• 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.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.3
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• pp.214-220
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• 2023

In this paper, we propose a method to improve texture recognition performance from haptic acceleration signals representing the texture characteristics of object surface materials by using a Conformer model that combines the advantages of a convolutional neural network and a transformer. In the proposed method, three-axis acceleration signals generated by impact sound and vibration are combined into one-dimensional acceleration data while a person contacts the surface of the object materials using a tool such as a stylus , and the logarithmic Mel-spectrogram is extracted from the haptic acceleration signal similar to the audio signal. Then, Conformer is applied to the extracted the logarithmic Mel-spectrogram to learn main local and global frequency features in recognizing the texture of various object materials. Experiments on the Lehrstuhl für Medientechnik (LMT) haptic texture dataset consisting of 60 materials to evaluate the performance of the proposed model showed that the proposed method can effectively recognize the texture of the object surface material better than the existing methods.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.211-218
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• 2000

진공청소기 제품의 시장불량을 조사한 결과 모터의 불량이 전체 불량 중 많은 부분을 차지하고 있으며 조금씩 증가추세를 보이고 있음을 알 수 있었다. 그러므로, 본 연구에서는 진공청소기 모터의 출하 전, 불량품 검출력을 향상시킬 수 있는 가속시험법을 개발하고자 하였다. 또한, 가속시험을 통해 사업부의 신뢰성시험 납기 단축 및 시험비용 절감 뿐아니라 모터에 대한 가속시험 기술력 확보를 목적으로 수행하였다. 가속수명시험 시 스트레스인자는 모터의 브러쉬 마모 가속을 위해 정격보다 높은 전압을 인가하였다. 가속모형으로는 전압스트레스를 인가하는 경우 일반적으로 사용되는 역자승(Inverse Power) 모형을 사용하였다. 가속시험 결과 정격의 120% 전압에서 가속계수 4.3이 얻어졌다. 이는 수출 모델의 경우 현재의 시험시간 42일을 10 일로 단축하여 76%의 시험시간이 절감되어 시험 가능 횟수가 4배로 증가되는 결과를 얻었다. 추가적으로 다양한 On/Off 시간 변환 시험을 실시하였으나 현시험법과의 고장 모드 (브러쉬 마모로 인한 회전정지) 및 고장유형이 일치하지 않음을 알 수 있었다. 이 결과는 On/Off 시간변환을 통한 가혹시험의 경우 주의를 필요로 함을 나타낸다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.6
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• pp.850-858
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• 2022

To deploy Gate Recurrent Units (GRU) on resource-constrained embedded devices, this paper presents a reconfigurable FPGA-based GRU accelerator that enables structured compression. Firstly, a dense GRU model is significantly reduced in size by hybrid quantization and structured top-k pruning. Secondly, the energy consumption on external memory access is greatly reduced by the proposed reuse computing pattern. Finally, the accelerator can handle a structured sparse model that benefits from the algorithm-hardware co-design workflows. Moreover, inference tasks can be flexibly performed using all functional dimensions, sequence length, and number of layers. Implemented on the Intel DE1-SoC FPGA, the proposed accelerator achieves 45.01 GOPs in a structured sparse GRU network without batching. Compared to the implementation of CPU and GPU, low-cost FPGA accelerator achieves 57 and 30x improvements in latency, 300 and 23.44x improvements in energy efficiency, respectively. Thus, the proposed accelerator is utilized as an early study of real-time embedded applications, demonstrating the potential for further development in the future.

• Electrical & Electronic Materials
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• v.27 no.10
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• pp.11-21
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• 2014

