• Title/Summary/Keyword: 걷기대회

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야간 보행자 안전을 위한 조명기구 배치에 관한 연구

  • Lee, Jong-Seong;Kim, Ho-In;Lee, Seok-Jun
    • Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.81-86
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    • 2012
  • 본 연구는 야간 차량과 보행자 안전을 보장하기 위해 설치된 가로등과 도시경관과 환경 측면 중요한 구성요소인 가로수와의 관계를 조명 시뮬레이션 기법을 통하여 상호간의 상충요인에 대하여 분석한다. 특히 최근 야간에 건강을 위한 걷기 운동자가 증가하고 있어 이들에 대한 야간 보행 안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 야간 걷기 운동자들의 보행 공간이 주로 주거지역에서 이루어짐으로 가로등의 역할이 상업지역에 비해 크다. 본 연구는 가로수의 유형과 성장이 보행로의 야간 조명에 미치는 영향을 시뮬레이션 기법을 통하여 분석하고 이를 개선하기 위하여 추가적 조명을 설치할 경우 고려하여야 할 사항에 대하여 제시하고자 한다.

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An User Movement State Identification System using Mobile Multi-sensor (모바일 멀티 센서를 이용한 사용자 이동 상태 인식 시스템)

  • Ha, dong-soo;Park, sung-jun
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.87-88
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    • 2011
  • 본 논문에서는 멀티 센서 기반의 사용자 이동 상태 인식 서비스에 대해 제안 한다. 이 서비스는 스마트폰 단말의 가속도 센서, 방향센서, GPS 모듈의 정보를 퍼지 규칙 기반 알고리즘을 이용하여 각각의 클라이언트들의 현재 위치 및 이동 상황을 인식 하게 된다. 사용자 이동 상태 인식 알고리즘은 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 신체의 운동량과 방향을 측정 한다. 측정된 정보는 GPS모듈을 통하여 얻은 실제 이동속도를 계산하여 규칙 기반 퍼지 추론을 통하여 사용자의 이동 상태를 인식 하였다. 이동상태 인식 서비스의 신뢰도를 측정하기 위해 동일 구간에서 차량, 도보(걷기, 뛰기, 느리게 걷기 등)를 이용하여 신뢰도를 측정 하였다.

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A Study on Method of Classification by Walking Resting and Running Based on Motion of Wrist (손목 움직임 기반 휴식, 걷기, 달리기 분류에 관한 연구)

  • Ha, Jeong-Ho;Kim, Jun-Ho;Choe, Sun-Taag;Cho, We-Duke
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.172-175
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    • 2016
  • 본 논문은 손목에 부착된 단일 3축 가속도 센서를 이용하여 사용자 움직임 기반의 휴식, 걷기, 달리기(느린속도, 빠른속도)를 분류하는 방법에 관한 연구이다. 초당 32회 표본 값의 가속도 정보에서 특징 신호인 평균, 표준편차를 산출하고 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다. 분류 기준이 모호한 상태전이 신호에 대해 6가지 상태로 분류하여 구해진 총 10개의 행동상태 정보를 2차원 평면에 사영하고 최종적으로 K-means 군집화 기법을 적용하여 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다.

Step Detection Based on Wrist Activity using Moving Maximum (이동 최댓값을 이용한 손목 움직임 기반 걷기, 달리기 걸음 수 검출)

  • Kim, Junho;Ha, Jeong Ho;Choe, SunTaag;Cho, We-Duke
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.176-178
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    • 2016
  • 본 논문은 손목에 착용한 3축 가속도계 신호로부터 걷기, 달리기 상태일 때 걸음 수를 검출하는 방법을 제안한다. 성인 남자 4명의 피 실험자를 대상으로 트레드밀에서 2km/h, 4km/h, 6km/h, 8km/h의 속도로 신호를 수집하였다. 3축 가속도 신호에서 SMV를 계산한 후 Moving Max를 적용한 후 Vally Detection을 하여 걸음 수를 검출하였다. 약 2300보의 수집 신호에서 약 97.77%의 인식 결과를 도출하였다.

Dynamic Algorithm Verification using Model Checker in Body Sensor System (모델 체커를 이용한 바디 센서 시스템의 동적 알고리즘 검증)

  • Lee, Woo-Sik;Kim, Nam-Gi
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.153-154
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    • 2012
  • 바디 센서 시스템 환경이란 사용자가 서기, 걷기, 뛰기 등의 행위를 통해 주기적으로 상황이 변하는 동적 환경이다. 이와 같은 시스템에서는 크기가 작고 저전력을 요구하는 센서가 탑재되기 때문에 효율적인 알고리즘을 적용하는 것은 매우 중요한 일이다. 모델체커는 최근 소프트웨어 모델 (Model)을 검증하는 도구로써 주어진 모델과 속성값을 통해 해당 모델의 검증 (Verification) 결과가 참인지 거짓인지 판별해 준다. 본 논문에서는 효율적인 바디 센서 시스템 구축을 위해 서기, 걷기, 뛰기라는 환경에서 개별적으로 동작되는 알고리즘을 모델링 하고 LTL(Linear Temporal Logic) 로 속성을 명세하여 NuSMV 모델 체커를 통해 해당 모델의 Safety와 Liveness를 검증한다.

Design of Health Content Using GPS and Sensors (GPS와 센서를 이용한 헬스콘텐츠 설계)

  • Kim, Dongyoung;Hyeon, Uijoo;Yoon, Seonjeong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.07a
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    • pp.147-148
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    • 2019
  • 최근 국민의 건강증진 및 질병관리 등에 대한 관심이 증가하면서 전문가들 또한 걷기 운동의 유효성을 강조하고 있다. 이에 따라 스마트 헬스케어와 관련된 기기 및 서비스에 대한 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 GPS와 비콘 센서를 이용한 환경에서 걷기운동과 미니게임 콘텐츠를 융합한 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 콘텐츠는 특정 지역을 가상의 게임 맵으로 매칭하고 GPS센서와 리얼월드의 비콘을 블루투스 통신으로 인지하도록 하였으며 이를 통해 소모 칼로리 계산, 게임의 클리어 조건 등 핵심 시스템으로 사용한다. 본 연구를 통해 설계, 구현된 게임 콘텐츠는 이용자의 움직임을 정확히 측정할 수 있고 재미와 몰입감을 제공하여 지속적인 운동을 유도함으로써 운동효과가 향상됨을 확인할 수 있었다.

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Context Awareness of Human Motion States Using a Accelerometer Sensor (가속도계를 이용한 인체동작상태 상황인식)

  • Jin Gye-Hwan;Lee Sang-Bock;Lee Tae-Soo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.264-268
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    • 2005
  • This paper describes user context awareness system, which is one of the most essential technologies in various application services of ubiquitous computing. The proposed system used two-axial accelerometer, embedded in $SenseWear^{(R)}$ PRO2 Armband (BodyMedia). It was worn on the right upper arm of the experiment subjects. Using this data, PC-based fuzzy inference system was realized to distinguish human motion states, such as, tying, sitting, walking and running. The recognition rates of human motion states were 100 %, 98.64 %, 99.27 % and 100 % respectively for tying, sitting, walking and running.

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