금속 평행판 전극 사이에 주입된 액체 유전체의 움직임에 의해서 발생되는 차동 전기용량 변화를 이용하여 기울기 측정센서를 개발하였다. 기울기 $0^{\circ}{\sim}{\pm}90^{\circ}$의 범위에서 직선에 대한 상관계수가 0.999 99로 분석이 되어 우수한 선형성을 보였다. 센서의 전극구조를 완벽한 3-전극형 전기용량기로 설계하였기 때문에 외부로부터의 전자기 잡음 및 전기장의 영향에 관계없이 기울기를 정밀하게 측정할 수 있었다. 또한 안정된 디지털 출력을 이용하여 기울기의 정밀측정 뿐만 아니라 장치나 구조물 등의 기울기를 원격조정 또는 monitoring에도 적용이 가능하다.
2016, 2017년 경주와 포항에서 발생한 규모 5.4 이상의 지진 당시 건물에 많은 피해가 속출함에 따라 지진 발생 시 건물 안전에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 이유로 지진 등의 재난 상황 시 건물의 위험도를 신속하게 판단할 수 있는 방법론이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 지진 등의 재난 상황 시 건물 안전에 위협이 될 수 있는 건물 기울기에 대한 위험도를 자이로 센서 데이터에 기반해 산출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는건물 기울어짐 데이터를 확보함에 어려움이 있어 모의 거동 환경을 구축하여 데이터를 수집 및 분석하였다. 제안된 시스템은 자이로 센서로부터 수집된 실시간 기울기 데이터를 Mean Filter를 통해 데이터 평탄화 및 선형화를 수행 후 머신러닝 기법중 하나인 선형 회귀 알고리즘을 적용해 건물 기울기를 추정한다. 이후 국토교통부에서 고시한 건물 기울기 위험도 산출표를 바탕으로 측정된 기울기의 위험도를 산출한다. 해당 시스템은 실제 지진 등의 재난 발생 시 실시간 건물 기울기 위험 판단을 통해 신속한 재난 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 적응광학시스템$^{(1)}$ 의 성능 향상에 필수적인 파면왜곡의 기울기 정보를 고속으로 측정하기 위한 중심점 추출 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 내부의 영상처리전용보드와 CCD카메라를 이용하여 하트만 센싱 점 영상을 획득하였고, 획득한 하트만 센싱 점 영상에 대해 제안한 중심점 추출 알고리즘을 적용하여 서브픽셀 분해능으로 X축과 Y축의 기울기 정보를 고속으로 추출하였다. CCD센서에 촬상되는 하트만 센싱 점영상에서 각각의 점 영상은 중심점으로부터 대칭형으로 강도가 분포되어 있다고 가정할 수 있으나 전체 점영상의 각 점을 분석한 결과 비대칭적으로 예외적인 강도 분포를 갖는 점영상도 일부 발견되었다. 파면 왜곡이 없는 하트만 센싱 점영상으로부터 X, Y축 파면 왜곡 기울기 값을 추출한 결과 CCD 센서 픽셀의 기저 노이즈가 큰 불안정한 영역에서 기울기 값이 반복적으로 크게 추출되어 파면왜곡보정 시스템의 보정 성능을 떨어뜨리는 효과가 나타났다. (중략)
보행보조로봇은 고령화 사회에 노인 복지 및 중증 신경계 손상을 입은 환자에게 이동을 도울 수 있는 반드시 필요한 장비이다. 특히, 하지 마비 환자를 위한 보행보조로봇의 편리성을 위해서는 환자의 보행 의도를 내현적으로 파악함으로써 환자 의지에 따라 로봇을 통제할 수 있어야 한다. 본 논문은 보행 의도 감지 모델을 개발하기 위한 선행 연구로, 먼저 저항 센서와 기울기 센서의 융합을 통하여 3족 보행 모델을 기반으로 사용자의 보행 의도를 분석하였다. 저항 센서는 사용자의 양쪽 손바닥과 발바닥에 각각 부착되어, 부착된 위치의 압력을 센싱하였다. 양쪽 손바닥의 신호는 보행 의도를 파악하기 위해, 발바닥의 신호는 보행 단계를 확인하기 위하여 사용되었다. 기울기 센서는 몸의 움직임 상태를 측정하기 위한 센서로서, 사용자의 등 부분, 요추에 부착되어 상체의 움직임(roll, pitch)을 센싱하였다. 연구 결과, 사용자가 지팡이를 바닥에 짚을 때 양 손바닥에서 측정되는 2개의 저항 신호만으로 기본적인 보행 의도를 파악할 수 있었으나, 기울기 센서 정보를 함께 이용함으로써 오른발 뻗기, 왼발 뻗기 등의 움직임을 시작하려는 상태 등에 대한 보행 의도를 보다 구체적으로 확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 저항센서와 기울기 센서의 융합에 기반한 사용자의 보행 의도를 감지할 수 있었다.
