A number of techniques have been studied to estimate the position of pedestrians in indoor space. Among them, the technique of estimating the position using only the sensors attached to the body of the pedestrian without using the infrastructure is regarded as a very important technology for special purpose pedestrians such as the firefighters. In particular, it forms a research field under the name of Pedestrian Dead Reckoning (PDR). In this paper, we focus on a method for step detection which is essential when performing PDR using Inertial Measurement Unit (IMU) mounted on a shoe. Many researches have been done to detect the stance phase where the foot contacts the ground. Most of these methods, however, have a way to detect the specific size of the sensor signal and require thresholds for these methods. This has the difficulty of changing these thresholds if the user is different. To solve this problem, we propose a stance phase detection method that does not require any threshold value. It is expected that this result will make it easier to commercialize the technology because PDR can be implemented without user-dependent parameter setting.
Recently, high-performance HMDs (Head-Mounted Display) are becoming wireless due to the growth of virtual reality technology. Accordingly, environmental constraints on the hardware usage are reduced, enabling multiple users to experience virtual reality within a single space simultaneously. Existing multi-user virtual reality platforms use the user's location tracking and motion sensing technology based on vision sensors and active markers. However, there is a decrease in immersion due to the problem of overlapping markers or frequent matching errors due to the reflected light. Goal of this study is to develop a multi-user virtual reality moving platform in a single space that can resolve sensing errors and user immersion decrease. In order to achieve this goal hybrid sensing technology was developed, which is the convergence of vision sensor technology for position tracking, IMU (Inertial Measurement Unit) sensor motion capture technology and gesture recognition technology based on smart gloves. In addition, integrated safety operation system was developed which does not decrease the immersion but ensures the safety of the users and supports multimodal feedback. A 6 m×6 m×2.4 m test bed was configured to verify the effectiveness of the multi-user virtual reality moving platform for four users.
In urban environments, signals of Global Positioning System (GPS) can be blocked and reflected by tall buildings, large vehicles, and complex components of road network. Therefore, the performance of the positioning system using the GPS module in urban areas can be degraded due to the loss of GPS signals necessary for the position estimation. To deal with this issue, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope and accelerometer, and Bayesian filters, such as Kalman filter (KF) and particle filter (PF), have been designed to enhance the performance of the GPS-based positioning system. Among Bayesian filters, the PF has been widely used for the target tracking and vehicle navigation, since it can provide superior performance in estimating the state of a dynamic system under nonlinear/non-Gaussian circumstance. This paper presents a positioning system that uses the double-stacked particle filter (DSPF) as well as the accelerometer, gyroscope, and GPS receiver on the smartphone to provide higher pedestrian positioning accuracy in urban environments. The DSPF employs a nonparametric technique (Parzen-window) to create the multimodal target distribution that approximates the posterior distribution. Experimental results show that the DSPF-based positioning system can provide the significant improvement of the pedestrian position estimation in urban environments.
차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.
낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.
실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.
Background: Office workers experience neck or back pain due to poor posture, such as flexed head and forward head posture, during long-term sedentary work. Posture correction is used to reduce pain caused by poor posture and ensures proper alignment of the body. Several assistive devices have been developed to assist in maintaining an ideal posture; however, there are limitations in practical use due to vast size, unproven long-term effects or inconsistency of maintaining posture alignment. We developed a headphone and necklace posture correction system (HANPCS) for posture correction using an inertial measurement unit (IMU) sensor that provides visual or auditory feedback. Objects: To demonstrate the test-retest reliability and concurrent validity of neck and upper trunk flexion measurements using a HANPCS, compared with a three-dimensional motion analysis system (3DMAS). Methods: Twenty-nine participants were included in this study. The HANPCS was applied to each participant. The angle for each action was measured simultaneously using the HANPCS and 3DMAS. The data were analyzed using the intraclass correlation coefficient (ICC) = [3,3] with 95% confidence intervals (CIs). Results: The angular measurements of the HANPCS for neck and upper trunk flexions showed high intra- (ICC = 0.954-0.971) and inter-day (ICC = 0.865-0.937) values, standard error of measurement (SEM) values (1.05°-2.04°), and minimal detectable change (MDC) values (2.92°-5.65°). Also, the angular measurements between the HANPCS and 3DMAS had excellent ICC values (> 0.90) for all sessions, which indicates high concurrent validity. Conclusion: Our study demonstrates that the HANPCS is as accurate in measuring angle as the gold standard, 3DMAS. Therefore, the HANPCS is reliable and valid because of its angular measurement reliability and validity.
가상현실(Visual Reality) 기술은 사람들의 흥미를 유발하며 그 관심으로 점점 발전하고 있다. VR 기술은 게임, 애니메이션, 교육 등 다양한 시장에서 활용되고 있다. 하지만 VR영상을 체험한 후 영상을 보내는 기기와 영상을 재생하는 HMD 등의 하드웨어 간의 지연시간 때문에 어지러움, 두통 등 멀미현상을 겪는 사람들이 많았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 어트랙션의 이동보다는 환경에 주목하여 경로에 존재하는 구분선을 근접센서로 검출하여 사용자의 운동에 따른 경로 위의 위치를 정확히 계산한다. VR 영상과 사용자의 위치를 동기화하므로 사용자의 위치오차가 0.2%로 개선되었다.
자전거는 비동력 무탄소 교통수단으로써 지속가능한 녹색교통수단으로 각광받고 있으며 자전거이용활성화를 위해서는 빠르고 쾌적하며, 안전한 자전거 주행환경을 제공하여 자전거가 가지고 있는 제약을 극복하여 보다 중요한 교통수단으로서의 기능을 할 수 있도록 해야한다. 따라서 본 연구에서는 자전거 모니터링의 일환으로 주행환경 평가시나리오 및 관성센서 및 자전거 속도계가 장착된 프로브자전거를 활용한 자전거 주행환경 평가기법을 제시하였다. 또한 제시된 평가기법은 신뢰성 분석기법인 FTA(Fault Tree Analysis)이론을 적용하여 자전거 주행안전성(CSI)과 주행이동성(속도)을 동시에 평가할 수 있는 통합평가지표를 제시함으로써 실효성이 높을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 GPS와 관성센서가 통합된 자전거 전용단말기를 개발하여 공공자전거 시스템의 구성요소로 발전시킨다면 보다 지능적인 자전거 교통 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.
It is necessary to study on acoustic and vibratory response of a MEMS resonant accelerometer before applying to military applications. In this paper, we analyze why the resonant accelerometer reacts to an acoustic wave and a high frequency vibration. And we describe experimental results on acoustic and vibratory response of the accelerometer. The accelerometer consists of a proof mass and a dual ended tuning fork. It is a differential resonant accelerometer with arranging a pair of accelerometers. The mode shape was analyzed to find out the input mode frequency by using a FEM simulation. Some experiments regarding the acoustic noise was carried out by using a tweeter and a microphone in the anechoic room. Results showed that the accelerometer reacted to the acoustic wave and vibration which had the input mode frequency as we had expected. We showed experimentally not only that the susceptibility of the accelerometer to an acoustic wave was 70 dB but also that the effectiveness of applying an acoustic absorber and a metal case was 20 dB, respectively. Also, we could minimize the vibratory response property of the accelerometer by installing a IMU with a silicone rubber mount pad.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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