본 연구는 3축 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다. 정규화된 센서 데이터를 사용하여 보행 패턴 중에서 걷기 횟수를 구분할 수 있는 알고리즘을 적용한 개인휴대정보단말용 응용 프로그램을 작성하였다. 연구실 환경에서의 실험에서 개발된 알고리즘 및 장치의 보행수 측정 정확도는 약 97%이었다.
본 논문에서는 3축 가속도 동작 감지기를 이용하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 피험자 33명(남성: 15, 여성: 18명)을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스분석기, 3축 가속도 동작 감지기(피트미터)를 허리와 손목에 착용 후 2 km/h ~ 11 km/h 까지 각 단계별 2분 수행 후, 1 km/h 씩 증가 시키면 실험을 진행하였다. 3축 가속도 동작 감지기의 x, y, z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM)와 산소소비량과의 회귀분석을 통하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 허리, 손목, 허리와 손목의 3축 가속도 동작 감지기 착용 위치에 따라 알고리즘을 구현하고 각각의 알고리즘 별로 비교하여 신체활동의 특성에 따라 선택적으로 이용할 수 있도록 구현 하였다.
This paper presents an accelerometer based system for physical activity decision that are capable of recognizing three different types of physical activities, i.e., standing, walking and running, using by rough sets. To collect physical acceleration data, we developed the body sensor node which consists of two custom boards for physical activity monitoring applications, a wireless sensor node and an accelerometer sensor module. The physical activity decision is based on the acceleration data collected from body sensor node attached on the user's chest. We proposed a method to classify physical activities using rough sets which can be generated rules as attributes of the preprocessed data and by constructing a new decision table, rules reduction. Our experimental results have successfully validated that performance of the rule patterns after removing the redundant attribute values are better and exactly same compare with before.
Objectives: Load carrying tasks are recognized as one of the primary occupational factors leading to slip and fall injuries. Nevertheless, the mechanisms associated with load carrying and walking stability remain illusive. The objective of the current study was to apply local dynamic stability measure in walking while carrying a load, and to investigate the possible adaptive gait stability changes. Methods: Current study involved 25 young adults in a biomechanics research laboratory. One tri-axial accelerometer was used to measure three-dimensional low back acceleration during continuous treadmill walking. Local dynamic stability was quantified by the maximum Lyapunov exponent (maxLE) from a nonlinear dynamics approach. Results: Long term maxLE was found to be significant higher under load condition than no-load condition in all three reference axes, indicating the declined local dynamic stability associated with load carrying. Conclusion: Current study confirmed the sensitivity of local dynamic stability measure in load carrying situation. It was concluded that load carrying tasks were associated with declined local dynamic stability, which may result in increased risk of fall accident. This finding has implications in preventing fall accidents associated with occupational load carrying.
A real time monitoring system from a PC has been developed which can be accessed through transmitted data, which incorporates an established low powered transport system equipped with a single chip combined with wireless sensor network technology from a three-axis acceleration sensor. In order to distinguish between static posture and dynamic posture, the extracted parameter from the rapidly transmitted data needs differentiation of movement and activity structures and status for an accurate measurement. When results interpret a static formation, statistics referring to each respective formation, known as the K-mean algorithm is utilized to carry out a determination of detailed positioning, and when results alter towards dynamic activity, fuzzy algorithm (fuzzy categorizer), which is the relationship between speed and ISVM, is used to categorize activity levels into 4 stages. Also, the ISVM is calculated with the instrumented acceleration speed on the running machine according to various speeds and its relationship with kinetic energy goes through correlation analysis. With the evaluation of the proposed system, the accuracy level stands at 100% at a static formation and also a 96.79% accuracy with kinetic energy and we can easily determine the energy consumption through the relationship between ISVM and kinetic energy.
본 논문에서는 사용자의 일상적인 동작 분석자료를 기반으로 실시간으로 사용자의 움직임 추정이 가능한 휴대형 센서 디바이스 및 활용 결과를 소개한다. 센서 디바이스는 3차원 가속센서와 GPS를 장착하고 있으며 센서 데이터 처리 및 움직임 추정을 위한 32비트 마이크로컨트롤러, 그리고 센서 데이터 및 추정결과를 전송하기 위한 블루투스 타입의 무선 통신 모듈을 포함한다. 완성된 디바이스는 50*47*14(mm)의 크기이며 리튬이온 소형 배터리 기준으로 연속 사용시 최대 10시간, 대기시간은 약 160시간 정도의 소형/저전력 형태로 구현되었다. 추정 가능한 사용자 움직임의 종류는 크게 3가지("서기", "달리기", "걷기")이며 피실험자군에 의한 동일 동작에 대한 가속센서 변화량을 학습하여 결정 트리 형식으로 사용자 움직임을 결정한다. 실험 결과 사용자 움직임 추정에 대한 정확도는 90% 이상인 것으로 확인되었다.
