• Smart Media Journal
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• v.2 no.1
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• pp.27-30
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• 2013

In this paper, we research the hand tracking and calibration algorithm using the EPIC sensor. We analyze the characteristics of EPIC sensor to be more sensitive in the around E-filed, and then we implement the 2-dimensional axis-transformation using the difference of detected amplitude between EPIC sensors. In addition, we implement the calibration algorithm considering the characteristics of EPIC sensor, and then we apply the Kalman filter to efficiently track a target. Thus, we implement the environment of window applications for verification and analysis the implemented algorithm. In turn, we use the DAQ API to extract the analog data. The DAQ hardware has the function of measuring and generating an electrical signal. Moreover, we confirm the movement of mouse cursor by detecting the potential difference depending on the movement of the user's hands.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.3
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• pp.295-306
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• 2015

MOnCa2 is a framework for building intelligent smartphone applications based on smartphone sensors and ontology reasoning. In previous studies, MOnCa determined and inferred user situations based on sensor values represented by ontology instances. When this approach is applied, recognizing user space information or objects in user surroundings is possible, whereas determining the user's physical context (travel behavior, travel destination) is impossible. In this paper, MOnCa2 is used to build recognition models for travel behavior and routes using smartphone sensors to analyze the user's physical context, infer basic context regarding the user's travel behavior and routes by adapting these models, and generate high-level context by applying ontology reasoning to the basic context for creating intelligent applications. This paper is focused on approaches that are able to recognize the user's travel behavior using smartphone accelerometers, predict personal routes and destinations using GPS signals, and infer high-level context by applying realization.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.42-44
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• 2007

본 연구에서는 체성분 측정용 스마트 의류의 프로토타입을 개발하고 평가함으로써 헬스케어 의류로써의 개발 가능성을 탐색하고자 하였다. 직물 전극을 사용하여 두 가지 타입으로 개발된 실험의복을 피험자에게 착용하도록 한 후 자세의 변화 및 1차 착용, 탈의 후 2차 착용에 따른 체성분을 측정한 결과, 동일 자세 내에서는 의복 타입 및 1, 2차 반복 착용에 관계없이 비교적 일관성 있는 임피던스 측정치를 얻을 수 있었으며, 착용자의 신체 부위별 측정도 가능한 것으로 분석되었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.92-92
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• 2011

최근 건설기술의 발전과 함께 강재 케이블을 이용하는 시설물의 시공이 점점 증가하는 추세이다. 특히 현수교, 사장교와 같은 초장대 교량에 사용되는 케이블은 주거더 및 상판에 의한 하중의 대부분을 지지하는 핵심부재이다. 하지만 이러한 케이블 부재는 부식, 파단 등으로 인한 단면손실이 발생할 수 있고, 이로 인한 손상부의 응력집중으로 인해 시설물 전체의 붕괴로 이어질 수 있는 위험성을 가진다. 따라서 조기에 단면손실을 찾아 사고를 미연에 방지할 수 있는 강재 케이블 비파괴 검사 기술기반의 건전성 모니터링이 필수적이다. 이러한 효율적인 건전성 모니터링을 위해 스마트 센서를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 그중 대표적인 스마트 센서중 하나인 마그네틱 센서는 높은 신뢰도와 어디에나 적용 가능한 재현성 때문에 구조물 건전성 평가에 적용하기 유용한 기술로 그 적용범위가 선박, 항공등으로 점점 넓어지고 있는 추세이다. 마그네틱 센서는 그 적용대상에 따라 다양한 마그네틱 특성을 활용할 수 있는데, 최근에는 투자율 계측을 통해 케이블의 장력 측정이 가능한 Elasto-Magnetic 센서(E/M 센서)가 개발되었고 그 활용성에 대한 연구가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 E/M 센서를 이용한 강재 케이블 모니터링 기술을 제안하고자 한다. E/M 센서는 본래 케이블의 장력측정을 위해 개발되었지만 본 연구에서는 강재 케이블 부재의 단면손실 검색을 위해 적용하였다. 제안된 기술의 실험적 검증을 위해 E/M 센서를 이용하여 4가지의 다른 직경을 가지는 강봉시편을 E/M 센서헤드의 1차 코일을 통해 자화시키고, 각각의 직경에서 출력전압을 2차 코일을 이용하여 계측하였다. 그 결과 강봉의 직경이 감소함에 따라 출력 전압이 감소함을 보였다. 반복실험을 통해 해상도 및 선형성이 확보되는 최적의 입력전압과 출력전압의 워킹포인트를 선정하였고, 선정된 조건에서 강봉시편을 일정 간격으로 스캔한 결과 단면감소에 따른 선형적인 출력전압 감소와 동시에 단면 변화 지점에서는 추세선에서 크게 벗어난 출력전압 계측값을 나타내었다. 본 실험을 통해 제안된 E/M 센서를 이용한 강재 케이블 모니터링 기술의 유용성 및 적용가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1997.10a
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• pp.209-213
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• 1997

