In general, three-dimensional ground reaction forces (GRFs) and moments (GRMs) that occur during human gait are measured using a force plate, which expensive have spatial limitations. Therefore, we proposed prediction model for GRFs GRMs, only uses plantar pressure information from insole sensors with wavelet neural network (WNN) principal component analysis-mutual (PCA-MI). For this, the estimated GRMs three different speeds (slow, normal, fast groups) healthy/pathological patterns (healthy...

When the human body is introduced to a new motion or movement, it learns placement of different parts, sequential muscle control, and coordination between muscles achieve necessary positions, hones this skill over time repetition. Previous studies have demonstrated definite differences in smoothness movements with levels training, i.e., amateurs compared professionals. Therefore, we tested hypothesis that skilled golfers swing driver smoother than do unskilled golfers. In addition,...

Objectives: Augmented reality (AR) navigation systems are emerging to simplify and enhance the precision of medical procedures. Lumbosacral transforaminal epidural injection is a commonly performed procedure for treatment diagnosis radiculopathy. Accurate needle placement while avoiding critical structures remains challenge. For this purpose, we conducted randomized controlled trial our augmented system. Methods: This study involved 28 patients, split between traditional C-arm guided group...

Abstract This paper presents a new forward kinematic approach for the 3–6 Stewart platform. In platform, position and orientation of moving platform can be determined through constraint equations that indicate possible trajectories three joints on from base coordinates. most previous studies, were obtained vector equations, which involve many complicated steps multiple variables. Based Denavit–Hartenberg (D-H) notation, proposed allows equation representation with only four parameters....

Abstract This study led to the development of a variational autoencoder (VAE) for estimating chronological age subjects using feature values extracted from their teeth. Further, it determined how given teeth images affected estimation accuracy. The developed VAE was trained with first molar and canine tooth images, parallel structure further constructed extract common features shared by two types more effectively. encoder combined regression model estimate age. To determine which parts were...

Intertrochanteric (IT) femur fractures are the most common in elderly people, and they lead to significant morbidity, mortality, reduced quality of life. The different types require a careful definition ensure accurate surgical planning reduce operation time, healing number failures. In this study, deep learning-based automatic multi-class IT fracture detection model was developed using computed tomography (CT) images based on AO/OTA classification method. original CT image resized...

This study aimed to propose a new method for the automatic diagnosis of anterior disc displacement temporomandibular joint (TMJ) using MRI and deep learning. By multistage approach, factors affecting final result can be easily identified improved.

Robotic prosthetic hands are a device that helps to improve the quality of life for patients without hands. Recently, robotic can perform various grasping patterns because improvement bioengineering and robotics. The research automatically selects appropriate operation according situation is important. Many previous studies have used EMG signals. However, signals difficult generalize vary depending on position muscle. In this study, we developed system controlling using images deep learning...

초개인화 추천 시스템은 과거 구매기록과 평점 등을 활용하여 추천하는 서비스인 ‘개인화’를 넘어서 소비자가 처한 상황과 맥락까지도 반영하는 시스템이다. 각자의 취향을 존중하는 취향의 시대로 접어들고 코로나19의 여파로 집에 있는 시간이 늘어 소비의 중심이 오프라인에서 온라인으로 전환되고 있기 때문에 다양한 연령대의 고객층을 만족시켜 소비를 유도하기 위한 더욱더 중요한 역할을 할 것이다. OTT 서비스는 포스트 코로나 시대가 지속되면서 성장한 대표적인 산업 중 하나이고, 어느 디바이스에서도 접속 가능한 쉬운 접근성으로 이용자 수가 늘어나 비대면 문화를 이끌어가고 있다. 본 연구의 목적은 유료 서비스를 추천받고 싶어하는 소비자들에게 시스템을 사용하여 소비자들의 성향에 맞는 최적의 추천해주는 이를 위해, 한국미디어패널조사 데이터의 개인의 특성을 알 수 개인 데이터와 추천을 생활 루틴을 다이어리 데이터를 구축하였다. 연구는 성향과 잘 파악하기 위해 BSR 방법을 이용하여 유의한 변수를...

