Park, Jong Hoon;Sim, Dae Han;Jun, Young Pyo;Lee, Hongrae
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권6호
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pp.37-46
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2021
본 논문에서는 Azure Kinect를 사용하여 요가 자세의 정확도를 측정하고 판단하는 프로그램을 설계하고 구현하였다. 이 프로그램은 Azure Kinect Camera와 센서를 통해 사용자의 모든 관절 위치를 측정한다. 측정한 관절의 값은 두 가지 방법으로 정확도를 판단하는 데이터로 사용된다. 측정된 관절 데이터는 삼각법과 피타고라스의 정리를 통하여 관절의 각도를 구한다. 또한, 측정된 관절 값은 상대적인 위치 값으로 변경한다. 각각 계산하여 구한 값은 목표하고자 하는 자세의 관절 값 및 상대적 위치 값과 비교하여 정확도를 판단한다. Azure Kinect Camera를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 화면을 구성하고 사용자의 자세 정확도를 피드백으로 전달해 사용자의 자세 향상을 유도한다.
본 논문에서는 깊이 영상에서 깊이 카메라의 일시적인 오류로 인해 측정이 되지 않은 깊이 화소의 값을 보정하는 방법을 제안한다. 깊이 영상의 한 블록 내에서 측정이 정상적으로 된 화소의 좌표와 깊이 값을 이용하여, 해당 블록의 깊이 값과 제일 오차가 적은 평면과 곡면을 모델링한다. 그 후 각각의 모델링된 표면을 통해 추정된 깊이 값과 원래 측정된 깊이 값을 비교하여 오차를 계산한다. 그 후 오차가 제일 작게 계산된 표면을 선택한 후, 측정에 실패한 깊이 화소를 선택된 모델링 표면을 통해 깊이 값을 추정함으로써 보정한다. 모의실험 결과 제안된 방법을 통한 보정방법은 $5{\times}5$ 영역의 중간 값을 이용한 보정방법에 비해 보정 성능이 평균 20% 개선되었음을 확인하였다.
정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따른 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786~51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 떨어져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 두므로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영하므로 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성을 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
본 연구는 공업용 응용이 많은 알루미늄 또는 구리와 같은 재료를 나노 압입 시험기에 의하여 탄생계수 및 경도 값을 얻을 때 파일-업(pile-up) 현상이 생기는 경우 계측 값을 교정할 수 있는 방법에 대해 다룬다. 나노 압입 시험기에 의해 얻어지는 탄성계수와 경도의 측정치는 접촉면적의 피팅 (fitting) 식에 의존하게 되는데 이는 오로지 싱크-인(sink-in) 재료에만 유효하다. 그러므로 싱크-인이 아닌 파일-업인 많은 무른 공학재료들에 있어서는 그 접촉면적이 실제보다 적게 계산되고 따라서 탄성계수와 경도는 높게 계산된다. 본 연구에서는 이미 탄생계수를 알고 있는 파일-업 거동을 보이는 재료의 경우에 경도 값을 교정하는 방법을 제안한다. 이 방법을 경금속인 Al 6061 T6와 C 12200에 적용하기 위해 인장시험, 나노 압입시험, 압입자국 측정, 그리고 유한요소해석을 수행하였다. 압입 자국 측정과 유한요소해석을 흥하여 두 재료 모두 파일-업 거동이 발생하는 것을 알 수 있었다. 제안한 교정 방법은 싱크-인 접촉면적 값을 파일-업 접촉면적 값으로 늘려 주었고 경도 측정값을 낮추어 주었다. 교정된 경도 값은 별도의 연구에서 다룬 변형률 구배 소성을 고려한 유한요소해석 결과와 잘 일치하였다.
현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.
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.
