본 논문에서는 적외선 센서와 초음파 센서를 사용하여 넓은 범위의 움직임 감지뿐만 아니라 미세 한 움직임을 감지를 할 수 있는 다중 센서를 내장한 움직임 감지기를 개발하였다. 개발된 움직임 감지기를 전등과 연계시켜 강의실, 사무실 등 넓은 공간에서 사용하면 전기 에너지를 절약할 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 일상적인 동작 분석자료를 기반으로 실시간으로 사용자의 움직임 추정이 가능한 휴대형 센서 디바이스 및 활용 결과를 소개한다. 센서 디바이스는 3차원 가속센서와 GPS를 장착하고 있으며 센서 데이터 처리 및 움직임 추정을 위한 32비트 마이크로컨트롤러, 그리고 센서 데이터 및 추정결과를 전송하기 위한 블루투스 타입의 무선 통신 모듈을 포함한다. 완성된 디바이스는 50*47*14(mm)의 크기이며 리튬이온 소형 배터리 기준으로 연속 사용시 최대 10시간, 대기시간은 약 160시간 정도의 소형/저전력 형태로 구현되었다. 추정 가능한 사용자 움직임의 종류는 크게 3가지("서기", "달리기", "걷기")이며 피실험자군에 의한 동일 동작에 대한 가속센서 변화량을 학습하여 결정 트리 형식으로 사용자 움직임을 결정한다. 실험 결과 사용자 움직임 추정에 대한 정확도는 90% 이상인 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 LBS(Location Based Service) 응용을 위한 독거노인의 일상 활동의 칼로리 소모 예측 모델을 제안한다. 제안한 방식은 PIR (Passive InfraRed) 움직임 센서를 이용하여 독거노인의 활동 패턴을 측정하고, 물리적 활동과 그에 따른 칼로리 소모의 관계를 검토한다. 제안된 움직임 감지 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 센싱 시스템은 PIR 센서를 장착한 무선 센싱 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크 형태로 구현되었고, 각 센서가 감지한 노인들의 움직임은 홈 게이트웨이를 거쳐 중앙 데이터베이스 서버로 저장된다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성되어 있으며, 웹 기반 모니터링 시스템을 통해 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자에게 각 노인들의 효율적인 서비스를 제공한다. 실험을 통해 제안한 칼로리 소모 모델의 성능과 적용 가능성을 확인하였다.
관성 센서는 외부 장치의 도움 없이 3차원 공간상에서 움직임 측정이 가능하다. 최근 MEMS 기술의 발달로 소형 저가 관성 센서(가속도 센서 혹은 각속도 센서) 제작이 가능해져 관성 센서를 소형 휴대 기기에 내장하여 사용자의 움직임을 감지하거나 의도 파악하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 관성 센서가 내장된 휴대 기기를 이용하여 3차원 공간상에서 6가지 위치에 따라서 각기 다른 6가지 소리를 발생하는 가상의 멀티 타악기 시스템을 제안한다. 즉, 휴대 기기를 상/하로 흔들면 가상 타악기의 타점 위치에 왔을 때 비트 음을 발생하고, 6개의 다른 위치를 구분하여 다른 타점의 위치에서 휴대 기기를 흔들면 각각 그 위치와 미리 지정된 소리가 발생하도록 하였다. 이러한 가상의 멀티 타악기 시스템을 위해서 3차원 공간상에서 실시간으로 사용자의 움직임을 감지하고 휴대 기기의 위치를 파악하는 것이 필요하다. 저가의 관성 센서를 이용하여 사용자가 휴대 기기를 움직이는 동작이 있는 상황에서 실시간으로 휴대 기기의 위치를 추정하는 것은 쉽지 않지만 본 연구에서는 다양한 사용자의 움직임 동작 분석을 통하여 사용자가 가상의 멀티 타악기를 상/하로 흔드는 동작을 감지하고 다른 위치로 이동하는 동작을 구분하였다. 개발된 동작 감지 알고리즘과 위치 구분 알고리즘을 휴대 기기에 적용되어 실제로 가상의 타악기 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 광센서에서 화면상의 픽셀에 대한 변형된 움직임 벡터 추출 알고리즘을 제안한다. 기존 블록 매칭 알고리즘보다 움직임 추출의 정확성을 높이고 연산량을 줄이도록 설계하였다. 제안된 알고리즘은 Cyclone과 삼성 0.35um CMOS 1-poly-4-metal 공정을 이용하여 칩으로 제작하였다. CARTESIAN ROBOT을 이용하여 제작된 칩의 테스트 결과 원하는 성능을 만족하였다.
