Park, Geun-chul;Kim, Soo-Hong;Kim, Jae-hyung;Shin, Beum-joo;Jeon, Gye-rok
센서학회지
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제25권2호
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pp.79-85
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2016
This paper proposes a threshold-based fall recognition algorithm to discriminate between falls and activities of daily living (ADL) using a tri-axial accelerometer and a bi-axial gyroscope sensor mounted on the upper sternum. The experiment was executed ten times according to the proposed experimental protocol. The output signals of the tri-axial accelerometer and the bi-axial gyroscope were measured during eight falls and eleven ADL action sequences. The threshold values of the signal vector magnitude (SVM_Acc), angular velocity (${\omega}_{res}$), and angular variation (${\theta}_{res}$) parameter were calculated using MATLAB. From the preliminary study, three thresholds (TH1, TH2, and TH3) were set so that the falls could be distinguished from ADL. When the parameter SVM_Acc is greater than 2.5 g (TH1), ${\omega}_{res}$ is greater than 1.75 rad/s (TH2), and ${\theta}_{res}$ is greater than 0.385 rad (TH3), these action sequences are recognized as falls. If at least one or more of these conditions is not satisfied, the sequence is classified as ADL.
최근 핸드폰, PDA 등에서 가속도센서를 이용한 연구가 많이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도센서를 이용해 사람이 보행 시 발생하는 데이터를 취득하여 사람의 걸음 수를 계산해 내는 알고리즘과 활동량을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 시스템을 개발하였다. 걷기, 제자리 걷기, 뛰기, 천천히 걷기 등의 각 상황별 걸음 수를 정밀하게 측정하기 위해 적응적인 임계값을 사용하는 보행 횟수 검출 알고리즘을 제안하였다. 또 이러한 알고리즘에 의해 얻은 보행 횟수를 이용해서 활동량으로 환산하고 UI화면에 실시간으로 보임으로써 정량화된 활동량으로 실시간 모니터링이 가능하도록 하였다. 실험결과 제안한 보행 횟수 검출 알고리즘이 에너지 기반의 기존의 고정 임계값을 이용하는 알고리즘 보다 $5{\sim}10%$ 정확도가 높은 결과 값을 얻을 수 있었으며 특히, 천천히 걷기에서 정확도가 높아진 것을 확인하였다.
In this study, a compact wireless vibration measurement system was developed using a 3-axial accelerometer in order to evaluate the vibration stimulation system. A low power microprocessor chip integrated with 2.4 GHz RF transceiver was used for the wireless data communication. To evaluate the system, the frequencies and accelerations from the vibration stimulation system were measured using an LVDT sensor and a vibration measurement system. The average frequency difference by the measurement system was less than 0.1 Hz, and the standard deviation of frequencies estimated by the LVDT sensor and the accelerometer was below 0.08 Hz. The developed system was applied to access a vibration stimulation system for the future study. The average acceleration difference of the central and peripheral point of the stimulation system was less than 0.0005 g(1 g=9.8 $m/s^2$), and the standard deviation of the acceleration was below 0.004 g, which shows the usefulness of the wireless vibration measurement system.
In this paper, we consist of three dimensional acceleration sensor as a small-sized sensor module to acquire base technologies that need to estimate exhibition audience' moving distance. and that we developed algorism and device that can calculate acceleration in gravity direction with attaching it to people's body part without regard to three dimensional direction. By making use of the sensor module, we have to process the data that let it quantitatively process possible to measure people's walk and movement by computer system. We normalized sensor output data in the process of change from sensor module to acquisition of data, rectangular coordinates and single scalar acceleration value in gravity direction. Printed out sensor data attaching sensor module to people's body part is used for motion pattern detection after normalization, Motion sensor devised mode change algorism because it print data of other pattern according to attached position of body. For algorism design, we collected data occurring during walking about subject and we also defined occurring problem domain after analyzing the data. We settle defined problem domain and that we simulated the walking number measuring instrument with highly efficient in restricted environment.
