• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1649-1654
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• 2021

본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ 0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.149-156
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• 2013

최근 스마트 폰 기술의 급속한 성장과 더불어, 이를 위한 다양한 어플들의 개발과 보급이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용한 흥미로운 어플들이 지속적으로 개발되고 있어 우리들은 다양한 모바일 서비스를 사용할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용하여 촬영되는 피사체의 실물 크기를 정확하게 측정할 수 있는 어플에 사용되는 계측 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 스마트 폰의 카메라 모듈로 피사체 이미지를 촬영할 때 3축 자이로 가속 센서를 이용하여 피사체간 거리와 기울기, 회전각을 실시간으로 측정하여 촬영 이미지 내의 피사체의 사이즈를 정확하게 계측하도록 하였다. 제안한 계측 알고리즘은 모의실험을 통해 그 계측 정확도를 비교 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.510-516
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• 2019

본 논문에서는 사용자의 동작을 측정하고 물리적인 변화를 사용자에게 느끼게 하여 실제 스노우보드를 즐기는 것 같은 스노우보드 시뮬레이터를 개발하였다. 스노우보드는 사용자의 무게중심에 따라 속도와 방향이 결정된다. 개발된 시뮬레이터는 스노우보드 플레이트에 4개의 스프링을 장착하여 사용자의 무게 중심의 변화에 따라 기울기를 변화시켜 스노우보드의 기울기 변화를 직접 느낄 수 있게 하였다. 사용자의 무게중심의 변화에 따른 기울기는 3축 가속도센서를 사용하여 측정하였다. 스노우보드의 회전에 따라 발생하는 슬로프의 마찰을 BLDC 모터를 사용하여 사용자가 느낄 수 있도록 하였고, 스노우보드의 회전은 홀센서를 사용하여 측정하였다. 시뮬레이터의 빠른 데이터 처리를 위해 두 개의 MCU를 사용하여 가속도 센서와 모터를 별도로 사용하여 측정된 데이터를 PC로 전송하였다. 개발된 시뮬레이터는 슬로프의 경사 및 마찰을 직접 경험할 수 있으며, 측정된 데이터와 HMD를 착용하여 보다 현실감이 있는 스노우보드를 즐길 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.2105-2110
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• 2008

일반인의 건강상태를 모니터하는 간편 착용 임베디드 장치가 홈 헬tm케어의 용이한 해법으로 소개되어지고 있다. 본 논문에서는 매일 일상 활동을 검사하고 활동성을 분류하는 방법을 보여주고 있다. 노약자나 장애인에 대한 일상 모니터링은 일반적인 건강상태 뿐 만아니라 넘어지거나 도움이 필요한 상황 등 비상시에 경보를 알려주게 된다. 이 같은 위기 상황에서 적시의 도움은 생명 손실을 줄여줄 수 있다. 본 연구에서는 3축 가속도계를 탑재한 흥부 착용센서로부터 수신되는 데이터를 분석하고 어떤 특징 값들이 인체활동분류에서 중요하게 되는가를 알려줄 수 있음을 보여주었다. 주성분 분석법은 특징 세트를 수정하거나 동일 정보에 대한 크기를 줄이는데 유용하다. 마지막으로, 신경 분류기법이 정확도 분류를 분석하기 위해 적용되었다. 넘어짐에 대해서 는 86%의 측정 정확도를 얻을 수 있었고, 일일 생활 활동에 대한 전체 활동성 분류 정확도는 94%를 얻을 수 있었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.182-190
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• 2004

This paper presents reconstruction analysis of vehicle trajectory using records of a developed black box, and results of validation tests. For reconstruction of vehicle trajectory, the black box records the longitudinal and lateral accelerations and yaw-rate of vehicle during a pre-defined time period before and after the accident. One 2-axis accelerometer is used for measuring accelerations, and one vibrating structure type gyroscope is used for measuring yaw-rate of vehicle. The vehicle's planar trajectory can be reconstructed by integrating twice accelerations along longitudinal and lateral directions with yaw-rate values. However, there may be many kinds of errors in sensor measurements. The causes of errors are as follows: mis-alignment, low frequency offset drift, high frequency noise, and projecting 3-dimensional motion into 2-dimensional motion. Therefore, some procedures are taken for error compensation. In order to evaluate the reliability and the accuracy of trajectory reconstruction results, the black box was mounted on a passenger car. The vehicle was driven and tested along various specified lanes. Through the tests, the accuracy and usefulness of the reconstruction analysis have been validated.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.53-62
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• 2017

