본 연구에서는 부력조형물이 정해진 위치에서 사용자가 원하는 자세를 유지할 수 있는 시스템을 연구하였다. 기존의 부력조형물은 로프를 이용한 고정식이었지만 본 기술이 적용된 부력조형물은 로프 없이 스스로 부력에 의한 공중부양과 사용자가 원하는 자세를 취할 수가 있도록 구성하였다. 이러한 시스템은 주로 홍보용으로 널리 사용되며 박람회, 제품 설명회, 지역축제, 예술 등 많은 분야에 적용이 가능하다. 부력조형물이 자세를 유지하기 위하여 드론 기술에 적용되는 IMU 센서를 이용한 방향과 자세정보와 6개의 BLDC 모터에 8인치 프로펠러를 접합시켜 부력조형물이 상하좌우로 이동이 가능하도록 자세 제어장치를 구성하였으며 실험을 통하여 시스템의 검증하였다.
근래에 들어, 웨어러블 기기의 발전으로 사람의 움직임에 대한 측정이 손쉬워 지면서, 워킹, 러닝, 사이클링 등의 인간의 신체 활동 상태를 감지하여 더 효율적인 운동을 할 수 있도록 정보를 획득, 제공하려는 연구가 계속되고 있다. 본 연구에서는 웨어러블 기기중 하나인 스마트 인솔을 통해서 수집되는 가속도 정보와 압력 정보를 사용하여 운동시에 사람의 운동 자세를 감지하고 측정하는 시스템을 구현하였다. 사람이 헬스센터에서 수행하는 각각의 자세는 운동의 특성에 따라 시계열 신호의 표현 패턴이 다르게 나타나며 이 패턴을 통한 정확한 자세의 감지를 위해서 본 연구에서는 다양한 신호처리 알고리즘을 사용하였으며 이 경우 더 정확한 자세를 측정할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확한 자세의 감지를 위해 운동의 특징에 따라 알고리즘을 선택하여 시계열 정보를 처리 분석 하는 시스템을 제안하였으며 이를 통해 보다 정확하게 사람의 신체활동을 분석할 수 있었다.
본 연구는 초음파 센서를 사용하여 사용자와 모니터 사이의 거리측정을 통해 거북목 증후군 예방 시스템 개발에 대한 기초연구로 수행하였다. 자세는 바른 자세, 중간 자세, 거북목 유발 자세 총 3가지로, 각 피험자의 역치값을 통해 자세를 구분하였다. 피험자는 총 4명으로 실험을 통해 설정해 놓은 역치값 이상의 신호가 들어왔을 때, LED를 켜서 사용자의 현재 자신의 자세에 대해 피드백을 주도록 구성하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 거북목 증후군 예방과 관련된 다양한 연구에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 효율적인 자세인식을 위해 인체 골격 정보를 활용한 멀티클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)학습 기반의 자세 인식 분류 기법을 제안한다. RGB 카메라로 취득한 영상을 활용하거나 깊이 카메라로부터 취득한 골격 정보를 그대로 사용하는 기존 연구와 달리 제안 기법에서는 깊이 정보로부터 추출한 인체의 3 차원 골격 정보를 이용하여 고차원의 특징을 추출하고 그로부터 자세 인식 분류를 수행한다. 제안 기법의 특징 벡터는 깊이 정보에서 취득한 골격 정보의 관절간 각도의 조합으로 구성하여 인체의 골격 편차에 강인할 뿐 아니라 특징의 차원을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 또한 분류기로는 멀티클래스 SVM 방식 중 one-vs-one 분류 방식을 이용하여 학습 및 판별을 수행함으로써 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험을 통해 제안 기법은 다수의 자세에서 비교하는 다른 학습 기법보다 비교적 높은 자세인식률을 보인다.
위성 개발에서 추력기는 위성의 경사각 및 고도 등의 궤도 제어 용도 이외에 위성 동작 초기 혹은 비상 상황에서 안정적인 전력 공급을 위한 자세 제어용 구동기로 사용되어야 하므로 매우 높은 신뢰성을 필요로 한다. 국내의 실용위성을 위해 개발되어 사용되고 있는 출력기는 1 파운드의 작은 용량으로 위성 운영에 일부 제약을 주게 된다. 본 논문은 위성 운영에 있어 반드시 필요한 궤도 천이 절차와 관련하여 기존에 사용된 절차를 보완하기 위한 방법에 대해 기술한다. 기존에 개발된 위성에서는 궤도 조정을 위한 자세 변화에 추력기를 사용하였다. 그러나 위성의 무게가 커짐에 따라 자세 변환을 위한 시간이 오래 걸려 궤도 조정 효율이 떨어지는 요인이 되고 있다. 뿐만 아니라, 자세 변화 과정에서 벡터 방향의 추력으로 인해 원하지 않는 궤도 변화가 생기므로 정밀 궤도 결정에도 영향을 주게 된다. 최근에 개발된 위성의 경우, 위성의 기동 성능을 높이기 위해 고성능 반작용 휠을 사용하므로 이를 이용하여 궤도 천이 전에 자세 변화를 하도록 하고 있다. 이러한 방법을 적용한 결과, 정밀 궤도 결정에 도움이 될 뿐만 아니라 자세 변화로 인한 연료 소모를 줄이는 효과도 있어 위성의 수명 연장에 도움이 되는 것으로 확인되었다.
