IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.3
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pp.183-191
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2016
Recently, in rehabilitation treatment, the situation that requires a measure of the accuracy of the pose and movement of joints is being increased due to the habits and lifestyle of modern people and the environment. In particular, there is a need for active automated system that can determine itself for the matching rate of pose Basically, a method for measuring the matching rate of pose is used by extracting an image using the Kinect or extracting a silhouette using the imaging device. However, in the case of extracting a silhouette, it is difficult to set the comparison, and in the case of using the Kinect sensor, there is a disadvantages that high accumulated error rate according to movement. Therefore, In this paper, we propose a method to reduce the accumulated error of matching rate of pose getting the rotation angle of joint by measuring the real-time amount of change of 9-axis sensor. In particular, it can be measured same conditions that unrelated of the physical condition and unaffected by the data for the back and forth movement, because of it compares the current rotation angle of the joint. Finally, we show a comparative advantage results by compared with traditional method of extracting a silhouette and a method using a Kinect sensor.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.06a
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pp.158-159
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2017
본 논문에서는 비콘을 스캔하기 위한 고정된 하나의 수신기로 실내 위치를 파악할 수 있는 시스템을 구현하였다. 비콘의 위치를 파악하기 위해 센서를 추가하고 와이파이를 이용해 사용자의 시스템 이용 범위를 확장시켰다. 또한 추가된 센서를 이용해 위치를 추적하는 알고리즘을 구현하였다. 개발된 어플리케이션을 통해 이용자 2 (User 2)가 이용자 1 (User 1)의 위치를 모니터링 할 수 있다.
In this paper, we proposed the development of a mixed sensor parts for integrated radiation exposure protection fireman's life-saving alarm that can be location-tracked and irradiated. To measure radiation exposure dose, we use the PIN-Diode radiation measurement sensor module, a semi-conductive radiation measurement sensor that can minimize size and weight. The design for removing leakage current is carried out to enhance the characteristics of the radiation measurement sensor using PIN-Diode. The IMU sensor module is used to estimate the location of the current fireman at the same time as the accident estimate by adding together the data and the values for acceleration on the three axis. Experiments were conductied by an authorized testing agency to determine the efficiency of the proposed mixed sensor parts for integrated radiation exposure protection fireman's life-saving alarms. The cumulative dose measurement range was measured in the range of 10 μSv to 10 mSv, the highest level in the world. The accuracy was measured from ±6.3% to ±9.0% (137 Cs) and normal operation was found at the international standard of ±15%. In addition, positional accuracy was measured within ±10%, resulting in a high level of results, demonstrating its effectiveness. Therefore, it is expected that more firemen will be able to provide with superior performance integrated radiation exposure protection fireman life-saving alarm.
The main purpose of this study is to derive a regression equation that predicts the individual differences in activity energy expenditure (AEE) using accelerometer during different types of activity. Two subject groups were recruited separately in time: One is a homogeneous group of 94 healthy young adults with age ranged from $20\sim35$ yrs. The other subject group has a broad spectrum of physical characteristics in terms of age and fat ratio. 226 adolescents and adults of age ranged from $12\sim57$ yrs and fat ratio from $4.1\sim39.7%$ were in the second group. The wireless 3-axis accelerometers were developed and carefully fixed at the waist belt level. Simultaneously the total calorie expenditure was measured by gas analyzer. Each subject performed walking and running at speeds of 1.5, 3.0, 4.5, 6.0, 6.5, 7.5, and 8.5 km/hr. A generalized sensor-independent regression equation for AEE was derived. The regression equation was developed fur walking and running. The regression coefficients were predicted as functions of physical factors-age, gender, height, and weight with multivariable regression analysis. The generalized calorie estimation equation predicts AEE with correlation coefficient of 0.96 and the average accuracy of the accumulated calorie was $89.6{\pm}7.9%$.
NREX, an upper limb exoskeleton robot, was developed at the National Rehabilitation Center to assist in the upper limb movements of subjects with weak muscular strength and control ability of the upper limbs, such as those with hemiplegia. For the free movement of the shoulder of the existing NREX, three passive joints were added, which improved its wearability. For the flexion/extension movement and internal/external rotation movement of the shoulder of the robot, the ball lock pin is used to fix or rotate the passive joint. The force and torque between a human and a robot were measured and analyzed in a reaching movement for four targets using a six-axis force/torque sensor for 20 able-bodied subjects. The addition of two passive joints to allow the user to rotate the shoulder can confirm that the average force of the upper limb must be 31.6% less and the torque must be 48.9% less to perform the movement related to the axis of rotation.
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.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.9
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pp.1071-1076
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2011
NC machines are generally used for machining operations because of their position accuracy, path accuracy, and machining reaction force. However, some NC machines require a very large space and are expensive. Recently, industrial articulated robot arms with large handling capability and wrist torque have been developed and the corresponding sensor technology has been improved. A machining robot for three-dimensional large curved objects was developed on the basis of an automatic-path-generation method. A self-position-compensation method with a laser displacement sensor was adopted for the six-axis robot developed, because the large articulated robot arms had poor position accuracy. An automatic-path-generation method using specific points was adopted to reduce the number of teaching points and time. In order to determine the proper machining conditions, various machining conditions such as tool rotation speed, cutting angle, cutting depth, and tool moving speed, were evaluated.
To the elderly, sudden falls are one of the most frightening accidents. If an accident occurs, a prompt action has to be taken to deal with the situation. Recently, there have been a number of attempts to detect sudden falls using acceleration sensors embedded in the mobile devices, such as smart phones and wrist-bands. However, using the sensor readings only, the detection rate of the falls is around 65%. Ordinary daily activities such as running or jumping could not be well distinguished from the falls. In this paper, we describe our attempts on improving the fall-detection rate. We implemented a wrist-band fall detection module, using a three-axis acceleration sensor. With the pattern matching on the fall signal-strength frequency spectrum, in addition to the conventional signal strength measurement, we could improve the detection rate by 9% point. Furthermore, by applying two wrist-bands in the experiment, we could further improve the detection rate to 82%.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.9
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pp.818-826
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2015
This paper presents a novel methodology for estimating vehicle ego-motion, i.e. tri-axis linear velocities and angular velocities by using stereo vision sensor and 2G1Y sensor (longitudinal acceleration, lateral acceleration, and yaw rate). The estimated ego-motion information can be utilized to predict future ego-path and improve the accuracy of 3D coordinate of obstacle by compensating for disturbance from vehicle movement representatively for collision avoidance system. For the purpose of incorporating vehicle dynamic characteristics into ego-motion estimation, the state evolution model of Kalman filter has been augmented with lateral vehicle dynamics and the vanishing point estimation has been also taken into account because the optical flow radiates from a vanishing point which might be varied due to vehicle pitch motion. Experimental results based on real-world data have shown the effectiveness of the proposed methodology in view of accuracy.
To fabricate low field magnetic sensors using magnetoresistance(MR) effects, we deposited thin layers of $600{\AA}$ in thickness of Ni-Co(0.7Ni-0.3Co) alloy on slide glasses. In the layers we ordered 4 arms of the fullbridge sensors in the shape of grid structure to be inclined at an angle of $45^{\circ}$ to main axis and made the areal rate increase to 67%. While the response characteristics of the fabricated sensors had good linearity in the magnetic field of ${\pm}0.5mT$ ranges, the white noise was 0.2 nV and the voltage sensitivity was 7.6 $nV/{\mu}T$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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