• 한국운동역학회지
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• 제32권1호
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• pp.1-8
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• 2022

Objective: This study proposes a methodology to analyze important variables that have a significant impact on the putting direction prediction using a machine learning-based putting direction prediction model trained with IMU sensor data. Method: Putting data were collected using an IMU sensor measuring 12 variables from 6 adult males in their 20s at K University who had no golf experience. The data was preprocessed so that it could be applied to machine learning, and a model was built using five machine learning algorithms. Finally, by comparing the performance of the built models, the model with the highest performance was selected as the proposed model, and then 12 variables of the IMU sensor were applied one by one to analyze important variables affecting the learning performance. Results: As a result of comparing the performance of five machine learning algorithms (K-NN, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, and Light GBM), the prediction accuracy of the Light GBM-based prediction model was higher than that of other algorithms. Using the Light GBM algorithm, which had excellent performance, an experiment was performed to rank the importance of variables that affect the direction prediction of the model. Conclusion: Among the five machine learning algorithms, the algorithm that best predicts the putting direction was the Light GBM algorithm. When the model predicted the putting direction, the variable that had the greatest influence was the left-right inclination (Roll).

• 로봇학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.205-215
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• 2012

A GPS sensor is widely used in many areas such as navigation, or air traffic control. Particularly, the car navigation system is equipped with GPS sensor for locational information. However, when a car goes through a tunnel, forest, or built-up area, GPS receiver cannot get the enough number of satellite signals. In these situations, a GPS receiver does not reliably work. A GPS error can be formulated by sum of bias error and sensor noise. The bias error is generated by the geometric arrangement of satellites and sensor noise error is generated by the corrupted signal noise of receiver. To enhance GPS sensor accuracy, these two kinds of errors have to be removed. In this research, we make the road database which includes Road Database File (RDF). RDF includes road information such as road connection, road condition, coordinates of roads, lanes, and stop lines. Among the information, we use the stop line coordinates as a feature point to correct the GPS bias error. If the relative distance and angle of a stop line from a car are detected and the detected stop line can be associated with one of the stop lines in the database, we can measure the bias error and correct the car's location. To remove the other GPS error, sensor noise, the Kalman filter algorithm is used. Additionally, using the RDF, we can get the information of the road where the car belongs. It can be used to help the GPS correction algorithm or to give useful information to users.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권2호
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• pp.163-173
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• 2017

Structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure using fiber Bragg grating sensor networks (FBGSNs) has received significant public attention in recent years. However, there is currently little research on the health-monitoring technology of high-piled wharfs in coastal ports using the fiber Bragg grating (FBG) sensor technique. The benefits of FBG sensors are their small size, light weight, lack of conductivity, resistance corrosion, multiplexing ability and immunity to electromagnetic interference. Based on the properties of high-piled wharfs in coastal ports and servicing seawater environment and the benefits of FBG sensors, the SHM system for a high-piled wharf in the Tianjin Port of China is devised and deployed partly using the FBG sensor technique. In addition, the health-monitoring parameters are proposed. The system can monitor the structural mechanical properties and durability, which provides a state-of-the-art mean to monitor the health conditions of the wharf and display the monitored data with the BIM technique. In total, 289 FBG stain sensors, 87 FBG temperature sensors, 20 FBG obliquity sensors, 16 FBG pressure sensors, 8 FBG acceleration sensors and 4 anode ladders are installed in the components of the back platform and front platform. After the installation of some components in the wharf construction site, the good signal that each sensor measures demonstrates the suitability of the sensor setup methods, and it is proper for the full-scale, continuous, autonomous SHM deployment for the high-piled wharf in the costal port. The South 27# Wharf SHM system constitutes the largest deployment of FBG sensors for wharf structures in costal ports to date. This deployment demonstrates the strong potential of FBGSNs to monitor the health of large-scale coastal wharf structures. This study can provide a reference to the long-term health-monitoring system deployment for high-piled wharf structures in coastal ports.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.161-167
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• 2012

스마트폰과 같은 무선랜이 내장된 포터블 디바이스의 보급으로 누구나 무선랜을 사용하고 있다. 하지만 이러한 무선랜서비스는 인터넷의 접속과 위치 측위에 한정되어 있어 양질의 무선랜 서비스를 제공하는데는 한계가 있다. 따라서 무선랜의 센서화를 통해 적외선 센서방식과 같은 다른 대체방식으로 무선랜의 기능을 응용하여 자동적으로 위치를 인식할 수 있는 대체 인식 센서로서의 응용 방안을 제안하고자 한다. 센서화에는 무선랜과 엑세스포인트간의 신호감도를 사용하며, 무선랜 안테나 무지향성 신호출력으로의 조작을 가하고 이를 인식센서로 가정하여 방향을 인식하는 본 논문에서 제안한 알고리즘을 통하여 포토 커플러 등의 직접적인 센서가 없이도 인식센서와 같은 기능을 무선랜과 엑세스 포인트 간의 연결감도를 활용하여 그 기능을 수행할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2885-2890
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• 2014

