사용자의 활동 신호 또는 생체 신호를 무의식적이고 무구속적으로 측정하는 방법은 유비쿼터스 환경에서 헬스케어 뿐만 아니라 관련된 사용자 인터페이스를 실현하기 위해서 중요하다. 특히 무구속적인 측정은 장시간 동안 사용자의 활동을 모니터링하기 위한 활동 상태 추정 시스템에 사용되어야 한다. 본 논문에서는 가속도센서를 탑재한 핸드헬드 단말기의 시계열 가속도 분석을 통한 사용자 활동 상태 추정 기법을 제안한다. 제안된 사용자 활동 추정 시스템은 사용자의 불편함을 최소화하기 위해서 가속도센서를 사용자가 일상 생활동안 항상 휴대하고 있는 핸드헬드 단말기에 부착되어 구성되고, 이것을 실생활에서 실용적으론 구현하기 위해서 핸드헬드 단말기가 사용자에 의해서 휴대될 수 있는 위치를 앞주머니, 뒷주머니, 윗주머니, 가방, 허리, 손으로 쥐기 등과 같이 고려하였다.
전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CMS(Condition Monitoring System)는 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기의 너셀에 부착된 가속도 센서로부터의 신호에 대한 FFT 분석을 통해 풍력발전기에서 발생될 수 있는 블레이드의 질량 불평형 및 공력 비대칭의 검출을 가능케 하는 진단기법을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 3W급 소형 풍력발전기에의 적용을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
본 논문은 손목에 착용한 3축 가속도계 신호로부터 걷기, 달리기 상태일 때 걸음 수를 검출하는 방법을 제안한다. 성인 남자 4명의 피 실험자를 대상으로 트레드밀에서 2km/h, 4km/h, 6km/h, 8km/h의 속도로 신호를 수집하였다. 3축 가속도 신호에서 SMV를 계산한 후 Moving Max를 적용한 후 Vally Detection을 하여 걸음 수를 검출하였다. 약 2300보의 수집 신호에서 약 97.77%의 인식 결과를 도출하였다.
궤도틀림은 직접 궤도검측을 통해서도 평가가 가능하지만, 차체 진동가속도의 계측을 통해서도 간접적으로 관리상태를 파악할 수 있으며, 최근 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 간접적인 방법을 통해 국내 경부고속철도 자갈궤도의 유지보수 수준을 조사하고 평가하기 위하여, 국내 경부고속철도와 프랑스 고속철도(TGV)의 차체 진동가속도 계측을 수행하고 UIC518 규격에 제시된 방법에 따라 차체 진동가속도 계측 데이터에 대한 신호처리를 수행하였다. 차체 진동가속도는 차량의 주행속도에 따라서도 영향을 많이 받으므로, 신호처리된 계측결과를 속도대역별로 구분하여 상하방향 차체가속도 및 좌우방향 차체가속도의 크기에 따른 빈도분포를 계산하였다. 이렇게 계산된 빈도분포로부터 차량 주행속도에 따른 차체 진동가속도의 분포특성을 조사하고 UIC518에 제시된 기준과 비교하였다. 또한, 경부고속철도와 프랑스 고속철도의 상하방향 및 좌우방향 차체가속도의 빈도분포에 대한 정량적 비교분석을 수행하고, 국내 경부고속철도 자갈궤도 구간의 궤도틀림 관리수준을 평가하였다.
광용적맥파(PPG: photoplethysmogram) 신호는 심전도(ECG: electrocardiogram) 신호와 더불어 가장 많이 측정이 되는 생체 신호 중 하나이다. 광용적맥파 신호를 이용하여 측정할 수 있는 정보들은 혈류의 속도, 혈액 중 산소 포화도 등을 측정할 수 있다. 이들을 측정하기 위한 기반 정보는 맥박 정보이다. 광용적맥파 신호로부터 맥박을 측정하기 위하여 동적 잡음이 필수적으로 제거 되어야 한다. 기존 방법은 팔의 움직임을 나타내는 가속도 신호를 이용하여 동적잡음을 제거 하였지만 이는 계산 복잡도를 증가시켜 실시간으로 맥박을 추정하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 광용적맥파 신호만 사용하여 신호를 측정함과 동시에 맥박을 추정해내는 알고리듬을 제안한다.
