본 연구에서는 콘크리트 사장교를 대상으로 차량주행속도와 교면아스팔트의 포장 상태, 차량중량 등을 실험변수로 하여 차량이 교량을 주행할 때 교면(보도)진동이 보행자에게 미치는 진동사용성 평가 방법에 대해 연구하고 그 결과로부터 진동사용성 여부를 평가하였다. 특히, 실험변수 가운데 교면포장 상태를 BMS기준에 의해 A와 C등급으로 구분하였다. 여기에는 진동을 발생시키는 에너지원을 "환산중량"으로 정의하고 차량주행 속도와 차량중량의 자승근을 곱한 형태로 사용하였다. 환산중량 228.0~1161.9 km/h kN 범위 내의 동일한 실험 조건에서 얻어진 교면포장 상태 A등급의 경우에 대한 C등급 경우의 진동가속도 응답 비율은 1.23~1.43으로 분석되어 교면포장 상태가 진동가속도 응답을 결정짓는데 큰 영향을 미치고 있음을 확인 할 수 있었다. 연구대상 교량의 교면 진동가속도 응답을 추정할 수 있는 진동추정식을 신뢰도 50%, 90%, 95%로 구분하여 제시하였으며, 실험 교량에서 교면 포장 A등급과 C등급의 경우 각각 전체응답의 30%, 40%가 레벨 C(강하게 감지)범위, 70%, 60%가 레벨 D(명확하게 감지) 범위에 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 19세부터 23세까지의 한국과 일본 여대생 108명을 대상으로 체격을 비교하고, 나아가 환경인자의 영향으로 인한 신체적 변화를 신체조성으로부터 평가 비교하였다. 그리고 성인병의 발병인자의 하나이기도 한 신체내부지방의 축적량을 검사하여 이것과 관계 깊은 영양상태를 평가 하였으며 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 한 $cdot$ 일 양국에서 체위측정치의 차이를 볼 수 있는것은 상지장(上肢長), 경위(頸圍), 상완위(上脘位) 및 전완위(前脘位)로써 한국측이 유의하게 크지만 그 외의 측정치는 본 연구에 참여한 여대생에서는 거의 차이가 없었다. 신장에 대한 체중, 흉위(胸圍), 앉은키(座高)의 비교와 로러지수, BMI,체표면적을 양국간에 대부분 동일하여 유익한 차이는 없었다. 2) 피하지방두께 에서는 협골하연(頰骨下緣),대퇴전부(大腿前部), 후부(後部), 배하부(背下部)를 제외하고는 모두 일본측이 큰 수치를 표시하교 있으나 총 피하지방두께와 평균 피하지방에서는 본 연구에 참여한 여대생에서는 거의 차이가 없었다. 체지방총량에는 본 연구에 ㅏ참여한 여대생 사이에서 2.7kg의 차이가 있으며, 피하지방량에 유의한 차이가 없었을 분 체지방총량 신체내부지방량, 체수분량, 체지방률은 모두 일본측이 유의하게 컸다. 3) 1일의 섭취 에너지 총량에서는 한국측이 유의하게 높고, 3대 영양소의 에너지 비율은 단백질에서는 차이가 없고, 지방 에너지의 비율에서는 일본측이, 당질 에너지의 비율에서는 한국측이 유의하게 높은 수치를 표시하고 있었다. 동물 단백질과 지방질의 섭취량은 반대로 일본이 많았다. 4) 1일 소비 에너지 총량에서는 양국간에 거의 차이가 없었고, 생활 내용별 소비 에너지에서는 睡眠時 座位時 立位時의 소비 에너지에는 유의한 차이를 볼 수 없으나 보행(步行)으로 인한 소비에너지량은 일본측이 다소 높게 나타났다.5) 한국에서는 고추와 마늘의 섭취량이 많고 보통 $3.6pm4.99$g/일, $5.8pm7.53$g/일이며, 일본에서는 거의 섭취하지 않았다.
