• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.4
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• pp.94-102
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• 2005

In this paper, three axial accelerometer was used to develop a small sensor module, which was attached to human body to calculate the acceleration in gravity direction by human motion, when it was positioned in any direction. To measure its wearer's walking or running motion using the sensor module, the acquired sensor data was pre-processed to enable its quantitative analysis. The acquired digital data was transformed to orthogonal coordinate value in three dimension and calculated to be single scalar acceleration data in gravity direction and normalized to be physical unit value. The normalized sensor data was used to detect walking pattern and calculate their step counts. Developed algorithm was implemented in the form of PDA application. The accuracy of the developed sensor to detect step count was about 97% in laboratory experiment.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.5
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• pp.43-52
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• 2014

In this paper, we propose Gravity Removal and Vector Rotation algorithm for counting steps of wearable device, and we evaluated the proposed GRVR algorithm with Micro-Electro-Mechanical (MEMS) 3-axis accelerometer equipped in low-power wearable device while the device is mounted on various positions of a walking or running person. By applying low-pass filter, the gravity elements are canceled from acceleration on each axis of yaw, pitch and roll. In addition to DC-bias removal and the low-pass filtering, the proposed GRVR calculates acceleration only on the yaw-axis while a person is walking or running thus we count the step even if the wearable device's axis are rotated during walking or running. The experimental result shows 99.4% accuracies for the cases where the wearable device is mounted in the middle and on the right of the belt, and 91.1% accuracy which is more accurate than 83% of commercial 3-axis pedometer when worn on wrist for the case of axis-rotation.

• Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference
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• 1995.05a
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• pp.22-23
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• 1995

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.581-583
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• 2017

스마트폰에 내장된 중력 센서, 가속도 센서, 자이로 센서, GPS 등을 이용해 행동 패턴을 학습시킨다. 이로부터 축구 경기를 하는 이용자의 행동을 분석하여 선수의 경기에 대한 평점과 알맞은 포지션을 추천해주는 스마트폰 어플리케이션을 개발한다. 본 연구는 전문 장비 없이 선수들이 자신의 경기를 분석할 수 있도록 개발되었으며, 실험결과 원하는 정보들을 산출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2012.05a
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• pp.857-858
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• 2012

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.46 no.11
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• pp.921-933
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• 2018

There is a method to enhance the pure navigation performance of INS(Inertial Navigation System) through the rotation of inertial measurement unit to compensate error sources of inertial sensors each other and that INS using this principle of operation is called rotational INS. In this paper, the exact error analysis of rotational INS based on ring laser gyro considering the coupling effect with gravity and earth rate is performed to evaluate the navigation performance by inertial sensor error sources. And error analysis and performance evaluation result confirmed by modelling and simulation is also proposed in this paper.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2009.10a
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• pp.39.4-40
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• 2009

이 연구의 목적은 고해상도 합성개구레이더 센서를 탑재한 관측위성의 운용요구사항에 맞춰 임무기간 동안 관측 목표지역을 주기적으로 반복하고 지상궤적을 $\pm2km$ 범위 내에서 안정성을 갖도록 유지 조정하는 궤도제어 알고리즘 연구를 수행하는데 있다. 기존에 수행되어 왔던 지상궤적에 대한 오차를 해석적으로 계산하여 궤도를 유지 조정하는 방법이 아닌 기준궤도에 대하여 상대좌표계에서 표현된 위성의 실제 접촉궤도를 기준궤도와 직접적으로 비교하여 목표궤적을 유지 조정하는 알고리즘을 연구하였다. 이를 위해 첫째, 고해상도 관측위성의 운용요구사항을 만족하는 계획된 목표궤도인 기준궤도를 설계하였다. 기본적으로 기준궤도는 임무 설계 시 완전한 주기성이 고려된 최대한 실제에 가까운 궤도이기 때문에 지구중력장 모델만을 고려하여 간략하게 설계하였다. 둘째, 실제의 인공위성의 궤도는 계획된 기준궤도를 유지해야 하지만 시간에 따라 섭동력의 영향을 받아 계획된 궤도로부터 벗어나게 된다. 기준궤도로부터 실제궤도가 얼마나 벗어나는지에 대한 정량적 분석을 위해 지구 중력장, 달-태양 중력, 대기저항력, 태양복사압, 조석력 등과 같은 다양한 섭동력의 영향에 대한 분석을 수행하였다. 셋째, 반경방향(radial), 진행방향(along-track), 교차방향(cross-track)의 세 방향의 성분으로 구성된 우주공간오차(Space Error) 개념을 적용하여, 투영된 지상궤적에 상응하는 오차를 계산하는 것 보다 안정적으로 오차를 계산하였다. 또한 운용요구사항에 따라 허용된 범위 내에서 궤도를 유지하기 위해 GVE(Gauss Variation Equation)을 이용한 궤도조정을 수행하였다. 섭동력의 분석 결과로부터 지구대기저항력, 달-태양 중력으로 인해 가장 두드러지는 장반경과 궤도이심률의 변화를 조정하기 위해, 임무에 사용되는 추력기의 연료 효율을 고려하여 동결궤도가 유지될 수 있는 최적의 위도이각에서 In-plane에 대한 궤도조정만을 수행하여 장반경과 이심률을 동시에 조정하였다. 지구대기와 태양활동의 영향으로 시간에 따른 장반경의 변화율에 따라 궤도조정 주기를 가지는 것을 알 수 있었고, 이 변화율 때문에 생기는 우주공간오차의 증가를 보정하여 위성의 지상궤적을 목표범위 안에서 유지할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.2
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• pp.225-236
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• 2010

This study proposes a method for the recognition of emergency situation according to the bimodal information of camera image sensor and gravity sensor. This method can recognize emergency condition by mutual cooperation and compensation between sensors even when one of the sensors malfunction, the user does not carry gravity sensor, or in the place like bathroom where it is hard to acquire camera images. This paper implemented HMM(Hidden Markov Model) based learning and recognition algorithm to recognize actions such as walking, sitting on floor, sitting at sofa, lying and fainting motions. Recognition rate was enhanced when image feature vectors and gravity feature vectors are combined in learning and recognition process. Also, this method maintains high recognition rate by detecting moving object through adaptive background model even in various illumination changes.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.9 no.3
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• pp.245-250
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• 2015

Portable devices, such as smart phones and personal digital assistants (PDAs) play an important role in our everyday life. In this paper, we propose a step count algorithm based on SVM(signal vector magnitude) and a adaptive threshold processing to monitor the physical activity. The algorithm measures a user's step counts using the smart phone's inbuilt accelerometer and g sensor. Experiment results showed the proposed algorithm has good performance in accuracy and adaptability than the app on your smart phone.