This paper was designed to prevent intervertebral disc escape and treatment. we produced downsized lumbar traction bed at home and automated system depending on weight and muscle mass by using 3D print and Arduino to confirm the possibility of prototyping. Hence, we checked muscle mass 10 males in their 20s with different exercise conditions, and it shows that average muscle mass of group who exercised was 56.63kg, and non-exercise group was 50.8 kg. this is shows lumbar repetitive exercise can show the traction therapy effect can be seen traction therapy effect. In addition, we installed wooden doll substitute people with spring and test changing of length. Traction bed has the steps ranging from 1 to 4, in which the motor with torque and rpm, ranging from 4.7 to 5.5 kgf and from 4.5 to 5.3 rpm, respectively. The motor controlled with the voltage of Arduino was operated for the length of the spine to be stretched to 4-5 mm. As increasing the weight of the wooden doll by 10g, it was confirmed that the spring increased by 4-5 mm from the first step to the fourth step.
International journal of advanced smart convergence
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제6권1호
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pp.76-81
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2017
This paper presents a low cost and flexible IoT enabled smart LED controller using Arduino that is used for emergency exit signs. The Internet of Things (IoT) is become a global network that put together physical objects using network communications for the purpose of inter-communication of devices, access information on internet, interaction with users as well as permanent connected environment. A crucial point in this paper, is underlined on the potential key points of applying the Arduino platform as low cost, easy to use microcontroller with combination of various sensors applied in IoT technology to facilitate and establishment of intelligent products. To demonstrate the feasibility and effectiveness of the system, devices such as LED strip, combination of various sensors, Arduino, power plug and ZigBee module have been integrated to setup smart emergency exit sign system. The general concept of the proposed system design discussed in this paper is all about the combination of various sensor such as smoke detector sensor, humidity, temperature sensor, glass break sensors as well as camera sensor that are connected to the main controller (Arduino) for the purpose of communicating with LED exit signs displayer and dedicated PC monitors from integrated system monitoring (controller room) through gateway devices using Zig bee module. A critical appraisal of the approach in the area concludes the paper.
양손 절단 환자들에게 미용적 목적과 함께 기능적 목적을 갖춘 의수가 필요하며 잔존 근육의 근전도를 이용한 인공 의수에 대한 연구가 활발하나 아직도 비싼 비용의 문제가 있다. 본 연구에서는 저비용의 부품과 소프트웨어인 표면 근전도 센서, 머신러닝 소프트웨어 Edge Impulse, Arduino Nano 33 BLE, 그리고 3D 프린팅을 이용하여 인공의수를 제작하고 성능을 평가하였다. 표면 근전도 센서로 획득하고 Edge Impulse에서 디지털 시그널 프로세싱 과정을 거친 신호들을 이용하여 머신러닝으로 손가락 운동의 종류를 판단하는 훈련을 통해 각 손가락의 굽힘 운동신호를 의수 모델의 손가락들에 전달하였다. 디지털 시그널 프로세싱 조건을 노치 필터 60 Hz, 대역필터 10-300 Hz, 그리고 샘플링 주파수 1,000 Hz로 했을 때, 머신 러닝의 정확도가 82.1%로 가장 높았다. 각 손가락 굴곡 운동간에 혼동될 수 있는 가능성은 약지가 가장 높아서 검지의 운동으로 혼동될 가능성이 44.7 %이었다. 저비용 인공의수의 성공적인 개발을 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권3호
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pp.205-212
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2019
Motion tracking and localization devices are an important building block of motion tracking systems in a virtual reality (VR) environment. This study is about improving the accuracy of motion and location for enhancing user immersion in experience type VR environment to position tracking technique. In this study, we propose and test a design of such a device. The module data test of the attitude and heading reference system shows that the implementation with the MPU-9250 sensor is successful and adequate to be used with short operation time. We consider various sensor hardware dependencies of VR, and compare various correction methods and filtering methods to lower the motion to photon (MTP) time that user movement is fully reflected on the display using sensor devices. The Kalman filter is used to combine the accelerometer with the gyroscope in the sensing unit.