Home health care with compact wearable units sounds to be a convenient solution for the elderly people living independently. This paper presents a method to detect fall from the other activities of daily living and also to classify those activities. This kind of ambulatory monitoring enables them to get an emergency help in the case of the fatal fall event and can provide their general health status by observing the activities being performed in daily life. A tri-axial accelerometer sensor is used to get the acceleration anomalies associated with the user's movements. The three axis acceleration data are transferred to the base station sensor node via an IEEE 802.15.4 compliant zigbee module. The base station sensor node sends the data to base station PC for an offline processing. This work shows the feature set preparation using the principal component analysis (PCA) for the designing of neural network. The work includes the most common activities of daily living (ADL) like Rest, Walk and Run along with the detection of fall events from ADL. The angle from the vertical is found to be the most significant feature parameter for classification of fall while mean, standard deviation and FFT coefficients were used as the feature parameter for classifying the other activities under consideration. The accuracy for detection of fall events is 86%. The overall accuracy for ADL and fall is 94%.
본 연구에서는, 심전도 송수신 장치의 개발을 위한 지그비(Zigbee) 기반 무선 센서 모듈과 PDA(Personal Digital Assistant)의 데이터 전송률과 전력 소비에 대하여 분석 하였다. 데이터 전송률은 패킷(Packet) 구조에 의존적이며, 패킷을 2개의 심전도 데이터와 1개의 3축 가속도 벡터로 구성하였을 때, 초당 300 샘플의 전송률을 나타내었다. 두 개의 AAA 전지를 직렬로 연결하여, 센서 모듈의 동작 시간은 평균적으로 28시간 이었다. PDA의 전력 소비는 화면의 ON/OFF 여부와 시리얼 포트의 사용 여부 및 패턴에 의존적임을 알 수 있었다. 이러한 응용에서, PDA 동작 시간은 평균적으로 5시간 정도임을 확인하였으며, 이때, PDA는 논 블로킹 모드로 시리얼 포트로부터 전송된 데이터를 수신 한다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 장치를 24 시간 홀터(Holter) 심전계로 응용할 경우, 센서 모듈의 전력 소비와 전송 속도에는 문제가 없었으나, PDA는 전력 소모율에 문제가 있으며 이는 해결되어야할 과제이다.
본 연구에서는 산업현장, 지하시설물의 밀폐공간에서 유해가스 및 생체신호를 동시에 검출이 가능한 휴대형 검출시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 가스검출용 센서모듈, 패치형 1채널 소형 ECG 센서, 3축가속도 검출센서용 모듈 및 통계분석용 시스템이다. 시스템모듈의 성능을 검증하기 위해 디지털해상도, 생체신호증폭도, 출력전압 및 초소형모듈의 크기로 평가하였다. 개발된 시스템의 성능결과 디지털해상도는 300(rps), 신호증폭이득은 500dB이상 성능을 가졌고, 심전도 모듈은 $50mm{\times}10mm{\times}10mm$로 제작되어 패치형으로 활용도를 높일 수 있다. 본 연구의 휴대용 가스검출기 및 패치용 심전도, 가속도검출기는 산업현장작업자의 실시간 감시용 IoT 기반 관리시스템으로 활용한다면 가치가 높을 것으로 생각된다.
The current study investigates the dynamic effects in the tornado-structure response of an aeroelastic self-supported lattice transmission tower model tested under laboratory simulated tornado-like vortices. The aeroelastic model is designed for a geometric scale of 1:65 and tested under scaled down tornadoes in the Wind Engineering, Energy and Environment (WindEEE) Research Institute. The simulated tornadoes have a similar length scale of 1:65 compared to the full-scale. An extensive experimental parametric study is conducted by offsetting the stationary tornado center with respect to the aeroelastic model. Such aeroelastic testing of a transmission tower under laboratory tornadoes is not reported in the literature. A multiaxial load cell is mounted underneath the base plate to measure the base shear forces and overturning moments applied to the model in three perpendicular directions. A three-axis accelerometer is mounted at the level of the second cross-arm to measure response accelerations to evaluate the natural frequencies through a free-vibration test. Radial, tangential, and axial velocity components of the tornado wind field are measured using cobra probes. Sensitivity analyses are conducted to assess the variation of the structural dynamic response associated with the location of the tornado relative to the lattice transmission tower. Three different layouts representing the change in the orientation of the tower model relative to the components of the tornado-induced loads are considered. The structural responses of the aeroelastic model in terms of base shear forces, overturning moments, and lateral accelerations are measured. The results are utilized to understand the dynamic response of self-supported transmission towers to the tornado-induced loads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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