• 한국공간구조학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.85-94
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• 2016

In this study, an acceleration sensor that has optical fibers to measure the inclination and acceleration of a structure through contradictory changes in two-component FBG sensors was examined. The proposed method was to ensure precise measurement through the unification of the deformation rate sensor and the angular displacement sensor. A high sensitivity three-axis accelerometer was designed and prepared using this method. To verify the accuracy of the accelerometer, the change in wavelength according to temperature and tension was tested. Then, the change in wavelength of the prepared accelerometer according to the sensor angle, and that of the sensor according to the change in ambient temperature were measured. According to the test results on the FBG-based vibration sensor that was developed using a high-speed vibrator, the range in measurement was 0.7 g or more, wavelength sensitivity, 2150 pm/g or more, and the change in wavelength change, $9.5pm/^{\circ}C$.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1779-1785
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• 2018

본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 오차 보정 방안을 제안하였다. 스마트 기기를 통한 상황인식에서 기기의 특성상 필수적인 상황 정보 센싱을 함에 있어서 오차가 불가피하게 발생하고, 이는 예측 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 칼만필터의 오류보정 알고리즘을 적용하여 스마트기기의 3축 가속도 센서에서 입수되는 신호 값을 보정하였다. 결과적으로 시계열 데이터를 이루는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고하는 데이터에 대한 처리 과정에서 발생하는 오차를 칼만필터를 통하여 효과적으로 제거할 수 있었다. 이 연구가 차후 개발되어질 실시간 상황인지 시스템의 성능을 향상시켜 줄 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1224-1230
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• 2020

스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.9-15
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• 2021

In this paper, the Embedded MEMS system to the power apparatus used Edge Impulse machine learning tools and therefore an improved predictive system design is implemented. The proposed MEMS embedded system is developed based on nRF52840 system and the sensor with 3-Axis Digital Magnetometer, I2C interface and magnetic measurable range ±120 uT, BM1422AGMV which incorporates magneto impedance elements to detect magnetic field and the ARM M4 32-bit processor controller circuit in a small package. The MEMS embedded platform is consisted with Edge Impulse Machine Learning and system driver implementation between hardware and software drivers using SensorQ which is special queue including user application temporary sensor data. In this paper by experimenting, TensorFlow machine learning training output is applied to the power apparatus for analyzing the status such as "Normal, Warning, Hazard" and predicting the performance at level of 99.6% accuracy and 0.01 loss.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.914-921
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• 2014

In this paper, an algorithm is suggested to detect an offset angle of the absolute rotor position sensor after the initial assembly of a PMSG. Unlike previous studies in a stationary state, this one is not designed to detect an electrical angle but rather the absolute position of the rotor is detected while operating the generator. Also,a position sensor, current sensors and voltage sensor were used to ensure reliability. This technique completes the detection of the sensor offset in two steps. In the first step, a zero-crossing of the EMF is measured using a voltage sensor to detect the electrical angle offset when the alternator is actuated by the engine. In the second step, a high frequency current is injected along the d-axis on-line during the control of the generation, eventually to obtain the inductance using a DFT (Discrete Fourier Transform), and then to ultimately extract the final electrical angle offset through the comparison of the inductance magnitude. The suggested algorithm was validated with PSIM simulation and, furthermore, was tested with actual experiments on a dynamometer.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권7호
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• pp.659-666
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• 2016

자기교란은 관성/자기센서를 이용한 자세추정시 추정정확도를 저하시키는 주된 원인이다. 본 논문은 저자가 개발한 6축 관성센서를 이용한 센서가속도 추정용 칼만필터의 확장으로서, 9축 관성/자기센서를 이용하여 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 운동체 주변 자기교란을 정확히 추정하고, 이를 통해 자기교란환경에서도 정확한 3차원 자세를 추정할 수 있는 병렬 칼만필터를 제안한다. 제안하는 필터는 자기교란벡터를 상태변수로 지정하여 명시적으로 추정하며, 병렬구조이므로 설령 극심한 자기교란에 의해 자세추정이 영향을 받더라도 롤과 피치와는 무관하고 요에만 영향이 국한되는 장점을 지닌다. 제안방법은 로봇이나 선박, 항공기처럼 자기적으로 균등하지 않은 환경에서 운용되는 분야에 효과적으로 적용될 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권2호
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• pp.3-9
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• 2018

