Objective: The purpose of this study was to investigate the test-retest reliability and concurrent validity of the joint angle of the lower extremities during sit-to-stand movements with wearable sensors based on a portable gait analysis system (PGAS), and the results were compared with a analysis system (MAS) to predict the clinical potential of it. Design: Cross-sectional study. Methods: Sixteen persons with stroke (9 males, 7 females) participated in this study. All subjects had the MAS and designed PGS applied simultaneously and eight sensor units of designed PGAS were placed in a position to avoid overlap with the reflexive markers from MAS. The initial position of the subjects was 90º of hip, knee, and ankle joint flexion while sitting on a chair that was armless and backless. The height of the chair was adjusted to each individual. After each trial, the test administrator checked the quality of data from both systems that measured sit-to-stand for test-retest reliability and concurrent validity. Results: As a result, wearable sensor based designed PGAS and MAS demonstrated reasonable test-retest reliability for the assessment of joint angle in the lower extremities during sit-to-stand performance. The intra-class correlation coefficients (ICCs) for wearable sensor based designed PGAS showed an acceptable test-retest reliability, with ICCs ranging from 0.759 to 0.959. In contrast, the MAS showed good to excellent test-retest reliability, with ICCS ranging from 0.811 to 0.950. In concurrent validity, a significant positive relationship was observed between PGAS and MAS for variation of joint angle during sit-to-stand movements (p<0.01). A moderate to high relationship was found in the affected hip (r=0.665), unaffected hip (r=0.767), affected knee (r=0.876), unaffected knee (r=0.886), affected ankle (r=0.943) and unaffected ankle (r=0.823) respectively. Conclusions: The results of this study indicated that wearable sensor based designed PGAS showed acceptable test-retest reliability and concurrent validity in persons with stroke for sit-to-stand movements and wearable sensors based on developed PGAS may be a useful tool for clinical assessment of functional movement.
건축물이나 교량, 터널과 같은 구조물의 붕괴를 측정하기 위하여 기울기 센서를 사용하고 있으며 최근에는 사용성이 편리하고 가격이 저렴하여 MEMS(Micro-Electro-Mechanical System) 센서를 사용한 기울기 센서를 많이 사용하고 있으나 측정 범위가 한정되어 있어 360도 전 방위에 대해 고정밀도를 가지지는 못하고 있다. 이것은 MEMS 센서가 갖는 오프셋과 스케일 오차 때문이다. 본 논문에서는 MEMS 센서가 갖는 기계적 오차를 줄이기 위하여 정밀도가 높은 각도 계산을 위한 알고리즘을 제시하였고 MEMS 센서 모듈과 전송 모듈을 제작하여 교정 전 센서 모듈의 각도 정확도와 교정 후 각도 측정 정확도를 비교하여 교정 알고리즘의 효과를 제시하였으며, 실험 결과 제안 기술을 적용하였을 때 360도 전 방위에 대해 ±0.015도의 정밀도를 가짐을 확인하였다.
For digital engine control timings, such as ignition, are based on the crank shaft angle. Therefore, it is very important that the angle of the crank shaft can be detected with accuracy for optimal ignition timing. Sequential multi-point injection(MPI) systems that have independent injection events for each cylinder, are used to inject an accurate quantity of fuel, and to cope with varying engine status promptly. In this study the distributorless ignition timing. A crankshaft position sensor has been installed such that it generates a number of pulses per crankshaft revolution to permit accurate detection of the crank shaft angle. An event detecting algorithm has been developed, which detects the crank shaft pulses generated by the position sensor, and the software outputs the required control signals at given crank angle values. We clarified that the hardware method is the best way to increase the performance of the control system, because the event detecting duration T(1+2)max becomes zero.
Seo, Doo-Chun;Lee, Dong-Han;Kim, Jong-Ah;Kim, Yong-Seung
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.780-785
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2002
As the KOMPSAT-1 satellite can roll tilt up to $\pm$45$^{\circ}$, we have analyzed some EOC images taken at different tilt angles fur this study. The required ground coordinates for bundle adjustment and geometric accuracy, are read from the digital map produced by the National Geography Institution, at a scale of 1:5, 000. These are the steps taken for the tilting angle of KOMPSAT-1 satellite to be present in the evaluation of the accuracy of the geometric of each different stereo image data: Firstly, as the tilting angle is different in each image, the satellite dynamic characteristic must be determined by the sensor modeling. Then the best sensor modeling equation is determined. The result of this research, the difference between the RMSE values of individual stereo images is due more the quality of image and ground coordinates than to the tilt angle. The bundle adjustment using three KOMPSAT-1 stereo pairs, first degree of polynomials for modeling the satellite position were sufficient.
