능동형 감시 카메라를 이용한 감시 시스템은 기존의 소리나 센서를 이용하는 방법과 달리 거리의 제약이 없이 시스템을 구성할 수 있다는 장점을 가지지만 하드웨어 구현 시에 많은 연산량을 요구한다. 본 논문은 기존의 DSP나 임베디드 프로세서를 이용하는 방법과 달리 연속 영상의 차영상을 이용하는 방법을 통해서 간단하고 빠르게 객체의 움직임을 추출 및 추적할 수 있는 움직임 추적기를 제안하고 구현하였다. 제안하는 움직임 추적기는 하드웨어 크기가 작으면서도 시속 10km 이내의 사람 움직임을 효과적으로 감지할 수 있다. 차분의 절대값을 이용하는 방법을 사용하였기 때문에 동영상 압축 표준과 연동하여서 사용할 수 있다. 또한 화면 건너뛰기값을 조절함으로서 고속 물체와 저속 물체 모두를 효과적으로 감지할 수 있다. 차영상에 존재할 수 있는 잡음에 대해서 객체의 정보를 이용하는 방법을 통해서 잡음에 대한 내성을 강하게 하였다. 제안한 움직임 추적기는 NTSC급 영상을 충분히 처리할 수 있으며 약 13,000 게이트로 FPGA에서 구현되었으며 능동형 감시 카메라 시스템에 내장되어 실제로 원활히 동작하는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 기존에 개발한 움직임 추정기에 제안한 움직임 추적기를 내장하여 동영상 압축 코덱과 연동이 가능한 움직임 추적기 내장형 움직임 추정기를 구현하였다. 구현된 움직임 추정기는 $0.35{\mu}m$ 공정에서 약 17,000 게이트의 크기를 가진다.
본 논문에서는 이동이 힘들거나 자주 건강관리가 필요한 노약자나 임산부들에게 좀 더 신속하고 빠른 진단 서비스를 제공하기 위해 단말기에서 맥박을 측정하여 Bluetooth를 통하여 모바일 폰에 전송하고 원격에서 모바일 폰을 통해 전송된 맥박파형 데이터를 분석하고자 한다. 팔목에 착용하는 형태의 단말기에는 체온측정을 위한 온도센서, 맥박측정을 위한 Piezo Vibration Sensor, 움직임 체크를 위한 가속도센서와 자이로센서가 장착되어있다. 이 센서들을 이용하여 측정된 데이터들을 모바일 폰의 Wi-Fi를 통해 서버로 전송하여 원격에서 의사가 담당환자를 체크할 수 있도록 하고자 한다.
해상 브이는 해상 기상상태에 따라 운동 특성이 변한다. 브이의 운동특성은 브이에 설치된 안테나, 전력공급용 태양광 발전시스템 등의 성능에도 영향을 미친다. 그러므로 브이의 운동특성을 파악하여 브이 관리 및 상태 확인에 활용하는 것은 중요하다. 브이 움직임 감시 시스템은 자이로 센서를 이용하여 등부표의 운동 상태를 측정하며 측정된 값은 신호처리 알고리즘에 따라 육상의 PC에 전송한다. 본 연구에서는 움직임 감시 시스템을 적용하여 해상용 브이의 상태를 체계적으로 감시 및 관리 메카니즘을 구축하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 본 논문에서 설계한 브이용 움직임 감시시스템은 향후 브이의 상태를 실시간으로 파악하거나 해상구조물의 움직임을 예측하는 연구 분야 등에 적용 유용하게 사용될 것이다.
본 연구의 목적은 루어낚시 참여자의 손목 움직임 측정을 위한 스트레치 센서를 개발하는 것이다. 손목움직임 측정을 위해 스트레치 센서를 손목에 부착하여 배굴, 저굴 그리고 랜딩동작을 게이지율, 인장강도 그리고 신장회복률을 척도로 실험을 진행하였다. CNT 분산액을 이용한 전도성 센서를 개발하고 E-band에 동일한 조건으로 적용하였다. 함침을 각각 한 번, 두 번, 그리고 세 번한 같은 크기의 5종, 15가지 센서를 만능재료시험기(Dacell dn-fga Universal testing machine, UTM)를 활용해 게이지율(Gauge Factor)을 측정하였다. 두 번 함침한 센서가 게이지율이 가장 우수했으며, 게이지율과 인장강도가 높은 세 가지 센서로 프로토 타입을 제작하였다. 아두이노에 연결하여 동작테스트를 한 결과, 인장강도와 게이지율이 가장 높은 시료 1이 세 가지 동작에서 일정한 파장이 유지되었다. 시료 2,3은 배굴과 저굴에서는 일정한 파장을 나타내었지만, 랜딩동작에서는 신호 노이즈가 나타났다. 이는, 랜딩동작에서는 인장강도와, 게이지율에 따라 파장의 패턴이 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로 손목의 움직임 측정을 위한 스트레치 센서 제작시에 필요한 조건들을 유추할 수 있었다. 본 연구의 결과를 활용하여 루어낚시용 스마트 웨어러블 제품 개발에 응용이 가능할 것으로 사료된다.
