논문에서는 EPIC(Electronic Potential Integrated Circuit) 센서를 이용한 Hand tracking 및 Calibration 알고리즘을 연구하였다. 주변의 전위차를 감지하는 EPIC 센서의 특성을 분석하고, 이러한 특성을 고려한 EPIC 센서들 간의 감지된 진폭의 차를 이용하여 이차원 좌표 변환을 구현하였다. 이에 추가적으로 주변 환경에 민감한 EPIC 센서의 특성을 고려한 Calibration 알고리즘을 구현하였으며, 효과적으로 목표물을 추적하도록 칼만 필터 알고리즘을 적용하였다. 구현된 알고리즘은 검증 및 분석을 위해 윈도우 어플리케이션 환경으로 구현하였으며 EPIC 센서의 아날로그 데이터를 추출하기 위해 DAQ(Data Acquisition) API 함수를 사용하였다, DAQ 하드웨어는 전기적 신호를 측정 및 생성할 수 있는 기능을 가지고 있으며, DAQ API를 통해 아날로그 또는 디지털 신호를 측정 및 생생할 수 있다. 측정된 아날로그 신호를 구현된 알고리즘을 통해 사용자의 손의 움직임에 따라 EPIC 센서에서 전위차를 감지함으로써 PC의 mouse cursor 움직임을 확인한다.
본 논문에서는 지구전기장 왜란신호를 전위차로 변환하는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 이용한 NUI(Natural User Interface) 기술의 요소기술인 신호검출 전자회로를 기반으로 LED 조명을 제어하는 시스템을 구현하였다. 기존에는 CIB 개발 장비를 통해서만 제한적인 형태로 이용 가능했던 신호를 모든 EPIC 센서 각각의 신호를 추출할 수 있도록 개발된 신호검출 전자회로를 이용하였다. 이렇게 추출한 신호는 이후 손동작 인식프로세스에서 특징추출 등의 과정에서 더 많은 자유도와 성능개선 효과를 보여준다. 설계되어 제작된 회로의 실제 응용시스템으로서 적용성을 검증하기 위하여 4개의 손동작으로 LED 조명의 on/off 와 밝기를 조정할 수 있는 시스템을 설계하였다. 기존의 EPIC 센서를 이용하여 명령체계를 구축하고 인터페이스 제어신호를 이용하여 보다 빠른 패턴인식 처리 속도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석(Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.
SVM (Support Vector machine) is powerful machine-learning method, and obtains better performance than traditional methods in the applications of muti-dimension nonlinear pattern classification. For the case of SVM model training and low efficiency in large samples, this paper proposes a combination of statistical parameters of the GMM-UBM (Universal Background Model) model. It is very effective to solve the problem of the large sample for the SVM training. The experiment is carried on four special dynamic hand gestures using the EPIC sensors. And the results show that the improved dynamic hand gesture recognition system has a high recognition rate up to 96.75%.
본 논문은 무인항공기 비행시간 향상을 위해 RF 무선 전력 획득 기술을 이용한 self-powered 센서 노드 회로에 관해 설계 연구하였다. 제안하는 센서 노드는 두 가지 경우가 만족하였을 때 동작한다. 마스터 노드의 입력 RF ID와 센서 노드의 ID가 같을 경우와 RF 무선 전력 획득 시스템이 히스테리시스 스위치에 의해 동작될 때다. 마스터 노드의 출력은 263 MHz에서 26 dBm을 사용하였다. RF 전력을 DC 전력으로 변환하는 최대 효율은 마스터 노드에서 2미터 떨어진 지점(4-6 dBm)에서 55 %이다. 최대 RF 무선 전력 획득 범위는 마스터 노드와 센서 노드의 거리가 약 13 m 이다. 센서 노드의 MCU 및 수신기와 온도 센서와 같은 부하의 소비 전력은 10 msec 동안 5.0 V에서 평균 15 mA이다.
