• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.955-959
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• 2009

본 논문에서는 휴먼 객체들의 이동 궤적 정보를 기반으로 휴먼 상호 행동을 인식하기 위한 새로운 모델을 제안한다. 복잡한 휴먼 상호 행동들은 의미있는 작은 단위로 분할될 수 있는데 이를 '부-상호행동'이라 하며, 이들을 표현하는 모델들의 순차적 연결 또는 네트워크로 상호 행동을 모델링한다. 제안하는 모델은 서로 다른 상호 행동들에 공통적으로 나타나는 부-상호 행동들을 공유하도록 함으로써 모델의 복잡도를 낮추어 매우 효율적이다. 상호 행동 네트워크 모델의 동작 분석 및 기존 방법과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.568-572
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• 2006

This paper presents the device of recognizing image of the studded paving blocks, transmitting, the information by vibration to a visually handicapped person. Usually the blind uses the walking stick to recognize the studded paving block. This research uses a PCA (Principal Component Analysis) based image processing approach for recognizing the paving blocks. We classify the studded paving blocks into 5 classes, that is, vertical line block, right-declined line block, left-declined line block, dotted block and flat block. The 8 images for each of 5 classes are captured for each block by 112*120 pixels, then the eigenvectors are obtained in magnitude order of eigenvectors by using principal component analysis. The principal components for images can be calculated using projection of transformation matrix composed of eigenvectors. The classification has been executed using Euclidean's distance, so the block having minimum distance with a image is chosen as matched one. The result of classification is transmitted to the blind by electric vibration signals with different magnitudes and frequencies.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.496-504
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• 2023

This paper recognizes the motion intention of the wearer using a muscle stiffness sensor and proposes a control system for a wearable robot based on this. The proposed system recognizes the onset time of the motion using sensor data, determines the assistance mode, and provides assistive torque to the hip flexion/extension motion of the wearer through the generated reference trajectory according to the determined mode. The onset time of motion was detected using the CUSUM algorithm from the muscle stiffness sensor, and by comparing the detection results of the onset time with the EMG sensor and IMU, it verified its applicability as an input device for recognizing the intention of the wearer before motion. In addition, the stability of the proposed method was confirmed by comparing the results detected according to the walking speed of two subjects (1 male and 1 female). Based on these results, the assistance mode (gait assistance mode and muscle strengthening mode) was determined based on the detection results of onset time, and a reference trajectory was generated through cubic spline interpolation according to the determined assistance mode. And, the practicality of the proposed system was also confirmed by applying it to an actual wearable robot.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.127-137
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• 2011

본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출과 활동량으로 변환 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude :SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm :HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm :ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm :ALPA)을 제안한다. 그리고 인체 활동량 측정을 위하여 가속도 센서 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%를 보였으며 활동량 변환 알고리즘도 Actical의 성능보다 1.61% 향상 되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권6호
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• pp.2070-2086
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• 2014

As a kind of personal lifelog data, activity data have been considered as one of the most compelling information to understand the user's habits and to calibrate diagnoses. In this paper, we proposed a robust algorithm to sampling rates for human activity recognition, which identifies a user's activity using accelerations from a triaxial accelerometer in a smartphone. Although a high sampling rate is required for high accuracy, it is not desirable for actual smartphone usage, battery consumption, or storage occupancy. Activity recognitions with well-known algorithms, including MLP, C4.5, or SVM, suffer from a loss of accuracy when a sampling rate of accelerometers decreases. Thus, we start from particle swarm optimization (PSO), which has relatively better tolerance to declines in sampling rates, and we propose PSO with an adaptive boundary correction (ABC) approach. PSO with ABC is tolerant of various sampling rate in that it identifies all data by adjusting the classification boundaries of each activity. The experimental results show that PSO with ABC has better tolerance to changes of sampling rates of an accelerometer than PSO without ABC and other methods. In particular, PSO with ABC is 6%, 25%, and 35% better than PSO without ABC for sitting, standing, and walking, respectively, at a sampling period of 32 seconds. PSO with ABC is the only algorithm that guarantees at least 80% accuracy for every activity at a sampling period of smaller than or equal to 8 seconds.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1233-1242
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• 2017

범죄 위험을 예방하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 옥외활동 하는 보행자들이 범죄자들의 공격을 받는 경우 중의 하나는 비정상적인 건강상태이다. 술에 만취하여 정상 보행을 지속하지 못하는 심신미약 상태가 노출되었을 때, 범행 대상이 되는 경우가 범죄 사례 분석을 통하여 나타나고 있다. 본 연구에서는 옥외활동에서 감지할 수 있는 개인의 상태 추정 방안을 제안한다. 센서와 센서의 이벤트 정보전송을 위하여 별도의 단말기를 장착하는 불편을 피하기 위하여 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 비정상적인 상태를 추정할 수 있는데, 3축 가속도를 통하여 측정한 각 축으로의 운동량을 산출하고 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 사용자의 상태를 추정할 수 있다. 시간의 흐름을 일정한 간격으로 구분하고 각 시간대역에서의 활동 패턴을 인지하고 정상과 비정상을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 비정상 상태를 구분하기 위하여 가속도 센서의 각 방향으로의 운동량과 운동에너지 총량을 계산한 것과 에너지 총량을 푸리에 변환한 값을 비교하여 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1925-1936
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• 2010

영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.320-322
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• 2021

세계적으로 고령 인구가 증가함에 따라 시각장애인의 비율 역시 증가하고 있으며, 여전히 안전상에 문제, 안내정보 부족 등 시각장애인이 외부 활동을 하는 데에 있어서 많은 제약이 존재한다. 이를 해결하기 위해 광학 문자 인식(OCR) 기능이 탑재된 스마트 안경 등 스마트 기기에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 전방에 장애물을 인식해 음성으로 정보를 알려주고, 목적지까지 길을 안내해주는 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo를 이용하여 계단, 라바 콘과 같은 위험요소를 장애물로 인식하고 음성으로 정보를 전달해주며, 길 찾기 API와 음성인식, TTS 라이브러리를 사용하여 입력한 목적지까지 음성으로 길 안내를 해줌으로써 시각장애인의 외부 활동 범위가 확대되는 효과를 기대할 수 있다.

• 전기학회논문지
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• 제56권7호
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• pp.1324-1330
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• 2007

In this paper, we propose pattern recognition algorithm for activities of daily living by adopting extreme learning machine based on single layer feedforward networks(SLFNs) to the signal from bidirectional accelerometer. For activity classification, 20 persons are participated and we acquire 6, types of signals at standing, walking, running, sitting, lying, and falling. Then, we design input vector using reduced model for ELM input. In ELM classification results, we can find accuracy change by increasing the number of hidden neurons. As a result, we find the accuracy is increased by increasing the number of hidden neuron. ELM is able to classify more than 80 % accuracy for experimental data set when the number of hidden is more than 20.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.124-125
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• 2012

본 논문에서는 GPS 음영 지역에서 사용자의 위치 인식을 위해 추측 항법 기법을 이용하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 중간 단계로써 스마트 폰의 내장된 가속도 센서와 나침반 센서를 이용하여 실험자의 걸음걸이 검출과 주머니 속의 스마트 폰의 상대 위치를 파악 방법을 제시한다. 실험 결과 가속도 센서를 이용한 걸음걸이 검출 율은 5%의 오차를 갖고 있으며, 지자기 센서를 이용한 스마트 폰의 자세는 검출 율은 100% 검출 하였으며, 향후 다양한 위치에 존재하는 스마트 폰을 스스로 인식하여 이동 방향을 찾는 연구를 제시하고자 한다.