본 논문에서는 균형평가도구 중 임상에서 가장 많이 사용되는 BBS(Berg Balance Scale)를 머신러닝 기법을 이용하여 점수 분류 정확도를 제시한다. 데이터취득은 Noraxon 시스템을 이용하여, 신체 8군데(왼쪽 오른쪽 발목, 왼쪽 오른쪽 엉덩이 위, 왼쪽 오른쪽 손목, 등(Back), 이마)에 관성센서를 부착하였다. 관성센서의 3축 가속도데이터를 기반으로 특징벡터 STFT(Short Time Fourier Transform), SAM(Signal Area Magnitude)를 추출하였다. 그 다음, BBS의 항목을 동작특성에 따라 정적인 동작(static movement)과 동적인 동작(dynamic movement)으로 나누었고, BBS의 각 항목에 대하여 점수에 영향이 있는 센서부착위치에 따라 특징벡터를 선별하였다. BBS의 항목마다 선별된 특징벡터는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류하였다. 실험대상자 40명에 대한 정확도 산출결과, 1번순으로 차례대로 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%의 분류 정확도를 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.199-206
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰의 자이로센서를 이용하여 다양한 각도에서 촬영한 현실세계의 객체를 증강현실을 위한 자연 마커로 사용할 수 있도록 가상의 Frontal-View로 변환할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 제안한 알고리즘은 pitch, roll, yaw 3축에 대한 회전행렬을 획득하여 대상 이미지에 대한 yaw의 기준점을 설정하였다. 그 후 대상 이미지가 바닥, 벽면, 천장 중 어느 면인지 판단하여 그에 대한 회전 행렬을 보정하였다. 마지막으로 자이로 센서 좌표계와 영상 좌표계 사이의 차이를 고려해 Frontal-View를 얻기 위한 호모그래피 행렬을 획득하여 투영변환을 통해 촬영 영상으로부터 Frontal-View를 획득할 수 있도록 설계하였다. 구현된 Frontal-View 변환 프로그램을 평가하기 위해 바닥, 벽면, 천장에 대해 주변 환경을 스마트폰 환경에서 촬영한 영상을 Frontal-View로 변환하도록 테스트를 한 결과 본 논문에서 설계 및 구현한 변환 알고리즘이 여러 각도에서 촬영한 영상을 정상적으로 Frontal-View로 변환하는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.76-83
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• 2022

최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있는 이유 중 하나로 고령사회가 본격화됨에 따라 IT 관련 기술을 이용한 고령 인구에 대한 연구가 지속해서 발전되고 있다. 본 논문은 초고령사회에 접어들면서 빠르게 발전하고 있는 노인층을 대상으로 한 의료서비스 영역 중 하나인 생활 패턴 감지와 낙상 감지 알고리즘 개발에 관한 것이다. 3축 가속도 센서와 심전도 센서를 이용한 시스템을 구성하여 데이터를 수집한 뒤 데이터를 분석하는 과정으로 진행하였고 실제 연구 결과로부터 행동 패턴의 분류가 가능함을 제안한다. 본 논문에 의해 구현된 인체 활동 모니터링 시스템의 유용성을 평가하기 위하여 자세 변화, 보행속도의 변화 등 다양한 조건에서 실험을 수행하여 인체의 중력 가속도와 인체 활동 정도를 반영하는 신호크기 범위 및 신호 벡터크기 파라미터를 추출하였다. 그리고 이들 파라미터값에 의해 피검자의 상태에 따라 판별이 가능하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권4호
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• pp.759-766
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• 2023

Visual estrus observation can only be confirmed at a rate of 50%-60%, which is lower than that obtained using a biosensor. Thus, the use of biosensors provides more opportunities for artificial insemination because it is easier to confirm estrus than by visual observation. This study determines the accuracy of estrus prediction using a ruminoreticular biosensor by analyzing ruminoreticular temperature during the estrus cycle and measuring changes in body activity. One hundred and twenty-five Hanwoo cows (64 with a ruminal biosensor in the test group and 61 without biosensors in the control group) were studied. Ruminoreticular temperatures and body activities were measured every 10 min. The first service of artificial insemination used gonadotropin-releasing hormone (GnRH)-based fixed-time artificial insemination protocol in the control and test groups. The test group received artificial insemination based on the estrus prediction made by the biosensor, and the control group received artificial insemination according to visual estrus observation. Before artificial insemination, the ruminoreticular temperature was maintained at an average of 38.95 ± 0.05℃ for 13 h (-21 to -9 h), 0.73℃ higher than the average temperature observed at -48 h (38.22 ± 0.06℃). The body activity, measured using an indwelling 3-axis accelerometer, averaged 1502.57 ± 27.35 for approximately 21 h from -4 to -24 h before artificial insemination, showing 203 indexes higher body activity than -48 hours (1299 ± 9.72). Therefore, using an information and communication techonology (ICT)-based biosensor is highly effective because it can reduce the reproductive cost of a farm by accurately detecting estrus and increasing the rate of estrus confirmation in cattle.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권1호
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• pp.12-17
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• 2012

유비쿼터스 기술의 발전과 더불어 다양한 응용 분야가 대두되고 있으며 특히 건설 현장 분야는 유비쿼터스 기술 및 시스템을 도입 하였을 때 많은 기대효과를 얻을 수 있는 분야이다. 건설 현장에는 항상 많은 위험요소가 존재 하며 특히 추락 사고가 높은 발생 비율을 차지하고 있다. 이러한 사고를 방지하기 위해서 안전교육 및 안전장비 착용 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 무선 회로 (TOA, RSSI)를 구성하여 작업자의 안전정보 및 위치정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계하고 제작하여 측정하였다. 산업용 장비에서 많이 사용되는 ATmega128 MCU를 사용하였으며, 무선 회로를 위해서는 나노트론사의 NanoPan 5357 모듈과 TI사의 CC2500 칩셋을 사용하였다. 또한, 주변환경 정보를 취득하기 위해서 3축가속도 및 압력 MEMS센서를 적용하였다. 이를 통해 작업자의 이동여부 및 고도정보를 판단할 수 있도록 시스템을 개발하였다. 응용소프트웨어는 NI사의 Labview 소프트웨어를 이용하여 개발을 진행하였다. 작업자가 위험지역에서 안전장비(안전고리)를 착용하지 않을 경우 서버 관리자와 작업자에게 경고 알람을 울리도록 시스템을 개발하였다.