본 연구는 엔진 연료펌프의 회전수를 측정하는 방법중 하나인 전류측정법의 타당성에 관한 연구이다. 연료펌프를 제어하기 위해서는 펌프의 회전수 정보를 획득할 필요성이 대두된다. 연료 펌프의 회 전수를 측정하는데 있어서 여러 가지 방법이 있으나 그 중 두 가지 방법으로 실험을 진행하였다. 하나는 가속도 센서를 이용하여 연료 펌프의 진동수을 측정하고 회전수로 환산하는 방법과, 전류 센서를 이용하여 회전수를 계산하는 방법이 있다. 가속도 센서를 사용하는 방법은 신뢰성이 우수하고 정확한 값을 얻을 수 있으나 고가이며 모든 진동을 측정하기 때문에 실제 엔진에서는 사용하기 어렵다. 따라서 전류센서와 가속도 센서를 동시에 적용하여 연료펌프의 성능실험을 수행한 결과, 정밀한 측정을 위한 측정조건을 획득하였다. 정밀한 측정을 위하여 가속도 센서의 경우 0.1Hz이하의 데이터 획득을 필요로 한다. 또한 전류센서로 펌프의 정밀한 회전수 측정이 가능함을 확인하였다.
인간은 행동을 인식하는데 가속도 센서를 많이 사용해왔다. 관성력, 전기변형, 자이로의 응용 원리를 이용한 이 센서는 3차원 축에 인가되는 힘을 통해 간접적으로 움직임을 측정한다. 여기에는 같은 방법이라도 소지하는 센서의 위치에 따라서 다른 결과가 나올 수 있다. 대중적으로 많이 쓰이는 스마트폰에도 탑재되어 있는 이 센서는 오늘날 현대인들이 자주 사용하는 형태인 손에 들고 있거나 주머니에 넣은 상태에서 가속도 센서의 값을 측정했을 때 어떻게 다른지 비교하였다.
지정된 경로에서 6축 센서의 가속도와 각속도를 이용하여 물체의 이동거리를 계산하는 경우 가속도 센서에서 나오는 데이터는 중력을 사용하여 값을 보내주는데, 평평한 상태에서는 중력가속도만 나오므로 영향이 없지만 물체가 움직이면서 기울어지거나 흔들리는 경우 중력가속도와 운동가속도가 더해지고 이에 따라 이동거리 계산에 오차가 발생한다. 이 논문에서는 가속도와 각속도만으로 보정이 힘들다고 판단하여 적외선 센서를 사용하여 이동거리를 산출하는 방법을 제안하고 시스템을 개발한다. 제안한 시스템은 지정된 경로를 따라 이동할 때 적외선 센서를 이용하여 궤도의 구분선을 인식하여 기존 6축 센서로 계산된 이동거리를 보정한다.
본 연구에서는 실내에서의 위치추적을 위해 가속도 센서와 각속도 센서를 이용한 위치추적기법을 제안하였다. 기존의 실내 위치추적기법은 전파의 세기를 이용하여 위치추적을 수행하는 RSSI기법과 초음파를 이용한 방법이 제시되었다. 하지만 기존 실내위치추적 기법에서는 좌표 값을 알고 있는 고정된 노드를 필수적으로 사용해야하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기위하여 착용형 노드에 가속도센서와 각속도 센서를 부착하고 이동속도와 방향을 계측하여 실내에서의 위치추적을 수행하고자 하였다. 이를 위해 3축 가속도 센서와 2축의 각속도 센서를 사용하였으며, 센서로부터 출력되는 아날로그신호를 계측 및 무선전송하기 위하여 Zigbee기반의 무선 센서노드를 사용하였다. 무선센서노드로부터 측정된 가속도신호와 각속도 신호의 분석을 통해 실내위치추적 가능성을 평가하였으며, 평가 결과 가속도센서와 각속도 센서를 이용한 실내위치추적의 가능성을 확인하였다.
본 논문은 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템의 3가지 알고리즘을 제안한다. 낙상감지시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 계산한 낙상 파라미터인 가속도 크기와 각도를 이용한다. 제안한 낙상감지시스템의 성능평가를 위해서 남자 2명과 여자 2명에 대해서 4가지 일상생활과 3가지 낙상상황에서 560개 데이터 값을 얻은 후에 3 가지의 알고리즘을 적용하여 최대 98.33%의 sensitivity와 94.37%의 specificity 결과를 얻었다.
유도탄 가속도 제어에 일반적으로 널리 사용되는 Three-Loop 조종 알고리듬은 유도탄에 탑재된 IMU에서 제공되는 가속도 및 각속도 정보를 사용한다. Three-Loop 조종 알고리듬에 입력되는 가속도 명령은 유도탄의 무게 중심에서 발생하는 가속도로 주어지기 때문에 IMU에서 획득되는 정보 역시 무게 중심에서의 값으로 주어져야 한다. 하지만, 유도탄의 내부 배치 설계나 추진기관의 연소 등에 의하여 IMU가 유도탄의 무게 중심이 아닌 임의의 위치에 배치되는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 Three-Loop 조종 알고리듬에서 피드백 되는 가속도 정보가 유도탄의 무게 중심이 아닌 임의의 위치에서 획득된 값일 경우, IMU 탑재 위치 및 유도탄 무게 중심 변화율이 유도탄 조종 알고리듬 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 일반적인 대전차 유도탄에 대하여 이득 및 위상 여유 분석을 수행하였다.