철근 콘크리트 구조물에서 발생하는 균열에 의한 손상은 과도한 하중이나 사용성에 의해 발생한다. 이러한 손상을 검사하는 방법으로 육안으로 확인하거나 비파괴 시험법을 주로 이용하고 있다. 후자의 경우, 콘크리트 내부 철근의 배근 방향성에 의해 균열에 의한 손상인지 판별하기 어려운 문제가 발생하게 되며, 비파괴시험(Non-destructive Test)에 사용되는 대부분의 센서(Sensor)는 1축 가속도 센서이기 때문에 중첩된 전달파를 분석하기에는 어렵다. 따라서, 이를 해결하기 위해 중공 유리관을 이용하였고 콘크리트 보 내부에 매입하여 철근이 매입되어 있는 경우에 대하여 3축 가속도계를 이용하여 탄성파로 가진 하였을 경우에 발생하는 파(Wave)를 비교 분석하였다.
Park, Geun-Chul;Kim, Soo-Hong;Baik, Sung-Wan;Kim, Jae-Hyung;Jeon, Gye-Rok
센서학회지
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제26권1호
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pp.7-14
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2017
A threshold-based fall recognition algorithm using a tri-axial accelerometer and a bi-axial gyroscope mounted on the skin above the upper sternum was proposed to recognize fall-like activities of daily living (ADL) events. The output signals from the tri-axial accelerometer and bi-axial gyroscope were obtained during eight falls and eleven ADL action sequences. The thresholds of signal vector magnitude (SVM_Acc), angular velocity (${\omega}_{res}$), and angular variation (${\theta}_{res}$) were calculated using MATLAB. When the measured values of SVM_Acc, ${\omega}_{res}$, and ${\theta}_{res}$ were compared to the threshold values (TH1, TH2, and TH3), fall-like ADL events could be distinguished from a fall. When SVM_Acc was larger than 2.5 g (TH1), ${\omega}_{res}$ was larger than 1.75 rad/s (TH2), and ${\theta}_{res}$ was larger than 0.385 rad (TH3), eight falls and eleven ADL action sequences were recognized as falls. When at least one of these three conditions was not satisfied, the action sequences were recognized as ADL. Fall-like ADL events such as jogging and jumping up (or down) have posed a problem in distinguishing ADL events from an actual fall. When the measured values of SVM_Acc, ${\omega}_{res}$, and ${\theta}_{res}$ were applied to the sequential processing algorithm proposed in this study, the sensitivity was determined to be 100% for the eight fall action sequences and the specificity was determined to be 100% for the eleven ADL action sequences.
본 연구에서는 3푹 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서 모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다.
Wireless sensor network(WSN) has the potential to greatly effect many aspects of u-healthcare. By outfitting the potential with WSN, wearable sensor node can collects real-time data on physiological status and transmits through base station to server PC. However, there is a significant gap between WSN and healthcare. WSN has the limited resource about computing capability and data transmission according to bio-sensor sampling rates and channels to apply healthcare system. If a wearable node transmits ECG and accelerometer data of 4 channel sampled at 100 Hz, these data may occur high loss packets for transmitting human activity and ECG to server PC. Therefore current wearable sensor nodes have to solve above mentioned problems to be suited for u-healthcare system. Most WSN based activity and ECG monitoring system have been implemented some algorithms which are applied for signal vector magnitude(SVM) algorithm and ECG noise algorithm in server PC. In this paper, A wearable sensor node using integrated ECG and 3-axial accelerometer based on wireless sensor network is designed and developed. It can form multi-hop network with relay nodes to extend network range in WSN. Our wearable nodes can transmit 1-channel activity data processed activity classification data vector using SVM algorithm to 3-channel accelerometer data. ECG signals are contaminated with high frequency noise such as power line interference and muscle artifact. Our wearable sensor nodes can remove high frequency noise to clear original ECG signal for healthcare monitoring.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude : SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm : HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm : ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm : ALPA)을 제안한다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.
The purpose of this study suggests a personalized algorithm of physical activity energy expenditure prediction through comparison and analysis of individual physical activity. The research for a 3-axial accelerometer sensor has increased the role of physical activity in promoting health and preventing chronic disease has long been established. Estimating algorithm of physical activity energy expenditure was implemented by using a tri-axial accelerometer motion detector of the SVM(Signal Vector Magnitude) of 3-axis(x, y, z). A total of 10 participants(5 males and 5 females aged between 20 and 30 years). The activities protocol consisted of three types on treadmill; participants performed three treadmill activity at three speeds(3, 5, 8 km/h). These activities were repeated four weeks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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