인공위성의 자세 제어 및 자세 결정에 사용되는 센서들의 정렬오차는 자세명령생성 오차, 자세제어 오차, 자세결정 오차 등과 더불어 지향정밀도를 저하시키는 하나의 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 자이로 센서에만 정렬오차가 존재한다고 가정하는 상황에서 별추적기와 자이로 센서를 이용한 자세결정 필터에 의해 추정되는 자이로 바이어스 값만을 이용하여 자이로 센서의 정렬오차를 확인(Identification)하는 방법 및 결과에 대해 기술한다. 이를 추정하는 다른 방법으로는 여러 가지가 있으며 대표적으로 위성의 다축기동 정보를 입력으로 사용하는 확장칼만필터를 이용한 궤도상 보정(On-orbit Calibration) 방법이 있으나 본 연구에서는 위성의 기동 또는 많은 계산량을 소모하지 않고 비교적 간단하게 자이로 정렬오차를 추정하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 궤도상 위성의 거동 데이터를 이용하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다. 결과적으로, 제안된 방법을 이용했을 때 소수점 둘째 자리 이하의 정확도를 가지고 정렬오차가 추정됨을 확인하였다.
ICT 기술의 발달에 따라, 현대인들이 컴퓨터 앞에서 작업하는 시간은 증가했으며 장시간 의자에 앉아 한 자세 및 부적절한 자세와 생활 습관으로 인한 척추 측만증 및 허리 디스크 발병률은 점점 증가하고 있다. 척추는 몸을 지탱하는 기둥으로써 사람의 몸의 중추적인 역할을 하는데 척추가 여러 원인으로 꼬이고 굽어져 'S'형으로 흰 상태를 척추 측만증이라고 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발달로 언제 어디서나 자신의 건강상태를 모니터링 할 수 있는 U-Health 시스템이 주목받고 있기 때문에 따라서 본 논문에서 일상 생활에서도 자신의 자세를 측정 및 교정이 가능하며 센서로부터 측정한 값은 사람의 체형마다 다르다는 단점을 보완하고 환자-의사가 통신 할 수 있는 IoT를 결합한 아두이노 기반의 척추 측만증 예방을 위한 자세 교정기 및 U-Health 시스템을 개발하였다.
위성 영상의 위치 정보를 확인하기 위해서는 위성 영상과 함께 위성 위치 및 위성 자세 정보가 필요하다. 위성 위치 정보는 GPS 수신기에서 제공하는 위성 위치 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 위성 자세 정보는 별센서에서 제공하는 위성 자세 정보 또는 제어 시스템에서 제공하는 위성 자세 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 이 때 위성 영상의 위치 정보를 정확하게 계산하기 위해서는 위성 위치 및 자세에 대한 정확한 시간 정보가 필요하다. 본 연구는 위성 영상의 위치 정확도 향상을 위해 위성 설계시 고려해야 할 사항과 위성에서 제공하는 위성 영상, 위성 위치 정보, 위성 자세 정보를 이용하여 위성 영상의 위치를 계산하는 방법을 기술하였다. 본 연구 결과는 위성 영상의 위치 정확도와 관련된 성능 지표를 가지고 있는 저궤도 위성의 설계 및 검보정에 유용할 것으로 예상된다.
본 연구는 기능성 신사화 착용이 즉각적인 선자세 족저압력 분포 변화에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 남성 물리치료사 8명을 대상으로 하루 간격을 두고 동일한 대상에게 일반적 신사화와 기능성 신사화를 착용하고 선 자세 동안 높은 족저압력의 발과 낮은 족저압력의 발간에 족저압력 분포를 비교하였다. 비교 분석 결과, 일반화를 착용한 선 자세에서 높은 족저압력의 발과 낮은 족저압력의 발간에 족저압력 비율이 유의한 차이를 보였지만 기능성 신사화에서 유의한 차이를 보이지 않았다. 그리고 높은 족저압력 분포 발에서 기능성 및 일반적 신사화간에 전족부와 후족부의 압력이 차이를 보였다. 선 자세에서 기능성 신사화가 일반적 신사화 보다 즉각적으로 정상 생리적 자세를 유도하는 것으로 보였다.
2차원 이미지를 통한 자세 추정의 경우 관절이 겹치거나 가려져 있는 등의 인식 저해 요소로 인하여 자세 추정 정확도가 감소하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통해 2차원 이미지를 3차원으로 증강한 뒤 자세를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차원 이미지의 평면좌표 값에서 GAN을 통해 노이즈 벡터 z축 값과 피사체에 투영되는 빛의 방향 값을 반영한 3차원 이미지를 만든다. 이러한 이미지 합성 과정을 거친 후 DeepLabCut을 사용해 관절 좌표를 추출하고 자세 추정 및 분류를 진행한다. 이를 통해 2차원에서의 자세 추정 정확도 향상을 기대할 수 있으며, 향후 이를 기반한 이상행동 탐지 분야에서 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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