• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.1159-1166
• /
• 2017

가속도 및 자이로 센서, 아두이노 프로 미니와 블루투스 모듈을 이용하여 사물인터넷 기반의 소 행동 특성을 관찰할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템을 통해 소의 움직임을 관찰하고 측정하였으며, 측정된 데이터를 블루투스 모듈을 통해 스마트폰으로 전송하여 스마트 폰에서 소의 움직임 변화를 그래프를 통해 나타내었으며 이를 통해 소의 걸음 수를 측정하도록 하였다. 구현된 시스템과 제안한 알고리듬에 의해 소의 발정 상태를 판단하며, 이는 소의 인공수정에 의한 번식력 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 구현된 시스템을 실제 소의 다리에 부착하여 데이터를 측정하고, 제안한 알고리듬에 의해 발정 유무를 판단하였다. 향후 연구 과제로 피 측정되는 소의 개체수와 통신 거리를 늘려 축산 농가에서 좀 더 효율적으로 사용할 수 있는 시스템 연구 및 측정 데이터의 데이터베이스화를 하고자 한다.

• 한국지반신소재학회논문집
• /
• 제19권1호
• /
• pp.45-53
• /
• 2020

철도분야에서도 계측자료를 바탕으로 머신러닝 기법을 이용하여 예측 분석하는 시도가 점차적으로 증가하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 열차의 차상가속도 데이터를 기반으로 궤도의 품질을 결정하는 지표 중에 하나인 궤도품질지수를 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 머신러닝 기법으로 활용하고 있는 대표적인 3개의 모델로 궤도품질지수를 예측하여 가장 정확도가 높은 모델은 XGBoost으로 데이터셋에서 85% 이상의 예측정확도를 보였다. 또한 윤축과 대차의 z축의 진동가속도가 고저 궤도품질지수의 기여도가 높은 것으로 나타났으며, 이는 기존 연구결과와도 잘 일치하였다. 이러한 결과를 볼 때 단일 알고리즘인 서포터 벡터머신보다는 앙상블 알고리즘을 적용한 랜덤포레스트와 XGBoost이 정확도가 높은 것으로 판단된다. 따라서 머신러닝 기법에서 적용모델에 따라 정확도가 달라질 수 있기 때문에 차량진동가속도를 이용한 궤도품질지수를 예측하기 위해서는 앙상블 알고리즘을 가지는 모델을 적용하는 것이 적절할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제34권8호
• /
• pp.15-26
• /
• 2018

최근, 성능기반 내진설계법이 도입되면서 동적수치해석을 수행하여 지진에 대한 구조물의 실제 거동을 엄밀히 평가하는 것이 필요해지고 있다. 성능기반설계를 수행하려면 수치해석 모델링의 적용성을 검증하는 것이 매우 중요하다. 그러므로, 본 연구에서는 2차원 수치해석을 수행하여 말뚝지지 구조물의 동적 거동을 분석하고 수치모델링 기법과 입력변수값 산정방법을 제안하였다. 수치모델링의 적용성은 느슨한 사질토 지반에 설치된 무리말뚝의 동적 원심모형실험 결과와 비교하여 검증하였다. 본 수치모델링은 동적 지반 물성값, 지반-말뚝 상호작용, 경계조건, 무리말뚝과 구조물의 모델링 등 원심모형실험의 실제 조건을 반영하도록 모델링하였다. 그 결과, 수치해석에서 얻어진 결과는 지반 내 가속도 변화, 말뚝의 모멘트와 변위, 그리고 구조물의 변위와 가속도 결과를 잘 모사하였다. 그러므로, 본 수치모델링 기법과 입력변수 산정기법이 무리말뚝의 내진성능을 평가할 때 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.9-17
• /
• 2020

스마트폰을 이용한 인간 활동 인식은 컴퓨터 지능 분야에서 뜨거운 연구 주제이다. 스마트폰에는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 센서의 데이터를 융합하면 응용프로그램에서 많은 활동을 인식할 수 있다. 그러나 이러한 장치는 활용 가능한 센서 수가 제한되기 때문에 리소스가 적으며, 최적의 성능과 효율적인 특징 추출을 달성하기 위해서는 특징 선택 및 분류 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 스마트폰-기반 HAR 체계를 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서에서 시간-도메인 특징을 추출하며, 커널 판별 분석(KDA)과 SVM을 적용하여 높은 정확도로 활동을 인식한다. 이 방법은 각 활동에 대해 각 센서에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택한다. 우리의 비교 결과는 제안된 시스템이 이전의 스마트폰-기반 HAR 시스템보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.29-38
• /
• 2013

최근 키보드나 마우스 조작이 아닌 사용자의 모션을 인식하여 플레이를 진행하는 체감형 게임에 대한 관심이 증대하고 있다. 일반적으로 이런 게임을 위해서는 사용자 모션을 감지하는 모션 콘트롤러가 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 스마트폰을 손에 쥔 채 5가지 타입의 테니스 스윙을 할 때 발생하는 가속도 센서 값의 특징을 분석하고, DWT(Discrete Wavelet Transform) 기반의 테니스 모션 인식 방법을 제안한다. 우리의 방법은 스마트폰이 모션 콘트롤러 역할을 할 수 있게 함으로써, 사용자는 별도의 모션 콘트롤러를 구입할 필요 없이 손쉽게 체감형 테니스 게임을 즐길 수는 장점이 있다. 제안된 방법을 기반으로 테니스 게임 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 제안된 방법은 테니스 게임 진행에 충분히 높은 인식률을 보여 컴퓨터 게임에서 유용함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.293-297
• /
• 2009

