최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 유비쿼터스 환경에서의 서비스를 위한 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 특히 인간의 행동을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 영상기반 연구와는 달리 모바일 환경에 적합하도록 가속도 센서, 생리신호 센서 등 다양한 센서들을 활용하여 사용자의 행동을 인식하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 멀티모달 센서들을 통합하고 동적 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크로 전반적인 사용자 행동을 추론하고 획득된 각 행동의 확률순으로 동적 베이지안 네트워크를 구성한다. 동적 베이지안 네트워크는 OVR(One-Versus-Rest) 전략으로 학습되며, 확률순으로 행동이 검증되어 임계치를 넘는 경우 선택된 행동보다 낮은 확률의 행동에 대한 동적 베이지안 네트워크를 검증하지 않아 추론 연산량을 줄인다. 본 논문에서는 가속도 센서와 생리적 신호 센서를 기반으로 총 8가지의 행동을 인식하는 문제에 제안하는 방법을 적용하여 평균적으로 97.4%의 분류 정확률을 얻었다.
비상위치송수신장치(ELT)는 항공기 추락 시 조난 신호를 송출하는 장비이다. 유용한 장비이지만 항공기 추락과 경착륙에 대한 오판으로 인하여 잘못된 조난신호를 송출하기도 한다. 이러한 문제점은 현재 사용되고 있는 기계식 G-스위치의 부정확성에 그 원인이 있다. ELT의 성능 개선을 위하여 기계식 G-스위치를 MEMS 가속도계로 대체한 ELT 시스템을 개발하였다. ELT 시스템은 가속도 정보 수집/분석 시스템과 추락 판단 프로그램, 추락 상황에서 위치 정보를 제공하기 위한 GPS 수신 시스템으로 구성되어 있다. 또한, ELT 시스템을 검증하기 위한 자유 낙하 실험대를 제작하였다. 자유 낙하 실험대는 추락과 경착륙에 해당하는 충격 가속도와 충격 유지 시간을 모사할 수 있도록 설계하였다. 자유 낙하 실험대를 이용하여 개발한 ELT 시스템이 정확히 작동함을 확인하였다.
일반적인 파고 측정 시스템은 스펙트럼 분석을 통하여 파고를 측정한다. 하지만 스펙트럼 분석은 fast fourier transform(FFT)을 이용하기 때문에 구조가 복잡하며, 또한 FFT를 사용하기 위해서는 먼저 데이터를 저장해야 하기 때문에 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 칼만필터와 관성센서를 사용하여 실시간으로 데이터를 처리하는 알고리즘을 개발하고 성능을 평가하였다. 칼만필터 이론은 비교적 복잡한 알고리즘이지만 FFT를 사용하는 것에 비하여 간단하며, 가속도 데이터를 적분하여 위치를 효율적으로 추정할 수 있다. 하지만 가속도 데이터를 적분할 때 오차의 누적이 발생되는데, 파고의 특징을 이용한 알고리즘을 개발하여 누적오차 문제를 해결하였다. 본 논문에서는 다양한 조건의 해파를 모델링하여 성능평가를 수행하였으며, 실험을 통하여 풍랑측정에 한해서 평균 오차율 3.5%로 우수한 측정 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 시각장애인이 안내견과 함께 보행 중 환경적 요소와 상황에 따른 인지를 도와주기 위한 안내견 하네스 행동 알림 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 안내견의 하네스 안장에 IMU(inertial measurement unit)모듈 및 가속도센서 다리벨트를 장착하였으며, 이로부터 출력되는 정보를 이용하여 안내견의 보폭추정과 자세판단을 수행하였다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 안내견이 인지하고 있는 자세를 오르막 계단 자세, 내리막 계단 자세, 오르막길, 내리막길 및 평지와 정지 상태로 나누웠으며 시각장애인의 안전을 위한 행동인 불복종명령 상태을 포함한 7가지의 행동에 대한 판별 실험을 수행하였다. 그 결과 안내견 행동 규칙 인식 성공률은 평균 92.78%로 나타났으며, 안내견 하네스 행동알림 시스템의 실제 적용 시 유용성을 확인하였다.
최근 HMD 기기의 보급화로 1인칭 슈팅 게임(FPS; First-Person Shooter), 레이싱 게임 등의 직접적으로 경험하기 어려운 환경을 체험하는 시뮬레이터 게임에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이터 게임들은 현실감 있는 체험을 위해서 큰 부피의 콘솔과 부가적인 사용자 조작 장치를 요구하는 고가의 제품이 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 사실감을 극대화 하고, 작은 부피, 적은 비용으로 즐길 수 있는 저격 시뮬레이터 게임을 위한 아두이노 에어 마우스를 구현한다. 구현한 아두이노 에어 마우스는 가속도 센서와 자이로 센서 값을 기반으로 동작하며, 특히 Unity3D 환경에서 탄도학이 적용된 저격 시뮬레이터 게임에서 테스트한 결과보다 높은 사실감을 보였다.
