• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.10-17
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• 2017

We propose classification algorithms for human and dog movement. The proposed algorithms use micro-Doppler signals obtained from humans and dogs moving in four different directions. A two-stage classifier based on a support vector machine (SVM) is proposed, which uses a radial-based function (RBF) kernel and $16^{th}$-order linear predictive code (LPC) coefficients as feature vectors. With the proposed algorithms, we obtain the best classification results when a first-level SVM classifies the type of movement, and then, a second-level SVM classifies the moving object. We obtain the correct classification probability 95.54% of the time, on average. Next, to deal with the difficult classification problem of human and dog running, we propose a two-layer convolutional neural network (CNN). The proposed CNN is composed of six ($6{\times}6$) convolution filters at the first and second layers, with ($5{\times}5$) max pooling for the first layer and ($2{\times}2$) max pooling for the second layer. The proposed CNN-based classifier adopts an auto regressive spectrogram as the feature image obtained from the $16^{th}$-order LPC vectors for a specific time duration. The proposed CNN exhibits 100% classification accuracy and outperforms the SVM-based classifier. These results show that the proposed classifiers can be used for human and dog classification systems and also for classification problems using data obtained from an ultra-wideband (UWB) sensor.

• Steel and Composite Structures
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• 제33권6호
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• pp.891-906
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• 2019

This study considers the instability behavior of sandwich plates considering magnetorheological (MR) fluid core and piezoelectric reinforced facesheets. As facesheets at the top and bottom of structure have piezoelectric properties they are subjected to 3D electric field therefore they can be used as actuator and sensor, respectively and in order to control the vibration responses and loss factor of the structure a proportional-derivative (PD) controller is applied. Furthermore, Halpin-Tsai model is used to determine the material properties of facesheets which are reinforced by graphene platelets (GPLs). Moreover, because the core has magnetic property, it is exposed to magnetic field. In addition, Kelvin-Voigt theory is applied to calculate the structural damping of the piezoelectric layers. In order to consider environmental forces applied to structure, the visco-Pasternak model is assumed. In order to consider the mechanical behavior of structure, sinusoidal shear deformation theory (SSDT) is assumed and Hamilton's principle according to piezoelasticity theory is employed to calculate motion equations and these equations are solved based on differential cubature method (DCM) to obtain the vibration and modal loss factor of the structure subsequently. The effect of different factors such as GPLs distribution, dimensions of structure, electro-magnetic field, damping of structure, viscoelastic environment and boundary conditions of the structure on the vibration and loss factor of the system are considered. In order to indicate the accuracy of the obtained results, the results are validated with other published work. It is concluded from results that exposing magnetic field to the MR fluid core has positive effect on the behavior of the system.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.199-206
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰의 자이로센서를 이용하여 다양한 각도에서 촬영한 현실세계의 객체를 증강현실을 위한 자연 마커로 사용할 수 있도록 가상의 Frontal-View로 변환할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 제안한 알고리즘은 pitch, roll, yaw 3축에 대한 회전행렬을 획득하여 대상 이미지에 대한 yaw의 기준점을 설정하였다. 그 후 대상 이미지가 바닥, 벽면, 천장 중 어느 면인지 판단하여 그에 대한 회전 행렬을 보정하였다. 마지막으로 자이로 센서 좌표계와 영상 좌표계 사이의 차이를 고려해 Frontal-View를 얻기 위한 호모그래피 행렬을 획득하여 투영변환을 통해 촬영 영상으로부터 Frontal-View를 획득할 수 있도록 설계하였다. 구현된 Frontal-View 변환 프로그램을 평가하기 위해 바닥, 벽면, 천장에 대해 주변 환경을 스마트폰 환경에서 촬영한 영상을 Frontal-View로 변환하도록 테스트를 한 결과 본 논문에서 설계 및 구현한 변환 알고리즘이 여러 각도에서 촬영한 영상을 정상적으로 Frontal-View로 변환하는 것을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권3호
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• pp.277-290
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• 2010