최근 VR 환경은 모바일학습, 스마트 공장을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있으나 개별 HMD(head-mounted display) 연계를 위한 고가 및 고사양의 전용운영 시스템이 요구된다. 또한 VR 시스템 설계 시에서는 기술적 고려사항인 가상체험공간에서의 이동성(mobility), 이용자 편의성(usability) 및 실감영상 제공을 위한 성능(performance)에 대한 문제해결이 필요하다. 많은 VR 응용은 스트리밍 기반으로 다양한 센서 및 지속적으로 사용자 입력을 다루어야 한다. 본 논문에서는 무선으로 콘텐츠를 제공받는 저가의 모바일 VR HMD 구성 및 이를 활용한 VR 모바일 플랫폼을설계한다. 제작된 HMD 는 실시간의 가속도계와 자이로 센서로부터 사용자의 움직임에 따른 회전각을 검출한다. 이를 위해 6 축 센서인 MPU-6050 의 활용하여 유니티 게임 엔진상의 VR 렌더링 서버에서 생성된 3D 이미지 렌더링를 처리하도록 개발한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.9-15
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• 2012

This paper presents application of a new tactile slippage sensation algorithm in robot hand control system. The optical three-axis tactile sensor is a type of tactile sensor capable of defining normal and shear forces simultaneously. The tactile sensor is mounted on fingertip of robotic hand. Shear force distribution is used to define slippage sensation in the robot hand system. Based on tactile slippage analysis, a new control algorithm was proposed. To improve performance during object handling motions, analysis of slippage direction is conducted. The control algorithm is classified into two phases: grasp-move-release and grasp-twist motions. Detailed explanations of the control algorithm based on the existing robot arm control system are presented. The experiment is conducted using a bottle cap, and the results reveal good performance of the proposed control algorithm to accomplish the proposed object handling motions.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2006년도 정기 학술대회 논문집
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• pp.3-9
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• 2006

Among many fabrication methods of composite materials, filament winding is the most effective method for fabricating axis-symmetric structures such as pressure tanks and pipes. Filament wound pressure tanks are under high internal pressure during the operation and it has the complexity in damage mechanisms and failure modes. Fiber optic sensors, especially FBG sensors can be easily embedded into the composite structures contrary to conventional electric strain gages (ESGs). In addition, many FBG sensors can be multiplexed in single optical fiber using wavelength division multiplexing (WDM) techniques. In this paper, we fabricated several filament wound pressure tanks with embedded FBG sensors and conducted some kinds of experiments such as an impact test, a bending test, and a thermal cycling test. From the experimental results, it was successfully demonstrated that FBG sensors are very appropriate to composite structures fabricated by filament winding process even though they are embedded into composites by multiplexing.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.285-286
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• 2014

세계적으로 지진, 해일, 홍수 등의 자연 재해와 화재, 테러 등의 인위적 재해가 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 다양하고 예측 불가능한 재해로 인해 다수의 사상자가 발생하고 있다. 재해 발생 시 빠른 시간에 재해 발생 여부를 파악하여 재해 발생 위치와 적절한 피난 경로 등의 정보를 피해자에게 제공한다면 신속히 안전한 장소로 대피가 가능하여 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 재해 발생 시 피난 지원을 목적으로 연구하는 긴급피난지원시스템(ERESS)을 효과적으로 지원할 수 있도록 비상 시 긴급피난지원시스템을 위한 9축 센서 기반 행동 분석 시스템을 구현하였다.