건축물이나 교량, 터널과 같은 구조물의 붕괴를 측정하기 위하여 기울기 센서를 사용하고 있으며 최근에는 사용성이 편리하고 가격이 저렴하여 MEMS(Micro-Electro-Mechanical System) 센서를 사용한 기울기 센서를 많이 사용하고 있으나 측정 범위가 한정되어 있어 360도 전 방위에 대해 고정밀도를 가지지는 못하고 있다. 이것은 MEMS 센서가 갖는 오프셋과 스케일 오차 때문이다. 본 논문에서는 MEMS 센서가 갖는 기계적 오차를 줄이기 위하여 정밀도가 높은 각도 계산을 위한 알고리즘을 제시하였고 MEMS 센서 모듈과 전송 모듈을 제작하여 교정 전 센서 모듈의 각도 정확도와 교정 후 각도 측정 정확도를 비교하여 교정 알고리즘의 효과를 제시하였으며, 실험 결과 제안 기술을 적용하였을 때 360도 전 방위에 대해 ±0.015도의 정밀도를 가짐을 확인하였다.
산업현장에서 사용되는 타워크레인의 전도 상황을 측정하기 위한 시스템은 현재 풍속계에 의존하고 있는데, 풍속계의 경우 타워크레인의 기울어짐을 정략적으로 측정할 수 없는 센서이기 때문에 정확한 상황 판단이 어렵고, 운전자나 관리자의 판단이 필요한 문제를 갖는다. 그래서 보다 정확한 정도를 측정하기 위해 타워크레인의 지브(jib) 휘어짐과 타워축의 휘어짐을 측정하여 정량적인 위험 상황을 경보 할 수 있는 전도 측정 장치가 필요하기 때문에 타워크레인의 좌/우 및 상/하 기울어짐에 대한 정량적인 측정이 가능한 기울기 센서를 이용한 센서 시스템을 구축하고, 타워크레인의 동작 위험성을 알리기 위한 경보 기법을 구축 했다.
본 연구에서는 표면처리를 달리한 폴리에스테르/면 교직물에 대한 표면특성의 측정기법을 비교·검토하였다. 시료로는 미처리 직물과 silicone 처리 직물, pu 코팅직물, silicone/pu 처리 직물을 이용하였다. 측정 기법은 비접촉식 방법으로 위치에 따른 직물 표면잔털의 grey scale을 FFT하여 그 대수값의 관계식의 기울기값을 결정하였다. 또한, 레이저 변위센서를 이용한 촉각 측정 장치에 의해 표면 거칠기와 표면마찰 계수를 측정하였다. 접촉식 방법으로는 평판과 직물을 접촉시켜 영상처리에 의해 접촉면적을 정량하고 fractal 차원을 도출하였다. KES-FB system에 의해 표면특성을 측정하였다. 주관적 접촉감각 평가는 표준환경에서 20명의 여성을 대상으로 실시하였고 분석에 ANOVA와 상관분석을 이용하였다. 측정기법에 따른 표면특성치와 주관적 감각평가치의 상관분석 결과, 접촉식 방법인 KES-FB에 의한 방법보다 다른 접촉식 방법인 영상처리에 의한 접촉면적, fractal 차원과 비접촉식 방법인 FFT 분석에 의한 기울기 및 레이저 변위센서에 의한 표면거칠기 결과가 주관적 접촉감각과 더욱 밀접한 관련이 있는 것으로 나타나 접촉 감각을 객관화하는데 보다 타당한 것으로 나타났다.