Internationally the load carrying capacity of bridges is decreasing due to material deterioration while at the same time increasing live loads mean that they are often exposed to stresses for which they were not designed. However there are limited resources available to ensure that these bridges are fit for purpose, meaning that new approaches to bridge maintenance are required that optimize both their service lives as well as maintenance costs. Wireless sensor networks (WSNs) provide a tool that could support such an optimized maintenance program. In many situations WSNs have advantages over conventional wired monitoring systems in terms of installation time and cost. In order to evaluate the potential of these systems two WSNs were installed starting in July 2007 on the Humber Bridge and on a nearby approach bridge. As part of a corrosion prevention strategy, a relative humidity and temperature monitoring system was installed in the north anchorage chambers of the main suspension bridge where the main cables of the bridge are anchored into the foundation. This system allows the Bridgemaster to check whether the maximum relative humidity threshold, above which corrosion of the steel wires might occur, is not crossed. A second WSN which monitors aspects of deterioration on a reinforced concrete bridge located on the approach to the main suspension bridge was also installed. Though both systems have provided useful data to the owners, there are still challenges that must be overcome in terms of monitoring corrosion of steel, measuring live loading and data management before WSNs can become an effective tool for bridge managers.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.587-594
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• 2014

스마트폰의 보급과 SNS의 확산으로 우리는 과거와는 비교할 수 없을 정도로 많은 사람들과 관계를 맺고 유지하며 살아가고 있다. 관계 유지를 위해서는 지속적인 커뮤니케이션이 필수적인데, 이를 위해 사람들은 가장 효율적인 커뮤니케이션 방식을 찾을 수밖에 없다. 본 논문에서는 최근에 많은 주목을 받고 있는 증강현실과 MPEG-V를 이용해 차세대 실감 멀티미디어 시스템을 구성할 수 있도록 하였다. 그러면서 페어링 서비스와 연계하여 새로운 형태의 SNS 플랫폼 서비스를 제안하였다. SNS 서비스를 이용한 단순 채팅이 아닌 증강현실 서비스를 이용해 실세계 처럼 특정 공간의 마을을 만들고, 그 안에서 대화를 나누며 정보를 교환할 수도 있다. 이 시스템은 시각, 청각, 촉각 등의 오감에 대한 경험과도 연동하여 사람들이 원하는 형태의 다양한 서비스를 제공할 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제25권1호
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• pp.111-122
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• 2020

Researchers up to date have introduced several Structural Health Monitoring (SHM) techniques with varying advantages and drawbacks for each. Satellite positioning systems (GPS, GLONASS and GALILEO) based techniques proved to be promising, especially for high natural period structures. Particularly, the GPS has proved sufficient performance and reasonable accuracy in tracking real time dynamic displacements of flexible structures independent of atmospheric conditions, temperature variations and visibility of the monitored object. Tall structures are particularly sensitive to oscillations produced by different sources of dynamic actions; such as typhoons. Wind forces induce in the structure both longitudinal and perpendicular displacements with respect to the wind direction, resulting in torsional effects, which are usually more complex to be detected. To efficiently track the horizontal rotations of the in-plane sections of such flexible structures, two main issues have to be considered: a suitable sensor topology (i.e., location, installation, and combination of sensors), and the methodology used to process the data recorded by sensors. This paper reports the contributions of the measurements recorded from dual frequency GPS receivers and uni-axial accelerometers in a full-scale experimental campaign. The Canton tower in Guangzhou-China is the case study of this research, which is instrumented with a long-term structural health monitoring system deploying both accelerometers and GPS receivers. The elaboration of combining the obtained rather long records provided by these two types of sensors in detecting the torsional behavior of the tower under ambient vibration condition and during strong wind events is discussed in this paper. Results confirmed the reliability of GPS receivers in obtaining the dynamic characteristics of the system, and its ability to capture the torsional response of the tower when used alone or when they are combined with accelerometers integrated data.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.483-486
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• 2011