모바일 헬스케어 디바이스에서 가장 많이 사용되는 PPG 신호는 디바이스 사용자의 움직임의 영향에 따라 심박수 측정의 정확도가 떨어진다. 그 이유는 사용자의 동잡음의 주파수 대역이 PPG 신호의 주파수 대역과 겹쳐 있기 때문이다. 이러한 동잡음을 제거하기 위해 주파수 분석법, 가속도 센서 적용 등의 다양한 방법들이 연구되어 우수한 성능을 제시하였지만, 저가의 헬스케어 디바이스에 이들 필터법을 적용함에 있어 많은 연산처리 시간과 센서 가격 측면 때문에 적용하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간으로 보다 정확한 심박수를 추출하기 위해 퍼지추론 시스템과 적응노치 필터를 이용한 PPG 신호처리 기법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였으며, 이 결과를 토대로 제안된 방법을 모바일 헬스케어 디바이스 설계에 적용한다면 실시간으로 보다 정확한 심박수 측정이 가능할 것이다.
최근 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 컨텍스트를 해석하는 것이 중요하며, 이를 위해 PDA, GPS, 가속도 센서 등 다양한 센서들이 활용되고 있다. 가속도 센서와 같은 저급의 연속적인 데이터를 수집하는 센서는 그 데이터를 직접 활용하는 것이 어려우므로 전처리 하는 것이 중요하다. 하지만 실시간으로 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 XMI 을 활용하여 가속도 센서와 생리적 신호 센서 등과 같은 저급의 데이터를 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템을 제안한다. XML을 통하여 센서 네트워크의 구조를 정의하고, 각 센서별로 수집되는 데이터와 데이터에 해당하는 컨텍스트의 룰을 정의할 수 있다. 제안하는 시스템은 XML을 통하여 센서 네트워크에 센서를 추가할 때와 컨텍스트의 룰을 수정할 때 소스의 수정을 줄여준다. 그리고 이 시스템을 활용하여 실시간으로 데이터를 모니터링하는 시스템을 구현하여 난해한 데이터의 변화를 그래프로 표현해 데이터의 검증을 도와주며, 실시간으로 전처리의 결과를 확인하여 변화가 가능하고, 다른 외부 서비스나 어플리케이션에 사용자의 컨텍스트의 제공을 용이하게 해준다.
본 논문은 하지부의 각 분절에 부착된 착용형 관성센서의 자세 및 각속도 정보와 하지부 기구학을 기반으로 착용자의 보행속도를 추정하는 방법에 관한 연구를 다룬다. 보행 주기 중 발바닥과 지면이 완전히 접촉되지 않는 구간에서는 골반부에 장착된 관성센서의 가속도 출력을 적분하여 보행속도를 추정할 수 있다. 이 때, 보행 시 골반부의 기울어짐으로 인하여 발생되는 가속도의 측정오차의 누적 영향을 최소화하기 위하여, 하지부 기구학을 기반으로 추정된 보행속도를 매 보행 주기마다 골반 관성센서의 가속도 출력신호 적분 초기값으로 갱신한다. 그 결과 6분 가량의 야외 보행 실험을 수행한 결과, 오차 누적에 의한 영향은 관찰되지 않았으며, 보행속도 추정 오차의 RMS는 0.08m/s 이하인 것으로 확인되었다.
건축구조물의 진동제어 시스템의 안정성과 효율성은 대상 시스템의 수학적 모델의 정확성에 크게 좌우 된다. 본 연구에서는 3층의 축소 건물모델과 소형 AMD(active mass damper)를 대상으로 각각의 상태방정식 모델을 시간영역에서의 시스템 식별 기법인 OKID(observer/Kalman filter identification)를 대상으로 각각의 상태방정식 모델을 시간영역에서의 시스템 식별 기법인 입력과 AMD의 이동질량체의 설치층에 대한 상대가속도 입력에 대하여 시스템 식별을 개별적으로 수행한 뒤 두 개의 상태방정식을 모델 응축 과정을 통해 통합하였다. AMD의 시스템 식별은 모터제어 신호를 입력으로 AMD 이동질량의 설치층에 대한 상대가속도를 출력으로 선정하여 수행하였으며 큰 감쇠비와 위상지연 현상을 확인할 수 있었다 결과적으로 얻어진 건물 모델 및 AMD의 이동질량의 설치층에 대한 상대가속도를 출력으로 선정하여 수행하였으며 큰 감쇠비와 위상지연 현상을 확인할수 있었다. 결과적으로 얻어진 건물 모델 및 AMD의 상태방정식 모델로부터 재구성한 전달함수와 시간이력은 실험에서의 측정치와 잘 일치하였다.
본 논문에서는 물리적 스위치 방식의 인터페이스를 사용하기 불편한 장애우나 전자기기 사용에 익숙하지 못한 사람들을 위한 차세대 인터페이스를 구현하기 위해 음성인식과 3축 가속도센서를 헤드셋과 연동하여 새로운 마우스 포인팅 시스템을 구현하였다. 인식률이 상대적으로 높은 화자종속방식을 지원하고 그 음성신호를 인식해서 BCD 코드로 출력을 내는 음성인식 모듈을 헤드셋의 마이크의 출력부와 연결하여 사용하였으며, TMS320F2812 프로세서를 사용한 컨트롤러를 구축하여 3축 가속도 센서와 연동한 후 헤드셋의 머리윗부분에 장착하여 비주얼 베이직을 통해 헤드셋으로 마우스 포인팅 및 클릭이 가능한 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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