• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.40 no.9
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• pp.783-790
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• 2016

One of the main factors related to the deterioration of estimation accuracy in inertial measurement unit (IMU)-based orientation determination is the object's acceleration. This is because accelerometer signals under accelerated motion conditions cannot be longer reference vectors along the vertical axis. In order to deal with this issue, some orientation estimation algorithms adopt acceleration-compensating mechanisms. Such mechanisms include the simple switching techniques, mechanisms with adaptive estimation of acceleration, and acceleration model-based mechanisms. This paper compares these three mechanisms in terms of estimation accuracy. From experimental results under accelerated dynamic conditions, the following can be concluded. (1) A compensating mechanism is essential for an estimation algorithm to maintain accuracy under accelerated conditions. (2) Although the simple switching mechanism is effective to some extent, the other two mechanisms showed much higher accuracies, particularly when test conditions were severe.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.77.1-77.1
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• 2010

본 연구에서는 가속도기반 무선센서노드와 MEMS 가속도계 센서를 이용하여 철도교량의 구조건전성모니터링 기법들의 성능을 검토하였다. 이를 위해 다음과 같은 세 단계의 연구가 수행되었다. 첫째, 저가형 가속도기반 무선센서노드를 설계하였다. 둘째, 철도교량의 구조건전성모니터링을 위한 진동특성 및 건전성평가기법을 선정하였다. 마지막으로, 모형 강판형교에 대한 진동실험을 통해 개발된 가속도기반 무선센서노드의 성능을 평가하고 일련의 손상 시나리오를 대상으로 건전성평가 기법의 성능을 검토하였다. 시간영역 기법인 AR 모델과 주파수영역 기법인 파워스펙트럼 상관계수가 강판형교 구조손상 모니터링에 높은 정확도를 보였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.129-141
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• 2010

In this paper, we present a wearable intelligent device based on multi-sensor for monitoring human activity. In order to recognize multiple activities, we developed activity recognition algorithms utilizing an image sensor and a 3-axis accelerometer sensor. We proposed a grid?based optical flow method and used a SVM classifier to analyze data acquired from multi-sensor. We used the direction and the magnitude of motion vectors extracted from the image sensor. We computed the correlation between axes and the magnitude of the FFT with data extracted from the 3-axis accelerometer sensor. In the experimental results, we showed that the accuracy of activity recognition based on the only image sensor, the only 3-axis accelerometer sensor, and the proposed multi-sensor method was 55.57%, 89.97%, and 89.97% respectively.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.25 no.1
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• pp.81-89
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• 2012

This study propose the vibration-based damage monitoring scheme for steel girder bolt-connection member by using wireless acceleration sensor node. In order to achieve the objective, the following approaches are implemented. Firstly, wireless acceleration sensor node is described on the design of hardware components and embedded operation software. Secondly, the vibration-based damage monitoring scheme of the steel girder bolt-connection member is described. The damage monitoring scheme performed global damage occurrence alarming and damage localization estimation by the acceleration response feature analysis. The global damage alarming is applied to the correlation coefficient of power spectral density. The damage localization estimation is applied to the frequency-based damage detection technique and the mode-shape-based damage detection technique. Finally, the performance of the vibration-based damage monitoring scheme is evaluated for detecting the bolt-connection member damage on a lab-scale steel girder.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.237-240
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• 2010

본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 형태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 이 알고리즘은 스마트폰의 자체 내장된 3 축 가속도 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단하게 된다. 이때 GPS 센서을 이용해 사용자의 위치와 이동속도를 계산하여 사용자의 이동수단을 판별하는데 이용하게 되고 가속도 센서의 데이터를 분석하여 사용자의 세부적인 이동형태(걷기, 뛰기)를 판별하는데 이용된다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서(GPS, 가속도계)를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 가속도 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 가속도 센서의 기준 값을 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동형태 판별 알고리즘를 이용하여 사용자의 이동형태를 판별 할 수 있었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.10
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• pp.65-70
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• 2016

