천정크레인 설비의 자동화에 사용될 수 있는 반진동 제어알고리즘을 제안하였다. 제안하는 제어알고리즘은 1) 복잡한 비선형계통 제어에 유용한 것으로 알려진 보상 FLC를 갖는 FCL, 2) 화물의 진동을 적게 하도록 가속도, 속도, 위치 기준 궤적을 발생하는 기준패턴발생기, 3) 속도, 위치 오차를 궤환하는 가속도 궤환제어기로 구성된다. 특히, 제안한 알고리즘은 화물의 진동각 정보를 제어에 활용하지 않으므로 고가의 진동각 센서가 필요 없다는 특징을 갖는다. 시뮬레이션에 의한 연구와 모형 크레인에 대한 실험 연구에 의해 제안하는 알고리즘의 유용성을 보인다.
Human motion recognition is essential for user-centric services such as surveillance-based security, elderly condition monitoring, exercise tracking, daily calories expend analysis, etc. It is typically based on the movement data analysis such as the acceleration and angular velocity of a target user. The existing motion recognition studies are only intended to measure the basic information (e.g., user's stride, number of steps, speed) or to recognize single motion (e.g., sitting, running, walking). Thus, a new mechanism is required to identify the transition of single motions for assessing a user's consecutive motion more accurately as well as recognizing the user's body and surrounding situations arising from the motion. Thus, in this paper, we collect the human movement data through Android smartphones in real time for five targeting single motions and propose a mechanism to recognize a consecutive motion including transitions among various motions and an occurred situation, with the state transition model to check if a vulnerable (life-threatening) condition, especially for the elderly, has occurred or not. Through implementation and experiments, we demonstrate that the proposed mechanism recognizes a consecutive motion and a user's situation accurately and quickly. As a result of the recognition experiment about mix sequence likened to daily motion, the proposed adoptive weighting method showed 4% (Holding time=15 sec), 88% (30 sec), 6.5% (60 sec) improvements compared to static method.
This paper presents the design methodology of an unknown input observer for Lipschitz nonlinear systems with unknown inputs in the framework of convex optimization. We use an unknown input observer (UIO) to consider both nonlinearity and disturbance. By deriving a sufficient condition for exponential stability in the linear matrix inequality (LMI) form, existence of a stabilizing observer gain matrix of UIO will be assured by checking whether the quadratic stability margin of the error dynamics is greater than the Lipschitz constant or not. If quadratic stability margin is less than a Lipschitz constant, the coordinate transformation may be used to reduce the Lipschitz constant in the new coordinates. Furthermore, to reduce the maximum singular value of the observer gain matrix elements, an object function to minimize it will be optimally designed by modifying its magnitude so that amplification of sensor measurement noise is minimized via multi-objective optimization algorithm. The performance of UIO is compared to a nonlinear observer (Luenberger-like) with an application to a flexible joint robot system considering a change of load and disturbance. Finally, it is validated via simulations that the estimated angular position and velocity provide true values even in the presence of unknown inputs.
Hall effect force sensors have been used to measure clamping force in conventional Electric Parking Brake(EPB) systems. Estimation of clamping force without the sensors has drawn attentions due to mounting space limitations and cost issues. Removing the sensor requires the estimation of the initial contact point where the clamping force is effectively applied to the brake pads. In this paper, we propose how to estimate the initial contact point finding the relation between the angular velocity of an actuator and the initial contact point. For force estimation a look-up table is used as a function of the displacement of parking cable from the initial contact point. The proposed method is validated by experiments. From the experimental results we observe that the proposed method satisfies the specifications. The designed method is also able to estimate clamping force although parking cables are loosened and brake pads are worn out. Applying the proposed method enables manufacturing of low cost EPB systems.
관성항법장치는 내장된 관성센서만을 이용하여 외부의 도움 없이 항체의 가속도 및 각속도를 이용하여 항법 정보를 계산한다. 하지만, 장시간 운용 시 관성항법장치는 시간이 지남에 따라 오차가 누적되어 항법 성능이 저하된다. 이러한 관성항법장치의 누적 오차를 줄이기 위하여 관성센서조립체를 일정한 절차로 회전시켜 관성센서 오차가 회전을 통해 상쇄되도록 항법 성능을 개선 시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 2축 회전형 관성항법장치의 성능에 영향을 미칠 수 있는 오차 요소를 식별하고 각 오차가 항법 성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 오차 분석 수행 후 시뮬레이션을 통해 관성항법장치의 항법 성능분석 결과를 제시하였다.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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제2권1호
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pp.25-30
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2024
Kodály hand signs are symbols that intuitively represent pitch and note names based on the shape and height of the hand. They are an excellent tool that can be easily expressed using the human body, making them highly engaging for children who are new to music. Traditional hand signs help beginners easily understand pitch and significantly aid in music learning and performance. However, Kodály hand signs have distinctive features, such as the ability to indicate key changes or chords using both hands and to clearly represent accidentals. These features enable the effective use of Kodály hand signs. In this paper, we aim to investigate the changes in recognition rates according to the complexity of scales by creating a device for learning Kodály hand signs, teaching simple Do-Re-Mi scales, and then gradually increasing the complexity of the scales and teaching complex scales and children's songs (such as "May Had A Little Lamb"). The learning device utilizes accelerometer and bending sensors. The accelerometer detects the tilt of the hand, while the bending sensor detects the degree of bending in the fingers. The utilized accelerometer is a 6-axis accelerometer that can also measure angular velocity, ensuring accurate data collection. The learning and performance evaluation of the Kodály learning device were conducted using Python.
