Most of life thing including human being have tendency of reaction with inherently their own pattern against environmental change caused by such as light, sound, smell etc. Especially, a sense of direction often works as a very important factor in such reaction. Actually, human or animal lift that can react instantly to a stimulus determine their action with a sense of direction to a stimulant. In this paper, we try to propose how to give a sense of direction to a robot using sound being representative stimulant, and tracking sensors being able to detect the direction of such sound source. We also try to propose how to determine the relative directions among devices or robots using the digital compass and the RSSI on wireless network.
전 세계 스마트폰 보급량은 지속적으로 증가하고 있으며 고급형 스마트폰 보다는 센서를 제거해 원가를 절감한 보급형 스마트폰이 더 많이 보급될 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서가 없을 때의 위치 기반의 방향 탐지 방법으로써 위치를 기반으로 한 벡터를 이용하여 방향을 탐지하고, 높이 축에 대한 제한, 위치 변화 없는 회전에 대한 제한 등의 제약들을 개선할 후속 연구의 방향성을 제시한다.
본 논문에서는 지자기센서와 스마트폰을 사용하여 개인이동시스템(PMS)을 구현한다. 지자기센서를 사용한 PMS 제어 시스템은 탑승자가 원하는 방향으로 스마트폰을 향하게 하면 PMS는 탑승자가 원하는 방향으로 이동한다. 본 논문에서 제안한 스마트폰 제어 PMS는 지자기센서를 사용함으로써 버튼 조작에 의한 제어보다 더 직관적으로 PMS를 제어하므로 사용자에게 더욱 편리한 인터페이스를 제공한다. 그리고, PMS에 장착된 모터의 기계적 특성을 보정하기 위하여 지자기센서가 사용되었다. 또한, 본 논문은 지자기센서 기반의 PMS의 제어방법으로 절대방향과 상대방향 제어방법을 제안한다. 실험 결과로서 제안된 두 가지 방법으로 지자기센서 기반의 PMS가 편리하고 효과적으로 제어되었다.
본 연구는 3축 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다. 정규화된 센서 데이터를 사용하여 보행 패턴 중에서 걷기 횟수를 구분할 수 있는 알고리즘을 적용한 개인휴대정보단말용 응용 프로그램을 작성하였다. 연구실 환경에서의 실험에서 개발된 알고리즘 및 장치의 보행수 측정 정확도는 약 97%이었다.
일반적인 수중 탐지용 압전 구형 센서는 무지향성이어서 스칼라 양인 수신 음압의 크기만 측정할 뿐 전파 방향은 측정 할 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 구형 센서를 이용해 음파의 크기와 방향을 동시에 찾을 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 구형 센서의 압전 세라믹을 8등분하여 배열한 다음, 각 압전 세라믹 출력전압을 특정한 방법으로 조합하여 음압의 크기와 방향을 파악할 수 있도록 하였다. 또한 압전세라믹 구의 반경과 두께와 같은 구조 변수들의 변화에 따른 감도 변화를 분석하여, 벡터 센서의 감도를 향상 시킬 수 있는 방안을 제시하였다.
This paper deals with a methodology that applies the time-varying magnetic fields produced by the cloud discharges to find the direction of thunderstorm movement. We investigated the basic performance of the magnetic field measurement system composed of multi-turn loop-type sensors, the differential amplifier and active integrator. As a result, the response characteristics of the magnetic field sensor system to sinusoidal signals was excellent. The frequency bandwidth ranges from about 1 kHz to 500 kHz, the response sensitivity was 0.16mV/nT. In addition, we proposed the algorithm that determines the direction of lightning discharges using the comparison of the output signals of right-angled loop-type magnetic field sensors. The accuracy of the direction finding of lightning discharges is fairly well within the measurement error of less than $5^{\circ}$. The magnetic field measurement system proposed in this work can be used to track the direction of thunderstorm movement.
In this research, an obstacle avoidance method is proposed. The common usage of a robot is indoor and the obstacles to the indoor robot is studied. The accurate detection of direction after overcoming the obstacles is necessary for performance of autonomous navigation and mission project. The sensors such as Laser, Ultrasound, PSD can be used to measure the obstacles. In this research, a PSD sensor is used to detect obstacles. It detects the height and width of obstacles located on the floor. Before measuring the obstacles, a calibration of the sensor was done and it produced a better accuracy. We have plotted an error graph using data obtained from the repeated experiments. The graph is fitted to a polynomial curve. The polynomial equation is used for the robot navigation. And in this research, a model of the error of the direction of the robot after overcoming obstacles was obtained also. The prototype of the obstacle and the error of the direction after overcoming the obstacles are modelled using a neural networks. The input of the neural network composed with the height of the obstacles, the speed of robot, the direction of wheels and the error of the direction. To implement the suggested algorithm, we set up a robot which is operated by a notebook computer. Experiment showed the suggested algorithm performed well.
센서네트워크에서 센서는 배터리에 의해 작동이 되며 배터리의 수명이 다하면 더 이상 동작을 할 수 없다. 센서가 수집한 데이터는 효과적인 경로를 통해 싱크노드로 전달되어야 하며 이를 위한 여러 라우팅 알고리즘이 제안되었다. 하지만, 기존의 알고리즘은 데이터를 전송하는데 있어서 전송범위와 전송방향을 고려하지 않기 때문에 많은 노드들이 데이터 전송에 참여하게 되고 결과적으로 많은 에너지를 소모한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 효과적인 데이터 전송을 위해 전송범위와 전송방향을 고려한 라우팅 알고리즘인 TDRP(Transmission range and Direction Routing Protocol)를 제안한다. TDRP는 클러스터 또는 그리드를 생성하지 않고, 싱크노드를 중심으로 사분면을 형성하여 패킷의 전송방향을 결정하는 방법으로 네트워크 오버헤드가 적으며, 패킷의 전송방향에 위치하는 노드들 만이 통신에 참여하므로, 에너지 효율성이 기존의 알고리즘들보다 뛰어 나다.
Kim, Yeon Ho;Cho, Seung Hyun;Jung, Hae Ryun;Lee, Ki Kwang
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).
내시경기술의 발달로 인하여 내시경을 이용한 진단 및 시술이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 대장암의 증가와 정부의 암 조기검진사업의 영향으로 내시경진단 및 시술건수가 늘어나면서 천공 및 출혈 등 의료사고가 늘어나고 있다. 따라서 이러한 의료사고를 줄이기 위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 내시경 선단부의 방향정보와 선단부에 가해지는 힘을 실시간으로 제공하는 방법을 제시한다. 또한 내시경 시술시 선단부의 움직임이 매우 느린 것을 고려한 보간 상보필터를 제안하고 평가한다. 제안한 필터는 34.6%와 27.6% 성능개선 효과를 보였다. 제안한 방법을 내시경시스템에 적용 시 예상되는 사용자 인터페이스도 함께 제시한다. 이를 통해 제안방법이 내시경시스템에 적용 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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