7톤급 터보펌프 실매질시험에서 계측된 고주파 신호인 가속도와 압력섭동에 대한 주파수 분석(waterfall, frequency spectrum), 실효값(RMS) 계산 등의 신호 처리를 통해 산화제펌프의 신뢰성을 평가하였다. 계측된 압력섭동 신호 분석을 통해 산화제펌프의 누설 유로에 위치한 산화제 후방 플로팅 링에 의한 강한 압력섭동이 발생하였고 이는 산화제펌프 입구 및 출구 압력과 가속도 신호에도 영향을 주는 것을 확인하였다. 터보펌프의 가속도 실효값 계산을 통해 정격 운용 조건에서의 터보펌프는 양호한 진동 성능을 보여주고 있으며 가속도 회전수 성분 중 축계에 영향을 주는 회전수 동기 주파수 성분이 강하게 나타나는 것을 확인하였다.
자율주행 기술이 빠르게 발전함에 따라 자율주행 기술을 직·간접적으로 체험할 수 있는 기회가 대중에게 제공되고 있지만, 이용자 관점에서 편안한 승차감을 기대할 수 있는 선호하는 자율주행 패턴에 대해서는 연구가 미비하다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터와 자율주행이 가능한 실험차를 활용하여 종·횡방향 가속도에 대한 이용자 측면 만족도 평가를 수행하였다. 주행 실험을 통하여 도출한 5가지 종·횡방향 가속도 값을 활용하여 자율주행 패턴을 가상환경 시뮬레이션으로 구현하였으며, 그 중 3가지 값에 대해서는 실차 기반 자율주행으로 구현하여 만족도 및 불안감 수준 평가실험을 추가 진행하였다. 연구 결과, 실험 참가자들은 종방향 가속도에 비하여 횡방향 가속도에 더 민감한 평가를 하였으며, 불안감 수준도 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 이용자 측면 자율주행 패턴 평가연구 필요성과, 시뮬레이터 기반 평가방법의 적정성을 제시하였다.
MBL을 통한 물리 실험은 학생들이 실험 결과를 바로 확인하고 쉽게 실험을 수행할 수 있어 예전부터 많은 학교에서 활용해 왔다. 하지만, 장치의 원리를 모르고 실험을 수행하거나, 단순히 도출된 데이터에만 집중하는 것이 MBL 실험의 문제점으로 꾸준히 제기되어 왔다. 이러한 문제점을 보완하기 위해, 아두이노를 활용하여 MBL 실험에서 많이 사용되는 피켓펜스의 방법으로 중력 가속도를 측정하고 실제 중력 가속도 값과의 비교를 통해 오차율을 계산했으며, 본 튜토리얼의 교육적 활용에 대한 논의를 해보았다. 실험 결과, 실험으로 구한 중력 가속도 값과 실제 중력 가속도 값의 오차율은 1% 내외로 비교적 정확한 측정이 가능한 것으로 나타났으며, 실험값의 표본평균이 95% 신뢰구간 안에 포함되는 것으로 나타나 유의미한 실험이라는 결론을 내릴 수 있었다. 또한, MBL이 가진 구조적인 단점을 보완할 수 있는 점, 물리와 수학의 상호작용을 고려할 수 있는 점, STEAM 교육에서 정보 교과와의 융합이 가능한 점 그리고 장비 구비비용이 저렴한 점을 통해 측정실험의 교육적 활용 가능성을 보여주었다. 본 자료를 토대로 아두이노를 활용한 물리 실험이 과학영재 교육에서 더욱 활성화될 수 있도록 기대하는 바이다.
최근 핸드폰, PDA 등에서 가속도센서를 이용한 연구가 많이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도센서를 이용해 사람이 보행 시 발생하는 데이터를 취득하여 사람의 걸음 수를 계산해 내는 알고리즘과 활동량을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 시스템을 개발하였다. 걷기, 제자리 걷기, 뛰기, 천천히 걷기 등의 각 상황별 걸음 수를 정밀하게 측정하기 위해 적응적인 임계값을 사용하는 보행 횟수 검출 알고리즘을 제안하였다. 또 이러한 알고리즘에 의해 얻은 보행 횟수를 이용해서 활동량으로 환산하고 UI화면에 실시간으로 보임으로써 정량화된 활동량으로 실시간 모니터링이 가능하도록 하였다. 실험결과 제안한 보행 횟수 검출 알고리즘이 에너지 기반의 기존의 고정 임계값을 이용하는 알고리즘 보다 $5{\sim}10%$ 정확도가 높은 결과 값을 얻을 수 있었으며 특히, 천천히 걷기에서 정확도가 높아진 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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