본 논문에서는 Foot Placement Estimator (FPE)를 사용하여 point foot을 갖는 이족 로봇의 3차원 시뮬레이션을 진행하고 이족로봇의 균형유지를 연구하였다. FPE 방법은 에너지 보존에 근거한 제어 방법으로서 보행 중인 로봇의 모든 에너지가 위치 에너지로 변환되는 지점에 로봇이 발을 디뎌 몸체가 넘어지지 않고 균형을 유지하며 이동하도록 하는 제어방법이다. 본 연구에서는 로봇이 이동하지는 않고 제자리에서 균형을 유지하며 서 있는 시뮬레이션을 진행하였다. 이를 위해 point foot을 갖는 6자유도 이족 로봇을 모델링하였으며 바닥과의 접촉 및 마찰 환경을 구현하였다. 로봇의 무게는 1kg이며 지면과 무게 중심점과의 거리는 1m로, 무게중심점은 로봇 몸체의 정 중앙에 위치하도록 설계하였다. 다음으로 로봇 몸체의 각속도와 직선속도 그리고 무게 중심점의 높이로 부터 FPE 지점을 계산하고 로봇이 해당 지점을 디뎌 균형을 유지하게 끔 하였다. 몸체의 초기 각도를 $5^{\circ}$, $-5^{\circ}$로 변화시키며 시뮬레이션 한 결과, 모든 초기 조건에서 로봇이 쓰러지지 않고 자세의 균형을 유지하며 서 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 신체활동 시에 간단하고 실용적인 방법으로 에너지 소비를 예측하는데 있다. 신체활동은 허리에 부착된 3축 가속도계 센서를 사용하여 가속도의 함으로써 정량화하였다. 에너지 소비량과 가속도계 데이터의 관계를 찾기 위하여 11명(남성 6명, 여성 5명)의 피험자를 상대로 1.5, 3.0, 4.5, 6.0, 6.5, 7.0, 8.5km/hr의 속도로 트레드밀에서 걷거나 달리는 동작을 시행하였다. 각 피험자는 트레드밀 속도가 6.0km/hr 일 경우에는 걷는 동작을 6.5km/hr 이상일 경우께는 달리는 동작을 수행하였다. 실제 에너지 소비량은 가스분석기를 통하여 측정되었다. 예측 식은 피험자의 성, BMI(Body Mass Index), 가속도 데이터로 이루어졌으며 걷기, 달리기로 총 2개의 다중회귀식으로 구현되었다. 실제 측정된 에너지 소비량과 예측된 에너지 소비량 간의 상관계수와 결정계수는 걷기와 달리기에서 각각 R=0.956, R2=0.876와 R=0.881, R2=0.776를 나타내었다. 추후의 연구에서는 보다 많은 피험자의 데이터를 이용하여 보다 신뢰성 있는 에너지 소비량 예측의 회귀식을 구현하고자 한다.
본 연구는 도시지역을 대상으로 태양복사모델링을 수행하고 검증하여, 도시 내 열스트레스 완화에 대한 적용 가능성을 논의하였다. 이를 위해 연구지역은 항공 LiDAR 자료를 기반으로 실제 건물과 식생의 형태와 높이가 구현되었고, 보행자높이에서의 단파 및 장파복사 플럭스가 모의될 수 있도록 해상도를 향상시켰다. 고층 및 저층 건물이 고밀도로 존재하는 주거지역 $4km^2$에서 SOLWEIG 모델을 이용하여 복사플럭스를 모의하고, 지표에너지수지시스템의 Net radiometer를 이용한 복사플럭스 관측자료로 검증하였다. 그 결과 여름철 맑은 날 가장 높은 정확도를 나타냈고, 같은 날에 대한 평균복사온도를 모의한 결과, 그림자영향이 적은 저층 건물지역과 도로표면에서 가장 높은 수치를 나타냈으며, 고층 건물지역과 식생지역에서는 그림자의 영향으로 상대적으로 낮은 수치를 나타냈다. 본 연구에서 제안된 방법은 보행자높이에서 도시 내 열스트레스 지역 관리를 위한 높은 신뢰도를 보여주었다. 더욱 확장되고 있는 도시재생 및 재개발에 있어서, 새로운 주거환경을 도입하기 위해 도시 기반시설을 계획할 때 자연 및 인공 도시환경 설정과 관련된 많은 기능이 적용될 수 있다.
