In the case that high-rise building is constructed, the surrounding wind velocity increase more than 50~100%. From this cause, many wind environmental problems can be occurred. For example, ordinary wind environmental disaster may be occurred in a region, or walking disturbed. In developed countries including USA, EU, and Japan, many efforts have been made for building wind prevention by grasping previously the effects before building constructed. But, We are bearing risk of wind environmental disaster because we have not enough recognition about building wind, and have not architectural prevention counterplans. This study aims to examine wind environmental characteristics of domestic apartment complex, and effective architectural counterplans. As the basic stage for this, we investigated pre-estimate tools and risk assessment methods of building wind in apartment complex, applied to two apart complex in Cheon-An region by CFD. As the result, serious damages were not presented. But, it is obvious that various architectural counterplans will be presented by this example researches.
보행 환경 인지 기술은 보행 보조 로봇의 지능화를 위한 핵심 기술 중 하나다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 보행 보조 로봇의 인지 지능을 고도화하는 방법으로 심층 학습 기반의 의미론적 영상 분할 기법을 고려한다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 기존 영상 분할 기법의 성능을 비교 분석하고, 국내 보행 환경에 적합한 영상 분할 기술의 개발 방향과 인지 센서의 구성 및 배치에 대해 논한다.
보행 보조 로봇의 효과적인 보조를 위해서는 사용자의 보행 유형을 인식하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 end-to-end 분류 네트워크 기반 보행 환경 인식 방법을 사용하여 사용자의 보행 유형을 강인하게 추정한다. 실외 보행 환경을 오르막길, 평지, 내리막길 3 가지로 분류하는 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 엣지 디바이스에서 이를 사용하기 위해 네트워크 경량화를 진행하였다. 경량화 후 추론 속도는 약 47FPS 수준으로 실시간으로 보행 보조 로봇에 적용 가능한 것을 검증했으며, 정확도 측면에서도 97% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.
시각장애인의 독립보행은 많은 위험 부담과 어려움을 안고 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 해결하고자 사용자에게 GPS를 통해 목적지까지 안전한 경로로 안내하는 기능을 제공한다. 사물 인식 알고리즘을 통해 주행 시 필요한 장애물 판별과 신호등의 색상 등을 인식한다. 그리고 아두이노 초음파 센서를 활용하여 장애물과 사용자 간의 거리를 인식하고, 블루투스 모듈을 통해 측정한 값을 송신하여 구간별에 따라 사용자에게 경고음을 울린다. 더 나아가 AR 기능을 통해서 장애물을 입체적으로 강조하여 표시함으로써 저시력 장애인들이 장애물과 충돌하는 것을 예방한다.
최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.
The audio vision system was developed for visually impaired people and usability was verified. In this study ten normal volunteers were included in the subject group and their mean age was 28.8 years old. Male and female ratio was 7:3. The usability of audio vision system was verified by as follows. First, volunteers learned distance of obstacles and up-down discrimination. After learning of audio vision system, indoor and outdoor walking examination was performed. The test was scored by ability of up-down and lateral discrimination, distance recognition and walking without collision. Each parameter was scored by 1 to 5. The results were 93.5 +- SD(ranges, 86 to 100) of 100. In this study, we could convert visual information to auditory information by audio-vision system and verified possibility of applying to daily life for visually impaired people.
본 논문에서는 사용자의 발걸음 정보를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 중 가정과 같이 규모가 크지 않은 곳에서 사용자의 위치 추적 및 인식이 가능한 유비플로어 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 환경에서 개인화 된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 및 위치 정보가 반드시 필요하다. 기존의 시스템은 이를 위해서 태그등의 센서를 휴대하거나 카메라등의 비접촉 센서를 사용하였다. 그러나 이들은 사용자에게 불편함을 주거나 주변 노이즈에 민감한 단점이 있다. 이를 극복하기 위해, 사용자가 걸을 때의 지면 반력을 이용한 플로어-기반의 인증 시스템이 제안되었으나 시스템을 구성하는 센서와 주변 기기가 비싸다는 단점이 있다. 제안된 시스템은 싼 ON/OFF 스위치 센서들을 사용해 일상생활에서 걷는 사용자의 발걸음 패턴을 파악하여 사용자를 인증한다. 성인 남녀 10명을 대상으로 실험하여 평균 $90\%$ 의 인식률을 잃었으며, 사용자는 인증받기 위해 특별한 장치의 착용이나 특정한 행동을 취할 필요가 없다.
