물체의 운동을 측정하기 위하여 관성 센서(inertial sensor)에 대한 배경 지식이 없는 사용자가 가속도계(accelerometer)를 사용하고자 할 경우 센서의 이름이 주는 혼동에 의하여 물체의 운동 가속도(acceleration)를 쉽게 얻어낼 수 있으리라 기대하게 된다. 반면, 가속도계가 실제 측정하여 주는 값은 비력 가속도(acceleration due to specific force)에 해당되므로 적절한 처리를 부가하지 않으면 기대한 바와 같이 물체의 운동 가속도를 얻을 수 없다. 가속도계의 측정값으로부터 운동 가속도를 추출하기 위해서는 중력장 가속도 (gravitational acceleration), 중력 가속도 (acceleration due to gravity), 비력 가속도, 그리고 운동 가속도 사이의 관계를 명확하게 구분 이해할 필요가 있다. 본 고에서는 앞선 고들에서 다룬(막대) 벡터, 좌표값, 좌표계, 좌표변환행렬, 그리고 코리올리 효과 등의 개념을 확장하여 다양한 개념의 가속도들을 구분 설명하였다.
가속도분석 시스템은 Quanterra 기록계에서 지원하는 DSS(Data Subscription Service)를 이용하여 전국의 가속도계로 부터 수신된 DSS 값을 가속도 값으로 계산한다. 지진발생시 지도상에 관측된 지점의 가속도 값을 표출하고 가속도계의 설치 장소에 따른 가속도 값 특성을 분석하여 분리 적용하는 방안과 가속도계의 비정상 작동에 대한 대책을 연구한다.
줄넘기와 같은 반복적인 운동들의 개수 측정은 가속도 센서의 가속도 값과 자이로 센서의 각속도 값의 특징을 추출하고 선택하여 개수를 판단한다. 하지만 잡음과 진동에 취약한 가속도와 드리프트 현상이 발생하는 각속도의 문제점으로 인하여 줄넘기 개수를 세는데 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 6축 가속도 자이로 센서에 상보필터를 적용하여 가속도와 각속도 값의 오류를 최소화하여 보다 정확한 개수를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 센서 값의 특징만을 보고 판단하는 방법에 비해 정확하게 개수를 측정하는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
카메라 영상을 통하여 무인 헬리콥터 동작을 추정하기 위해 적응형 가중치를 사용한 새로운 Ego-Motion을 검출 기법을 제안하였다. 무인 헬리콥터 동적 특성은 비선형이며, 심한 진동 발생으로 영상 번짐(blur) 현상이 나타나기 때문에 상관 값만을 고려한 정합 방법으로는 빈번히 오차가 발생한다. 본 논문에서는 가속도, 각 가속도 및 제어입력 값에 의한 위치 추정 값과 상관 값 및 에지 강도를 가중치에 의해 융합하여 정확한 Ego-Motion을 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 또한 무인 헬리콥터의 가속도, 각 가속도, 상하 속도에 따라서 영상의 번짐 정도가 달라 이들 같이 크면 위치오차에 가중을 크게 주고, 작으면 상관 값에 가중치를 적게 주는 적응형 가중치 결정 알고리즘을 적용하였다. 제안한 적응형 가중치 기법을 무인 헬리콥터에 실험한 결과 카메라에 포착된 영상에 의해 무인헬기의 동작을 정확히 추정 할 수 있었다.
줄넘기와 같은 반복적인 운동들의 횟수를 측정하는 방법은 다양하다. 그 중 대표적으로 가속도 센서의 가속도 값 또는 자이로스코프 센서의 각속도 값을 이용하여 파형과 데이터의 특징을 추출하고 선택한 후 선택한 특징을 알고리즘에 적용하여 측정하는 방법이 있다. 하지만 고정되지 않고 유동적인 운동들은 다양한 변수가 존재한다. 이러한 경우의 수를 하나의 센서만으로 찾기 쉽지 않으며, 잡음과 진동에 취약한 가속도계와 드리프트 현상이 발생하는 각속도의 문제점으로 인하여 정확한 줄넘기 개수를 세는데 다소 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 기존의 방식인 단일 센서만의 값으로 회전운동을 검출하는 방법의 문제점을 개선하기 위해 가속도와 각속도의 데이터값에 상보 필터를 적용하고, 가속도와 각속도 값이 상호보완 하여 서로의 문제점을 최소화하여 보다 정확한 개수를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 센서 값의 특징만을 보고 판단하는 방법과 비교하여 정확하게 줄넘기 개수를 측정하는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
기상청에서 운용하는 268개의 가속도 관측망에 대한 방위각 보정값을 측정하기 위해 배경잡음 교차상관 방법을 사용하였다. 이 방법은 배경잡음 자료를 사용하기 때문에 원거리 지진자료를 사용하는 방법과 달리 특정 조건에 맞는 지진을 선정할 필요가 없고, 한반도와 같은 조밀한 관측망에 적용하여 단기간의 연속 파형 자료만을 사용해 신뢰할 수 있는 방위각 보정값을 측정할 수 있다. 계산에는 2020년 1월부터 2020년 2월까지 총 268개의 기상청 가속도 관측망에 기록된 3성분 연속 파형 자료를 사용했다. 계산된 결과를 보면 기존에 원거리 지진자료를 사용한 결과와 매우 유사하며, 기존 결과에서 누락된 가속도 관측소들을 포함한 대부분 관측소의 방위각 보정 계산 결과가 표준편차 5° 이하로 안정적으로 계산되는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구를에서 사용한 방법을 활용해 기상청 가속도 관측소에 대한 방위각 보정값을 지속적으로 모니터링하고 측정된 결과를 활용하면, 가속도 자료의 수평 성분을 활용한 다양한 연구들에 활용할 수 있을 것이다.
