Human body motion detection is important in several industry sectors, such as entertainment, healthcare, rehabilitation, and so on. In this paper, we first discuss commercial human motion detection technologies (optical markers, MEMS acceleration sensors, infrared imaging, etc.) and then explain recent advances in the development of flexible and stretchable strain sensors for human motion detection. In particular, flexible and stretchable strain sensors that are fabricated using carbon nanotubes, silver nanowires, graphene, and other materials are reviewed.
Gait phase detection is important for evaluating the recovery of gait ability in patients with paralysis, and for determining the stimulation timing in FES walking. In this study, three different motion sensors(tilt sensor, gyrosensor and accelerometer) were used to detect gait events(heel strike, HS; toe off, TO) and they were compared one another to determine the most applicable sensor for gait phase detection. Motion sensors were attached on the shank and heel of subjects. Gait phases determined by the characteristics of each sensor's signal were compared with those from FVA. Gait phase detections using three different motion sensors were valid, since they all have reliabilities more than 95%, when compared with FVA. HS and TO were determined by both FVA and motion sensor signals, and the accuracy of detecting HS and TO with motion sensors were assessed by the time differences between FVA and motion sensors. Results show of that the tilt sensor and the gyrosensor could detect gait phase more accurately in normal subjects. Vertical acceleration from the accelerometer could detect HS most accurately in hemiplegic patient group A. The gyrosensor could detect HS and TO most accurately in hemiplegic patient group A and B. Valid error ranges of HS and TO were determined by 3.9 % and 13.6 % in normal subjects, respectively. The detection of TO from all sensor signals was valid in both patient group A and B. However, the vertical acceleration detected HS validly in patient group A and the gyrosensor detected HS validly in patient group B. We could determine the most applicable motion sensors to detect gait phases in hemiplegic patients. However, since hemiplegic patients have much different gait patterns one another, further experimental studies using various simple motion sensors would be required to determine gait events in pathologic gaits.
최근 지능형 감시카메라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 연구들은 대부분 통합시스템 구현보다는 단일 모듈에 대한 성능향상에 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 얼굴검출, 모션 센서 통합 모듈로 구성하는 무선 감시 시스템을 구현하였다. 무선 감시 시스템의 구현에는 sharp사의 카메라 모듈과 ecom사의 무선영상전송 모듈, roboblock의 ZigBee RF 무선컨트롤 송수신 모듈을 사용 하였고, 모션 센서 모듈에는 PANASONIC의 AMN14111를 사용하였다. OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴검출과 MFC로 소프트웨어를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 모션 센서를 이용하는 영상 감시 시스템이나 얼굴검출이 필요한 시스템, 원격조정이 필요한 작업환경에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 자전거, 전동휠체어 등의 안전사고를 예방하기 위해 저가형 CW도플러 센서를 사용한 전방물체감지장치를 제안한다. 이를 위해 CW도플러 센서의 출력 신호를 분석하여 물체의 움직임을 감지하는 알고리즘 및 신호처리보드를 개발한다. 센서에서 출력되는 신호는 아날로그이며 I와 Q 나뉜다. 물체가 센서을 기준으로 접근, 정지, 이탈 할 경우 각각 I와 Q의 위상이 다르게 나타나는 특징을 이용하여 위상에 대한 정보를 판별, 물체의 움직임을 감지할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 검증을 위해 MCU 하드웨어 및 알고리즘을 적용한 펌웨어 개발 후 실험을 통해 물체의 움직임에 따라 움직임 정보가 정상적으로 출력되는 것을 확인한다. 실험 결과, 물체의 움직임에 따라 감지정보가 출력되는 것을 확인하였으며, 알고리즘 및 신호처리보드의 동작을 검증하였다.