고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.
본 논문에서는 노약자의 관찰을 위하여 움직임 센서를 이용하여 움직인 정보를 이용하는 방식을 제안한다. 사람이 물체를 움직일 때에 물체에 부착된 3축 가속도 센서를 이용해 움직임 데이터를 전달받고 전달받은 움직인 데이터를 SVM을 이용하여 물체의 움직임을 추정한다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 실험에 이용한 데이터들을 데이터베이스화 하여 신경회로망의 학습에 사용하였고, 일상적으로 걸어갈 때, 빠르게 뛰어갈 때, 넘어질 때의 3가기 경우의 움직임을 제대로 검출해 내는가에 대한 실험을 하였다. 실험 경과 80% 이상의 검출 성공률을 볼 수 있었다.
본 논문은 레이더 센서, 비전 센서를 활용한 다중 센서 융합 기반 움직임 검지에 관한 연구를 다룬다. 레이더 센서는 다량의 물체를 검지함에 있어 센서 자체의 움직임이 발생할 경우 주변건물이나 주변 가로수와 같은 사물 혹은 물체를 차량으로 오인하는 경우가 생긴다. 비전 센서의 경우 저렴하고 가장 많이 쓰는 형태이지만 빛, 흔들림, 날씨, 조도 등 외부환경에 취약하다는 문제점이 있다. 각 센서 간의 문제점을 보완하고자 센서 융합을 통한 움직임 검지를 제안하게 되었고 실험환경 내에서 매우 우수한 검지율을 보이게 되었다 센서 간 융합에서 좌표 통일문제와 실시간 전송문제 등을 해결하였으며, 각 센서 간 필터링을 통한 비가공데이터(raw data)의 신뢰성을 높였다. 특히 영상에서는 가우시안 혼합모델(GMM, Gaussian Mixture Model)을 사용하여 레이더 센서의 단점을 극복하고자 했다.
Wireless Sensor network를 이용하여 객체를 추적하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 객체 추적에 사용되는 방법에 따라 에너지의 양과 추적의 정확도 사이에 존재하는 상관관계를 관찰하고, 움직임 예측 방법에서 에너지 소비량을 최소화할 수 있음을 확인하였다. 추적에 사용되는 에너지는 센서노드가 객체를 감지하기 위해 소모하는 것이며, 추적의 정확도는 객체의 실제위치와 감지에 의해 계산된 위치의 차이이다. 몇 가지 추적방법과 파라미터의 조절에 따라 추적의 정확도와 소비되는 에너지의 양에 차이가 있고, 움직임 예측 알고리즘을 사용할 때 가장 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다. 또한 가속도를 고려한 움직임 예측 알고리즘의 개선을 통해 더 나은 정확도와 에너지 효율을 기록하였다. 시뮬레이션 결과 움직임 예측 알고리즘에서 목표의 미래위치에 따라 노드를 활성화시키는 범위는 예측 알고리즘이 정확할 경우 센서 노드의 감지범위 정도로 제한하는 것이 유리함을 알 수 있었다.
움직이는 물체 영역 검출 시 연속된 두 영상간의 차영상을 통하여 구하는 방법은 가장 간단하고 널리 사용되고 있다. 그러나 능동 카메라를 이용하여 실험할 경우 두 연속된 영상 간 배경의 움직임, 즉 카메라의 움직임 영역이 함께 포함되기 때문에 실제로 움직인 물체만을 찾아내기에는 어려움이 있다. 이를 보정하는 방법 영상의 처리를 통만 배경의 예측 및 보정, 그리고 센서를 통해 카메라가 움직인 각도를 측정하여 이를 보정해주는 방법이 있다. 본 논문에서는 팬틸트 장비에 장착된 카메라에 센서를 부착하여 각 시간 간격 당 움직인 각도를 획득, 이를 이용하여 이전 영상과 현재 영상에서의 픽셀 위치 변화 관계를 구하여 카메라의 움직임을 보정한다. 그리고 보정된 영상과 이전 영상간의 비교 통해 움직임 영역을 구하고 움직인 물체의 센트로이드를 구한다. 이때 센트로이드가 항상 이미지 플레인의 중심점과 일치하도록 팬틸트 파업을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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