이 논문에서는 스마트폰 또는 스마트 워치와 같은 스마트 디바이스를 이용한 IoT 기반의 배낭식 청소기 제어 시스템을 구현한다. 구현 시스템은 제어모듈 제작, 제어 모듈 프로그래밍, 스마트 디바이스 프로그래밍으로 이루어져 있다. 이 중 제어 모듈은 아두이노 나노, HM-10 BLE 모듈 및 릴레이를 기본 부품으로 하여 제작하였다. 스마트 디바이스는 제어 모듈과 양방향 BLE 통신으로 신호 교환을 하고 있으며, 이를 통해 청소기의 시작/정지를 제어 할 수 있게 한다. 배낭식 청소기는 사다리 등을 이용해야 하는 높은 장소를 청소할 때 효과적이다. 그러나 배낭식 청소기를 시작/정지하기 위해 메고 있는 청소기를 벗어야 하는 경우가 종종 발생한다. 이 논문에서 구현한 사물인터넷 기반의 청소기 제어 시스템은 청소기를 벗지 않으면서도 청소기의 시작/정지를 제어할 수 있도록 함으로써 문제를 근본적으로 해결하였다.
해수 중 존재하는 유해화학물질 검출을 목적으로 센서 시작품 제작하고 성능을 확인하였다. 센서 시작품은 검지부, 기구부, 구동부로 구성하였다. 센서의 검지부는 ITO (Indium-Tin-Oxide) 금속산화물 나노입자 (metal oxide nanoparticle) 필름을 기판위에 인쇄하여 제작하였고, 온도와 HNS 농도를 동시에 검출할 수 있도록 2개의 검출 부분을 갖도록 설계하였다. 센서의 기구부는 검지부와 구동부를 연결하며, 검출에 영향을 줄 수 있는 화학적 반응을 막기 위해 테프론 재질을 이용하여 제작하였고, 특히 검지부의 착탈이 용이하도록 설계 하였다. 구동부는 브릿지 회로와 아두이노 보드를 이용하여 전원 공급과 데이터 측정 및 디스플레이가 가능하도록 제작하였다. 시작품의 성능에 대해서는 기존의 수질 센서를 참고한 성능 사양을 제시하고, 유기용제를 사용한 검지부와 시작품의 동작을 확인하여 응답 (ΔR), 검출하한 (Limit of Detection), 응답시간 (response time), 오차 (error) 등을 평가하였다. 또한 해수 중 동작 특성을 파악하여 설계 사양이 구현되었는지 확인하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.50-56
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2018
The Internet of Things (IoT) and Visible Light Communication (VLC) is opening up new services in lighting industry by integrating sensory network features in addition to standard illumination functionality. In this progressive developments, the next generation lighting devices for smart homes are capable to sense the environmental conditions and transfer the captured data through lights to gateway controller to access remotely. The smart home environmental sensor information's are few kbps only so VLC systems need to built-in with low rate light connectivity to transfer data to the gateway. To provide error free communication, the quality of a received light signal is important to be considered when designing an VLC receiver. Therefore, this paper proposes the design of robust low rate IoL receiver design using NCP302 voltage detector for micro controller to adapt the IoT/IoL front end module for system integration. To evaluate the proposed system performance, the Arduino UNO based IoT/IoL controller designed with lighting, sensors and lights connectivity interfaces. The experimental result shows that the robust interference rejection is feasible on proposed VOL receiver and possible to have an error-free communication up to 10 kbps at a low SNR using OOK modulation.
Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.
This paper proposes a mobile robot platform for education that can experiment with various autonomous driving algorithms such as obstacle avoidance and path planning. The platform consists of a robot module and a remote controller module, both of which are based on the Arduino Nano 33 IoT embedded board. The robot module is designed as a differential drive type using two encoder motors, and the speed of the motor is controlled using PID control. In the case of the remote controller module, a command to control the robot platform is received with a 2-axis joystick input, and an elliptical grid mapping technique is used to convert the joystick input into a linear and angular velocity command of the robot. WiFi and Zigbee are used for communication between the robot module and the remote controller module. The proposed robot platform was tested by measuring and comparing the linear velocity and angular velocity of the actual robot according to the linear velocity and angular velocity commands of the robot generated by the input of the joystick.
This paper deals with the development of a deep-learning-based robot that recognizes various types of stairs and performs a mission to go up to the target floor. The overall motion sequence of the robot is performed based on the ROS robot operating system, and it is possible to detect the shape of the stairs required to implement the motion sequence through rapid object recognition through YOLOv4 and Cuda acceleration calculations. Using the ROS operating system installed in Jetson Nano, a system was built to support communication between Arduino DUE and OpenCM 9.04 with heterogeneous hardware and to control the movement of the robot by aligning the received sensors and data. In addition, the web server for robot control was manufactured as ROS web server, and flow chart and basic ROS communication were designed to enable control through computer and smartphone through message passing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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