해상과 같이 고립된 장소에서 발생하는 작업자의 사고는 일반적인 건설 사고와는 달리 통신의 제한 등의 문제로 구조에 어려움이 따른다. 또한 CCTV의 부재로 인한 사고 현장의 수색에 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 이 논문에서는 작업 현장에서 필수적으로 착용해야 하는 안전모에 IoT 기술을 접목한 장치를 제안한다. 제안 장치는 기존의 안전모에 심박센서, 체온 센서, 가속도 센서 및 카메라 센서를 부착하여 설계 및 구현하며, 사용자 및 관제 센터에서 작업자의 상태를 모니터링 할 수 있게 한다. 또한 작업자에게 비정상적인 생체 신호나 낙상이 발생하면 영상을 관제센터로 전송한다. 제안 시스템을 활용하면 작업자의 상태를 실시간으로 확인할 수 있으므로 작업자의 사고에 대해 빠른 대처를 할 수 있는 장점을 가진다.
본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 궤도틀림을 식별하는 방법을 제시하였다. 궤도틀림과 대차 가속도응답신호에 의한 등가 웨이브렛 SISO 전달함수를 정의하였다. 현장에 적용되는 검측차의 25cm단위 궤도검측 기준에 맞추어 궤도틀림과 대차가속도 응답신호를 조정하였다. 웨이브렛 변환을 적용하기 전 입력데이터는 웨이브렛 변환 정의 조건에 맞추어 범위를 재조정한 회귀신호이다. 또한, 웨이브렛 역전 달 함수를 정의하여, 궤도틀림을 역 추정하였다. 추정된 궤도틀림과 실제의 궤도틀림의 비교를 위해 상관도와 FRF를 비교 분석하였다. 예측된 값과 기준 값 과의 잔 차의 분산비로 정의되는 틀림지수를 사용하여 궤도틀림의 이상을 분석하였으며, 개발될 알고리즘을 검증하기 위하여 시뮬레이션 연구를 수행하였다.
지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
낙상은 일상의 활동 중에 예기치 않게 발생하여 생활에 많은 어려움을 초래한다. 본 연구는 고위험 직종 종사자들의 낙상 감지를 위한 시스템을 구성하고 자료를 수집하여 예측 모델에 적용함으로써 그 유효성을 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 가속도센서와 자이로센서를 통해 가속도 신호와 방위각을 산출하여 낙상 여부를 감지하는 웨어러블 기기를 구성하였다. 그리고 연구 참여자들이 이 기기를 복부에 착용하고 정해진 활동을 수행하는 과정에서 낙상과 관련한 동작으로부터 필요한 데이터를 측정하고 기기 내에 존재하는 블루투스 장치를 통해 컴퓨터로 전송하였다. 이렇게 수집된 데이터를 필터링 등을 통해 처리하여 딥러닝 알고리즘들인 1D CNN, LSTM, CNN-LSTM에 근거한 낙상 감지 예측 모델들에 적용하고 그 결과를 평가하였다.
본 연구에서는 장대교량에서 케이블의 장력을 간편하게, 그리고 자동적으로 추정할 수 있는 저비용 무선장력계측시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 크게 비용이 저렴하고 설치 및 관리가 용이한 무선 기반 하드웨어와 케이블에서 계측된 가속도 데이터로부터 장력을 자동으로 추정하여 주는 내장 (Embedded) 자동화 소프트웨어로 구성된다. 저비용 무선 기반 하드웨어는 연산능력을 가진 무선계측유닛과, 계측 신호개선을 위한 신호처리보드, 그리고 상용 MEMS 가속도계로 구성되었으며, 내장 자동화 소프트웨어는 계측된 신호의 주파수 분석을 위한 FFT 모듈, 케이블의 푸리에 스펙트럼으로부터 고유진동수를 자동으로 추출하기 위한 자동 피크 추출(Peak-picking) 알고리즘 모듈, 그리고 추출된 고유진동수를 활용하여 케이블의 장력을 추정하는 진동법 모듈로 구성되었다. 개발된 시스템의 검증을 위하여, 사장교의 케이블 축소모델을 제작하고 케이블 모델에 다양한 장력과 새그를 주어 진동실험을 수행하였다. 실험 결과, 개발된 시스템은 케이블 모델의 주파수응답스펙트럼으로부터 고유진동수를 정확하게 추정하였으며, 장력과 새그의 크기에 상관없이 매우 정확한 장력을 추정하였다.
