• ICROS
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.40-45
• /
• 2010

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.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2008.02a
• /
• pp.601-604
• /
• 2008

Acceleration analysis system transfers DSS into acceleration value utilizing Quantera that receives the measurement from the accelerometers installed in the whole nation. When earthquake occurs, the system gives accleration values in certain locations in a map where the accelerometers are installed. And it suggests a measure to fix the problems related to abnormal operations of accelerometers.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2016.07a
• /
• pp.119-120
• /
• 2016

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.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 1999.07b
• /
• pp.653-655
• /
• 1999

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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.8-16
• /
• 2017

There are various methods to count the number of repetitive motions such as jump rope. Most of the methods use features extracted from the time-varying waves of acceleration or angular velocity, which is the main feature in the count of rotations in jump rope. However, there exist several variables and it is not easy to find the count with a single sensor. For example, accelerometer is susceptible to noise and vibration, and the angular velocity may cause a drift phenomenon, which is the main cause of the inaccurate count of jump rope rotation. In this paper, complementary filter is used to consider two sensors simultaneously and complement each other, which results in more accurate count in jump rope rotation. The proposed method can count the exact number of jump rope rotation compared to other existing methods only using one sensor value, which is confirmed through experimental results.

• Journal of the Korean earth science society
• /
• v.42 no.2
• /
• pp.195-200
• /
• 2021

Orientation corrections for the total of 268 accelerograph stations of the Korea Meteorological Administration (KMA) were estimated using ambient noise cross-correlation. As this method uses ambient noise data instead of teleseismic waveforms from earthquakes under certain conditions, reliable orientation corrections can be obtained using only two-month long continuous seismic data from dense seismic networks in the Korean peninsula.Three-component continuous data recorded at the 268 accelerograph stations from January to February 2020 were used to estimate orientation corrections. The results are comparable to the previous results obtained from teleseismic waveforms; the overall standard deviations of the orientation corrections are less than 5°. Therefore, orientation corrections for the accelerograph station network can be tracked periodically by the ambient-noise method and the result can be used in various studies using the horizontal-component of acceleration data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.486-487
• /
• 2019

Smartphones have various sensors built in. In particular, acceleration sensors are used to analyze human behavior because they can detect movement of objects. Previous studies have analyzed the behavior of people by analyzing the magnitude of acceleration sensor values. In this study, we proposed a method of detecting the motion by applying the K-average of the acceleration sensor value built in the smartphone. We proposed a method of recognizing walking and running, which is basic human behavior, by applying K-average of acceleration sensor value of smartphone.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.13-34
• /
• 2000

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.

• Korean Journal of Applied Biomechanics
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.355-366
• /
• 2003

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1372-1374
• /
• 2015

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.