분 논문에서는 전위계 센서를 이용한 비접촉식 동작인식거리를 확장하기 위해 1K Hz 이하의 극저주파 EMI를 제거하는 기법과 제스처 동작 시작점 추출을 위한 PLN(Power Line Noice)을 이용하는 기법을 제시한다. 스마트기기 상에 장착된 전위계차 센서 주변에서 발생하는 극저주파대역의 전기장의 세기를 측정하여 효율적인 센서의 배치를 통해 EMI를 제거하는 동시에 60Hz 대역의 PLN 잡음은 오히려 동작 시작점 검출을 위하여 이용하는 기법을 제안한다. 이 후, 접지를 통해 스마트 기기 및 센서의 회로에서 발생하는 전원선 잡음을 제거하고, 스마트 TV와 센서의 사이를 차폐시킴으로써 스마트 기기에서 발생하는 전기적 잡음을 제거한다. 마지막으로 필터기법을 이용하여 남아있는 미세 잡음을 제거한다. 전위계차 센서를 스마트기기의 비접촉식 원격제어에 활용하기 위한 극저주파대역 EMI의 효과적인 제거 기법 및 성능을 분석하였으며, 또한 전위계차 센서의 비접촉식 응용에 난제중 하나인 동작시작점 검출을 위한 효과적인 방법을 제시하여 제스처 인식거리를 실제 응용가능한 3m 이상으로 확장할 수 있음을 보였다.
한반도에서 점차 증가하는 지진으로 지진을 빠르고 정확하게 감지하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기상청에서 운영하는 기존 관측소는 설치와 운영에 많은 비용이 요구되어 오늘날 저가의 센서를 사용하여 지진을 감지하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 논문에서는 스마트폰에 설치된 저가의 MEMS 가속도 센서를 활용하여 지진 관측자료 생성 및 지진 감지 체계를 구축할 수 있는지에 대해 평가한다. 가속도 센서 분석을 위하여 국내의 여러 위치에 설치하여 가속도 데이터를 수집하였으며, PSD 계산을 통하여 각 센서의 바닥 잡음 수준을 파악한다. 분석 결과를 바탕으로 기존 MEMS 가속도 센서의 바닥 잡음 수준과 지진 감지를 위한 노이즈 모델과 비교하여 MEMS 센서가 감지할 수 있는 지진의 규모를 파악한다. 다양한 종류의 건물에 부착된 280 여 개의 가속도 센서 중 200 개의 센서로부터 데이터를 지난 수 개월 간 수집 하였으며 PSD 계산을 통하여 설치된 스마트폰의 MEMS 가속도 센서는 10Km 이내에서 발생하는 규모 3.5 이상의 지진을 관측 할 수 있음을 파악하였다. 지난 몇 개월간의 운영 기간 동안, 스마트폰 가속도 센서는 2019년, 12월 30일 밀양에서 발생한 규모 3.5의 지진을 기록하였으며 지진 감지 기법 중 하나인 STA/LTA 기법에 의해서 지진이 감지됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 MEMS 가속도 센서를 사용한 지진 감지 체계는 점차 증가하는 지진을 더욱 빠르고 정확하게 감지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 가시광선과 원적외선 전반의 파장대역에 걸쳐 사용 가능한 동축 듀얼카메라를 설계 및 분석하였다. 광학계는 빔 스플리터를 이용한 동축광학계 시스템으로 설계되었으며, 가시광선 광학계에서 적외선으로 인한 열 전달을 최소화하기 위해 hot mirror 타입의 빔 스플리터를 사용하였다. 원적외선 카메라는 비냉각형 검출기로 640×480의 센서 배열을 가지고, 가시광선은 1,945×1,097의 센서를 사용한다. 최적화 과정을 거친 후 최종 설계된 광학계의 정합도는 90% 이상이며, 기존에 존재하던 듀얼카메라에 비해 정합도가 향상된 효율적인 설계 결과를 얻었고, 테스트를 통해 향상된 정합도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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