• Title/Summary/Keyword: 가속도신호

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High Accuracy of Indoor Hybrid Positioning Method based on Mobile Device (모바일 단말 기반 고정밀 실내 융합 측위 방법)

  • Lee, J.K.;So, W.S.;Lee, J.S.;Yoo, S.J.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.29 no.6
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    • pp.113-125
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    • 2014
  • 최근 모바일 단말 기술의 발전과 무선망의 성능 향상에 따른 다양한 서비스가 제공되고 있는 추세이며, 위치정보인식시스템과 결합된 서비스에 많은 관심이 높아졌다. 본고에서는 GPS(Global Positioning System)의 신호가 미치지 못하는 건물의 실내환경에 적합한 경로 안내서비스 및 지하시설물 안내 등 초정밀 실내 측위 서비스를 제공하기 위한 융합 측위 방안을 제안한다. 융합 측위 방안은 실내외 연속 측위를 위해 실외에서는 GPS를 이용하고 실내환경에서는 WLAN 기반의 측위 전용 AP(Access Point)를 이용, 전파신호의 LoS(Line of Sight)를 확보하여 측위하고 전파음영지역에서는 스마트폰의 가속도, 자이로센서 등 여러 가지 관성센서를 활용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘 등을 적용하여 측위한다. 또한 측위 정확도 향상 및 오차를 줄이기 위한 방법으로 LSE(Least Squire Estimation) 및 EKF(Extended Kalman Filter), KNN(K-Neighbor Node)/MSSM(Maximum Signal Strength Model) Algorithm 등 다양한 융합 측위 알고리즘을 적용하여 실내환경에 적합한 최적의 초정밀 실내 측위 서비스를 제공한다.

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대규모 유도조종 시스템

  • 박양배
    • 전기의세계
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    • v.33 no.3
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    • pp.163-172
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    • 1984
  • 비행체가 한 지점에서 다른 지점으로 이동하기 위하여는 적절한 유도 조종장치가 필요하게 된다. 좀 더 넓은 의미에서 생각하며, 일반적으로 이러한 system은 비행체의 동적 현상, 즉 가속도, 속도, 위치 및 각속도 등을 측정하는 다양한 감지기들과 신호처리장치, 그리고 힘과 moment를 발생시키는 구동장치로 이루어진다. 또 유도조종 system의 설계과정에서는 비행환경에 따라 신호(상태변수)의 양이 많고, 각 subsystem들은 상당히 고차에다 비선형적이다. 따라서 유도조종 system은 하나의 대규모 system으로 생각될 수 있다. 본문의 구성은, 2장에서 주로 비행체의 공력학적인 면을 다루고, 3장은 유도장치로서 각 유도방식에 따른 간략한 설명과 장단점을 비교하였다. 4장은 조종장치로서 조종방식과 비행체제에 필요한 계기 및 구동장치에 관하여 설명하였고, 5장은 설계 및 방법과 시험에 관하여 논하였으며, 끝으로 6장에서는 간략한 결론을 내렸다.

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The Abnormal Condition Diagnosis of Compressor Parts using Multi-signal Sensing (복합신호 검출에 의한 압축기 부품의 상태 진단)

  • Lee, Kam-Gyu;Kim, Jeon-Ha;Kang, Ik-Su;Kang, Myung-Chang;Kim, Jeong-Suk
    • Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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    • v.3 no.3
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    • pp.11-16
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    • 2004
  • In this study, the characteristics of signals such as acoustic emission, vibration amplitude and noise level which are derived from the abnormal condition of compressor are investigated. The normal condition, vane stick sound and roller defect condition are chosen to analyze the signal in each cases. From the feature extraction of each signals, the dominant parameters of each signals which can identify the abnormal condition are suggested.