Among the elderly, fatal injuries and deaths are significantly attributed to falls. Therefore, a pre-impact fall detection system is necessary for injury prevention. In this study, a robust threshold-based algorithm was proposed for pre-impact fall detection, reducing false positives in highly dynamic daily-living movements. The algorithm was validated using public datasets (KFall and FARSEEING) that include the real-world elderly fall. A 6-axis IMU sensor (Movella Dot, Movella, Netherlands) was attached to S2 of 20 healthy adults (aged 22.0±1.9years, height 164.9±5.9cm, weight 61.4±17.1kg) to measure 14 activities of daily living and 11 fall movements at a sampling frequency of 60Hz. A 5Hz low-pass filter was applied to the IMU data to remove high-frequency noise. Sum vector magnitude of acceleration and angular velocity, roll, pitch, and vertical velocity were extracted as feature vector. The proposed algorithm showed an accuracy 98.3%, a sensitivity 100%, a specificity 97.0%, and an average lead-time 311±99ms with our experimental data. When evaluated using the KFall public dataset, an accuracy in adult data improved to 99.5% compared to recent studies, and for the elderly data, a specificity of 100% was achieved. When evaluated using FARSEEING real-world elderly fall data without separate segmentation, it showed a sensitivity of 71.4% (5/7).
주위 매질의 움직임에 반응하는 섬유상 감지모는 대부분의 생물체에 존재하여 침입자를 감지하는 역할을 한다. 이 기능을 모방한 인공 감지모의 가능한 작동영역 및 응답특성을 파악하기 위하여 인공유동센서의 수학 모델에 대한 매개변수 해석을 수행하고, 각 변수들의 영향을 고찰하였다. 진동성분을 갖는 복합 공기 유동장에서 감지모의 길이 및 직경이 기계적인 감도와 주파수 응답을 결정하는 주요 인자인 것으로 나타났다. 감지모의 길이에 따라 각속도, 각속도, 각가속도를 감지할 수 있는 주파수 영역이 달라질 수 있는 것으로 나타났다. 또한 항력 및 가상 질량에 의한 토크가 매우 작지만 감지모의 움직임에 매우 큰 영향을 나타냈다. 감지모의 길이 및 직경이 증가함에 따라 공진 주파수는 감소하는 것으로 나타났다.
교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하며, 그 중 운전자의 특성과 운전행태는 교통사고에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 졸음운전 및 음주운전으로 인한 사행운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높다. 따라서 본 연구에서는 사행운전을 검지하는 알고리즘을 개발하고, 알고리즘을 통해 사행운전을 검지하여 운전자 및 후방차량에 경고정보를 제공하는 적용방안에 대한 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 사행운전을 위험도에 따라 1차로 사행운전과 2차로 사행운전으로 구분하여 정의하였으며, 사행운전 시 관찰되는 횡방향 각 속도 변화의 특성을 분석하였고, 통계적 분석을 통해 정상주행과 사행운전을 분류하기 위한 임계값과 1차로 사행운전과 2차로 사행운전을 분류하기 위한 임계값을 설정하였다. 설정된 임계값을 이용하여 사행운전 검지 및 위험운전 판단 알고리즘을 평가하였다. 평가결과 제안된 사행운전 검지 알고리즘은 현장적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통안전성 증진에 기여할 뿐만 아니라, 자이로센서와 무선통신이 가능한 장비만 있으면 적용 가능한 방법론으로 스마트폰에도 적용 가능할 것으로 판단되어 도래하는 유비쿼터스 교통서비스의 새로운 컨텐츠로 활용될 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to investigate the effect that difference in forefoot of shoe flexibility during the quick lunge from a jump smashing on the lower limbs and the plantar pressure distribution. For this 10 elite badminton players with over 10 years experience and right handed participated. Two kinds of badminton shoes were selected and tested mechanical testing for the forefoot flexibility. Motion analysis, ground reaction forces and plantar pressure distribution were recorded. It was required to conduct lunge movement after jumping smashing as possible as high. Photo sensor was located in 3 meter away from standing position and its height was 40 cm. Subjects were conducted to return original position after touching the sensor as under clear movement as possible as fast. Forefoot stiffness had an effect on shoe peak bending degree and peak bending angular velocity in propulsion phase. Forefoot flexibility had an effect on ankle plantar flexion and knee flexion moment. It appears that joint power on lower limb and peak plantar pressure were not influenced by the flexibility of shoes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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