본 논문에서는 농구 경기에서의 대표적 자세 중 Standing shoot, Jump shoot, Pass, Dribble, Lay-up shoot, 총 5가지 자세를 인식하기 위해 각 자세와 3축 가속도 값과의 상관관계를 보여주고 있다. 스마트폰에 내장되어 있는 가속도 센서로부터 데이터를 생성해주는 어플리케이션인 Sensor log를 활용하여 얻은 3축 가속도 값으로 수직, 수평축과 3축 가속도의 크기를 구해 Instance로 사용하였다. 위 데이터는 대표적인 데이터 마이닝 도구인 Weka tool을 이용하여 각 모션과 데이터 값의 상관관계를 확인하였고, 실험 결과 10-fold에서 평균 59.8%를 보였으나 Training set과 Test set의 결과 80.8%를 보였다.
본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 의사의 동작을 흉내 낼 수 있는 내시경 취급로봇의 형상 예측방법이 제안된다. 3축 지자기계와 3축 가속도 계로 이루어진 단위센서가 CAN버스 통신을 통하여 네트워크를 구성한다. 각각의 센서 유니트는 연성 튜브로 만들어진 로봇의 길이방향 위에 있는 점들의 각들을 검출하는 데 사용된다. 센서 네트워크로부터 수신된 신호들은 Butterworth lowpass filter를 이용하여 필터링 된다. 여기서 우리는 노이즈 제거를 위하여 버터워쓰 필터를 설계하였다. 최종적으로 로패스 필터에 의하여 노이즈가 걸러진 신호들을 처리하여 Euler 각이 추출된다. 이 Euler 각을 이용하여 sensor network 상에 있는 각 센서의 위치가 추정된다. 우리는 로봇 바디가 링크와 관절들로 구성되어 있다고 가정한다. 그러면 각 센서의 위치는 각 링크의 중심에 부착되어 있는 것으로 가정할 수 있다. Euler 각과 kinematics chain model로부터 링크의 위치를 결정할 수 있다. 각 링크를 매끈하게 연결할 수 있도록 하기 위해 각 센서의 위치사이에 보간이 수행되어 최종적으로 작동 중에 있는 내시경의 최종형상이 얻어진다. 실험 결과는 제시된 센서 네트워크에서 추정된 Euler angle과 kinematic chain model을 이용하여 추정된 serial link의 형상으로부터 내시경형상을 가시화 할 수 있음을 보여준다.
This paper proposes an attitude and direction control of a single wheel balanced robot. A unicycle robot is controlled by two independent control laws: the mobile inverted pendulum control method for pitch axis and the reaction wheel pendulum control method for roll axis. It is assumed that both roll dynamics and pitch dynamics are decoupled. Therefore the roll and pitch dynamics are obtained independently considering the interaction as disturbances to each other. Each control law is implemented by a controller separately. The unicycle robot has two DC motors to drive the disk for roll and to drive the wheel for pitch. Since there is no force to change the yaw direction, the present paper proposes a method for changing the yaw direction. The angle data are obtained by a fusion of a gyro sensor and an accelerometer. Experimental results show the performance of the controller and verify the effectiveness of the proposed control algorithm.
엘리베이터의 자체점검과 정기검사, 완성검사, 정밀안전검사 등은 엘리베이터 운행을 위한 중요 검사로써 엘리베이터의 성능 및 안정성을 평가하는 기초 자료다. 자체점검 및 안전검사항목에 엘리베이터의 진동에 관한 사항에 대해서는 특별히 명시되어 있지 않으나 진동은 여러 가지 분석 자료를 제공해 줄 수 있는 필수요소로 되어있다. 엘리베이터의 진동을 측정하기 위한 "EVA-625"라는 장비는 컴퓨터로 데이터를 읽어 숙련된 엔지니어에 의해 측정된 값을 분석할 수 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 엘리베이터의 진동을 측정하여 데이터를 송신 받을 수 있는 하드웨어와 시스템 설계 플랫폼 및 개발환경인 LabVIEW의 G 그래픽 프로그래밍 언어를 이용하여 수집되는 데이터를 분석할 수 있는 소프트웨어를 설계하고 구현하였다.
공중화장실에 존재하는 위험요소를 식별하기 위하여 가상현실로 공중화장실을 구현하였다. 가상현실 공중화장실에 대한 평가를 통하여 실제 공중화장실의 위험요소를 도출하고자 하였다. 이를 위하여 가상현실 공중화장실을 체험하는 사용자가 휴대한 스마트폰 내장 센서 중에 3-축 가속도 센서와 자이로센서가 있는데, 이 센서가 보내오는 데이터를 분석함으로써 시공간 요소 중에서 사용자에게 영향을 주는 요소를 도출하되, 해당 요소가 위험요인이 되는지 여부가 데이터 분석을 기반으로 하는 평가 알고리즘에 의거하여 이루어졌음을 보였다.