최근 지능형 감시카메라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 연구들은 대부분 통합시스템 구현보다는 단일 모듈에 대한 성능향상에 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동이 가능한 몸체, 얼굴검출, 모션 센서 통합 모듈로 구성하는 이동형 무선감시 시스템을 구현하였다. 이동형 무선 감시 시스템의 구현에는 sharp사의 카메라 모듈과 ecom사의 무선영상전송 모듈, A4WD1 Combo kit for RC를 이용한 이동로봇 바디, roboblock의 ZigBee RF 무선컨트롤 송수신 모듈을 사용 하였고, 모션 센서 모듈에는 PANASONIC의 AMN14111를 사용하였다. OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴검출과 MFC로 소프트웨어를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 모션 센서를 이용하는 이동형 영상 감시 시스템이나 얼굴검출이 필요한 시스템, 원격조정이 필요한 작업환경에 유용하게 사용될 수 있다.
센서 네트워크는 무선 네트워킹 기능이 있는 작고, 독립적인 장치이다. 실제 응용에서의 적응성을 향상시키기 위해서 에너지 소모를 최소화하는 것이 중요한 문제 중의 하나이다. 그러므로 무선 센서 네트워크를 평가하기 위해서는 정확한 에너지 모델이 필요하다. 센서 노드의 수명을 추정하기 위해 TinyOS로 동작하는 Telosb 플래폼 기반의 센서 노드의 에너지 특성을 측정하였다. 제안한 모델을 사용하면 배터리로 구동되는 센서 노드는 1시간 동안 10번 움직임을 감지한다면 약 6.925개월을 사용할 수 있다.
줄넘기는 줄을 돌리는 손동작과 뛰어오르는 동작이 결합된 운동으로 정확한 카운트를 위해서는 두 동작을 함께 고려해야 한다. 이전의 연구들에서는 단순 반복적인 운동인 윗몸일으키기, 팔굽혀펴기, 아령 운동과 함께 치부하여 하나의 동작만을 체크하여 카운트 하였다. 이것은 실제 줄넘기 동작과는 차이가 있으며 두 동작 중 하나의 동작만을 하고 있다면 확인해내지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 6축 가속도 자이로 센서를 이용하여 두 동작을 모두 확인하고 카운트하는 방법을 제안한다. 가속도 센서를 이용하여 뛰어오르는 동작을 확인하며 자이로 센서를 이용하여 손동작을 확인한다. 이때 확인되는 값의 파형을 이용하여 줄넘기 횟수를 카운트하게 된다. 제안하는 방법은 실제 실험을 통하여 카운트 방법의 성능을 확인할 수 있다.
We present a Taekwondo training system using a hybrid sensing technique of a body sensor and a visual sensor. Using a body sensor (accelerometer), rotational and inertial motion data are captured which are important for Taekwondo motion detection and evaluation. A visual sensor (camera) captures and records the sequential images of the performance. Motion chunk is proposed to structuralize Taekwondo motions and design HMM (Hidden Markov Model) for motion recognition. Trainees can evaluates their trial motions numerically by computing the distance to the standard motion performed by a trainer. For motion training video, the real-time video images captured by a camera is overlayed with a visualized body sensor data so that users can see how the rotational and inertial motion data flow.
유비쿼터스 헬스케어 환경을 위해서는 생체 정보를 실시간으로 정확하게 측정하는 것이 중요할 뿐만 아니라, 이러한 생체 정보 측정 장치는 저전력으로 설계되어져야 한다. 본 논문에서는 지금까지 사용되어 오던 손가락 프로브의 불편함을 없애기 위해 피에죠 필름 센서를 이용하여 손목의 요골 동맥으로부터 심장의 동기 신호인 맥파를 측정하였다. 본 논문에서는 두장의 피에죠 필름 센서를 이용하여 맥파신호와 동잡음 참조 신호를 추출하여 적응 잡음 제거기에 적용함으로써, 동잡음 제거된 맥파 신호를 얻을 수 있었다. 동잡음 제거된 맥파 신호를 이용하여 생체 정보를 얻을 수 있었다.
The design of a reliable and failsafe control system requires that sensor failures be detected and identified within acceptable time limit so that system malfunction can be prevented. This paper presents a model-based approach to sensor fault detection with applications to vehicle stability control systems. The effectiveness of the proposed method is illustrated through test data-based evaluation. Vehicle test data-based evaluation results show that the proposed fault management scheme can be used for the design of a failsafe VSCs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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