PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.
미국에서는 도시환경의 보행친화도를 정량적으로 측정하는 지수인 워크스코어를 개발하여 지원하고 있다. 본 연구의 목적은 서울시를 대상으로 워크스코어 데이터를 구축하고, 워크스코어의 원활한 사용을 위해 컴퓨터 기반의 워크스코어 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구의 공간적 대상은 서울시이며, 분석의 공간단위는 100m × 100m 그리드 단위이다. 본 연구에서는 미국에서 개발한 기존의 워크스코어 계산법을 활용하였으며, 지리정보시스템(GIS)를 활용하여 총 58,062개 지점의 워크스코어 값을 도출하였다. 본 연구에서는 위도, 경도, 워크스코어 값으로 구성된 데이터를 활용할 수 있는 자바 기반의 시스템을 구현하였다. 워크스코어 시스템은 위경도 기반 및 주소기반 검색기능을 동시에 제공하였다. 이와 함께 검색한 위치가 시스템 내의 데이터와 일치하지 않을 때에는 가장 근접한 지점의 워크스코어 값을 제공하도록 설계하였다. 본 연구는 도시계획학에서 개발한 워크스코어라는 콘텐츠를 일반 국민 누구나 실생활에서 활용할 수 있는 시스템으로 구현한다는 차원에서 의의가 있다.
최근 GPS 기능을 내장한 스마트폰의 보급이 확대됨에 따라 위치를 기반으로 하는 다양한 응용 서비스들이 제공되고 있다. 기존의 보행자 길안내 서비스는 차량 길안내 서비스를 확장하여 경로 질의를 처리하고 있으나, 인도에 대한 적절한 경로 안내가 어려울 뿐 아니라 차량을 위한 도로 네트워크 저장구조는 관심지점 위주의 경로 질의 처리에 문제를 야기한다. 또한, 저장 장치의 입출력 빈도수를 증가시켜 스마트 폰의 전력 소모를 가중시키게 된다. 본 논문에서는 보행자 경로의 정확한 표현을 위해 보행자 도로 네트워크 모델을 정의하고 저장 장치의 입출력 빈도수를 줄이기 위한 관심지점 기반 보행자 도로 네트워크 저장 구조를 제안한다. 제안 기법은 보행자 도로의 특성과 요구사항에 따른 관심지점 기반의 정확한 경로 탐색을 지원한다. 또한, 관심지점을 고려한 데이터 구조를 제공하여 경로 탐색 질의 처리 비용을 감소시켜 스마트폰의 전력 소모를 줄일 수 있다.
외골격 로봇은 군사, 산업 및 의료와 같은 다양한 분야에서 사용되도록 개발된 기술이다. 외골격 로봇은 착용자의 움직임을 감지하여 작동한다. 외골격 로봇이 착용자의 일상적인 행동을 인지함으로써 착용자를 신속하게 보조하고 시스템을 효율적으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 피실험자로부터 얻은 운동학적 데이터를 통해 LDA, QDA, kNN을 활용하여 보행유형을 분류한다. 보행은 주로 일상생활에서 수행되는 일반보행과 계단보행을 선정하였다. 피실험자에게 7개의 IMUs 센서를 정해진 위치에 부착하여 운동학적 요소를 측정 하였다. 결과적으로, LDA는 78.42%, QDA는 86.16%, kNN는 k값에 따라 87.10% ~ 94.49%의 정확도로 분류하였다.
보행자-차량 충돌사고 재구성을 위하여 본 논문에서는 사고 현장에서 수집이 용이한 정보들을 활용하여 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 퍼지 도구를 제시한다. 200건이 넘는 국내외 사고 및 실험 자료와 700건의 다중물체 시뮬레이션 결과에 근거하여 퍼지규칙과 소속함수들을 설정하였다. 개발한 퍼지도구는 4개의 소속함수와 2개의 논리적 규칙을 사용하여 보행자 선회 궤도 유형과 차량의 충돌 속도를 추론한다. 보행자 전도거리의 소속함수는 이와 같이 추론된 궤도 유형에 따라 달리 구성하였다. 작성된 퍼지 프로그램은 국내외 실제 사고 및 실험 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였으며 차량의 충돌속도에서 좋은 일치를 보여주었다. 이는 본 연구를 통하여 개발한 퍼지도구의 정확성과 유용성을 입증하는 것이다.