This paper deals with sensing ability of $2^{nd}$ smart sensor that has a sensing ability of distinguish materials. We have developed new signal processing method that have distinguish different materials. We made the $2^{nd}$ smart sensor for experiment. The second type of smart sensor is HH type. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials. The estimation method (RSAIIn dex) is developed for $2^{nd}$ smart sensor(HH smart sensor). Experiment and analysis are executed for estimation the new method. We estimated sensing ability of $2^{nd}$ smart sensor with RsA, method. Sensing Ability of the $2^{nd}$ smart sensor were evaluated relatively through a new RsAl method. According to frequency changing, influences of the $2^{nd}$ smart sensor are evaluated through a new recognition index RSAI. Applications of this method are for finding abnormal conditions of objects (automanufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.6
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• pp.233-238
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• 2016

The purpose of this study is to investigate the reliability of static balance measurements using a smartphone. Thirty subjects were selected among university students who had no fractures, history of operation, or inflammatory arthritis, and they had not started regular exercise during the past three months. The smartphone used in this study was a Galaxy S5LTE (SM-G900F, Samsung, Korea, 2014), and the application was a Sensor Kinetics Pro (Ver. 2.1.2, INNOVENTIONS Inc., US, 2015). Static balance ability was measured three times at one-day intervals between tests and retests. The first and second measurements used the same process. Analysis was done using the Wilcoxon signed rank test and intraclass correlation coefficient (ICC (2,1)). The results were as follows. With eyes opened, there was no significant difference (p>0.05), a high volume of correlation (r>0.75, p<0.05), and very high reliability (ICC>0.80) between the first measurement and second measurement. With eyes closed, there was also no significant difference (p>0.05), a high volume of correlation (r>0.75, p<0.05), and very high reliability (ICC>0.80) between the measurements. The results show that the smartphone is likely accurate for measuring static balance. This study will look forward to being the only basis for measuring future application development and the ability to balance.

• Smart Media Journal
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• v.2 no.1
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• pp.37-41
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• 2013

The Smart Use Interface Platform(SUIP) which is the next generation of smart phone's intelligent user interface platform researches, has a function of finding outer devices and has the dynamic loading function of the device driver. This paper introduce platform converter between smartphone and outer devices, named SUIP converter and it's applications, the SUIP converter can combines the smart phones which has Smart Use interface Platform and the Devices like sensor network devices which can be hardly connected to the smart phones.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.73-73
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• 2015

자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.37-45
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• 2023

In line with the 4th Industrial Revolution, facility maintenance technologies for building smart factories are receiving attention and are being advanced. In addition, technology is being applied to smart farms and smart fisheries following smart factories. Among them, in the case of a recirculating aquaculture system, there is a motor pump that circulates water for a stable quality environment in the tank. Motor pump maintenance activities for recirculating aquaculture system are carried out based on preventive maintenance and data obtained from vibration sensor. Preventive maintenance cannot cope with abnormalities that occur before prior planning, and vibration sensors are affected by the external environment. This paper proposes an anomaly detection algorithm that utilizes ADTK, a Python open source, for motor pump anomaly detection based on data collected through current sensors that are less affected by the external environment than noise, temperature and vibration sensors.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.4
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• pp.291-297
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• 2009

This paper introduces an electronic travel aid, named SmartWand, which detects obstacles using a ultrasonic sensor. In addition to obstacle detection, the SmartWand senses color information of objects and the environmental brightness. It is designed to be attached to a ordinary white cane in order to detect the obstacles at head-hight which cannot be covered by the cane. We have improved the first version of the SmartWand based on a user evaluation. The second version is much lighter and smaller than the previous one. It has been enhanced by two new functions. The SmartWand eliminates impact errors due to tapping the ground using a moving average filtering algorithm and restricts the detection range to the path in the moving direction using an acceleration sensor. We have tested these functions in various environments to determine the parameters for these functions.