The neck pain is fairly common occurance. Forward head posture and text neck are poor postures which may be related with neck pain but the evidence is not enough. We developed the wearable sensor which can assess the head & neck posture in daily life. Microprocessor, Bluetooth low energy, and 3-axis accelerometer, rechargeable battery and vibratior for reminding are used to implement the wearable sensor. Real-time algorithm to parameterize the posture for one epoch is implemented which classifies the posture in the epoch into three classed; dynamic, static_good posture, and static_poor posture. Also the algorithm makes reminding to its wearer to give them the prolonged poor posture is detected. The mean error of measurement was 1.2 degree. The correlation coefficient between neck angle and craniovertebral angle was 0.9 or higher in all cases. With the pilot study on text neck syndrome was also quatified. Average of neck angle were 74.3 degree during the listening in the classroom and 57.8 degree during the smartphoning. Using the wearable sensor suggested, the poor postures of forward head posture and neck neck can be detected in real-time which can remind the wearer according to his/her setting.
This paper presents a step length estimation algorithm for Pedestrian Dead Reckoning using linear calibrated ZUPT (zero velocity update) with a foot mounted IMU. The IMU consists of 3 axis accelerometer, gyro and magnetometer. Attitude of IMU is estimated using an inertial navigation algorithm. To increase accuracy of step length estimation algorithm, we propose a stance detection algorithm and an enhanced ZUPT. The enhanced ZUPT calculates firefighter's step length considering velocity error caused by sensor bias during one step. This algorithm also works efficiently at various motions, such as crawling, sideways and stair stepping. Through experiments, the step length estimation performance of the proposed algorithm is verified.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
치매와 같은 노인성 정신질환 환자들에게 운동량과 일광량은 환자의 투약량과 조절과 진료에 있어 중요한 단서가 된다. 따라서 환자들의 안전과 건강한 삶을 위해 일상생활의 건강정보 모니터링이 필수적이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해 환자에게는 휴대가 간편하고 항상 착용 가능한 센서 디바이스와 데이터를 모니터링할 서버의 구성이 필요하다. 본 논문에서는 치매환자의 건강정보를 실시간으로 모니터링하고 관리하기 위해 환자가 착욕하는 시계형 디바이스(스마트 시계)와 서버시스템을 개발했다. 본 논문에서 개발한 스마트시계는 GPS, 가속도센서, 조도센서를 포함하며 환자의 위치 추적, 운동량, 일광량을 측정해 환자의 실시간 건강정보를 취득 할 수 있다. 서버시스템은 스마트시계를 통해 취득한 센서 데이터를 통해 의사, 보호자가 모니터링 할 수 있는 웹 서버와 센서 데이터의 분석 알고리즘을 포함한다. 본 논문에서 제안한 데이터 분석 알고리즘은 가속도센서를 통해 취득한 환자의 움직임에서 걸음 수를 검출해 운동량 정보를 취득하며 이를 검증하기 위해 빠른 걸음, 느린 걸음, 보통 걸음에 해당하는 3가지 경우로 실험한 결과 96%의 정확도를 보였다. 본 논문을 통해 개발된 치매환자를 위한 u-Health Care 시스템을 적용한다면 치매환자들에게 더 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인체의 활동량을 측정하기 위해 가속도 센서로 부터 얻은 운동신호를 파라미터로 모델링 하는 방법을 제안한다. 상체와 하체의 움직임이 동시에 일어나지 않는 경우, 현재의 단체널 방식의 운동량 분석방법은 많은 오차를 수반하게 된다. 본 연구에서는 3축 가속도 센서를 팔과 다리에 부착하고 인체의 활동을 측정한 후, 각 채널 별로 팔과 다리의 운동량을 계산하고, 채널별로 선형예측계수를 얻는다. 또한, 상체와 하체운동간의 교차상관도를 측정함으로써 상체와 하체의 주기성을 판단하게 된다. 선형예측계수와 주기 값은 운동의 종류와 이에 따른 운동량을 측정하는 자료로 이용하게 된다. 결과에서 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 계단내려가기, 계단오르기, 언덕오르기, 언덕내려가기 등의 4가지 운동을 측정하여, 제시한 파라미터 모델의 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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