Recently, various types of wearable computers have been studied. In this paper, we analyze the characteristics of head motion information for the operation of the motion classifier produced motion headset that the user can use while listening to music. The prototype receives music from smart phone over bluetooth communications, and transmits the motion information measured by the acceleration sensor to the smart phone. And the smartphone classifies the motion of the head through a motion classifier. we implemented a prototype for our experiment. The user's head motion "up", "down", "left" and "right" were classified using a Bayesian classifier. As a result, in case of the movement of the head "up" and "down", there are a large changes in the x, z-axis values. In future we have a plan to perform a user study to find suitable variables for creating motion classifier.
With recent rapid development of computer capabilities, various technologies that can facilitate the interaction between humans and computers are being studied. The paradigm tends to change to NUI using the body such as 3D motion, haptics, and multi-touch with GUI using traditional input devices. Various studies have been conducted on transferring human movements to computers using sensors. In addition to the development of optical sensors that can acquire 3D objects, the range of applications in the industrial, medical, and user interface fields has been expanded. In this paper, I provide a model that can execute other programs through gestures instead of the mouse, which is the default input device, and control Windows based on the lip motion. To propose a model which converges with an Android application and can be controlled by various media and voice instruction functions using voice recognition and buttons through connection with a main client. It is expected that Internet media such as video and music can be controlled not only by a client computer but also by an application at a long distance and that convenient media viewing can be performed through the proposal model.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.2
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pp.179-185
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2015
Although an accelerometer is a sensor that measures acceleration, it cannot be used by itself to measure the acceleration when the orientation of the sensor changes. This paper introduces a Kalman filter for the estimation of a sensor acceleration based on a six-axis inertial sensor (i.e., a three-axis accelerometer and three-axis gyroscope). The novelty of the proposed Kalman filter lies in the fact that its state vector includes not only the tilt angle variable but also the sensor acceleration. Thus, the filter can explicitly estimate the latter with a high accuracy. The accuracy of acceleration estimates were validated experimentally under three different dynamic conditions, using an optical motion capture system. It could be concluded that the performance of the proposed Kalman filter was comparable to that of the state-of-the-art estimation algorithm employed by the Xsens MTw. The proposed algorithm may be more suitable than inertial/magnetic sensor-based algorithms for various applications adopting six-axis inertial sensors.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.8
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pp.703-710
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2016
In robotics research, accurate estimation of current robot position is important to achieve motion control of a robot. In this research, we focus on a sensor fusion method to provide improved position estimation for a wheeled mobile robot, considering two different sensor measurements. In this case, we fuse camera-based vision and encode-based odometry data using Kalman filter techniques to improve the position estimation of the robot. An external camera-based vision system provides global position coordinates (x, y) for the mobile robot in an indoor environment. An internal encoder-based odometry provides linear and angular velocities of the robot. We then use the position data estimated by the Kalman filter as inputs to the motion controller, which significantly improves performance of the motion controller. Finally, we experimentally verify the performance of the proposed sensor fused position estimation and motion controller using an actual mobile robot system. In our experiments, we also compare the Kalman filter-based sensor fused estimation with two different single sensor-based estimations (vision-based and odometry-based).
VR content manipulation equipment is not easy for individuals to access because it requires high prices. Especially, in the case of a system for tracking the motion of the user among the VR contents, a separate optical sensor device using an infrared camera is generally used. The disadvantage of the optical sensor equipment is that the measurable range is dependent on the measurement direction when tracking the rotation motion when using only a single device. In order to solve the above problems, this paper shows that the inertial sensor of the smartphone, which is generally owned by the public, can track the rotational motion of the user regardless of the measurement direction . The system using the LeapMotion is used as the reference system, and the system using the smart phone is defined as the evaluation system, and the usability of the evaluation system is verified by comparing the user satisfaction of the two systems.