Obesity affects various kinds of adult diseases and is a principal cause of injuring people's health. Physical activities are very important to solve the obesity problem and green spaces are good place to take physical activities. In order to examine the utilization of green spaces for physical activities to improve health, the survey was implemented in regards to recognition of health, forms of use of green spaces for physical activities. Only 8.1% of respondents didn't care about health, but 91.9% of them were interested in health more than 'commonness'. 95.2% of respondents knew that obesity has an effect on various adult diseases, and 93.1% of respondents cognized that it's possible to prevent obesity by doing physical activities. More than half of respondents replied that the types of green spaces utilized for physical activities were small-scale neighborhood parks and mini parks around house. About 70% of respondents took walking as a type of physical activities. 53% of respondents utilized green spaces one or two times a week, while 25% of them utilized the places at least three times a week to take physical activities. 91.8% of respondents took exercise for more than 30 minutes. These results are expected to promote health because many experts encourage people to take physical activities at least three times a week because fats of human body begins to bum after 30 minutes from start of physical activities. In the utilizing time of green spaces, evening or after work(56.7%) was higher than morning or before work(35.1%). 71% of respondents usually visited green spaces by walking. This study shows green spaces are good places for physical activities and have boundless potentialities improving people's health.
걸음 인식과 그 활용에 대하여 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 보행자의 비정상적인 보행을 인식하는 방안을 제안한다. 기존의 정상적인 걸음을 인식하는 것이 신체활동을 측정하거나, 인증을 위한 것이었다면, 본 연구의 비정상적인 걸음 인지는 보행자의 생활안전 보장을 위한 것이다. 보행자가 스스로 자신의 취약한 상태를 인지하고 도움을 요청하지 못하는 상황이 있기 때문에, 근래의 IoT기술을 도입하여 본인의 인지와 자발적 도움 요청이 없더라도 위험과 어려움을 벗어날 수 있도록 하고자 함이다. 이에 본 연구는 3축 가속도 센서를 활용하여 보행자의 정상적인 걸음을 분석함으로써 정상적인 걸음이 유지되는 상태에 대한 범위를 정하고, 이후 3축 가속도 센서를 활용하여 걸음을 측정하여 그 결과를 정상적인 걸음 범위에 대조하여 정상과 비정상 여부를 판단하도록 한다. 정상적인 걸음을 유지하는 상태를 벗어날 때, 이를 비정상적인 걸음으로 인지하는 방안을 제안한다.
본 논문은 인간과 상호작용하는 엔터테인먼트 4족 애완 로봇과 스마트폰에서 로봇 조종이 가능한 로봇제어기 및 로봇에서 제공하는 센서 정보들을 이용하여 컴퓨터에서 가정용 기기들을 제어하는 홈스마트제어시스템을 구현하기 위한 것으로 로봇은 20 자유도를 가지면서 Microsoft사의 키넥트 센서, 적외선거리 센서, 3축 모션 센서, 그래픽 LCD, 온습도 및 가스 센서로 구성되어 있다. 로봇의 엔터테인먼트 기능을 구현하기 위하여 보행 알고리즘, 키넥트 센서를 이용한 모션 및 음성인식 알고리즘, 감정표현을 위한 알고리즘을 제시하였으며 로봇을 조종할 수 있는 스마트폰 로봇제어 알고리즘 및 가정용 기기를 제어하는 홈스마트제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘들은 구현한 로봇과 컴퓨터 및 스마트폰에 적용하여 실험으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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