• 제어로봇시스템학회지
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• 제16권3호
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• pp.40-45
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• 2010

물체의 운동을 측정하기 위하여 관성 센서(inertial sensor)에 대한 배경 지식이 없는 사용자가 가속도계(accelerometer)를 사용하고자 할 경우 센서의 이름이 주는 혼동에 의하여 물체의 운동 가속도(acceleration)를 쉽게 얻어낼 수 있으리라 기대하게 된다. 반면, 가속도계가 실제 측정하여 주는 값은 비력 가속도(acceleration due to specific force)에 해당되므로 적절한 처리를 부가하지 않으면 기대한 바와 같이 물체의 운동 가속도를 얻을 수 없다. 가속도계의 측정값으로부터 운동 가속도를 추출하기 위해서는 중력장 가속도 (gravitational acceleration), 중력 가속도 (acceleration due to gravity), 비력 가속도, 그리고 운동 가속도 사이의 관계를 명확하게 구분 이해할 필요가 있다. 본 고에서는 앞선 고들에서 다룬(막대) 벡터, 좌표값, 좌표계, 좌표변환행렬, 그리고 코리올리 효과 등의 개념을 확장하여 다양한 개념의 가속도들을 구분 설명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.94-95
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• 2017

지정된 경로에서 6축 센서의 가속도와 각속도를 이용하여 물체의 이동거리를 계산하는 경우 가속도 센서에서 나오는 데이터는 중력을 사용하여 값을 보내주는데, 평평한 상태에서는 중력가속도만 나오므로 영향이 없지만 물체가 움직이면서 기울어지거나 흔들리는 경우 중력가속도와 운동가속도가 더해지고 이에 따라 이동거리 계산에 오차가 발생한다. 이 논문에서는 가속도와 각속도만으로 보정이 힘들다고 판단하여 적외선 센서를 사용하여 이동거리를 산출하는 방법을 제안하고 시스템을 개발한다. 제안한 시스템은 지정된 경로를 따라 이동할 때 적외선 센서를 이용하여 궤도의 구분선을 인식하여 기존 6축 센서로 계산된 이동거리를 보정한다.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제16권2호
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• pp.153-157
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• 1982

수직뛰기 운동을 위한 mini-trampoline은 운동중 인체에 미치는 중력가속도를 변화시킴으로써 그 효과를 나타낸다고 하므로, mini-trampoline 운동중에 피검자가 받는 중력가속도를 다음과 같은 방법으로 측정하였다. 피검자로 하여금 mini-trampoline상에서 최대의 높이로 수직뛰기를 반복시키고, 그 뒷벽에는 3인치 간격의 눈금을 표시하여 뛰는 높이를 알 수 있게 하였다. 수직뛰기를 하는 동안에 super-8 mm 영사기로 초당 48 frames의 속도로 촬영한 후 각 frame에 나타난 피검자의 두정부 높이를 알아내었다. 수직뛰기하는 동안 시간에 대한 머리높이의 면화를 graph에 그려서 상승뛰기 운동시의 최대속도를 계산하였다. 이 결과로 부터 Arizona State University의 Crash Survival Investigator's School에서 고안한 다음의 공식을 사용하여 중력가속도(G)를 계산하였다. $$G={\frac{0.7854{\cdot}V^2}{32.2S}}$$ V = 상승운동시 나타난 최대속도 (fps) S = 하강운동시 정지거리 (ft) 본 연구에서 V는 약 9fps 였고, S는 0.61 ft 였으며 따라서 G는 $3.24+G_z$였다. 인체가 친밀 수 있는 증력가속도의 한계가 $+G_z$방향으로 0.1초동안 20G이며 $-G_z$방향으로 0.1초 동안 15G임을 고러할 때 mini-trampoline운동으로써 얻을 수 있는 중력가속도는 인체에 유해할 만큼 큰 것이 아니라는 것을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.254-259
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• 2013

중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.63-65
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• 2013

본 논문에서는 가속도센서와 자이로센서를 통해 측정된 값을 무선 통신을 이용하여 스마트폰으로 전달하여 실시간으로 모션을 분석하는 스마트폰 실시간 모션 분석 알고리즘을 제안한다. 3축 가속도 센서의 실시간 모션 분석과 중력가속도를 사용한 모션 분석의 경우에는 장소나 높이 또는 주변의 자력에 따라 정확한 값을 획득하여 분석하기 어려운 점이 있다. 이에 본 논문에서는 가속도 센서와 자이로 센서를 통하여 보다 정밀한 모션 분석을 하였으며, 이를 이용하여 모션을 실시간으로 분석하여 활용하면 스포츠와 의학 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권2호
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• pp.106-113
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• 2017

