝 알고리즘의 높은 요구 연산량으로 인하여 영상분석을 현장이 아닌 센터의 높은 사양 서버에서 처리하고 있는데, 이는 인프라 시스템에서의 정보 제공 지연에 따른 사고의 발생 위험을 증대시킬 위험이 있다. 따라서 이러한 위험을 최소화하기 위해서는 센터가 아닌 노변에서의 실시간 영상분석을 통해 통신 지연을 최소화할 필요가 있다. 본 연구에서는 노변에 위치하여 실시간으로 영상을 분석하여 도로에 위치한 객체 정보를 산출할 수 있는 차량검지 시스템을 설계하였으며, 알고리즘의 노변 환경 적용을 위해 신경망의 구성을 간소화하여 딥러닝 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시한다.