최근 스마트폰의 이용 사례가 증가함에 따라, 스마트폰에 내장되어 있는 다양한 센서를 이용하여 인간의 행동을 인식하기 위한 연구가 많은 각광을 받고 있다. 본고에서는 인간의 기본적인 행동 중에 앉기, 걷기, 달리기 등의 행동 특성을 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 통하여 분석하고 인간의 기본적 행동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 대하여 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는 스마트폰에 내장되어 있는 3차원 가속도 센서로부터 추출된 데이터를 시간축에서 샘플링하여 인간의 행동을 인식하기 위한 기댓값 최대화 알고리즘, 랜덤 포레스트, 딥러닝 기반의 기계학습 방법을 비교하여 각 기계학습 알고리즘의 장단점을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.223-225
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• 2002

MEMS 가속도센서 기술의 발전은 가속도센서를 이용한 사용자 인터페이스 구현에 대한 연구를 촉진시키고 있다. 본 논문에서는 가속도센서를 기반으로 한 휴대폰 단말기를 사용하여, HCI 관점에서 센싱 기술을 소개한다. 이러한 기술은 센서 신호로부터 컴퓨터의 변위량을 계산함으로써 Knock & Mute 와 Tilt & Scroll와 같은 인터페이스를 구현할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.9-11
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• 2021

최근 임베디드 엣지 컴퓨팅 디바이스에서 AI와 같은 인공지은 연산을 수행하여 AI 추론 연산의 가속화 및 분산화가 많이 이루어지고 있다. 엣지 디바이스는 임베디드 프로세서를 기반으로 AI의 가속 연산을 위해서 내부에 딥러닝 가속기를 포함하여 가속화시키는 시스템 구성을 하고 있다. 딥러닝 가속기는 복잡한 Neural Network 연산을 위한 데이터 이동이 많으며 외부 메모리와 내부 딥러닝 가속기간의 효율적인 데이터 이동 및 버퍼링이 필요하다. 본 연구에서는 엣지 디바이스 딥러닝 가속기 내부의 버퍼 구조를 모델링하고, 버퍼의 크기에 따른 버퍼링 효과를 분석해 보았다. 딥러닝 가속기 버퍼 구조는 RISC-V 프로세서 기반 가상 플랫폼에 구현되었다. 이를 통해서 딥러닝 모델에 따른 딥러닝 가속기 버퍼의 사용성을 분석할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.19-21
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• 2001

현재 실시간의 실감 영상을 위한 다양한 기법들에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반 렌더링은 새롭게 주목 받고 있는 렌더링 방법으로 기존의 기하학 기반 렌더링과는 다르게 모델을 작성하는데 쉽게 사용될 뿐 아니라. 실감 영상을 만들어 내는 것에도 탁월한 성능을 나타내고 있다. 현재 사용하는 그래픽 가속기는 기하학 기반 렌더링의 방법을 위주의 설계되고 있는 추세이다. 이에 영상 기반 렌더링을 지원하는 구조의 제안을 통해서 실시간 영상의 생성을 가능하게 하였다. 또한 기존의 그래픽 가속기와의 통합을 통해 하드웨어 비용을 절감하며 효율적으로 두 가지 기법을 지원하는 구조를 제안하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.10-13
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• 2009

본 논문에서는 모드해석 기법이 내장된 가속도기반 무선센서노드을 개발하였다. 이를 위해 다음과 같은 연구가 수행되었다. 첫째, 가속도 데이터를 취득하고 분석할 수 있는 가속도기반 무선센서노드를 설계하였다. 둘째, 무선센서노드를 이용한 구조건전성모니터링에 적합한 모드해석 기법으로 주파수영역분해법을 선정하였다. 셋째, 무선센서노드에서 모드해석을 독자적으로 수행하기 위한 분산 무선센서 네트워크기반 모드해석 알고리즘을 설계하고 무선센서노드에 내장하였다. 마지막으로, 개발된 무선센서노드를 PSC 거더모형에 설치하고 기존 구조건전성모니터링 시스템과의 성능비교를 통해 검증하였다.