항공기 및 지상 이동체 등에 사용되는 자세 및 방위 결정 시스템은 자세를 결정하기 위해 중력가속도 벡터와 지구자기장 벡터를 이용한다. 이를 위해 가속도계와 자력계를 이용하게 되는데, 가속도계의 경우 중력가속도뿐만 아니라 항체의 운동 가속도까지 포함하게 되어 가속 중에는 자세결정이 어려워진다. 본 논문에서 다루는 가속도 보상 방법은 가속도계에서 얻은 비력으로부터 GPS 수신기를 통해 계산한 항체의 가속도를 빼주어 이를 해결하는 방법이다. 기존의 알고리즘은 보상한 벡터를 상수 형태로 간주해 이용하게 되는데, 본 논문에서는 이로 인한 오차를 분석하고 측정치로부터 모델을 재유도해 성능을 개선했다. 기존의 알고리즘이 내포한 오차 요인과 본 논문에서 제안한 알고리즘에 의해 자세 추정 성능이 개선됨을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인했다.

• 항공우주
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• 통권88호
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• pp.44-45
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• 2005

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.69-77
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• 2022

MBL을 통한 물리 실험은 학생들이 실험 결과를 바로 확인하고 쉽게 실험을 수행할 수 있어 예전부터 많은 학교에서 활용해 왔다. 하지만, 장치의 원리를 모르고 실험을 수행하거나, 단순히 도출된 데이터에만 집중하는 것이 MBL 실험의 문제점으로 꾸준히 제기되어 왔다. 이러한 문제점을 보완하기 위해, 아두이노를 활용하여 MBL 실험에서 많이 사용되는 피켓펜스의 방법으로 중력 가속도를 측정하고 실제 중력 가속도 값과의 비교를 통해 오차율을 계산했으며, 본 튜토리얼의 교육적 활용에 대한 논의를 해보았다. 실험 결과, 실험으로 구한 중력 가속도 값과 실제 중력 가속도 값의 오차율은 1% 내외로 비교적 정확한 측정이 가능한 것으로 나타났으며, 실험값의 표본평균이 95% 신뢰구간 안에 포함되는 것으로 나타나 유의미한 실험이라는 결론을 내릴 수 있었다. 또한, MBL이 가진 구조적인 단점을 보완할 수 있는 점, 물리와 수학의 상호작용을 고려할 수 있는 점, STEAM 교육에서 정보 교과와의 융합이 가능한 점 그리고 장비 구비비용이 저렴한 점을 통해 측정실험의 교육적 활용 가능성을 보여주었다. 본 자료를 토대로 아두이노를 활용한 물리 실험이 과학영재 교육에서 더욱 활성화될 수 있도록 기대하는 바이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.43-52
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• 2014

최근, 다양한 형태의 웨어러블 컴퓨팅 디바이스와 이에 따른 응용 프로그램이 개발되고 있으며, 이들 중에서 헬스 케어의 한 영역으로 웨어러블 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 개인의 운동량은 측정하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 가장 기초적인 운동인 걸음걸이 측정 알고리즘으로 중력 제거 및 백터 회전(Gravity Removal and Vector Rotation) 알고리즘을 제안하고, 이를 위한 실험으로 보행 또는 주행 중인 개인의 다양한 위치에 부착한 웨어러블 디바이스에 장착된 3축 MEMS 가속도 센서로부터 획득된 가속도 값을GRVR 알고리즘을 이용하여 걸음 수를 측정한다. GRVR은 가속도 센서로 획득된 3축 가속도 값으로 부터 중력에 의한 가속도 분은 저대역 필터를 이용하여 제거 하고, 이 후 각각의 가속도 값에서 직류 성분 제거 및 센서 축 회전 보상인 GRVR 알고리즘으로 보행 혹은 주행 중에 순수하게 걸음걸이에 의하여 발생하는 가속도 변화분 만을 추출한다. 실험 결과로 웨어러블 디바이스를 개인의 허리 중앙 혹은 우측에 부착한 경우 GRVR 알고리즘을 이용한 걸음 수 측정은 99.4%의 정확도, 또한 손목에 부착한 경우 상용 3축 가속도 만보계의 83%보다 정확한 91.1%의 정확도를 확인하였다.

• 한국항공운항학회지
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• 제19권4호
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• pp.30-36
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• 2011

Inertial navigation systems requires gravity model to compute gravity acceleration and its trajectory accuracy depends on the gravity model accuracy especially for a long range flight. The gravity model accuracy is important for satellite orbit prediction as well. The precision gravity model requires a precision coordinate transformation between inertial and Earth fixed coordinates. Precision gravity acceleration algorithms with a coordinate transform are studied and a computer program is developed. The effects of individual model components on trajectory error are analyzed.