Hand-signal is an effective communication means in the situation where voice cannot be used for expression especially for soldiers. Vision-based approaches using cameras as input devices are widely suggested in the literature. However, these approaches are not suitable for soldiers that have unseen visions in many cases. in addition, existing special-glove approaches utilize the information of fingers only. Thus, they are still lack for soldiers' hand-signal recognition that involves not only finger motions, but also additional information such as the rotation of a hand. In this paper, we have designed and implemented a new recognition system for six military hand-signal motions, i. e., 'ready', 'move', quick move', 'crawl', 'stop', and 'lying-down'. For this purpose, we have proposed a finger-recognition method and motion-recognition methods. The finger-recognition method discriminate how much each finger is bended, i. e., 'completely flattened', 'slightly flattened', 'slightly bended', and 'completely bended'. The motion-recognition algorithms are based on the characterization of each hand-signal motion in terms of the three axes. Through repetitive experiments, our system have shown 91.2% of correct recognition.
This paper describes a gesture application to controlling the special effects of physical devices for 4D contents using the PWM (Pulse Width Modulation) method. The user operation recognized by the infrared sensor is interpreted as a command for 3D content control, several of which manipulate the device that generates the special effect to display the physical stimulus to the user. With the content controlled under the NUI (Natural User Interface) technique, the user can be directly put into an immersion experience, which leads to provision of the higher degree of interest and attention. In order to measure the efficiency of the proposed method, we implemented a PWM-based real-time linear control system that manages the parameters of the motion recognition and animation controller using the infrared sensor and transmits the event.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.659-661
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2022
본 논문에서는 4차 산업의 제조 혁신을 위한 새로운 방안의 스마트 팩토리를 실헌하기 위한 주요 부품 중에 하나인 리니어 모션 가이드(LM 가이드)에 필요한 센싱 시스템을 제안하였다. 공장 자동화와 정밀 측의 핵심 부품인 LM 가이드를 고정밀, 고정도로 제어할 수 있는 변위 센싱 시스템의 개발이다. 기존의 광학식이나 자기식 변위 센서 기술의 한계를 극복할 수 있도록 와전류(Eddy Current) 기법을 이용하여 LC 공진기와 전도체를 LM 가이드에 장착할 수 있도록 제안하였다. 또한 와전류 센싱부에서 출력되는 미세 인덕턴스 값을 측정할 수 있도록 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터/산술 기술을 FPGA를 이용한 HW 시스템을 제작하여 다양한 실험을 진행했다. 본 논문에서 구현한 HW 센싱 시스템을 이용함으로 LM 가이드를 실시간으로 직선 이동시킴으로 실시간으로 변위 값을 디스플레이 부로 출력되어 측정이 가능하다. 개발된 시스템은 LM 가이드의 직선 운동시 변위 값의 분해능과 응답속도 면에서 우수함이 확인됨으로 스마트 팩토리 뿐만 아니라 다양한 장비에도 적용이 가능하다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.172-174
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2019
본 논문에서는 사용자가 자신의 움직임 및 심장 박동 상태를 모니터링 하기 위한 생체 인터넷 (Internet of Biometry: IoB) 기반의 HW/SW (hardware/software) 플랫폼 (platform)을 제안한다. 제안하는 시스템은 모션 센서 (motion sensor) 또는 심박 (heart rate) 센서와 같이 사용자의 생체 정보를 수집할 수 있는 센서를 사용한다. 또한, 마이크로프로세서 (microprocessor)를 사용하여 센서로부터 수집된 데이터를 사용자에게 필요한 생체 정보로 변환하고, 블루투스 (Bluetooth) 통신을 이용하여 사용자의 스마트폰 앱 (smartphone application)으로 변환한 생체 정보를 전달한다. 스마트폰 앱은 수신한 생체 정보를 디스플레이 (display)함으로써, 사용자가 자신의 상태를 모니터링 (monitoring) 할 수 있다. 제안한 시스템을 사용하여 해양 레포츠 (leisure sports) 등과 같은 활동을 하는 사람들이 자신의 몸 상태를 스스로 확인할 수 있고, 사고 예방의 효과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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