자기교란은 관성/자기센서를 이용한 자세추정시 추정정확도를 저하시키는 주된 원인이다. 본 논문은 저자가 개발한 6축 관성센서를 이용한 센서가속도 추정용 칼만필터의 확장으로서, 9축 관성/자기센서를 이용하여 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 운동체 주변 자기교란을 정확히 추정하고, 이를 통해 자기교란환경에서도 정확한 3차원 자세를 추정할 수 있는 병렬 칼만필터를 제안한다. 제안하는 필터는 자기교란벡터를 상태변수로 지정하여 명시적으로 추정하며, 병렬구조이므로 설령 극심한 자기교란에 의해 자세추정이 영향을 받더라도 롤과 피치와는 무관하고 요에만 영향이 국한되는 장점을 지닌다. 제안방법은 로봇이나 선박, 항공기처럼 자기적으로 균등하지 않은 환경에서 운용되는 분야에 효과적으로 적용될 수 있다.
하상을 구성하는 사립자들이 흐름에 의해 움직이기 시작하는 상태를 한계운동이라 하며, 한계운동이 시작될 때의 흐름조건을 한계조건이라 한다. 흐름에 부유되어 이동하는 부유사의 농도분포를 정확하게 산정하기 위해서는 하상재료의 침식율을 정확하게 산정하는 것이 필요하다. 특히 하상재료에 다양한 크기의 하상재료가 혼합되어 있을 때에는 차폐효과(Hiding-Exposure Effect)에 대한 고려가 필요하다. 여기서 차폐효과란, 동일한 크기의 사립자들로 구성된 균질 하상에 비해 비균질 하상에서 굵은 사립자가 흐름에 더 많이 노출되어 한계소류력이 감소하고, 잔 사립자의 한계소류력이 굵은 사립자로 인해 증가하는 현상을 의미한다. 하상토의 차폐효과는 Shields (1936)에서 제안된 무차원 한계소류력을 각 사립자의 크기별로 산정 한 후 보정계수를 곱해 고려해주는 것이 일반적이다. 이에 본 연구에서는 하상재료의 차폐효과가 부유사의 연직방향 농도분포에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구를 수행하기 위해 하상토의 입도분포를 바탕으로 차폐효과를 고려하고 연직방향으로의 유사농도를 계산하는 유사이동모형을 개발하였다. 수치모형의 검증은 실험실 실험자료와의 비교를 통해 수행되었다. 수치모의 결과로부터 차폐효과를 고려하지 않는 경우에는 하상에서의 침식율이 과다하게 산정되는 것으로 나타났으며, 불균질한 하상재료로 구성된 하천에서 부유사의 연직방향 유사농도를 정확하게 계산하기 위해서는 차폐효과에 대한 고려가 필요하다는 결론이 도출되었다.
본 연구에서는 측정자가 시간과 노력을 소비하면서 3차원 연쇄기구의 공간운 동을 유추적으로 측정한 현재까지의 실험측정을 지양하고, 국내에서 구입 가능하고 염 가인 Apple II와 같은 같은 마이크로 컴퓨터 또는 마이크로프로세서를 이용, 3차원 연 쇄기구의 공간운동을 신속하고 정확하게 측정분석하는 자동 실험장치를 설계 제작한 다음, 이 장치를 일반 3차원 연쇄기구 모델에 적용 측정된 결과를 기호방정식을 이용 한 일반 연쇄기구 운동식의 이론 결과와 비교 검토하였다.
최근 국민의 건강증진 및 질병관리 등에 대한 관심이 증가하면서 전문가들 또한 걷기 운동의 유효성을 강조하고 있다. 이에 따라 스마트 헬스케어와 관련된 기기 및 서비스에 대한 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 GPS와 비콘 센서를 이용한 환경에서 걷기운동과 미니게임 콘텐츠를 융합한 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 콘텐츠는 특정 지역을 가상의 게임 맵으로 매칭하고 GPS센서와 리얼월드의 비콘을 블루투스 통신으로 인지하도록 하였으며 이를 통해 소모 칼로리 계산, 게임의 클리어 조건 등 핵심 시스템으로 사용한다. 본 연구를 통해 설계, 구현된 게임 콘텐츠는 이용자의 움직임을 정확히 측정할 수 있고 재미와 몰입감을 제공하여 지속적인 운동을 유도함으로써 운동효과가 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 오픈 소스인 openpose skeleton tracking 기술을 이용하여 특정 운동 동작을 영상처리 기술과 딥러닝 기술로 인체 자세에 대해서 인지와 상황 판단하여 운동 동작에 대한 인식 결과를 도출할 수 있다. 먼저 입력받은 영상을 전달받아서 딥러닝 인식 시스템를 통해 인식 결과을 추출한 뒤 비교, 분석한 후에 사전 등록된 운동 동작 명칭으로 화면에 표시하여 이용자가 정확한 동작을 취할 수 있도록 지도하는 데 활용할 수 있다. 또한, 이 기술은 행동 인식부터 얼굴 인식, 손동작 인식 등에 다양하게 활용할 수 있다.