Prosthetic hands have the potential to restore functionality humans who lost their hands, but it remains challenging design a prosthetic hand that mimics biological and then effectively integrate mechanical with human brain for both sensing control. We focus on human/prosthesis integration propose an Augmented Reality Manipulation Interface (ARMI) facilitate bi-directional integration. ARMI enables user specify intent (control) prosthesis while providing guidance (feedback) through...

본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 정합은 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 좌표와 영상과의 정합 과정을 거친다. 영상에서 3가지 추출 방법과 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정확도가 가장 높은 또한 머리의 회전에 따라 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 높았으며, 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 높았다. 이 결과를 회전각도가 내에서는 Matching 사용하고, 이상의 이용하는 것이 오차를 줄일 있다. This study evaluates...

최근 텍스트 감정 분석에 관한 관심이 높아지고 있다. 분석 방법은 빈도수를 이용하는 방법, 토픽모델링을 임베딩을 방법 등 다양하게 발전해 왔다. 종류 중 영미 시는 데이터로서 주목을 덜 받고 있지만, 시의 특성상 형식도 자유롭고 다양하며 시적 허용 비문법적인 표현이 있어 학습 데이터로 적합하다. 일반적으로 시인들이 공통으로 직시하는 것은 인간 사회에 내재하는 모순과 억압이기 때문에 작품에서 먼저 발현하는 좌절, 절망, 분노이다. 따라서 본 연구는 시에서 드러난 분노의 감정을 분석하기 위하여 패스트텍스트로 임베딩 후 메모리 네트워크로 분류한다. 네트워크는 QA 신경망 모델 하나로 데이터는 텍스트, 질문, 답변이 필요하다. 인문학 전문가에 의해 구축된 질문은 분류를 목적으로 각 검증하기 만들었고, 질문에 대한 답변 역시 전문가가 라벨링 하였다. 구축한 연구가 제안한 모델의 성능을 알아보기 네트워크를 사용하지 않은 모델과 비교해 보았다. 결과적으로 사용한 정확도가 가장 좋은 것을 확인하였다.

Abstract The present study developed a variational autoencoder (VAE) capable of estimating the chronological age subjects using feature values extracted from their teeth, and further determine how given teeth images affected accuracy estimation. VAE was trained with first molar canine images, parallel-VAE structure constructed to extract common features shared by two types in more effective manner. encoder designed be combined regression model estimate age. In an attempt which parts tooth...

최근 과학과 기술 발전을 바탕으로 빅데이터와 기계학습을 활용한 데이터 분석 및 활용에 대한 사회의 관심이 더욱 확대되고 있다. 이런 흐름에 발맞추어 농·축산 분야에서도 빅데이터 수집뿐만 아니라 분석을 통한 솔루션 서비스 제공과 활용 등의 사례가 다양하게 나타나는 추세이다. 특히 축산 경제를 활성화하기 위해 가격 예측을 미래의 수익률을 예측하여 수급조절을 하려는 연구가 진행 중이다. 현재까지 이용한 연구는 주로 축산물 분야보다는 과일류 채소류와 같은 농산물 분야에서 활발하게 진행되었다. 분야에서는 최근까지는 한우를 포함한 소에 진행된 바가 있으나, 돼지에 다소 미진하며 또한 최신 알고리즘과 빅데이터를 현저히 적다는 한계를 보인다. 따라서 돼지 축종에 대해 기계학습 알고리즘을 이용하여 분석한다면 더 개선된 결과를 도출할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 적은 분야인 도매시장 내에서 적절한 수급 행동 결정을 통해 수익을 높이고자 한다. 계절에 따른 특정 패턴이 존재하는 도매가격에 각...