• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.245-250
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• 2008

최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.479-481
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• 2019

본 연구에서는 이미지를 분류하는 인공 신경망 가속기를 최적화했고, 이를 구현하여 기존 인공 신경망 가속기와 성능을 비교 분석했다. FPGA(Field Programmable Fate Array) 보드를 이용하여 가속기를 구현했으며, 해당 보드의 내부 메모리인 BRAM 을 FIFO(First In First Out)구조로 설계하여 메모리 시스템을 구현했다. Approximate computing 기법을 효율적으로 적용하기 위해 FWL(Fractional Word Length)최적점을 분석했고, 이를 기반으로 인공 신경망 가속기의 부동 소수점 연산을 고정 소수점 연산으로 변환했다. 구현된 인공 신경망 가속기는 기존의 인공 신경망에 비해, 약 7.4%더 효율적인 전력소모량을 보였다.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.11 no.2
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• pp.133-141
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• 2017

The hybrid acoustic sensor for implantable hearing aid has the structure in which a sound pressure based acoustic sensor (ECM) and a vibration based acceleration sensor are combined. This sensor combines the low frequency sensitivity of an acoustic sensor with the high frequency sensitivity of an acceleration sensor, allowing the acquisition of a wide range of sound from low to high frequency. In this paper, an acceleration sensor for use in a hybrid acoustic sensor has been proposed. The acceleration sensor captures the vibration of the tympanic membrane generated by the acoustic signal. The size of the proposed acceleration sensor was determined to diameter of 3.2 mm considering the anatomical structure of the tympanic membrane and the standard of ECM. In order to make the hybrid acoustic sensor have high sensitivity and wide bandwidth characteristics, the aim of the resonance frequency of the acceleration sensor is to be generated at about 3.5 kHz. The membrane of the acceleration sensor derives geometric structure through mathematical model and finite element analysis. Based on the analysis results, the membrane was implemented through a chemical etching process. In order to verify the frequency characteristics of the implemented membrane, vibration measurement experiment using external force was performed. The experiment results showed mechanical resonance of the membrane occurred at 3.4 kHz. Therefore, it is considered that the proposed acceleration sensor can be utilized for a hybrid acoustic sensor.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.27 no.6
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• pp.1405-1417
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• 2017

Researches that apply the acceleration signal due to user's gait measured at the wearable device to the authentication technology are being introduced recently. The gait acceleration signal based authentication technologies introduced so far have assumed that an attacker can obtain a user's gait acceleration signal only by attaching accelerometer directly to user's body. And the practical attack method for gait acceleration signal based authentication technology is mimic attack and it uses a person whose physical condition is similar to the victim or identifies the gait characteristics through the video of the gait of the victim. However, mimic attack is not effective and attack success rate is also very low, so it is not considered a serious threat. In this paper, we propose Video Gait attack as a new attack method for gait acceleration signal based authentication technology. It is possible to know the position of the wearable device from the user's gait video signal and generate a signal that is very similar to the accelerometer's signal using dynamic equation. We compare the user's gait acceleration signal and the signal that is calculated from video of user's gait and dynamic equation with experiment data collected from eight subjects.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.209-209
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• 2023

본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2009.02b
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• pp.107.2-107.2
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• 2009

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.24 no.1
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• pp.107-117
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• 2011

In this study, the effect of temperature-induced uncertainty to damage monitoring using acceleration-impedance response features is analyzed for presterssed concrete(PSC) girder bridges. Firstly, a damage monitoring algorithm using global and local vibration features is designed. As global and local features, acceleration and electro-mechanical impedance features are selected respectively. Secondly, the temperature effect on the acceleration and impedance features for a lab-scaled PSC girder is experimentally analyzed. From the experimental results, compensation models for temperature-acceleration features and temperature-impedance features are estimated. Finally, the feasibility of the acceleration-impedance-based damage monitoring technique using the compensation model is evaluated in the PSC girder for which a set of prestress-loss and flexural stiffness loss cases were dynamically tested.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.7
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• pp.45-55
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• 2021

Information obtained through various sensors embedded in a smartphone can be used to identify and analyze user's movements and situations. In this paper, we propose two rule-based motion detection systems that can detect three alphabet motions, 'I', 'S', and 'Z' by analyzing data obtained by the acceleration and gyroscope sensors in a smartphone. First of all, the characteristics of acceleration and angular velocity for each motion are analyzed. Based on the analysis, two rule-based systems are proposed and implemented as an android application and it is used to verify the detection performance for each motion. Two rule-based systems show high recognition rate over 90% for each motion and the rule-based system using ensemble shows better performance than another one.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.78-79
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• 2020

국내 연안의 카페리선박의 고박안전성은 화물의 중량과 적재된 위치에서 발생할 수 있는 선체가속도를 기반으로 한 작용 외력과 고박장치의 고박력 비교를 통해 평가하고 있다. 국내 기준상의 선체가속도는 선박의 특성 및 항해조건의 반영이 없이 적용됨에 따라, 본 연구에서는 국내 연안 카페리선박의 선체가속도를 분석하고자 부산-제주를 통항하는 DWT 6,800톤급 선속 15.5 knots의 선박을 기준으로 선체의 4개 지점에서 총 12회의 가속도 계측을 수행하였고, 수치 시뮬레이션을 통하여 가속도 해석을 수행하였다. 가속도 비교 결과를 통하여 고박안전성 평가에 적용되어야 하는 가속도 적용 및 고박안전성 평가 방법에 대한 검토를 제시하고자 한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.29 no.2
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• pp.193-199
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• 2016

Since the variations of electromagnetic suspension forces of maglev trains have close relations with the acceleration of the levitated bodies, it is basic to control the levitation forces using the measured acceleration of vehicles. In this study, an airgap control algorithm based on acceleration feedback is applied to maglev trains and a dynamic analysis method is developed considering maglev train-guideway interaction. Using the developed method, dynamic behaviors of a maglev train-guideway interaction system are investigated. It is observed from the analysis that the current design guidelines can be satisfied when the proposed airgap control algorithm is employed. Using the contorl algorithm, the current guidelines can be improved and economical maglev railway guideway structures can be designed.