Background: Virtual reality (VR) programs based on motion capture camera are the most convenient and cost-effective approaches for remote rehabilitation. Assessment of physical function is critical for providing optimal VR rehabilitation training; however, direct muscle strength measurement using camera-based kinematic data is impracticable. Therefore, it is necessary to develop a method to indirectly estimate the muscle strength of users from the value obtained using a motion capture camera. Objects: The purpose of this study was to determine whether the pedaling speed converted using the VR engine from the captured foot position data in the VR environment can be used as an indirect way to evaluate knee muscle strength, and to investigate the validity and reliability of a camera-based VR program. Methods: Thirty healthy adults were included in this study. Each subject performed a 15-second maximum pedaling test in the VR and built-in speedometer modes. In the VR speedometer mode, a motion capture camera was used to detect the position of the ankle joints and automatically calculate the pedaling speed. An isokinetic dynamometer was used to assess the isometric and isokinetic peak torques of knee flexion and extension. Results: The pedaling speeds in VR and built-in speedometer modes revealed a significantly high positive correlation (r = 0.922). In addition, the intra-rater reliability of the pedaling speed in the VR speedometer mode was good (ICC [intraclass correlation coefficient] = 0.685). The results of the Pearson correlation analysis revealed a significant moderate positive correlation between the pedaling speed of the VR speedometer and the peak torque of knee isokinetic flexion (r = 0.639) and extension (r = 0.598). Conclusion: This study suggests the potential benefits of measuring the maximum pedaling speed using 3D depth camera in a VR environment as an indirect assessment of muscle strength. However, technological improvements must be followed to obtain more accurate estimation of muscle strength from the VR cycling test.

투과와 반사 타입의 네 가지 홀로그램을 동일한 공간에서 촬영할 수 있는 하이브리드 기록 시스템에 대해 연구하였다. 하이브리드 기록 시스템은 빔 스프린트와 스페셜 필터, 셔터를 적재적소에 설치해 간섭무늬를 만드는 빛 의 경로를 변화시켜 홀로그램을 촬영할 수 있게 했다. 기록 시스템은 노광 공간을 최소화 하였고 홀로그램 카메라로 적용할 수 있게 했다. 프레넬 홀로그램은 오브젝트를 좌우 방향에서 조명하여 고효율의 입체 영상이 표시되게 제작했 다. 리프만 홀로그램은 프레넬 홀로그램에서 공액으로 재생 된 실상을 이용하여 촬영했다. 데니슈크 홀로그램은 기록 재료의 뒷면에 오브젝트를 설치하여 노광했다. 기록재료는 빔 스프린터의 역할을 했다. 하이브리드 기록 시스템은 네 가지 홀로그램을 독립적이고 유기적으로 제작하기에 적합하였다. 한 대의 레이저로 구성 된 하이브리드 기록 시스템 에 의해 안정적으로 프레넬 홀로그램, 리프만 홀로그램, 데니슈크 홀로그램을 제작하기에 적합하였다. 하이브리드 기 록 시스템을 도입하여 투과와 반사 타입의 홀로그램을 제작 할 수 있었고 홀로그램 카메라로 실현 가능하다는 것을 확인하였다.

일반적으로 바늘구멍(pinhole)카메라는 사물을 육안으로 바라볼 때 물체들의 중첩현상으로 인하여 시야(view) 이미지을 극히 제한적으로 볼 수이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하여 우리가 원하는 3D 시야 이미지에서 중첩현상으로 보지 못하는 부문을 단일 이미지로 생성을 시켜서 관찰할 수 있도록 개발한 그래프 카메라를 소개하려고 한다. 이러한 기술들은 3D 게임개발에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 기술을 적용하여야 하는 그래픽 응용표현기술에 적용할 수 있겠다.

컴퓨터의 발전에 따라 현재 제4세대 수치사진측량의 활용도가 광범위하게 진행되고 있다. 특히 비디오동영상을 이용하여 실용적이며, 비전문가들도 활용할 수 있는 부분들이 증가하고 있다. 이러한 현시점에서 국가산업의 중추적인 시설물 도로분야에서 도로안전진단과 유지관리목적으로 도로정보획득 및 도로정보수집에 많은 연구를 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실용성, 경제성이 있는 비전문가용인 디지털비디오 동영상을 이용하여 도로증심선의 3차원 위치정보를 추출하여 도로정보화사업의 기본적인 자료로 제공되리라 판단된다.

This paper presents a vision-based fall detection system to automatically monitor and detect people’s fall accidents, particularly those of elderly people or patients. For video analysis, the system should be able to extract both spatial and temporal features so that the model captures appearance and motion information simultaneously. Our approach is based on 3-dimensional convolutional neural networks, which can learn spatiotemporal features. In addition, we adopts a thermal camera in order to handle several issues regarding usability, day and night surveillance and privacy concerns. We design a pan-tilt camera with two actuators to extend the range of view. Performance is evaluated on our thermal dataset: TCL Fall Detection Dataset. The proposed model achieves 90.2% average clip accuracy which is better than other approaches.

본 논문에서는 노인 및 재활 환자를 대상으로 재활 훈련을 위한 기능성 게임을 제안한다. 제안한 재활 훈련용 기능성 게임은 3D depth 카메라를 이용한 전신 동작 인식 기반의 인터페이스를 제공한다. 사용자가 카메라 앞에서면 배경과 사용자를 구분한 다음 사용자의 전신을 15개의 관절로 인식하고 각 관절이 위치와 방향의 변화를 분석하여 게임에 필요한 제스쳐를 인식한다. 게임 콘텐츠는 상지훈련, 하지훈련, 전신훈련, 밸런스 훈련을 위한 게임으로 구성하였으며 2D 게임과 3D 게임으로 나누어 구현하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 3D depth 카메라를 이용하여 주변 환경 변화에도 안정적으로 작동하며, 별도의 기기를 사용하지 않고도 전신 움직임 기반의 제스쳐 인식을 이용하여 게임을 진행하게 함으로써 재활의 효과를 높일 수 있다.