샥-하트만 센서는 렌즐릿 배열을 이용하여 파면의 국부적인 기지를 계산하고 이로부터 파면의 왜곡된 정도를 측정하는 파면측정 센서이다. 일반적으로 하나의 점영상에 대한 중심점을 추출하여 기준 점영상의 중심점에 대한 상대적 이동량을 통해 파면의 국부 기울기를 계산, 전체 파면을 복원하는 원리이다. 따라서 하나의 점영상에 대한 정확한 중심점의 추출을 위하여 해당하는 하부개구 내에 점영상이 존재하여야 한다. 하지만 큰 기울기의 파면이 샥-하트만 센서에 입사하게 되면 측정범위를 벗어나게 되어 일반적인 방법으로는 파면의 국부적인 기울기를 계산할 수 없게 되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 특정 측정시스템에만 국한된 알고리즘이 아닌 모든 파면에 대해 측정 가능하면서도 추가적인 장비 없이 일반적인 샥-하트만 파면 센서가 지니고 있는 측정범위의 한계를 극복할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 영상처리 기법을 이용하여 각 점영상에 대한 유동적인 탐색영역을 설정하고 이러한 탐색영역 내에서 중심점을 추출하는 방법을 제안하였다. 또 점영상 대응법을 적용하여 측정 점영상과 기준 점영상을 일대일 대응시킴으로써 전체 측정파면을 복원할 수 있는 알고리즘을 제안함으로써 측정범위에 제한 없이 파면왜곡을 측정할 수 있는 측정방법을 제시하였다. 이렇게 제안된 알고리즘을 샥-하트만 파면 센서 시스템을 이용한 초점벗어남 측정실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 필립스사의 지자기센서를 블루투스 통신시스템에 연결하여 방위각을 $5^{\circ}$ 단위로 전후 방향으로 기울기 각도를 변화시켜 $360^{\circ}$를 측정하였다. 측정된 방위값은 100M 이내에서 이동하면서 측정값을 블루투스 통신시스템으로 전송하여 측정값을 분석하였다. 블루투스를 이용하여 전파 장애가 없는 평지에서 직선거리 100M 이내에서 방위 측정값은 에러 없이 전송할 수 있었다. 지자기센서를 수평을 유지하면 98%의 신뢰를 가지는 방위측정값을 얻었다. 본 연구를 바탕으로 기울기를 가지는 지형을 이동하는 이동형 지능로봇에 장착 정확도가 향상된 방위 측정값을 전송하여 이동형 로봇의 방위추적을 할 수 있다.
본 연구에서는 사용자 스스로가 바른 자세를 교정 할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 스마트폰 기반의 자이로 센서를 이용한 착용형 자세 교정 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 2개의 자이로 센서를 Y자 서스펜더 상, 하에 각각 부착하여 신체의 기울기를 측정하였으며, 블루투스 통신을 이용하여 스마트폰으로 데이터를 전송하였다. 전송된 신체의 기울기 정보는 바른 자세에 대한 평균 기울기 정보와 비교하여 바른 자세와 잘못된 자세를 판단하고자 하였으며, 이를 위한 스마트폰 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 어플리케이션은 자세 판별뿐만 아니라 현재의 자세 정보를 직관적으로 표현하기 위한 모니터링 부와 잘못된 자세 검출 시 진동이나 알림 음 또는 팝업 메시지를 통해 사용자에게 전달하는 알림 기능을 구성하였다. 또한 구현된 시스템으로부터 대표적인 잘못된 자세 4가지에 대한 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과 100% 검출이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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