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Physical Motion Detection Algorithms for Smart Insole Gym Service (스마트 인솔 Gym 서비스를 위한 자세 인식 시스템)

  • Lee, Junhyun;Cho, Hyunwook;Sim, Minsun;Kim, Woongsup
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.795-798
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    • 2017
  • 근래에 들어, 웨어러블 기기의 발전으로 사람의 움직임에 대한 측정이 손쉬워 지면서, 워킹, 러닝, 사이클링 등의 인간의 신체 활동 상태를 감지하여 더 효율적인 운동을 할 수 있도록 정보를 획득, 제공하려는 연구가 계속되고 있다. 본 연구에서는 웨어러블 기기중 하나인 스마트 인솔을 통해서 수집되는 가속도 정보와 압력 정보를 사용하여 운동시에 사람의 운동 자세를 감지하고 측정하는 시스템을 구현하였다. 사람이 헬스센터에서 수행하는 각각의 자세는 운동의 특성에 따라 시계열 신호의 표현 패턴이 다르게 나타나며 이 패턴을 통한 정확한 자세의 감지를 위해서 본 연구에서는 다양한 신호처리 알고리즘을 사용하였으며 이 경우 더 정확한 자세를 측정할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확한 자세의 감지를 위해 운동의 특징에 따라 알고리즘을 선택하여 시계열 정보를 처리 분석 하는 시스템을 제안하였으며 이를 통해 보다 정확하게 사람의 신체활동을 분석할 수 있었다.

Tool Wear and Chatter Detection in Turning via Time-Series Modeling and Frequency Band Averaging (선삭가공에서 시계열모델 밑 주파수대역에너지법에 의한 공구마멸과 채터의 검출)

  • ;Y.S. Chiou;S.Y. Liang
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.11 no.2
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    • pp.75-84
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    • 1994
  • 기계가공프로세스에서 절삭공구의 마멸과 채터진동은 공작기계의 가동율과 생산성을 크게 저해하는 요인이 되고 있다. 본 연구에서는 공구마멸과 채터현상이 혼재하는 상황에서, 이들 두 현상을 동시에 검출하는데, AE 및 가속도센서에서 검출된 신호와 AR계수 및 주파수대역 평균에너지를 특징입력으로 하는 인공신경회로망을 이용하였다. 그 결과, 공구마멸과 채터현상에 대응하는 서로 다른 신호특징의 차이를 동시에 식별하는 데 인공신경 회로망의 유용성을 입증하였으며, 시계열모델의 AR계수(70 .approx. 90%)보다는 주파수대역에너지법의 평균에너지 (80 .approx. 100%)를 신경회로망의 특징입력으로 하는 경우가 높은 성공률을 나타내었다.

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A Wireless Multi-Controller in TinyOS (TinyOS 기반의 무선 멀티 컨트롤러)

  • Kim, Hyun-Jong;Kim, Namgi
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.145-146
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    • 2009
  • TinyOS 기반의 센서 네트워크는 현실 세계에 존재하는 물리적인 아날로그 값을 디지털 값으로 수치화하여 이 값을 통해 여러 산업과 생활 지원 서비스에 활용이 가능하다. 본 무선 멀티 컨트롤러는 제어 노드에 있는 센서 보드의 빛, 가속도, 자기력계 등 센서를 통해 감지되는 물리적인 데이터를 수집하여 디지털 신호로 변환한다. 디지털화 된 신호는 무선 네트워크를 통해 패킷의 형태로 컴퓨터와 연결된 모트로 전송되고, 이는 다시 컴퓨터로 전송된다. 실제 제어의 대상이 되는 사용자 컴퓨터는 전송된 데이터 정보를 통해 인터페이스를 제어하는 방식을 사용한다.

Access Point Scanning Mechanism using Accelerometer Sensor and RSSI(Received Signal Strength Indication) (가속도센서와 신호세기를 이용한 Access Point 스캐닝 메커니즘)

  • Lee, Kenwhui;Kim, Kangseok;Hong, Manpyo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.581-583
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    • 2011
  • 최근에 급격히 증가한 스마트폰의 사용자들이 이동중에도 안정적인 무선 네트워크를 이용하기 위해서는 핸드오프는 반드시 필요하다. 핸드오프를 위하여 기존에 연결되어 있는 AP(Access Point)와의 연결을 끊고 주변의 AP 를 스캐닝한 후 새로운 AP 로 재연결을 하는 과정을 거치게 된다. 이러한 과정 중에 본 논문에서는 스캐닝 단계에서 발생하는 문제점을 분석하고 이에 대한 개선방안으로 AP 의 신호세기와 스마트폰의 센서를 이용하여 사용자의 이동성을 고려하는 스캐닝 방식을 제안한다.

