논문리뷰
-
[논문리뷰] Ergonomic posture recognition using 3D view-invariant features from single ordinary camera
저널명 : Automation in Construction TLDR; CNN 네트워크(Convolutional Pose Machine)을 통해 2차원 좌표 추출, 3차원 좌표 Regression, human3.6m 데이터셋(정답지) 으로 학습, 각도변환, Classification algorithm으로 각 자세 구분(Definition참조). 1. Ergonomic posture capture systems 정량적 자세분석을 위해 OWAS 체크리스트에서 정의하는 신체부위 위험자세 점수를 구하는 방식을 따른다. OWAS 체크리스트는 크게 세 가지 부위의 자세점수를 합산해서 최종 점수가 도출되며, 아래와 같다. 2. Definition Arms A-C 로 갈수록 위험 Quantative definition ..
2020.03.21
-
Validation of an ergonomic assessment method using Kinect data in real workplace conditions 논문리뷰
본 논문은 2016년에 나왔으나 후속논문에서 꾸준히 언급되는 논문이다. " " " TL;DR : Kinect 센서를 이용한 검증논문으로, 총 2차 실험을 수행했다. 1차는 랩실에서, 2차는 실제데이터로 검증을 했다. 두 실험 결과 모두 쓸만한 정확도가 나왔으나, 실제 현장의 장애물로 인한 왜곡현상은 해결하지 못했다. " " " 2. Material and methods 2.1. Computation of joint angles using the Kinect data 키넥트로부터 도출되는 각 신체 좌표값을 토대로 각도를 구하는 상세한 방법을 나열하여 소개하고 있다. 변태같이 하나하나 해석해서 적어보고싶지만 시간여건 상 추가로 준비해서 올려볼 예정이다. 대부분의 키넥트 논문은 도출된 좌표값으로 각도를 구하는..
2020.02.21
-
RGB-D Human Posture Analysis for Ergonomics Studies using Deep Convolutional Neural Network 논문 요약
" " " TL;DR : Kinect 센서로부터 입력받은 정보를 토대로 데이터를 확보하여 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 3차원랜더링을 통해 각도를 예측. 리얼타임 Human Factor 자세분석이 가능. 단, Data Equisition에 관련하여 자세한 내용이 없으며, 공공데이터셋을 이용하지 않은 관계로 데이터가 어떻게 형성되었고 구체적으로 학습에 이용했는지 파악할 수 없다. " " " Introduction 논문에서는 키넥트 센서를 이용하여 도출된 입력 이미지의 RGB-Depth 정보를 전처리과정을 통해 추려내고, 심층신경망을 거쳐 관절각도를 예측한다. 키넥트는 비교적 가격이 저렴하고 별도의 보정과정이 필요하지 않으며, 마커와 같은 센서를 부착하지 않고도 자세데이터를 수집할 수 있다는 장점이 있다. 그..
2020.02.18