본 논문에서는 몰드변압기 예방진단을 위해 정상상태와 비정상상태 몰드변압기의 진동신호의 FFT 및 시계열 분석에 관해 연구하였다. 실험올 위한 제어변수들로 공급전압, 부하전류 및 주위온도를 변화시키면서, 진동신호 크기, 주파수 스펙트럼 및 시계열 계수와 같은 측정변수들을 분석하였다. 제어변수 변화에 의한 진동선호는 권선표변과 철섬에 부착된 가속도센서로 측정되었으며, 이 신호들은 중폭기를 거쳐 데이터 수집장치에서 측정변수들로 계산되었다. 또한, 정 상상태 분석 후, 몰드변압기의 구조적 변형올 모의하였다. 비정상상태 진동신호는 정상상태와 같은 제어변수 변화 에 의해 측정되었다. 연구 결과, 정상상태와 비정상상태 진동신호는 수직진동신호와 수평진동신호를 비교하여 분석함으혹써 구별이 가능하였다.
함정에 탑재되는 주요장비는 내충격성능을 확인하기 위해 충격시험을 실시하고 계측된 신호는 최대충격가속도, 지속시간, 응답스펙트럼 등 충격응답신호의 신간이력을 분석한다. 그러나 계측된 신호는 배경잡음, 계측기오차, 케이블의 과도운동 등으로 충격성잡음과 백색잡음으로 인한 신호왜곡이 발생할 수 있으므로 충격시험으로부터 정확한 시간이력을 추출하기 위해서는 이러한 잡음을 제거해야 한다. 충격성잡음은 중간값필터를 이용하여 제거하고 백색잡음은 웨이블렛의 계수값을 축소함으로써 잡음이 제거된 충격응답신호의 시간이력으로부터 정도높은 최대충격, 지속시간 및 충격응답스펙트럼이 획득가능하다. 제안된 기법의 타당성을 판단하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행한 결과 신호대잡음비가 30dB 이상 향상되었음을 확인하였고, 실제계측된 수중폭발충격신호에 적용시켜 향상된 충격응답스펙트럼을 추출하였다.
본 논문은 공감각의 공학적인 응용 및 표현방법에 관한 기초연구로서, 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 근감각을 시각 및 청각 요소로 변환하는 기본 시스템의 구축을 목표로 한다. 구축방법으로서, 근감각 신호를 3축 가속도 센서 및 2축 자이로센서로부터 계산된 롤(roll), 피치(pitch) 신호를 통하여 근감각 신호 데이터를 획득하고 그 데이터에서 시각적 컬러 정보와 청각적 정보로 변환하는 방법을 제안한다. 롤 신호는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity)와 청각의 요소인 옥타브(Octave)로 변환하고, 피치 신호는 HSI 컬러 모델의 색상(Hue)과 청각의 음계(Scale)에 대응하여 변환한다. 추출된 HSI 컬러모델의 요소성분들을 기반으로 RGB 컬러모델로 변환한 후 실시간 컬러 출력신호를 얻는다. 또한, 청각의 요소인 옥타브 및 음계 성분을 기반으로 MIDI 신호로 변환, 합성한 후 실시간 사운드 출력신호를 얻는다. 실험에서, 신체의 움직임 즉 근감각을 표현하는 롤과 피치 값에서 색과 음 사이의 유사성에 기초한 변환관계에 따라 정상적인 색과 음이 출력되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 팔의 굽힘(flexion)과 폄(extension)운동 시 물체의 무게에 따른 저크의 변화를 통해 부드러움을 정량화하고, 물체무게와 움직임의 형태(type)에 따른 동작의 부드러움을 비교하고자 한다. 10 명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 $24.8{\pm}1.1$ 세)을 실험 참여자로 선정하였다. 물체무게(0g, 1000g)와 움직임의 형태(손등 위/아래)를 달리하여 팔의 굽힘과 폄 운동을 실시하였다. 또한 3 축 가속도 센서를 이용하여 x 와 z 축의 가속도를 측정하였고, 측정된 신호로 부터 저크값을 추출 하였다. 실험은 총 8 분으로 4 개의 block 으로 구성되며 각 block 은 resting 구간 1 분과 lifting 구간 1 분으로 구성된다. 실험 결과 물체무게 0g 에 비해 1000g 에서 가속도와 정규저크 값이 유의미하게 감소하였다.
Proactive computing의 핵심 기술인 손동작 인식 (Hand Motion Recognition, HMR) 기술은 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용(Human Computer Interaction, HCI) 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 3축 가속도 센서를 부착한 data glove를 제작하고, 3차원 손 모델을 구현한 후, 이를 이용한 손동작 인식 기술을 개발하였다. Data glove는 가상현실에 대한 입력 장치로써 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 사용하여 획득된 신호를 wireless communication으로 PC에 전송할 수 있도록 구현하였다. 손 모델링은 ellipsoid를 이용한 kinematic chain 이론 바탕의 3차원 손 모델을 구현하였으며, data glove에서 얻어진 가속도 정보에 rule 기반의 알고리즘을 적용하여 구현된 3차원 손 모델을 통하여 간단한 손동작(가위, 바위, 보)을 인식하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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