가속도계의 신호는 운동체의 가속도와 다르며, 운동체의 자세가 변화하는 경우 가속도계 단독으로 센서가속도를 계측할 수 없다. 본 논문에서는 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프로 구성된 6 축관성센서 신호를 바탕으로 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 가속도를 정확히 추정할 수 있는 칼만필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 센서의 자세뿐 아니라 센서가속도가 상태벡터의 일부로 설정되어 있는 새로운 구조의 칼만필터로써, 센서 가속도를 명시적으로 정확히 구할 수 있다. 제안된 필터는 다양한 조건하에서 광학모션캡쳐시스템을 이용하여 그 정확성이 검증되었는데, 최신 Xsens MTw 센서와 동등수준의 성능이었다. 제안된 알고리즘은 6 축 관성센서를 바탕으로 운동체의 가속도 추정이 필요한 다양한 모션센서 응용분야에 적용될 수 있다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.218-223
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1993
In this paper, we modify a multiple target angle tracking algorithm presented by Sword et al.. The predicted estimates, instead of the existing estimates, of the target angles are updated by the most recent output of the sensor array to improve the tracking performance of the algorithm for crossing targets. Also, the least square solution is modified to avoid abnormally large angle innovations when the target angles are very close. The improved performance of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1014-1034
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2015
Location information of sensor nodes plays a critical role in many wireless sensor network (WSN) applications and protocols. Although many localization algorithms have been proposed in recent years, they usually target at dense networks and perform poorly in sparse networks. In this paper, we propose two component-based localization algorithms that can localize many more nodes in sparse networks than the state-of-the-art solution. We first develop the Basic Common nodes-based Localization Algorithm, namely BCLA, which uses both common nodes and measured distances between adjacent components to merge components. BCLA outperforms CALL, the state-of-the-art component-based localization algorithm that uses only distance measurements to merge components. In order to further improve the performance of BCLA, we further exploit the angular information among nodes to merge components, and propose the Component-based Localization with Angle and Distance information algorithm, namely CLAD. We prove the merging conditions for BCLA and CLAD, and evaluate their performance through extensive simulations. Simulations results show that, CLAD can locate more than 90 percent of nodes in a sparse network with average node degree 7.5, while CALL can locate only 78 percent of nodes in the same scenario.
In this paper, we propose the sensor fusing method for the obstacle avoidance of guiding robot for the visually impaired In our system, we acquire obstacles distances information using ultrasonic sensors, and its width is acquired by image sensor. We also compute avoidance angle using are distance and width information gained by sensor. After the robot avoid the obstacle by computed angle, the robot returns to its original path using odometry. The robot consists of the SA1110-based controller, sensory part using sonar array and image sensor, and motion part using differential drive for climbing stairs. This system use the embedded linux for OS, and also is developed by the QT/Embedded for GUI.
In this study, we would be developed the fuzzy controlled PGO that controlled the flexion and the extension of each PGO's hip joint using the bio-signal and FSR sensor. The PGO driving system is to couple the right and left sides of the orthosis by specially designed hip joints and pelvic section. This driving system consists of the orthosis, sensor, control system. An air supply system of muscle is composed of an air compressor, 2-way solenoid valve (MAC, USA), accumulator, pressure sensor. Role of this system provide air muscle with the compressed air at hip joint constantly. According to output signal of EMG sensor and foot sensor, air muscles and assists the flexion of hip joint during PGO gait. As a results, the maximum hip flexion angles of RGO's gait and PGO's gait were about $16^{\circ}\;and\;57^{\circ}$ respectively. The maximum angle of flexion/extention in hip joint of the patients during RGO's gait are smaller than normal gait, because of the step length of them shoes a little bit. But maximum angle of flexion/extention in hip joint of the patients during PGO's gait are larger than normal gait.
Zain, Ruhasmizan Mat;Ismail, Mohd Hasmadi;Zaki, Pakhriazad Hassan
Journal of Forest and Environmental Science
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제29권2호
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pp.131-137
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2013
This study attempts to classify forest species using hyperspectral data for supporting resources management. The primary dataset used was AISA sensor. The sensor was mounted onboard the NOMAD GAF-27 aircraft at 2,000 m altitude creating a 2 m spatial resolution on the ground. Pre-processing was carried out with CALIGEO software, which automatically corrects for both geometric and radiometric distortions of the raw image data. The radiance data set was then converted to at-sensor reflectance derived from the FODIS sensor. Spectral Angle Mapper (SAM) technique was used for image classification. The spectra libraries for tree species were established after confirming the appropriate match between field spectra and pixel spectra. Results showed that the highest spectral signature in NIR range were Kembang Semangkok (Scaphium macropodum), followed by Meranti Sarang Punai (Shorea parvifolia) and Chengal (Neobalanocarpus hemii). Meanwhile, the lowest spectral response were Kasai (Pometia pinnata), Kelat (Eugenia spp.) and Merawan (Hopea beccariana), respectively. The overall accuracy obtained was 79%. Although the accuracy of SAM techniques is below the expectation level, SAM classifier was able to classify tropical tree species. In future it is believe that the most effective way of ground data collection is to use the ground object that has the strongest response to sensor for more significant tree signatures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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