Hybrid Damage Monitoring Technique for Bridge Connection Via Pattern-Recognition of Acceleration and Impedance Signals (가속도 및 임피던스 신호의 특징분류를 통한 교량 연결부의 하이브리드 손상 모니터링 기법)

  • Kim, Jeong-Tae;Na, Won-Bae;Hong, Dong-Soo;Lee, Byung-Jun
    • Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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    • v.10 no.6 s.52
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    • pp.57-65
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    • 2006
  • This paper presents hybrid structural damage monitoring system which performs both global damage assessment of structure and damage detection of local structural joints. Hybrid damage monitoring system is composed of vibration-based technique and electro/mechanic impedance technique. Vibration-based technique detects global characteristic change ot structure using modal characteristic change of structure, and electro/mechanical impedance technique detects damage existence of local structural joints using impedance change of PZT sensor. For the verification of the proposed hybrid monitoring system, a series of damage scenarios are designed to loosened bolts situations of the structural joints, and acceleration response and impedance response signatures are measured. The proposed hybrid monitoring system is implemented to monitor global damage-state and local damages in structural joints.

A Study on the Leakage Characteristic Evaluation of High Temperature and Pressure Pipeline at Nuclear Power Plants Using the Acoustic Emission Technique (음향방출기법을 이용한 원전 고온 고압 배관의 누설 특성 평가에 관한 연구)

  • Kim, Young-Hoon;Kim, Jin-Hyun;Song, Bong-Min;Lee, Joon-Hyun;Cho, Youn-Ho
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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    • v.29 no.5
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    • pp.466-472
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    • 2009
  • An acoustic leak monitoring system(ALMS) using acoustic emission(AE) technique was applied for leakage detection of nuclear power plant's pipeline which is operated in high temperature and pressure condition. Since this system only monitors the existence of leak using the root mean square(RMS) value of raw signal from AE sensor, the difficulty occurs when the characteristics of leak size and shape need to be evaluated. In this study, dual monitoring system using AE sensor and accelerometer was introduced in order to solve this problem. In addition, artificial neural network(ANN) with Levenberg.Marquardt(LM) training algorithm was also applied due to rapid training rate and gave the reliable classification performance. The input parameters of this ANN were extracted from varying signal received from experimental conditions such as the fluid pressure inside pipe, the shape and size of the leak area. Additional experiments were also carried out and with different objective which is to study the generation and characteristic of lamb and surface wave according to the pipe thickness.

Activity Recognition based on Multi-modal Sensors using Dynamic Bayesian Networks (동적 베이지안 네트워크를 이용한 델티모달센서기반 사용자 행동인식)

  • Yang, Sung-Ihk;Hong, Jin-Hyuk;Cho, Sung-Bae
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.15 no.1
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    • pp.72-76
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    • 2009
  • Recently, as the interest of ubiquitous computing has been increased there has been lots of research about recognizing human activities to provide services in this environment. Especially, in mobile environment, contrary to the conventional vision based recognition researches, lots of researches are sensor based recognition. In this paper we propose to recognize the user's activity with multi-modal sensors using hierarchical dynamic Bayesian networks. Dynamic Bayesian networks are trained by the OVR(One-Versus-Rest) strategy. The inferring part of this network uses less calculation cost by selecting the activity with the higher percentage of the result of a simpler Bayesian network. For the experiment, we used an accelerometer and a physiological sensor recognizing eight kinds of activities, and as a result of the experiment we gain 97.4% of accuracy recognizing the user's activity.