최근 크고 작은 차량사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용되고 있는 것과 유사한 기능을 가진 블랙박스를 차량에 장착시켜 운전자들은 차량사고의 원인을 분석하기 위해 차량용 블랙 박스를 사용하고 있다. 기존의 블랙박스들에서 사용된 운영체제와는 달리 안드로이드 OS는 다른 OS들에 비해 이식성이 좋으며 개방 플랫폼을 지원해서 개발 시 추가적인 비용이 들지 않으며 검증된 많은 라이브러리들을 포함하고 있어 별도의 외부 라이브러리를 사용할 필요가 없다는 장점이 있다. 또한 기존의 블랙박스들은 사고 발생 시 자동으로 사고 알림 신고를 보내지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 블랙박스에서 사용된 OS와는 다른 장점이 있는 안드로이드 기반의 테스트 보드에 GPS 모듈과 가속도 센서 정보를 이용하고 스마트 폰에서 사고 감지 시 지정된 번호로 메시지를 전송하는 기능을 가진 블랙박스를 구현하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제6권2호
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• pp.135-139
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• 2014

발표자료를 표시하는 프로그램 제어용 도구인 프레젠테이션 리모트 컨트롤러(presentation remote controller)를 발전시켜 단순한 페이지별 이동기능 외에 발표자의 긴장도를 실시간으로 확인하고 인체 반응 상태를 점검하며, 발표능력과 전달의도가 정확하지 못한 부분을 미리 확인하고 보완할 수 있는 지능 부가형 제어기 구성을 제안하고 성능을 시험한다. 제어기로는 스마트 폰이 사용되며 블루투스(bluetooth) 모듈을 인터페이스로 하여, 실행되는 프로세서에 접속하고 맥박 신호를 발표자 신체신호로 검출하여 실시간(150 ms 이내)으로 인체 상태를 인식하고 기록한다. 저장된 인체신호 데이터는 가공/처리되어 발표 능력과 자신감 향상의 자료로 이용한다. 이러한 일련의 과정은 4년제 대학의 졸업예정자를 대상으로 20주의 비정규적인 캡스톤디자인 활동을 통해 이루어진 결과이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권10호
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• pp.259-268
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• 2018

도시의 급속한 발전과 인구유입에 따른 차량의 증가로 부족한 도시의 주차 공간에 대한 효율적인 관리가 필요하고 사용자에게 보다 편리함을 제고할 필요가 증대되고 있다. 그러나 기존의 주차장 관리시스템은 공간적 및 시간적으로 제한되어 있거나, 편리함을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 광역의 분산된 주차 공간 관리서비스에 LPWA기반의 통신, IoT 클라우드를 구축하여 주차 공간 관리서비스에 대한 효율화 및 편리성을 높이도록 제안한다. 주차 센서는 주차장의 주차 공간 정보를 수집하며 저전력 광역 네트워크를 통해 전송되며, 모든 주차 데이터는 IoT 클라우드에서 처리되고 분석되어, 주차 공간관리 서비스 시스템을 통하여, 도시의 사람들에게 주차 가능 면적을 확인하도록 하여 시간적인 편리함과 주차 공간에 대한 면적 효율화를 제공한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.488-493
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• 2022

제조 현장에 사용되는 전기적 구동 모터는 베어링의 결함 발생 시 시스템 전체의 작동 정지를 초래하게 된다. 제조 환경 작동의 정지는 시간과 금전적으로 막대한 손해를 일으키며 이러한 베어링의 결함 원인으로는 회전 요소들의 지속적인 접촉으로 인한 마모, 과도한 하중 적용, 구동 환경 등 다양한 요소가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 국내 제조 환경과 유사한 모터 구동 환경을 제작하여, 다양한 원인의 베어링 환경을 모의한다. 또한 구축된 환경을 바탕으로 정상 및 결함 상태에 따라 달라지는 진동 특성의 변화를 센서를 통해 수집하여 베어링 결함 예지 정비를 위한 데이터셋을 제안한다. 진동 특성 수집에 사용된 센서는 Microphone G.R.A.S. 40PH-10을 사용하여 수집하였으며, 다양한 기계학습 모델을 사용하여 제안하는 데이터셋에 훈련된 견본 베어링 예지 정비 시스템을 제작해본 결과, 심층 신경망 모델 기준 시간 영역 92.3%, 주파수 영역 98.3%의 높은 정확도 성능을 보여준다.