수화를 사용하는 농아인은 의사소통의 제약에 의해 사회적인 불평등과 금전적 손실을 겪고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 농아인의 원활한 의사소통을 위해 8개의 근전도와 1개의 관성센서로 구성된 암밴드 센서를 이용하여 실시간으로 미국 수화를 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘의 성능 검증은 11명의 피험자를 통해 진행하였으며, 패턴 분류기 학습은 훈련 데이터베이스 크기를 증가시키면서 진행하였다. 실험 결과, 개발된 패턴 인식 알고리즘은 동작 별 20개의 훈련 데이터베이스에서 97%이상의 정확도를 가졌으며, 30개의 훈련 데이터베이스에서 99%이상의 정확도를 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 암밴드 센서를 이용한 수화 인식 알고리즘의 실용성과 우수성을 확인하였다.
본 논문의 목적은 실제 관성항법센서를 사용하여 개발된 스트랩다운형 관성항법시스템
및 이용 알고리즘에 대한 성능 및 오차를 평가하는 것이다. 시험은 관성항법센서의 조합을
두가지로 나누어 수행하였는데, 서로 다른 바이어스를 갖는 중급의 가속도계와 저급의 가
속도계가 사용되었으며, 자이로의 경우는 FOG(Fiber Optic Gyro)를 사용하였다(SDINS-1,
SDINS-2). 관성항법시스템의 성능을 평가하기 위해서 두가지의 시험이 수행되었으며, 3축
운동 시험대를 이용한 지상정지시험과 차량을 이용한 단거리 주행시험을 수행하였다. 단거
리 주행시험의 결과는 정확도 20 mm를 갖는 DGPS(Differential GPS)의 시험결과와 비교
하였으며, 결과 및 오차를 나타내었다.
GPS 와 INS 통합시스템은 저가 MEMS 기술의 결과에 따라 대중적으로 널리 사용되기에 이르렀다. 그러나 저가센서에 의한 현재의 성과는 관성센서의 큰 에러 때문에 여전히 낮은 실정이다. 이것은 제한된 도시환경 안에서의 비행범위 때문에 더욱 관련이 있다. 이러한 관성센서 에러를 줄이면서 동시에 위성의 활용성을 높이기 위하여 GPS 와 저가 INS 는 연성으로 결합되어 Kalman Filter 설계를 응용하여 상호 통합되어진다. 본 논문에서는 연성으로 결합된 Kalman Filter를 이용한 GPS/INS 센서 통합을 제공한다. 우리는 또한 경로의 기하학에 의해 또는 그 목적시간 위치 따라 수학적으로 설명하는 ZH45C 궤도장치에 의한 산출된 기준 Wander Azimuth Strapdown Mechanization의 시뮬레이터 결과를 비교하여 검증하다.
항법장치의 핵심요소인 가속도센서와 자이로센서는 선형거리추측(Linear position estimation)과 각 변위 추측(orientation estimation)시 출력 데이터에 포함된 오차성분의 적분에 의하여 시간이 증가함에 따라 선형거리 오차와 각 변위 오차가 누적된다. 이에 따라 본 논문에서는 정밀한 항법을 위한 저가의 IMU (Inertial Measurement Unit)를 설계하고, 오차성분의 사전해석을 통하여 정확한 오차모델을 찾는데 그 목적이 있다.
최근 M2M/IoT에 대한 관심이 높아지면서 디바이스의 위치와 자세 등을 인식할 수 있는 동작 인식 센서의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 소형의 디바이스에 적합하도록 저잡음, 저전력, 초소형 6축 관성센서 IC를 구현하였다. 본 논문에서 구현된 IC는 3축의 압전형 자이로 센서와 3축의 압저항형 가속도 센서를 사용하며, 3축의 자이로스코프 감지 회로, 자이로스코프 센서 구동 회로, 3축의 가속도 감지 회로, 16bit sigma-delta ADC, 디지털 필터와 제어 회로로 구성되어 있다. 본 IC은 TSMC $0.18{\mu}m$ mixed signal CMOS공정으로 개발되었으며, STM사의 6축 관성 센서인 LSM330의 소비전류 6.1mA보다는 약 27% 낮은 4.5mA의 소비 전류로 동작한다.
관성항법유도장치는 관성센서 출력에 대한 측정 정밀도를 향상시키기 위해 자이로 및 가속도계의 아날로그 출력을 주파수로 변환해주는 AF(Analog to Frequency) 변환기를 사용한다. AF 변환기 측정 신뢰성을 보장하기 위해서는 신중한 교정절차가 결정되어야 하며, 교정절차에 의한 교정시험은 주기적으로 수행되어야 한다. 본 논문에서는 양ㆍ음의 입력에 대해 각각 양ㆍ음 리셋전류를 갖는 synchronous charge balance type의 AF 변환기 교정방법에 대해 다루었다. AF 변환기 교정은 AF 변환기 환산계수 오차 교정 시험과 바이어스 교정시험으로 나누어 수행되었으며, 교정 시험용 프로그램에 의해 자동으로 수행되었다.
스쿼트는 장소에 제약 없이 효과적으로 하체 근력을 증진시킬 수 있는 운동이다. 스쿼트 시 잘못된 자세로 인한 부상이 빈번하게 발생하고 있으며, 부상을 예방하기 위해서는 적절한 각도를 유지하며 운동하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 허벅지에 착용된 단일 관성 센서 모듈을 이용하여 스쿼트 각도를 측정할 수 있는 시스템을 개발하고 검증하였다. 스쿼트 각도를 측정하기 위해 각 관성 센서(가속도 센서, 자이로 센서)의 장단점을 상호 보완 하는 상보필터 알고리즘을 사용하였고, 임상 실험을 통해 각 상보필터 계수에 따른 스쿼트 각도의 정확도를 평가하였다. 분석 결과, 최적의 상보필터 계수를 기반으로 계산된 스쿼트 각도는 측각기에서 측정한 각도와 상관 계수 0.623와 편향 오차 -5.6°로 유의한 상관관계를 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권6호
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pp.850-856
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2012
고정노드 2개를 사용하는 이변측위 방법은 건물이나 선박의 복도와 같은 좁은 공간에서 실시간 실내위치인식 시스템 분야에 사용되고 있다. 하지만 이러한 공간에서 고정노드 간 거리가 멀어지거나 장애물이 있을 경우 위치정보 수신율 저하로 인하여 이동노드(사용자)의 위치 추정이 어렵게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 보완하기 위하여 IEEE 802.15.4a Chirp 신호를 기반으로 사용자에게 부착된 센서를 통하여 위치를 계산할 수 있는 보폭 측정 알고리즘을 이용하는 새로운 실시간 실내위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 다리길이 측정을 위한 초음파센서, 사용자의 방향을 인식하는 지자기 센서 및 다리사이 각을 획득하기 위한 관성센서로 구성된다. 실험 결과 제안한 시스템은 통신도달성이 결여된 구간에서 기존 실내위치인식 방법에 비해 2배 이상 정교한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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