학술논문
자동차시트 설계에서 요추 위치 추정 모델링 개발
이용수 11
- 영문명
- Development of Model for Estimation of Lumbar Position in Automobile Seat Design
- 발행기관
- 한국자료분석학회
- 저자명
- 나호준(Ho Jun Na) 박세진(Se Jin Park) 김정아(Jung A Kim) 김진호(Jin Ho Kim) 윤민(Min Yoon)
- 간행물 정보
- 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.12 No.4, 2047~2057쪽, 전체 11쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 통계학
- 파일형태
- 발행일자
- 2010.08.30
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국문 초록
자동차 시트는 운전자와 가장 밀접한 부분으로서, 인체 특성치를 모두 수용해야 하며 자동차 내부 조작 장치와 인간과의 원활한 상호작용을 위해 인간의 신체치수 제약과 잘 부합되어야 한다. 그러기 위해서는 기본적으로 인체 주요 특징점들의 위치에 대한 연구가 필요하다. 또한, 요추의 위치는 자동차의 시트를 설계하는데 있어서 매우 중요한 참조 점임에도 불구하고 이에 대한 연구가 매우 부족하였다. 이에 본 연구를 통해서 자동차 시트 설계에 있어 중요한 인체 참조점인 고관절중심점(hip joint center: HJC), 요추(lumber), 시점(eye-point) 등의 위치를 3D-Digitizer를 이용하여 측정하였다. 뿐만 아니라 자동차 시트 설계를 위해 한국인의 정확한 요추 위치를 측정하고, 이를 통해 요추 위치를 추정할 수 있는 모델을 개발하였고 실제 측정한 데이터와 비교하였다. 미국인의 체형 자료를 분석하여 요추 위치를 예측하는 모델을 개발하였으며 요추 지지대의 위치를 적절한 수준에서 선정을 하여 많은 사람들이 만족하는 요추 지지대 높이를 결정할 수 있다.
영문 초록
Automobile seats for the driver based on the most closely related, and must accept all the human values of the properties, and manipulate the device and the driver inside the car for a smooth interaction of the human body should be consistent with the size constraints. To do so, the main feature of the human body in the position of the basic research is needed. In addition, Lumbar position to design the car s seat, despite an important reference point for this study were very low. Through this study, an important body in the car seat design reference point HJC(hip joint center), lumbar, eye-point position as measured using 3D-Digitizer. As well as automobile seat design for the Koreans right lumbar(L4/5) positions were measured, and it can estimate the location of the lumbar was developed for the model were compared with actual measured data. In this paper we analyze the data body of Americans to predict the location of the lumbar model has been developed to support the position of selecting the appropriate level to meet a lot of people can determine the height of lumbar support.
목차
1. 서론
2. 인체측정
3. 요추 위치 추정 모델링
4. 결론
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