Degenerative arthritis is a common joint disease that affects many elderly people and is typically diagnosed through radiography. However, the need for remote diagnosis is increasing because knee pain and walking disorders caused by degenerative arthritis make face-to-face treatment difficult. This study collects three-dimensional joint coordinates in real time using Azure Kinect DK and calculates 6 gait features through visualization and one-way ANOVA verification. The random forest classifier, trained with these characteristics, classified degenerative arthritis with an accuracy of 97.52%, and the model's basis for classification was identified through classification algorithm by features. Overall, this study not only compensated for the shortcomings of existing diagnostic methods, but also constructed a high-accuracy prediction model using statistically verified gait features and provided detailed prediction results.

본 논문은 골프 스윙 자세 학습자를 위하여 골프 스윙의 참조 모델인 3D 모델과 학습자의 골프 스윙을 촬영한 동영상을 대상으로 스윙 동작 시 각각의 위치 및 시간에서 각 동작을 정밀하게 비교 분석하기 위해 3D 모델의 골프 스윙 동작과 학습자의 스윙 동작을 동기화 시키는 방법을 제안하고 구현한 결과를 제시한다. 3D 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생하기 위해서 먼저 학습자의 골프 스윙 동영상을 촬영하고, 촬영한 동영상으로부터 어드레스 자세부터 피니쉬 자세까지 골프 클럽의 위치에 따라 상대적 시간 정보를 추출한다. 고품질 모션 캡쳐 장비를 통해 초당 120프 레임으로 캡처된 골프 전문가의 움직임 정보를 3D 모델에 리깅한 3D 참조 모델에 학습자 스윙 동영상으로부터 추출한 골프 클럽의 위치별 시간 정보를 적용하여 3D 참조 모델과 학습자의 스윙 동 영상을 동기화시켜 재생함으로 학습자는 골프 스윙의 각 위치에서 참조 모델과 자신의 자세를 정밀 하게 비교함으로 자세를 교정하거나 학습할 수 있다. 동기화된 재생을 통하여 기존의 수동적으로 위치를 조정하며 참조 모델과 학습자의 스윙을 비교 분석하는 시스템의 기능을 편리하게 사용할 수 있도록 개선할 수 있으며, 골프 자세의 각 위치를 검출하는 영상 처리 기술을 적용한 부분을 제외 하고, 동기화시키기 위해 동영상에서 자동적으로 각 위치의 시간 정보를 추출하여 동기화시켜 재생 하는 방법은 일반적인 생활 스포츠 분야로 확대하여 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

최근 감성공학 분야를 중심으로 인간의 감성에 반응하는 콘텐츠 개발이 많이 시도되고 있다. 하지만 아직까지 감성 콘텐츠가 사용자의 몰입이나 재미를 보다 극대화시킬 수 있는지에 대한 본질적 효용성을 직접적으로 논의되진 않았다. 따라서 본 연구에서는 감성 영화 콘텐츠를 이용하여 사용자의 물리적인 감성을 인식하여 이에 반응한 시각적 피드백을 제공함으로써 더 큰 감성적 반응을 유도할 수 있는지 살펴보기 위해 실험을 진행하였다. 사용자 감성의 변화를 측정하기 위하여 피부온열반응(SKT), 피부전기저항(GSR), 심박반응(PPG) 등의 자율신경계(ANS) 반응을 살펴보았다. 또한 뇌파(EEG)와 실험 후 주관적인 질의응답을 통해서 사용자의 몰입도와 피로감, 재미 등의 요소에 대하여 분석하였다. 본 논문에서는 실험에 사용된 감성 영상 콘텐츠 시스템에 대하여 서술하고, 실험 설계와 방법에 대하여 설명한다. 그리고 실험 결과 사용자로부터 관찰된 객관적인 생리 반응 및 주관적인 반응에 대한 분석한 결과를 토론한다.

간이 입체를 인지하는 기저는 상당히 복잡하며 영상의 시각적 요소에 따라 입체감과 편안함이 다르게 인지된다. 따라서 시각적 영상 요소에 따라 다르게 인지되는 영향 인자를 선정하고 이에 대한 공간감과 편안함의 관계를 실험을 통해 분석하였다. 이를 입체 디스플레이에 적용하여 각각의 요소들을 활용한 표현방법에 대한 차이를 두어 분석한 결과 대부분의 시각적 요소들이 입체감을 인지하는데 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이것은 입체감을 습득하는 것이 이미지의 차이에 의한 것 뿐 만 아니라, 이미지에 표현 되어지는 시각적 요소에 따라서도 입체감의 습득에 영향을 미치기 때문에 입체 콘텐츠 제작 시 장면마다 효과적으로 활용하여 표현하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다.

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.

본 연구는 3D 입체영상게임의 영상효과와 실재감, 피로도 효과를 검증하기 위해 플레이테스트 실험처치 방법론을 통해 2D게임과 비교하여 효과를 분석하였다. 첫째로 3D게임과 2D게임에 대해 사용자들의 영상경험의 차이를 검증하고자 했던 가설은 영상선명도를 제외하고 실물감, 입체감, 실재감가설 모두 채택되었다. 둘째로 3D게임과 2D게임은 안구피로도와 신체피로도 모두 차이가 없는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 그동안 3D 입체영상에서 발생하는 영상왜곡과 피로 유발요인으로 피로도가 발생한다고 하는 기존의 연구결과와는 다른 것이다. 셋째로 3D게임과 2D게임 플레이과정에서 발생한 뇌파의 변화를 측정하여 분석한 결과 EEG 알파파의 평균 진폭은 차이가 없었으나 EEG 베타파는 더 높은 진폭대로 발생하는 것으로 확인되었다. 이 연구는 전통적인 실험연구 방법에 EEG 뇌파측정을 방법론적으로 보완하여 3D 입체영상게임의 사용경험과정에서의 뇌생리학적 변화와 차이를 검증하였다.