Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.110-113
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2009
본 연구에서는 무선센서노드을 이용하여 강판형 철도교량의 전형적인 손상유형인 거더부의 휨강성 저하와 지점부의 볼트풀림을 효과적으로 모니터링할 수 있는 하이브리드 모니터링 기법을 제안하였다. 이를 위해 다음과 같은 연구가 수행되었다. 첫째, 본 연구진에 의해 개발된 가속도 및 임피던스기반 무선센서노드를 간략하게 소개하였다. 둘째, 가속도 및 임피던스 신호를 이용하여 효과적인 손상모니터링이 가능한 기법들을 선정하였다. 마지막으로, 개발된 가속도 및 임피던스기반 무선센서노드를 모형 강판형 철도교에 설치하고, 일련의 손상 시나리오에 따른 하이브리드 모니터링을 수행하여 무선센서노드 및 모니터링 기법의 성능을 평가하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.505-506
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2017
본 연구는 기존 재활치료전문가의 경험 기반 재활치료 훈련기법에서 진일보하여 보다 객관적인 데이터 기반의 효율적인 재활치료 지원이 가능한 보조시스템을 개발하고자 하였다. 근육의 움직임에 따른 활동전위를 측정하는 근전도와 실제 근육의 움직임에 따른 활동 상태를 가속도 및 자이로센서를 활용하여 측정함으로써 재활치료 시 보다 객관화된 데이터의 축적과 치료계획의 수립이 가능하다. 이를 위하여 본 연구에서는 재활치료 중 근전도 신호와 가속도, 자이로 센서를 결합한 재활운동효과 모니터링 시스템을 구현하였다. 그리고 구현된 시스템의 성능평가를 위해 피실험자 5명을 대상으로 다양한 재활치료 운동방법별 근전도 신호와 가속도 및 자이로센서 신호를 측정 및 분석하였다.
이 논문에서는 동작기반 체험형 리모트 콘트롤러가 사용자와 상호작용을 하기 위해 갖춰야 할 기본적인 요소가 무엇인지 설명하고 체험형 리모트 콘트롤러의 동작 정보를 처리하는 시스템의 구성을 제안한다. 동작기반의 체험형 리모트 컨트롤러는 블루투스로 서버와 양방향 통신을 하게 되며 가속도 센서가 장착되어 기존의 버튼입력 기반의 리모트 컨트롤러와는 달리 동작을 이용한 입력을 할 수 있고 사용자에게 진동모터를 통한 촉감 피드백을 전해주어 사용자의 몰입감을 증가시킬 수 있도록 하였다. 가속도 센서를 이용한 동작 인식을 위해서는 두 가지 알고리즘이 개발되어 적용되었다. 동작기반의 체험형 리모트 컨트롤은 논문에 제시된 예 이외에도 기존의 버튼 기반으로 만들어진 응용프로그램에 쉽게 적용시킬 수 있으며 특히 엔터테인먼트 분야에서 사용자의 흥미와 몰입감을 더해주기 위해 사용될 것으로 기대된다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.6
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pp.395-402
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2013
We propose an accelerometer-based gesture recognition method for smartphone users. In our method, similarities between a new time series accelerometer data and each gesture exemplar are computed with DTW algorithm, and then the best matching gesture is determined based on k-NN algorithm. In order to investigate the performance of our method, we implemented a gesture recognition program working on an Android smartphone and a gesture-based teleoperating robot system. Through a set of user-mixed and user-independent experiments, we showed that the proposed method and implementation have high performance and scalability.
In these days, many systems are equipped with people to infer their intention and provide the corresponding service. People always carry their own mobile device with various sensors, and the accelerator takes a role in this environment. The accelerator collects motion information, which is useful for the development of gesture-based user interfaces. Generally, it needs to develop an effective method for the mobile environment that supports relatively less computational capability since huge computation is required to recognize time-series patterns such as gestures. In this paper, we propose a 2-stage motion recognizer composed of low-level and high-level motions based on the motion library. The low-level motion recognizer uses the dynamic time warping with 3D acceleration data, and the high-level motion is defined linguistically with the low-level motions.