1975년 이후로 태양전지 평가 실험실과 제조업체들이 직접적으로 많은 노력을 하여 태양전지 모듈에 대한 가속 스트레스 평가를 개발하고 평가하였다. 이 노력들은 이미 알려진 불량 메커니즘을 토대로 모듈 디자인의 민감한 취약 부분을 발견하기 위한 평가를 목적으로 평가 순서/방법 표준화에 많은 기여를 하였다. 이러한 평가 순서/방법은 국가와 국제 모듈 규격 표준화에 적용되었다. 그리고, 실제 외부에서 설치되어 한 번도 문제가 발생되지 않은 평가들은 중간에 제거 되기도 하였다. 가장 대표적인 예로 twist test는 모듈 설치 후 발생되는 불량에 대한 평가이지만, 실제로 불량은 한번도 발견되지 않았다. 덧붙여서, 표준 평가들은 많은 특화된 가속평가를 사용하게 되는데, 이는 문제점들을 조사하거나 특정 모듈 디자인에 대한 잠재적인 불량을 조사하기 위함이다. 실제 수명예측을 위한 가속평가는 가속 인자의 지식이 반드시 필요하지만, 태양전지 분야에서는 문헌이 많이 부족하다. 많은 연구자들이 85/85 DH 평가시간과 습한 지역에서 수년 간 사용된 모듈과의 상관관계를 만들기 위해 시도 하였다. 그리고 이 모델은 DH 평가 표준시간인 1,000시간으로 정의하는데 많은 영향을 미치기도 했다. 하지만, 이 모델은 단지 단일 모드 불량일 경우에만 적용이 되는 것이다. 다른 불량에 대한 가속인자들은 여전히 잘 알려져 있지 않다. 따라서, 모듈이 비록 표준 규격시험을 통과했다고 하더라도 제품이 특정 기간 동안 전력을 생산할 수 있다고 말할 수 없다. 또한, 이 표준평가가 모든 불량 메커니즘에 대한 평가가 되지 않기 때문에 제품의 수명을 결정하는데 사용될 수 없다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.32 no.4
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• pp.228-234
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• 2009

신뢰성성장시험은 주어진 기간 동안에 고장모드를 체계적이고 영구적으로 제거하여 신뢰성을 향상시키려는 것이 목적이다. 이러한 활동은 대부분 매우 제약된 시간에 이루어져야 함으로 신제품개발프로그램에 있어서는 가속수명 시험이 필수적인 신뢰성성장시험 도구로 적용된다. 본 연구에서는 가속수명시험 하에서 신뢰성성장을 계획하고 분석하는데 유용한 도구로 사용할 수 있는 가속 신뢰성성장모델을 제시하였다. 시험전략은 test-find-test 전략으로서 시험중 고장모드가 발견되어도 이 문제에 대한 근본적 조치는 시험이 완성된 이후에 이루어지는 경우를 가정하였다. 이는 시험을 중간에 중단하고 시작하는 비용이 매우 높거나, 시스템이 고도로 복잡하여 완전히 분해하는데 어려움이 있는 경우에 적용된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1328-1331
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 행위 별 시간에 따른 가속도 센서 데이터의 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계 분류에서는 결정트리 모델 학습과 분류를 수행하고, 2단계 분류에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 HMM모델 학습과 분류를 수행하였다. 또한, 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치, 방향 변화에도 견고한 행위 인식을 위하여, 동일한 행위에 대해 사용자와 스마트폰의 위치, 방향을 변경하면서 다양한 훈련 데이터를 수집하였다. 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용하여 총 6가지 실내 행위들을 인식하기 위한 실험들을 수행하였고, 그 결과 높은 인식 성능을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.495-497
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• 2022

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.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05a
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• pp.869-875
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• 1998

원자력발전소 소외전원 상실 시 발전소를 안전하게 정지시키기 위한 비상디젤발전기의 신뢰성 평가는 계속적으로 수행되고 있는 연구과제 중 하나이다. 본 논문에서는 동적 시스템 모델링 툴을 사용하여 비상디젤발전기의 동적 신뢰도 평가를 위한 Markov모델을 구축하였다. 구축한 동적 신뢰도 모델을 이용하여 NUREG/CR-4810에서 제안한 분석방법의 모순점을 보완하여 Reg. Guide 1.108의 비상디젤발전기 가속시험주기 규정을 이용불능도 측면에서 검토하였다 또한 비상디젤발전기의 이용불능도는 기동실패확률 및 보수율과 기동실패 중 기동시 충격에 의한 고장 비율의 함수인 점을 고려하여 가속시험주기 규정을 따를 때 보수율과 기동시 충격에 의한 고장 비율이 이용불능도의 변화에 미치는 영향을 시뮬레이션하였다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.19 no.6
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• pp.603-609
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• 1998

To anlyze the diffuse axonal injury of the human brain, 3-D finite element models of the adult, two and three years child were developed. Triangular type acceleration which had its maximum value 200g was applied to investigate the effects of acceleration direction and duration time. The pattern of high shear stress generated at the brain stem, pones and midbrain was similar to the pattern of DAI seen in the clinical observation, especially high maximum shear stress was detected in the brain stem of the six year old child model under flexional acceleration. As the duration of acceleration increased generated pressure and maximum shear stress also increased. For the children's model relatively small pressure was generated regardless of the acceleration direction and continued much longer compared with adult's model. From this analysis maximum shear stress was revealed more proper indicator to predict DAI compared to HIC in case of angular acceleration loading.