최근 핸드폰, PDA 등에서 가속도센서를 이용한 연구가 많이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도센서를 이용해 사람이 보행 시 발생하는 데이터를 취득하여 사람의 걸음 수를 계산해 내는 알고리즘과 활동량을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 시스템을 개발하였다. 걷기, 제자리 걷기, 뛰기, 천천히 걷기 등의 각 상황별 걸음 수를 정밀하게 측정하기 위해 적응적인 임계값을 사용하는 보행 횟수 검출 알고리즘을 제안하였다. 또 이러한 알고리즘에 의해 얻은 보행 횟수를 이용해서 활동량으로 환산하고 UI화면에 실시간으로 보임으로써 정량화된 활동량으로 실시간 모니터링이 가능하도록 하였다. 실험결과 제안한 보행 횟수 검출 알고리즘이 에너지 기반의 기존의 고정 임계값을 이용하는 알고리즘 보다 $5{\sim}10%$ 정확도가 높은 결과 값을 얻을 수 있었으며 특히, 천천히 걷기에서 정확도가 높아진 것을 확인하였다.
시각 장애인을 위한 실시간 보행보조 시스템의 안전한 보행안내와 편리한 서비스를 제공하기 위해 최신 하드웨어 기술과 소프트웨어 기술이 결합되고 있다. 이 시스템은 보행자가 원하는 목적지까지 보행할 수 있도록 장애물 검출 및 인지와 장소인식, 기호인식으로 구성된다. 본 논문에서는 보행보조 시스템의 중요한 요소 중 하나인 기호인식을 위해 지하철 역 내부에서의 기호 객체 검출 시스템을 개발하였다. 본 논문은 조명과 잡음이 존재하는 복잡한 환경으로부터 기호 객체 영역을 강건하게 검출할 수 있는 적응적인 특징맵을 제안하였다. 그리고 보행 시 객체의 이동, 회전 및 크기에 불변하도록 고속 제르니케 모멘트 특징을 이용하여 기호를 인식한다. 화살표, 화장실, 출구번호 3개의 기호를 대상으로 하며, 에이다부스트 분류기를 이용하여 기호를 학습 및 인식한다. 실험결과에서는 5000장의 기호영상 데이터 베이스의 3개의 기호에 대해 평균 87.16%의 검출율과 20 frame/sec의 처리속도를 통해 안정적이며 실시간 시스템에 적합함을 입증한다.
Average Coordinate Reference System (ACRS) 방법은 인체 보행 분석 시 발생하는 실험오타를 줄이기 위해서 개발되었다. 실험적으로 측정되어지는 운동학 데이터가 인체 모델링 분석을 수행하기 위해서 사용되어지며. 그 모델의 정확성은 그 측정된 데이터에 직접적인 연관 관계가 있다. 그러나, 인체가 보행하는 동안에 피부의 움직임과 골격구조의 변형이 발생하고 또한 운동 분석 실험장비 자체가 가지고 있는 여러 가지의 한계 때문에. 그 실험 데이터에 정확도는 의문시되어 진다 개발된 ACRS 방법은. 인체 운동분석을 수행하는 여러 종류의 시스템에 적용할 수 있는데. 본 연구에서는 ACRS 방법을 광학적으로 추적이 되는 표적을 인체의 각 세그멘트에 붙인 시스템에 적용하였다 ACRS 방법에서는. 각 세그멘트에 붙어있는 각각의 표적들이 독립적으로 그 세그멘트 안에서 국부좌표계의 원점으로 취급되어질 수 있다. 실험 과정에서 발생하는 본래부터의 오타 때문에. 각 원점에서 계산된 Euler angle은 서로 상이한 값을 갖는다 실험 초기에 측정한 보정 세그멘트 기준 프레임의 지식을 이용하면, 각 표적 위치에서 계산된 Euler angles들의 평균값을 계산할수 있고, 그 평균값은 피부의 확장과 회전의 영향을 최소화한 값이다. 운동분석에 일반적으로 적응되는 Euler angle 방법과 개발된 ACRS 방법을 비교하여 보면. ACRS 방법을 사용하였을 때 오차가 줄어들었다 만약에, 보행 실험 데이터에 오타가 존재하지 않는다면, 절대좌표계를 사용한 무릎 관절의 분리와 관통된 거리는 일회 보행구간 동안에 제로가 될 것으로 생각된다. 일반적으로 적용되는 Euler angle 방법을 적용하였을 때, 분리와 관통된 거리는 약 18 mm 가지 분포가 되었고, 개발된 ACRS 방법을 사용하였을 시에는 약 12 mm 까지 분포가 되었다.
