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 데이터 GAN 기법 데이터 증강기법을 적용하여 가속도 데이터를 증강하는 방법에 대해 연구한다. 가속도 데이터는 사람의 활동패턴을 인지하는데 있어 가장 기본적인 데이터로 활용된다. 가속도 데이터를 증강한 뒤, 활동패턴을 인지하는 머신러닝 모델 훈련에 사용한 결과 생성한 데이터가 육안으로 확인하였을 때 실제 데이터와 유사한 패턴을 형성하였고, 실제 활동패턴인지 모델 훈련에 사용한 결과 정확도(Accuracy)는 기존 데이터로만 훈련한 경우 74%인데 비해 증강된 데이터를 혼합하여 훈련하였을 때 약 88%로 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 깊이 영상기반 3차원 물체(depth image-based 3-D object)의 고속 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 그래픽 가속기가 지원하는 shader programming 기법을 이용하여 하드웨어 가속을 직접 이용하도록 설계되었다. 또한, 기존의 영상 기반 렌더링의 한계를 극복하여 조명 효과를 표현할 수 있으며 렌더링시 각 화소당 Splat 크기를 하드웨어에서 직접 조절하여 고속 렌더링이 가능하다. 모의 실험결과, 소프트웨어 렌더링 또는 OpenGL 기반의 렌더링에 비해 괄목할 만한 렌더링 속도의 향상이 이루어졌다.
그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
본 연구에서는 MEMS 기반 3축 가속도 센서 모듈을 제작하여 성능 시험을 수행하였고, 지진 모니터링 시스템을 구성하였다. 3축 가속도 센서 모듈의 성능 향상을 위하여 데이터 수집장치를 24bit ADC (Analog to Digital Converter)가 내장된 NI-9239를 사용하였고, 잡음을 줄이기 위해 100Hz LPF (Low Pass Filter)를 통과시킨 데이터를 사용하였다. 또한 지진 모니터링 소프트웨어를 개발하여 구조물에 유의한 진동을 감지하는데 초점을 맞추었다. 진동을 감지하기 위한 방법으로 각 축의 가속도 크기 뿐만 아니라 3축 가속도의 벡터 합을 구하여 이 벡터 합이 미리 설정한 값을 초과할 때의 수치를 별도로 표시하고 이를 파일로 저장하는 알고리즘을 사용하였다.
빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템은 정치, 교통, 자연재해, 쇼핑, 고객관리, 의료, 기상정보 등의 다양한 분야에서 활용할 가치가 있다. 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템에서 사용하는 데이터는 개인의 운동량을 측정하기에 필요한 데이터만을 저장하고 있기 때문에, 개인의 운동량외의 다양한 분석결과들은 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 개인의 스마트폰에서 수집 가능한 가속도 신호를 24시간측정하고 이를 빅데이터 기반으로 저장하여 집단 행동패턴 및 활동성 분석을 위한 시스템을 제안한다. 또한 다양한 스마트기기에서 사용할 수 있도록 표준 메시징을 이용하여 가속도신호를 송신하고 분석결과를 수신하는 시스템을 제안한다.
국내 해안 지역에 위치한 3곳의 천연가스 인수기지의 향후 발생 지진에 대한 대책 수립의 일환으로 기지 영역 내 자유장 부지들 4개소와 저장 탱크 지지 기초 말뚝 1개에 대한 지진 가속도 계측 시스템을 구축하였다. 천연가스 인수기지에서의 계측 시스템의 성공적 설치와 운영을 위하여 특별히 몇 가지 부가 장치들이 고안 적용되었다. 계측된 자료로부터 산출되는 최대지반가속도 기반 의사 결정이 가능한 종합적 지진경보 소프트웨어 시스템을 개별 기지 영역 뿐만 아니라 중앙관리 부서에서의 지진 신속 대응 목적으로 개발하였다. 또한, 전국 최대지반가속도 자료 연계 프레임을 중앙 통합 지진경보 시스템 내에 탑재하여 다양한 향후 확대 활용이 가능토록 구현하였다. 이 연구에서 개발한 천연가스 인수기지에 대한 가속도 계측 기반의 지진경보 시스템은 지반 조건 변화가 심할 수 있는 해안 지역의 시설 영역에 대한 프레임으로 매우 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
2009년 경찰청 통계자료에 따르면 교통사고 사망자 중 안전 운전 불이행, 중앙선 침범, 신호 위반, 안전거리 미확보 등 운전자의 부주의에 의해 이루어진 사고가 약 90%이상을 차지하고 있어 심각한 사회적 경제적 문제를 초래한다. 이러한 운전자의 운전습관 개선 및 안전운전에 대한 사회적 요구, 사고 기록 등의 요구에 부응하기 위하여, 디지털 주행기록계 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 이에 본 연구는 3축 가속도 센서와 GPS를 사용하여 위험운전 여부를 판단하고, 그 결과를 계수화하여 운전자의 정숙 운전 지수를 계산하여 보여줌으로써, 안전 운전과 급정차 급출발에 따른 연비 악화를 개선할 수 있도록 한다.
드론에서 고도유지 비행을 위해 정확한 고도 측정이 필요하다. 고도 측정을 위해 많이 사용되는 가속도센서는 변화에 민감하여 거리 측정에 적합하지만 적분 오차가 누적되어 거리 측정값이 발산한다. 또한 드론 비행 시 드론에서 발생하는 진동을 드론의 고도 변화로 잘못 인지하는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 상용화된 드론이나 기존 연구들은 가속도센서를 기반으로 다른 센서나 장치를 추가하여 고도 측정을 하지만 실제 비행 시 고도의 오차가 나타난다. 또한 센서 값들의 연산처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 다른 센서나 장치를 추가하지 않고 드론의 특성을 고려한 보다 정확한 고도 측정 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 드론 비행 특성을 고려하는 고도 측정 알고리즘을 제안한다. 실험으로 제안 알고리즘을 수행하여 드론 비행 시 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
나노튜브를 기반으로 한 용량성 나노 가속도계에 대한 특성을 고전적인 분자동역학 시뮬레이션을 이용하여 연구하였다 외부에서 공급된 힘을 이용하여 나노튜브의 위치를 제어할 수 있었고, 해당하는 위치에 의한 커패시턴스의 변화를 통하여 피드백 센싱을 할 수 있었다. 에너지 소모 측면을 고려하면, 나노 가속도계의 진동 특성은 초기 변위와는 무관하였으며, 이러한 측정 시스템은 진동하는 커패시턴스를 추적하여 가속도를 결정하고, 이것은 또한 공급된 힘과 용량성 힘, 반데르발스 힘, 결합력, 반발력과 같은 힘들이 균형을 이루는 위치를 결정할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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