현재 차량 위치 추적 시 사용빈도가 가장 많은 방법은, 지도상에 자신의 위치를 수치로 보여주는 GPS 수신기를 사용하여 지도상 실외의 위치를 측위 한다. 위의 GPS를 이용한 내비게이션은 차량의 진행방향, 출발 도착 지점을 설정하여 차량을 운행한다. 또한 GPS 음영지역 및 신호 지연의 문제를 해결하기 위한 지자기센서와 가속도센서를 사용하는 시스템도 있다. 그러나 센서를 활용할 경우 차량의 방향 정보를 얻을 수 있지만 음영 및 신호 왜곡 시간이 길어질 경우 정확한 차량의 위치를 판단 할 수 없다. 즉, GPS의 신호에 오류가 있을 경우 차량의 이동거리를 알 수 없으므로 차량의 회전 정보는 효용 가치가 떨어진다. 따라서 이를 보정하기 위해서는 정확한 차량의 위치를 판단할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존 GPS의 문제를 해결하기 위해 차량의 속도정보와 스마트폰의 지자기센서를 활용한 실외 위치 추적 시스템과 WiFi 정보를 활용한 차량용 WPS시스템을 설계 하였다.
국내의 지진 발생 추이가 증가세를 보이고 있으며, 이에 따라 시설물 피해를 주고 큰 인명 피해를 초래하는 지진재해에 대한 대비의 중요성이 대두되고 있다. 지진재해에 대비하기 위해서는 지진 또는 진동가속도에 대한 실시간 계측을 하는 것이 중요하다. 일본과 미국의 경우 중요 시설물에 대하여 이미 실시간 지진가속도계측을 시행하고 있으며 계측된 지진가속도데이터는 데이터베이스화되어 관리되고 있다. 이를 이용해 내진설계기준 개정시 또는 지진으로 인한 피해 예측시 활용하고 있다. 국내의 경우, 최근 지진재해대책법 및 시행규칙이 개정되어 공포되었으며, 국민안전처에서 지진가속도계측자료 통합관리시스템을 구축해 나가고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 국민안전처 통합관리시스템에 연계가 가능한 시설물 실시간 진동 감지 및 분석 시스템을 개발 하는 것이다. 이 시스템은 지진가속도계측데이터 모니터링 기능을 포함하며, 또한 고속푸리에변환, 고유진동수 추출, 응답스펙트럼, 파워스펙트럼, 진도 표출, 시설물 건전도 평가 등 다양한 가속도데이터 분석 기능을 갖추고 있을 뿐만 아니라 국민안전처 지진가속도계측자료 시스템에 연계가 가능하도록 설계되었다. 개발된 시스템은 시설물의 안전관리 네트워크 구축, 지진 또는 진동으로 인한 시설물의 피해에 대한 대비, 유지관리 비용의 최소화에 긍정적인 효과가 있을 것이라고 판단된다.
본 연구에서는 보행 시 발생되는 근전도를 이용하여 보행 시 보행불균형 상태를 판단하고자 한다. 보행불균형 상태 판단시스템의 실효성 확인을 위해 인코더와 가속도, 근전도 센서 기반의 보행 불균형 판단 시스템을 제안한다. 건강한 성인 남성 10 명을 대상으로 실험을 진행하였다. 보행 신호를 획득하기 위해 고관절과 슬관절에 인코더 센서를 부착하고, 발목에 가속도 센서, 외측광근과 전경골근에 근전도 센서를 부착하였다. 보행 불균형을 판단하기위해 SI(Symmetry Index)를 사용하였다. 정상보행과 불균형보행을 측정하기 위해 한쪽 발에 인위적으로 1.5 cm의 굽을 추가해가며 0 cm부터 6 cm까지 5번의 실험을 반복하였다. 인코더와 근전도의 경우 0 cm의 정상보행과 1.5 cm의 불균형보행을 정상보행으로 판단하였고 3 cm와 4.5 cm, 6 cm의 불균형보행은 불균형보행으로 판단하였다. 가속도의 경우 0 cm와 1.5 cm, 3 cm의 불균형보행을 정상보행으로 판단하였고 4.5 cm와 6 cm의 불균형보행을 불균형보행으로 판단하였다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude : SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm : HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm : ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm : ALPA)을 제안한다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.
본 연구에서는 9가지 환경에서 마이크로폰과 자이로센서, 가속도센서를 이용하여 얻은 데이터를 특징 추출한 후 각 특징들을 조합하여 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용한 분류실험을 수행하였다. 기존의 환경 인식에 관한 연구들에서는 주로 마이크로폰을 이용한 환경음 데이터를 통해 인식주체의 환경 상황을 인식하고자 하였으나, 여러 노이즈들이 결합한 형태로 좋은 특징을 얻기 어려운 환경음의 구조적 특성으로 인해 그 인식 성능에 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 환경상황을 인식하기 위한 또 다른 방법으로 인식주체의 움직임 특성을 반영하기 위해 자이로센서와 가속도센서의 데이터를 특징에 추가 적용하는 방식을 제안하였다. 실험결과 따르면 마이크로폰을 통해 얻은 환경음의 특징만을 이용하는 기존의 방식들에 비해 가속도센서를 통해 얻은 데이터를 기존의 환경음 특징벡터와 조합한 경우에서 5% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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