최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1332-1335
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• 2003

This paper presents the enhancement of oxygen transfer efficiency using the vibrating intravascular lung assist device (VIVLAD) in in-vitro experiments for patients having chronic respiratory problems. The test section was a cylinder duct with the inner diameter of 30 mm. The flow rate was controlled by the pump and monitored by a built-in flow meter. The vibration apparatus was composed of a piezo-vibrator, a function generator. and a power amplifier. The direction of vibration was radial to the fluid flow. Gas flow rates of up to 6 l/min through the 120-cm-Jong hollow fibers have been achieved by exciting a piezo-vibrator. The output of PVDF sensor were investigated by various frequencies in VIVLAD. The experimental results showed that VIVLAD would be enhance oxygen transfer efficiency.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.989-993
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• 2007

It was intended in this study to seek for the measures to utilize the USN technique, which has high usability due to low price and low power consumption, in air quality monitoring. As a method, the sensors of temperature, humidity, particulate matters (PM10), and carbon dioxide ($CO_2$) were installed in the self-manufactured sensor nodes; the nodes were installed in the waiting rooms and platforms of a subway station and the measurements were collected at real time with use of a computer which micro gateway was built in. Collected data was to be processed by the statistics program installed in the computer; the collected data is to be used in managing the air quality of stations after transmission to the ventilation system of ventilation chambers.

• Journal of Magnetics
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• 제3권3호
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• pp.82-85
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• 1998

A portable HTS RF SQUID-based system, weighing less than 20 kg has been built for susceptometry applications in weak magnetic fields, It includes a YBCO sensor for measuring the axial magnetic field component with a resolution of about $7{\times}10^{-13} T/Hz^{1/2}.$ This is determined by the intrinsic magnetic noise in the quasi-white noise region. There is a relaxation for a sudden increase in field due to magnetic flux creep in HTS. In this instance the time did not exceed 3~5 minutes.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.39-47
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• 2015

본 논문은 센서 네트워크에서의 CoAP(Constrained-Application Protocol)을 이용한 시각 동기화 기법에 관한 것으로 별도의 시각 장치를 내장하지 않은 센서 노드와 인터넷을 통해 시각 서버에 연결된 센서 노드 중계기 간 시각을 동기화하는 기술에 관한 것이다. CoAP은 전송 지연 및 패킷 손실 등 제한된 네트워크 환경에서 저수준의 성능을 갖는 센서노드를 통해 센서 데이터를 전송할 수 있도록 지원하는 프로토콜이다. 본 논문에서는 CoAP의 옵션 확장을 통해 저가의 IP기반 소형 센서 노드나 따로 IP에 연결되지 않은 센서 노드로부터 센서 노드 중계기 간의 센서 데이터 수신 시각을 정확히 동기화 설정 할 수 있도록 한다. 기존에 사용 중인 범용 프로토콜 대신, 센서 네트워크에서의 전용 프로토콜인 CoAP을 사용함으로써, 부가적인 센서 노드나 중계기에서의 서비스 부담 없이 이용 가능 하다. CoAP을 이용한 시각 동기화 기법은 NTP(Network Time Protocol) 대비 평균 2ms 내의 오차를 가지며, 저비용으로 강건한 시각 동기화 기법을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.129-138
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• 2009

고령화 사회를 넘어 고령사회를 눈앞에 두고 있는 우리나라에서 노인 문제는 더욱 심각할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 집 또는 복지/요양 시설에서 생활하고 있는 거주자들의 일상생활 행동 모형을 정립하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 사건 발생을 중심으로 하는 일상 행동 모형 $W_{ip}(n)$을 제안하였다. 본 연구에서는 제안된 행동 모형을 기반으로 조도/온도 센서로 구성된 무선 센서 네트워크 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 구축한 시스템에서 거주자들의 일상 행동 양상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해서 거주자의 일상생활이 정규적인 범위에 있는지 벗어나 있는지 구분하고자 시도하였다. 제안된 일상 행동 모형이 미래에 집이나 사회복지 시설의 거주자들을 효과적으로 보살피는데 매우 잘 적용될 것임을 실험 결과들이 알려주고 있다.