바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 종류의 디바이스는 매우 작은 배터리 기반으로 작동을 한다. 특히 기존에 존재하였던 센서 네트워크 환경보다 바디 센서 네트워크 환경이 자원이 매우 제한적이기 때문에 디바이스의 전력 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 바디 센서 네트워크는 사람의 움직임 또는 센서의 위치와 같은 고유의 특징을 가지고 있기 때문에 바디 센서 네트워크를 구축하기 위해서 고유의 특징을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 제약사항을 분석하며, 대표적인 전송 전력 관리 기법에 따른 에너지 효율적인 측면을 고려한 분석을 한다. 또한 분석된 결과를 통해 바디 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 대안을 제시하고자 한다.
일반적인 영상감시시스템은 비디오 녹화 및 전송 방식을 채택하고 있기에 특성상 다량의 데이터를 전송하고 저장하여 시스템의 부담이 크다. 하지만, 쓰레기 불법투기나 불법 주차현장의 포착 및 기록을 같은 용도에서는 비디오가 아닌 정지영상을 이용하는 감시가 충분할 것이다. 본 논문에서는 움직임 센서와 정지 영상을 이용한 영상감시시스템을 제안한다. 우리의 시스템에서는 움직임 이벤트의 발생을 센서값 변화로 인식한 후, 현장을 기록하는 정지영상을 캡처하고 원격지의 데이터베이스에 저장하는 하는 기능을 제공한다. 따라서 제안된 시스템은 기존 비디오 기반의 감시 시스템과 비교해서 감시 상황의 발생을 보다 신속하면서도 정확하게 인식할 뿐만 아니라 처리하는 데이터의 양을 현저히 줄이는 장점이 있다. 또한, 우리의 시스템은 에이전트 기반으로 동작하기에, 이후 새로운 모듈을 추가하거나 기존 모듈을 수정하는 작업을 쉽게 할 수 있도록 한다.
수면 질환에 사용되는 수면다원검사는 그 비용 및 시간적 제약으로 새로운 대안을 찾을 필요가 절실하다. 최근 웨어러블 헬스기기가 대중화 되면서 기존의 액티그래피를 이용한 수면분석을 대신하려는 다양한 연구가 되고 있으나 이들 기기의 데이터 및 알고리즘은 접근성 및 성능에 있어 매우 제한적인 상황이다 본 논문에서는 자체 제작된 가속도계 센서모듈을 이용한 수면 중 움직임 정보를 이용하여 AASM표준 방식 기준으로 분류된 수면 단계를 예측하고, 센서의 움직임 정보와 뇌파의 δ파와 θ파의 파워스펙트럼 비교를 통해 수면의 주기를 추정할 수 있는 방법을 제시했다. 31명의 공개된 PSG 분석결과를 이용한 수면 단계 예측 결과 85.26%의 정확도를 보였다. 움직임 신호의 특성과 δ파와 θ파의 파워 변화를 비교한 결과 REM수면과 NREM수면의 반복 주기를 제시한 알고리즘으로 찾을 수 있는 가능성이 있음을 보였다.
현대의 인간은 시간과 공간에 상관없이 정보기기를 이용하여 네트워크에 접근할 수 있는 환경에 노출되어 있다. 이러한 환경에서 사용자들은 다수의 온라인 정보 기기들을 통해 정보를 수신, 입력, 가공이 가능하다. 하지만, 현대에 널리 사용되는 마우스, 조이스틱, 트랙볼 등과 같은 포인팅 시스템은 휴대가 불편하고, 사용시 손이 자유롭지 않기에 유비쿼터스 환경에서 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 휴대 및 설치가 간편하고, 사용시 사용자의 손이 자유로운 무선 센서기반의 다차원 사용자 움직임 탐지 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 사용자 팔 움직임을 감지하여 수신기로 전달하는 입력기와 입력기로부터 받은 데이터를 응용프로그램으로 전달하는 수신기, 수신한 데이터를 처리하여 명령을 수행하는 응용프로그램으로 구성된다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 사용자의 팔 움직임을 정확히 탐지하고, 해당된 입력 요구사항을 충분히 수행함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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