스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 서기 2년부터 1977년까지 남.북한 역사지진(A.D 2-1904)과 초기 계기 지진(1905-1977) 목록을 이용하여 남한 지진 규모로 재조정된 지진목록을 작성하였다 역사 지진은 과거의 협소한 인구분포로 인해 지진 기록의 누락이 많앗다 지진 위험도를 작성하기 위해 지진 발생분포와 지체구조의 특성을 고려하여 4개의 지진구(seismic province)를 설정하였다. 각 지진구에서 최대 잠재 지진결정은 Gumbel의 최대치 이론을 이용하였다 제 1수정 점근 함수 분포에서 유한 상한 값(finte upper boundary) 의 존재는 각 지진구에서 발생할 최대 잠재 지진의 진원(source)이 유한하다는 사실과 잘 일치한다. 따라서 이를 근거로 각 지진구에서 10년 , 20년, 30년, 50년 이내에 2% 5% 10% 초과 확률을 갖는 최대 규모지진을 추정하였다 또한 각 지진구에서 유한 지진원은 과거에 발생했던 큰 규모의 특정 지진과 지진 지체구조 정보에 근거하여 결정하였다. 연구결과 조선시대(1392-1904) 의 지진위험도에서는 경주 울산지역과 서울과 평양지역을 따라 높은지반 가속도 값을 보이며 경주지역에서 0.24g의 최대 지반 가속도 값으로 나타났다 계기 지진목록(1905-1998)을 이용한 한반도의 지진 위험도에서는 경주, 울산, 대구 지역에서 0.10-0.12g 의 최대 지반가속도 값을 보였다. 그리고 계기 지진 목록(1905-1998) 만을 이용하여 작성한 서울.경기 지역의 지진 위험도에서는 김포, 잠실 , 성남 지역의 한강을 따라 분포하는 충적층과 강남지역의 지반 운동이 한강 이북의 대보 화강암 지역에 비해 비교적 높은 0.09-0.10g의 지반 가속도를 보이는 것이 특징이다.
본 연구의 목적은 뛰어 내리기 동작 시 신발과 뛰어 내리는 높이가 지면반력과 충격감소에 미치는 영향을 연구하였다. 10명의 건강한 피험자가 신발 또는 맨발로 네 가지 다른 높이에서 (30, 45, 60 &75 cm) 다섯 번의 뛰어 내리기를 시도하였다. 수직지면반력(VGRF), 영상분석, 경골과 앞이마의 가속도가 함께 측정되었다. 첫 번째 정점의 수직지면반력 (VGRF1)은 75cm의 높이에서 맨발보다는 신발을 신은 상황에서 더 큰 값을 보여 주었다. 두 번째 정점의 수직지면반력 (VGRF2)은 신발을 신은 것보다는 맨발의 조건에 더 큰 값을 보여 주었다. 앞 이마의 가속도 (AccHead)는 높이와 지면에 거의 변화를 보이지 않았다. 첫 번째 정점의 경골 가속도 (AccHead)는 높이와 지면에 거의 변화를 보이지 않았다. 첫 번째 정점의 경골 가속도 (AccTibia1)는 맨발의 조건보다 신발을 신은 조건에서 더 크게 나타났다. 반면에 두 번째 정점의 경골 가속도 (AccTibia2)는 특히 60 그리고 75cm조건에서 신발을 신었을 때 보다 맨발일 때 더 큰 값을 보여 주었다. 충격감소지수 (AtteIndex)는 모든 높이에서 맨발의 조건이 신발을 신은 조건 보다 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 결론적으로 뛰어 내리기 동작 시 신발이 지면반력을 최소화시키고 충격을 감소시키는데 부가적인 완충물로 제공되었음을 뒷받침 해준다.
본 논문에서는 농구 경기에서의 대표적 자세 중 Standing shoot, Jump shoot, Pass, Dribble, Lay-up shoot, 총 5가지 자세를 인식하기 위해 각 자세와 3축 가속도 값과의 상관관계를 보여주고 있다. 스마트폰에 내장되어 있는 가속도 센서로부터 데이터를 생성해주는 어플리케이션인 Sensor log를 활용하여 얻은 3축 가속도 값으로 수직, 수평축과 3축 가속도의 크기를 구해 Instance로 사용하였다. 위 데이터는 대표적인 데이터 마이닝 도구인 Weka tool을 이용하여 각 모션과 데이터 값의 상관관계를 확인하였고, 실험 결과 10-fold에서 평균 59.8%를 보였으나 Training set과 Test set의 결과 80.8%를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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