Optoelectronic shooting training systems are used in shooting training sites to improve the accuracy of shooting by tracking the trajectories of gun movements. However, optoelectronic-based systems have limitations in terms of cost, complexity of installation, and the risk that electronic targets may be broken. In this study, we developed and verified a shooting training system that measures postural tremors using a low-cost accelerometer. The acceleration sensor module was designed to be attached to the air cylinder of a gun. Postural tremors were evaluated based on amplitude, frequency, and spatial pattern index, which were computed using acceleration data. The postural tremor indices between the accelerometer and optoelectronic-based system were highly correlated (left-right and up-down directions: r = 0.76 and r = 0.70, respectively). We validated the developed shooting training system using an independent two-sample t-test, which identified a significant difference (p < 0.05) in the calculated postural tremor index according to the athlete's shooting score (i.e., best and worst shots).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.631-632
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2017
본 논문에서는 최근 스마트 헬스케어 기술의 부각에 따른 일상생활 중 건강 모니터링의 수요에 대응하는 사용자 활동정보 기반의 착용형 심전도 모니터링 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 활동정보의 모니터링을 위한 가속도 센서와 신체에 부착이 가능한 착용형의 심전도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 가속도 센서와 은-염화은 전극을 사용하는 심전도 계측 모듈을 포함하며, 블루투스 통신을 통해 스마트폰에서 모니터링이 가능한 어플리케이션을 포함한다. 또한 어플리케이션에서는 측정된 가속도와 심전도 신호를 분석하여 모니터링과 부정맥 검출기능을 수행한다. 구현된 시스템의 평가를 위해 피실험자 3명을 대상으로 다양한 활동 상태에 따른 심전도를 측정하였으며, 활동정보 기반의 부정맥 검출 알고리즘 성능평가를 수행하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.3
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pp.335-340
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2011
In the study, a tangible interface using iPhone is proposed to control a mobile robot, instead of remote control by a joystick or buttons. The robot is controlled by iPhone like a handle bar, since acceleration sensors of iPhone are used in the proposed method. The sensors measure the angles changed on the xyz coordinates of iPhone. And their sensor values are stabilized by digital filters. Bluetooth is chosen for communication between a mobile robot and iPhone. In this paper, four type methods are considered and one of the methods is selected for remote control of a mobile robot. Experimental results show that the robot is easily and conveniently controled by the tangible interface based on iPhone.
특정 제조사의 단말 또는 운영체제에 의존성이 없는 플랫폼 독립적인 웹은 높은 이식성, 소프트웨어의 재활용, 개발 생산성, 풍부한 개발자 존재, 유지 보수 면에서 장점을 가지나, 화려한 UI/UX를 제공하는 네이티브 응용에 비해 낮은 성능으로 웹 기반의 응용 개발 및 보급이 크게 활성화되지 못했다. 한편 데스크톱은 물론 모바일 단말의 멀티코어 기반 Graphic Processing Unit(GPU), CPU 탑재 등 HW 고사양화와 웹 응용에서도 HW 가속 기능을 활용할 수 있는 표준 제공으로 성능 제약을 극복할 수 있게 되었다. 본고에서는 GPU 발전동향을 살펴보고, 고속 렌더링 및 병렬 연산처리를 요구하는 웹 응용이 GPU기반 HW 가속 기능을 활용할 수 있는 크로노스 그룹의 그래픽 가속(Web Graphics Library: WebGL) 및 컴퓨팅(Web Computing Language: WebCL) 지원 표준 규격을 정리한다. 또한, 최근 차세대 GPU Application Programming Interface(API)로 발표된 Vulkan에 대해 알아보고, 웹 고속화 기술에 적용 가능성에 대해 전망한다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.20
no.3
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pp.229-237
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2007
In this study, an artificial neural network (ANN)-based damage detection algorithm using acceleration signals is developed for real-time alarming locations of damage in beam-type structures. A new ANN-algorithm using output-only acceleration responses is designed tot damage detection in real time. The cross-covariance of two acceleration-signals measured at two different locations is selected as the feature representing the structural condition. Neural networks are trained lot potential loading Patterns and damage scenarios of the target structure for which its actual loadings are unknown. The feasibility and practicality of the proposed method are evaluated from laboratory-model tests on free-free beams for which accelerations were measured before and after several damage cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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