1980년대 초 1세대 아날로그 이동통신시스템이 처음 도입된 이래 이동통신은 2세대, 3세대를 거쳐서 4세대 시스템으로 진화되었다. 기존의 이동통신은 주로 가정, 사무실 등 보행자 중심의 Nomadic 환경에 최적화된 형태이고 120km/h 이상의 고속환경에서는 통신접속이 끊어지지 않는 정도의 서비스에 한정되었다. 2007년 애플의 iPhone이 출현한 이래 스마트폰 중심의 모바일 데이터 서비스 사용량이 매년 가파른 증가세를 보이고 있으며 보행자 중심의 저속환경뿐만 아니라 지하철, 고속철 등 그룹이동체 내에서의 모바일 데이터 서비스도 점차 중요해지고 있다. 그룹이동체 내에서 일반 사용자들은 차량 외부의 이동통신망을 통해 직접 서비스를 받을 수도 있고 이동무선백홀과 결합된 WLAN 혹은 펨토셀과 같은 차량 내 이동소형셀형태로 서비스를 받을 수 있다. 본고에서는 그룹이동체 내의 이동소형셀 지원을 위한 이동무선백홀 기술동향을 분석하고 향후 수 Gbps급 이상의 데이터 전송속도를 지원할 수 있는 밀리미터파 기반의 이동무선백홀 기술을 소개한다.
본 연구에서는 보행자의 이동(Navigation)지원을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축(Implementation)에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 보행자 감성모델을 사용자의 감성에 일치시키는 방법에 대해 제안하고, 평가실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다. 가상의 목적지를 의미하는 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 10명의 실험 참가자를 대상으로 각각 5회에 걸쳐 목적지 검색과 만족도에 대한 평가실험을 실시하였다. 실험 참가자에게는 각 실험단계마다의 검색결과에 대해 만족도를 평가하도록 하였으며, 피험자로부터의 피드백 데이터를 이용하여 데이터베이스에 구축된 보행자 감성모델을 반복적으로 학습하도록 하였다. 평가실험 종료 후 보행자 감성모델의 학습효과를 확인하기 위하여 재현율(Recall ratio), 적합율(Precision ratio), 검색순위(Retrieval ranking), 만족도(Satisfaction level)를 비교하였다. 실험결과 5회의 학습을 통하여 재현율, 적합율, 검색순위, 만족도 등이 모두 유의미한 수준으로 상승된 것으로 나타나 본 논문에서 제안하는 보행자 감성모델의 학습방법이 개인의 감성을 획득하는 방법으로서 유효하다는 점을 확인하였다. 또한 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델은 상업공간의 인테리어와 같은 시각적 이미지 화상을 대상으로 한 모바일 콘텐츠 제공시스템의 개발에 있어서도 유효하다는 점을 확인하였다. 향후 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠의 개발에 있어 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델이 사용자 개인의 감성을 획득하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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