In this paper, we try to classify behavior patterns of a person around a bed based on a wireless sensor network system. We define five behavioral patterns and three states of a person around a bed which is described by a state machine. We collected data sensed by motion detection and vibration sensors installed around a bed from which a feature vector was extracted. Based on feature vector corresponding to behavioral patterns and the state machine, we established a model for behavioral patterns. To validate the model, experiments on subjects were performed and the model was fixed. These experimental results revealed that behavior patterns of a person around a bed can be classified well.
Recently, a variety of methodologies based on the use of educational coding robots have been proposed and experimented in newly emerging korean educational coding markets. Due to imprecise movement accuracy of the existing coding robots, however, such robots are mainly used as a toy. Inspired by these observations, we developed a simple adjustment method during robot movements, which is based on the observation results of 6 line-tracking sensors: 3 sensors in the center of a robot and other 3 sensors at the front. These sensors help to determine whether the robot is in the right location and whether it rotates as expected. Through the well-designed experiments, we report the effectiveness of our proposed solution: the average distance error of 1.57cm and the average degree error of 2.38 degree before and after complex movements. In near future, we hope our method to be popularly used in various educational coding robot platforms.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.3
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pp.135-141
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2008
We propose a new method for recognizing the activities of daily living(ADL) based on the state-dependent motion analysis using 3-axial accelerometers and a glove type RFID reader. Two accelerometers are used for the classification of 5 body states based on the decision tree. Classification of the instrumental activities is performed based on the hand interaction with an object ID using an accelerometer and a RFID reader. Object-dependent hand movements are classified into 5 categories in advance and final decision combines the body state and the instrumental activities. Experiment shows that the suggested hierarchical motion analysis provides accuracy rate of over 90% for all 20 ADLs.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.157-160
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2021
프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.181-182
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2017
관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.946-949
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2008
저가형 이미지 센서와 무선 센서 네트워크의 하드웨어 성능 향상으로 인해 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 기술이 주목받고 있다. WMSN은 기존의 무선 센서 네트워크 기술에 멀티미디어 정보를 센싱하고 처리하는 기반기술을 포함한다. 멀티미디어 컨텐츠는 많은 데이터양을 가지므로 이를 처리하기 위해서는 많은 계산량과 데이터 전송량을 필요로 하게 된다. 저사양의 센서 노드에서 이를 수용하기 위해서는 에너지 소모를 고려한 압축 기법 및 효율적인 전송에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이미지를 효율적으로 압축하고 전송하기 위하여 웨이블릿의 Resolution Scalability 특성을 이용한 4가지 움직임 보상/예측 기법을 제안하고, 압축 성능과 발생 패킷 수, 에너지 소모량을 비교하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.866-869
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2015
In this paper, we propose a device for detect front object using low-price the CW Doppler sensor to prevent safety accident such as a bicycle, an electric wheelchair users. For this propose, we develop a signal process board and the object motion detect algorithm using to analyzing output signal of the CW Doppler sensor. Output signal from CW Doppler sensor is analog I and analog Q. The CW Doppler sensor shows phase I and phase Q of object differently when the object approach, stop, drop by sensor. We develop an algorithm that can detect object by discrimination information of phase using the CW Doppler sensor. The verification use firmware of applied hardware and algorithm. Then, the motion information can be confirming output depending on motion object by experiment normally. As a result, we check that the sensing information output by following motion of object and confirm an algorithm and motion of signal processing board.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.40
no.1
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pp.43-48
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2012
This paper proposes a practical linear recursive robust motion deblurring filter using the inertial sensor measurements for strapdown image seekers. The angular rate information obtained from the gyro mounted on the missile is used to define the PSF(point spread function). Since the gyro output contains a unknown but bounded bias error. the motion blur image model can be expressed as the linear uncertain system. In consequence, the motion deblurring problem can be cast into the robust Kalman filtering which provides reliable state estimates even in the presence of the parametric uncertainty due to the gyro bias. Through the computer simulations using the actual IR scenes, it is verified that the proposed algorithm guarantees the robust motion deblurring performance.
This study suggested the mobile intelligent management system based on the cloud service. The mobile intelligent management system are composed of cloud server, middleware and sensor networks. Each modules are controlled on mobile environment and observed operating status of each apparatus for environment. In this pater, the image-based moving detection algorithm applied in order to detect an intruder and average 12.3% are measured in moving detection experiments. it was confirmed the validity of the security device.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.919-926
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2023
In this paper, we implemented the surveillance camera system capable of day and night shooting. To this end, it is designed to capture clear images even at night using a CMOS image sensor as well as an IR-LED. In addition, a relatively simple motion detection algorithm was proposed through color model separation. Motions can be detected by extracting only the H channel from the color model, dividing the image into blocks, and then applying the block matching method using the average color value between consecutive frames. When motions are detected during filming, an alarm sounds automatically and a day and night motion detection system is implemented that can capture and save the event screen to a PC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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