Background: At present time, smartphones have become very popular and powerful devices, and smartphone applications with the good validity have been designed to assess human balance ability. Objects: The purpose of this study is to evaluate the feasibility of smartphone acceleration in the assessment of postural control ability for six different conditions. Methods: Twenty healthy college-aged individuals volunteered. Static balance ability was measured twice with one-day interval using smartphone application and 3D motion capture system under the six different conditions. Results: Dominant frequencies for each test condition did not show significant differences except for two conditions. The intra-rater correlation coefficient between the first and second tests showed high correlations in six conditions(r>.70, p<.05). Smartphone acceleration and the acceleration calculated from the 3D marker position data showed high correlation coefficient(r>.80, p<.001). Conclusion: Acceleration recorded from a smartphone could be useful assessment variables for balance test in the clinical field.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권2호
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pp.54-62
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2017
Currently, falling to industrial field workers is causing serious injuries. Therefore, many researchers are actively studying the fall by using acceleration sensor, gyro sensor, pressure sensor and image information.Also, as the spread of smartphones becomes common, techniques for determining the fall by using an acceleration sensor built in a smartphone are being studied. The proposed method has complexity due to fusion of various sensor data and it is still insufficient to develop practical application. Therefore, in this paper, we use acceleration sensor module built in smartphone to collect acceleration data, propose a simple falling algorithm based on accelerometer sensor data after normalization and preprocessing, and implement an Android based app.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권2호
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pp.63-73
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2017
In this paper, we propose algorithm for determining the static and dynamic posture using the acceleration sensor of smartphone. The measured acceleration values are then analyzed according to a preprocessing to the respective axis (X, Y, Z) and posture (standing, sitting, lying) presents static posture determination criterion. The proposed static posture determination condition is used for static posture determination and dynamic posture determination. The dynamic posture is determined by using regression linear equations. In addition, transition state can be grasped by SVM change in dynamic posture determination. Experimental results are presented using data and app. Experiments were performed using data collected from 10 adults.
가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식은 다양한 분야에 적용되고 있다. 스마트폰의 보급이 일반화되면서 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식 방법이 연구되고 있다. 노인의 경우 넘어지게 되면 심각한 부상으로 이어지는 경우가 많으며 공사 현장에서도 넘어짐은 중요한 사고원인 중 하나이다. 본 연구는 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 사람의 넘어지는 방향에 대해 연구하였다. 기존에는, 인간의 행동을 인식하기 위해서 가속도벡터의 크기를 활용하는 것이 일반적인 방법이었다. 본 연구는 최근 많이 활용되고 있는 딥러닝 기법을 적용하여 인간의 넘어지는 방향을 인식하는 방법을 제안하였다.
최근 스마트폰을 가지고 있는 사람이 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 다양한 연구가 활발히 진행 중이다. 이러한 상황에서 센서기술과 스마트폰의 융합으로 다양한 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 컨트롤러에서 3축가속도센서를 통한 사용자의 움직임에 대한 가속도정보를 추출하며 이 가속도 정보를 블루투스를 통하여 스마트폰에 전송한다. 기존의 스마트폰에서 사용되던 터치입력이나 버튼입력방식이 아닌 동작에 따른 3축 가속도센서를 이용한 입력방식이므로 언제 어디서든 스마트폰을 직접 만지지 않아도 컨트롤이 가능하다. 또한 다양한 기능성 애플리케이션의 개발로 인하여 활용도가 매우 높다.
스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.
In this study, a real-time fall detection system based on a smartphone equipped with three-axis accelerometer and magnetometer was proposed and evaluated. The proposed system provides a service that detects falls in real time, triggers alarm sound, and sends emergency SMS(Short Message Service) if the alarm is not deactivated within a predefined time. When both of the acceleration magnitude and angle displacement of the smartphone attached to waist belt are greater than predefined thresholds, it is detected as a fall. The proposed system was evaluated against activities of daily living(walking, jogging, sitting down, standing up, ascending stairs, and descending stairs) and unintended falls induced by a proprietary pneumatic-powered mattress. With the thresholds of acceleration magnitude 1.7g and angle displacement $80^{\circ}$, it showed 96.5% accuracy to detect the falls while all the activities of daily living were not detected as fall.
최근 대도시 핵심 교통수단인 도시철도의 대중화와 노후화에 따른 다양한 문제점이 발생되고 있다. 본 연구에서는 이의 해결을 위해 스마트폰 내장형 가속도센서와 이를 활용한 애플리케이션을 사용하여 대구광역시 도시철도 1호선 전 구간에 대한 진동가속도를 측정하고 열차진동 특성을 평가하였다. 이를 위해 국내 철도차량 진동 측정 방법(KS R9160)을 따라 주행 시 발생하는 3축 방향 가속도를 기반으로, 32개 역사 구간 및 방향 별 진동가속도 특성을 분석하였다. 또한, 1997년 개통 당시 측정된 주요 구간 진동가속도와의 비교를 통해 열차 진동환경 변화에 따른 진동증폭 양상을 모니터링하였다. 진동가속도 분석 결과, 20년에 걸친 철도시설 환경의 노후화에 따른 수평 및 수직 방향 진동가속도 증가 특성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 추후 도시철도 승차감 평가와 주변 구조물에 대한 진동영향성 평가를 위한 주요한 자료로서의 가치가 있을 것으로 판단된다.
Estimation of cable tension through proper measurements is one of the essential tasks in evaluating the safety of cable structures. In this paper, a study on cable tension estimation using the built-in accelerometer and camera in a smartphone was conducted. For the experimental study, visual displacement measurement using a smartphone camera and acceleration measurement using a built-in accelerometer were performed in the cable-stayed bridge model. The estimated natural frequencies and transformed tensions from these measurements were compared with the theoretical values and results from the normal visual displacement method. Through comparison, it can be seen that the error between the method using the smartphone and the normal visual displacement is sufficiently small to be acceptable. It has also been shown that those errors are much smaller than the difference between the values calculated by the theoretical model. These results show that the deviation according to the type of measurement method is not large and it is rather important to use an appropriate mathematical model. In conclusion, in the case of cable tension estimation, it can be said that the visual displacement measurement and acceleration using a smartphone can be a sufficiently applicable method, just like the normal visual displacement method. It is also noteworthy that the smartphone accelerometer has a larger magnitude error and has more limitations such as high-frequency sampling instability compared to the visual displacement method, but shows almost the same performance as the visual displacement method in this cable tension estimation.
스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 사용자의 동작 상태나 행동을 인식하기 위한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 스마트폰의 3D 가속도 정보에 신경회로망을 적용하여 사람의 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 시계열 데이터를 신경회로망에 그대로 적용하면 성능상의 문제가 발생한다. 따라서 여러 시구간에 대해 특징을 추출하여 각 시구간에 대해 신경회로망을 학습시키고, 이 신경회로망들의 출력들을 입력으로 하여 학습하여 구성하는 다중 시구간 신경회로망을 제안하였다. 제안하는 방법을 실제 가속도 데이터에 적용한 결과 SVM, AdaBoost, IBk 등 다른 분류기보다 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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