이 연구의 목적은 EMG 바이오피드백을 이용한 가로막 호흡 재교육 운동이 전방머리자세 성인의 들숨 기능의 효과를 알아보고자 하였다. 이연구 결과 EBDBEG에서 최대들숨압(PIP) 유의하게 증가하였다(P<.0.5). 따라서 바이오피트백을 적용한 시각적 되먹임을 통해 가로막호흡운동 시 보다 정확하게 가로막의 수축과 이완의 움직임을 인지하고 호흡 보조근을 억제를 유도할 수 있을 거라 생각되며 좀 더 장시간의 적용은 호흡기능 및 전방머리자세에도 긍정적인 역할을 할 것이다.
현대인들의 운동, 건강 관심도가 늘어남에 따라 운동에 관련된 정보 및 기기들의 수요가 늘어나고 있으며 잘못된 자세로 운동할 시 신체 불균형과 부상을 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서 사용자들의 올바른 운동 자세를 통한 건강증진 및 부상 예방을 위한 자세교정을 목적으로 한다. 시스템의 주기억 장치로는 Arduino Uno R3와 압력 센서, 가속도 센서를 사용하여 개발하였다. 압력 센서는 스쿼트 자세 판별, 가속도 센서는 일반걸음, 팔자걸음, 안짱걸음 3가지의 걸음걸이 판별을 위해 사용되었다. 데이터를 블루투스 모듈로 스마트폰에 전송하고 App에 표시하여 사용자에게 올바른 운동 자세를 안내해준다. 걸음걸이 판별은 발이 벌어진 각도 20˚를 기준으로 진행하였으며, 올바른 스쿼트 자세는 숙련자의 데이터를 기반으로 전족과 후족의 압력 센서 값의 비율을 비교했다. 따라서 걸음걸이 판별 시 약 90%의 정확도와, 스쿼트 자세 시 압력 센서 값의 비율 7:3을 기준 하에 95%의 정확도를 가지는 실험을 기반으로 사용자가 운동 시 App을 통해 실시간으로 확인하여 올바른 자세로 운동을 할 수 있고, 잘못된 자세로 운동을 진행할 때 교정할 수 있도록 안내해주는 시스템을 구축했다.
이체 쿼터니언(dual quaternion)은 선형 미분방정식으로 계산하는 쿼터니언을 회전운동과 병진운동을 동시에 취급하는 이체수(dual numbers)체계로 표현한 형태이다. 성능향상을 위해 이체 쿼터니언을 관성항법 알고리즘에 적용시킨 논문이 새로이 소개되었다. 기존 알고리즘과 새로운 알고리즘을 MATLAB으로 시뮬레이터를 작성하였으며, 정확도와 실행 속도 측면에서 성능을 평가하고자 한다.
전기적 기계적 에너지 변환장치로서의 2상유도전동기 braking 현상의 고도적인 dynamics를 정확히 고찰하기 위하여 직류제동과 프라킹(plugging)의 두 현상을 취급하였는데, Larangian 방법에 의하여 도출된 일반화된 전기기계의 운동방정식을 선형변환으로서 .alpha..betha.dq 변환, +-, fb변환 등을 행하여 변형시킨 식에 위 각 현상의 조건을 대입 계산으로 푸는 한편, 적의 비선형성을 갖는 운동방정식을 analog전자계산기에 씨뮤레이트한 후 각 조건 및 정수를 변화시켜 현상을 고찰하여 위 계산으로 얻은 곡선과 비교하였고, 다음에 실제기계의 실험으로 구한 자료를 첨가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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