발파에 의한 진동과 소음은 주변 지역에 대하여 인적 물적 피해를 일으킬 수 있는 대표적인 환경피해 요소이다. 본 연구에서는 지연시차를 7단계로 변화시키고 각 단계마다 3회씩 반복하여 총 21회의 발파를 수행하였으며, 총 50개의 측정값으로 환산거리에 의한 발파진동 추정식을 도출하였고, 진동속도 측정값과 주파수를 이용하여 Langefors 시차이론을 적용하였다. 지연시차가 8ms와 28ms일 경우 진동속도의 평균값은 각각 5.76cm/sec 및 5.75cm/sec로 비교적 낮은 값을 나타내었으며, 지연시차에 따라 주기적으로 높은 측정값과 낮은 측정값이 반복되어 간섭효과를 확인할 수 있었다. 진동속도와 주파수의 측정값으로 Langefors의 시차이론을 적용한 결과, 본 연구에서 발파진동을 저감할 수 있는 최적의 지연시차는 8ms와 24ms로 확인되었다.
병원에서 사용되는 임상용 모니터의 관리는 중요하다. 모니터의 기본적 관리는 휘도이며, 휘도에서도 균일도가 가장 먼저 관리되는 대상이다. 특히 LCD 모니터인 경우 균일도에 문제가 모니터의 교체주기와 일치하는 경우가 많다. 휘도에 대한 평가는 여러 가지가 존재하지만, 본 연구에서는 AAPM TG18에 따라 TG18-UNL10, TG18-UNL80을 이용하여 휘도의 균일도를 조사하였다. 이 조사과정에서 측정값 중 가장 높은 수치를 기준으로 나머지 값의 편차를 구하는 방법과 평균값을 이용하여 측정값의 편차를 구하는 방법 두 가지를 사용하였으며, 두 가지 방법의 유의성을 알아보고자 휘도의 편차 변화량 즉, 균일도를 측정하였다. 휘도 균일도의 정량평가는 향후 모니터의 관리에 가장 큰 영향을 미치는 인자로써 측정기간 중 변화량은 매우 적게 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시된 최대, 최소값의 편차나 평균값의 상대 편차값 모두 유의한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 k-최근접 이웃 (KNN) 알고리즘을 이용하여 초음파 센서 간 간섭을 줄이고 정확한 거리값을 예측하는 기법을 제안한다. 기존 기법에서는 이전 측정값과 현재 측정값을 비교하여 그 차이가 한계값을 벗어나면 간섭 신호로 인식하고 배제하지만 부정확한 예측이 자주 발생한다. KNN 알고리즘은 다수의 초음파 센서에서 입력되는 측정값을 분류하여 정확도 높은 예측이 가능하다. 간섭이 잘 발생하는 환경을 만들기 위해 다수의 동종 초음파 센서로 간섭 신호를 발생시킨 상태에서 거리 측정 실험을 진행하였고, 간섭으로 인해 발생하는 오류를 KNN 알고리즘을 통해 크게 줄일 수 있음을 확인하였다. 또한 기존 보팅 기법과 제안하는 기법의 결과를 비교하여 제안하는 기법의 성능이 우수한 것을 확인하였다.
본 연구에서는 디지털 방식으로 측정된 맥파의 파형으로부터 최대 높이와 최소 높이의 차이, 즉 맥파의 차동값을 이용하여 혈압을 측정하는 측정 기법을 제시한다. 이를 위하여 본 연구에서는 적분 방식의 디지털 압력 센서와 블루투스, 스마트폰으로 구성되는 맥파 측정 시스템을 이용하여 맥파 데이터를 수집하였다. 수집된 맥파 데이터들은 고혈압, 정상, 저혈압의 군으로 분류되고, 각 맥파 파형의 최고 값과 최저 값의 개인별 차동값 평균을 도출한다. 맥파 측정시 동시에 혈압계로 측정한 최고혈압과 최저혈압의 값과 맥파 데이터로부터 도출된 차동값의 평균값들을 회귀 분석하면 맥파 차동값과 혈압과의 상관관계인 혈압상관관계식을 도출할 수 있다. 이 혈압상관관계식을 이용하여 임의의 실험자의 맥파 측정을 통한 혈압 추정 실험을 수행한 결과 실험자들의 혈압값들을 용이하게 추정할 수 있었다. 기존의 혈압계를 사용한 측정치에 대하여 제안된 기법은 최저혈압의 경우는 최대 66 %의 오차를 보이므로 그다지 높은 정확성을 보이지 못하지만, 최고혈압의 경우에는 10 % 이하의 오차로 혈압값을 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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