The purpose of this study was to assess the physical activity and energy balance of weekdays and weekend in male high school students. Fifty healthy male high school students participated in this study. Anthropometric data were collected. Physical activity level (PAL) and energy intake for weekdays and weekend were calculated from a physical activity diary and food diary using the 24-hour recall method and interview. The resting metabolic rate (RMR) and estimated energy requirement (EER) were calculated from the prediction equations suggested in 2015 KDRIs. Total energy expenditure (TEE) was calculated by multiplying RMR by PAL. Mean age of subjects was $15.9{\pm}0.33years$. The daily pedometer counts were significantly higher in the weekdays (12,837 steps) than in weekend (6,661 steps) (P<0.001). The PAL of the weekdays ($1.63{\pm}0.17$) was significantly higher than that ($1.37{\pm}0.26$) of the weekend (P<0.001). PAL was significantly correlated with pedometer counts on the weekdays (r=0.495) and weekend (r=0.686). The total energy intakes ($2,847.2{\pm}681.5kcal$) and TEE ($3,046.3{\pm}437.3kcal$) of weekdays were significantly higher than those of the weekend. The results of this study would be useful to develop nutrition and exercise programs for male high school students on weekdays and weekend, respectively.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 소형 디바이스(활동량 측정기)로 구성하고 이를 사람의 신체에 착용하고 사람이 보행 시 발생하는 가속도 센서의 Raw 데이터 출력 값을 획득하여 실시간 활동량으로 변환하고 모니터링 할 수 있는 활동량 측정기와 알고리즘을 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀(Treadmill)에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 활동량 측정기를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 다양한 속력의 걸음(느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기)에 대해서 실험을 하였다. 가속도 센서의 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였으며 이는 실험시 같이 착용한 Actical보다 제안하는 활동량 변환 알고리즘의 성능이 1.61% 향상 되었다.
걸음걸이 패턴 분류는 많은 응용분야가 있을 뿐만 아니라 매우 중요한 연구 분야이다. 따라서 본 연구에서는 허리에 부착된 가속도 모듈로부터 획득된 신호를 이용하여 천천히 걷기(slow walking, S.W), 일반 걷기(normal walking, N.W), 빠르게 걷기(fast walking, F.W) 등의 보행 패턴을 분류하고자한다. 11명의 성인으로부터 블루트스 모듈을 이용하여 100Hz로 샘플링된 3축 가속도 신호를 획득하였다. 획득된 데이터는 웨이브렛 변환을 이용하여 분석하였다. 걸음걸이 패턴은 두가지의 파라미터들을 이용하여 분석되어지는데, 하나는 운동에 해당하는 웨이브렛 계수의 에너지(power)와 전 후방향의 전체 에너지사이의 비율(RPA)이고, 다른 파라미터는 전 후 방향과 상 하 수직 방향 사이에서 웨이브렛 계수의 제곱근 평균 비율(RAV)이다. 천천히 걷기는 다른 걷기와 비교했을 때 작은 RPA값을 가지게 되어 분류가 용이하며, 천천히 걷기는 RAV를 이용하여 일반 걷기와 구별되어 질 수 있었다. 따라서 본연구는 건강한 성인에게서 3축 가속도 신호를 획득한 후 웨이브렛 파라미터를 이용하여 걷기 패턴을 잘 구별할 수 있는 연구임을 확인 하였다.
본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.
This paper proposes a method of adaptively generating a gait pattern of biped robot. The gait synthesis is based on human's gait pattern analysis. The proposed method can easily be applied to generate the natural and stable gait pattern of any biped robot. To analyze the human's gait pattern, sequential images of the human's gait on the sagittal plane are acquired from which the gait control values are extracted. The gait pattern of biped robot on the sagittal plane is adaptively generated by a genetic algorithm using the human's gait control values. However, gait trajectories of the biped robot on the sagittal plane are not enough to construct the complete gait pattern because the biped robot moves on 3-dimension space. Therefore, the gait pattern on the frontal plane, generated from Zero Moment Point (ZMP), is added to the gait one acquired on the sagittal plane. Consequently, the natural and stable walking pattern for the biped robot is obtained, as proved by the experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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