본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반의 고신뢰성의 생체데이터 계측과 분석이 가능한 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 제안하였다. 특히, 인체에서 측정 가능한 생체데이터 중 호흡과 심장의 생리현상과 밀접한 관련이 있는 산소포화도 채택하여 연구하였으며, 초소형, 저전력, 저비용의 특징을 갖는 무선센서노드를 통해 형성된 무선센서네트워크 환경에서 웨어러블 장치인 손목형 옥시미터를 제작하여 환자의 생체데이터를 지속적으로 측정, 전송, 모니터링 및 분석을 가능하게 하는 신뢰성이 보장된 시스템을 구현하였다. 또한, 무선센서네트워크에 적합하게 설계된 TinyOS 기반의 헬스케어 어플리케이션을 구현하여 원격지인 베이스스테이션으로의 안전한 데이터 전송을 가능하게 하였다. 이로 인해 서버 PC에서는 산소포화도 측정 및 분석 시스템을 구현하여 실시간 모니터링을 통한 신뢰성 있는 데이터를 확보와 PPG 데이터의 2차 미분으로 검출된 가속도 맥파의 분석 및 해석을 통해 혈관 탄성도에 대한 임상정보를 획득하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1309-1316
• /
• 2018

아두이노 프로 미니, 가속도 및 자이로 센서, 블루투스 마스터 및 슬레이브 모듈을 이용하여 사물인터넷 기반의 소 행동 특성을 관찰할 수 있는 알고리듬을 제안하고 이의 실현을 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템을 통해 소의 행동을 측정하였으며, 측정된 데이터를 센서를 부착한 블루투스 송신 모듈을 통해 컴퓨터에 연결된 수신 모듈로 전송하여 컴퓨터에서 실시간으로 소의 움직임 변화를 그래프를 통해 나타내었으며 이를 통해 발정 상태를 판단할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 이를 위한 블루투스 스캐터넷 적용방안을 제시하고, 제안한 알고리듬과 구현된 시스템에 의해 소의 발정 상태를 판단하며, 이는 소의 인공수정에 의한 번식력 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 구현한 시스템을 소의 다리에 실제로 부착하여 데이터를 측정하고, 제안한 알고리듬에 의해 발정 유무를 판단하였다.

• 창의정보문화연구
• /
• 제7권4호
• /
• pp.235-242
• /
• 2021

스마트폰은 다양한 고성능의 센서가 포함되어 있으며 센서에서 발생하는 데이터를 이용하여 인간의 활동을 분석하는 연구가 진행되어왔다. 이러한 인간 활동 인식은 생활 패턴 분석, 운동량 측정, 위험 상황 감지 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 그러나 기존 연구의 경우 인간의 기본 행동의 인식에 초점을 두거나 효율적인 배터리 사용을 위해 최적의 인식 결과를 내는 방법을 연구하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 기본 행동에 건강 관리 목적으로 실내 및 실외에서 행해지는 운동 동작을 총 10가지로 정의하여 인식하도록 하였다. 이를 위해 가속도, 자이로 및 위치 센서의 값을 수집하고 데이터 전처리 과정을 거치고, 활동을 인식하기 위해서 SVM 모델 외에 안정적인 성능을 가진 앙상블 기반의 랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅 모델을 결합하여 투표 기반으로 인식 결과를 결정하였다. 그 결과 높은 정확도로 정의된 활동의 인식이 가능하였으며 특히 유사한 종류의 실내 및 실외 운동 활동의 분류가 가능하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
• /
• pp.470-472
• /
• 2016

최근 현실의 이미지나 배경에 3차원 가상 이미지를 겹쳐서 하나의 영상으로 보여주는 증강현실 기술들이 개발되고 있으며, 특히 애플리케이션에 따른 증강현실기반의 소프트웨어 들이 많이 개발되어 지고 있다. 하지만 대부분의 증강현실 기반의 애플리케이션은 GPS를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는데, GPS값이 정확하지 않아 위치에 대한 신뢰도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 GPS 기능과 지자기, 자이로, 가속도 센서를 통한 방향감지 인식을 포함하여 증강현실 기반의 애플리케이션을 개발하여 위치에 대한 신뢰도를 증가하고자 한다. 특히, 캠퍼스 가이드 서비스 애플리케이션을 개발하여 기존의 다른 애플리케이션의 문제점을 개선하고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제13D권3호
• /
• pp.369-376
• /
• 2006

본 논문은 온라인 전자문서환경에서 전통적 베이지안 통계기반 문서분류시스템의 분류성능을 개선하기 위해 EM(Expectation Maximization) 가속 알고리즘을 접목한 방법을 제안한다. 기계학습 기반의 문서분류시스템의 중요한 문제 중의 하나는 양질의 학습문서를 확보하는 것이다. EM 알고리즘은 소량의 학습문서집합으로 베이지안 문서분류 알고리즘의 성능을 높이는데 활용된다. 그러나 EM 알고리즘은 최적화 과정에서 느린 수렴성과 성능 저하 현상을 나타내는데, EM 알고리즘의 기본 가정을 따르지 않는 온라인 전자문서환경에서 특히 그러하다. 제안 기법의 주요 아이디어는 전통적 EM 알고리즘을 개선하기 위해 불확정성도 기반 선택적 샘플링 기법을 활용한 것이다. 성능평가를 위해 Reuter-21578 문서집합을 사용하여, 제안 알고리즘의 빠른 수렴성을 보이고 전통적 베이지안 알고리즘의 분류 정확성을 향상시켰음을 보인다.