• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.293-300
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• 2016

The Voice recognition is one of convenient methods to communicate between human and robots. This study proposes a speech recognition method using speech recognizers based on Hidden Markov Model (HMM) with a combination of techniques to enhance a biped robot control. In the past, Artificial Neural Networks (ANN) and Dynamic Time Wrapping (DTW) were used, however, currently they are less commonly applied to speech recognition systems. This Research confirms that the HMM, an accepted high-performance technique, can be successfully employed to model speech signals. High recognition accuracy can be obtained by using HMMs. Apart from speech modeling techniques, multiple feature extraction methods have been studied to find speech stresses caused by emotions and the environment to improve speech recognition rates. The procedure consisted of 2 parts: one is recognizing robot commands using multiple HMM recognizers, and the other is sending recognized commands to control a robot. In this paper, a practical voice recognition system which can recognize a lot of task commands is proposed. The proposed system consists of a general purpose microprocessor and a useful voice recognition processor which can recognize a limited number of voice patterns. By simulation and experiment, it was illustrated the reliability of voice recognition rates for application of the manufacturing process.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제27권2호
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• pp.151-160
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• 2002

Cow image processing technique would be useful not only for recognizing an individual but also for establishing the image database and analyzing the shape of cows. A cow (Holstein) has usually the unique speckle pattern. In this study, the individual recognition of cow was carried out using the speckle pattern and the content-based image retrieval technique. Sixty cow images of 16 heads were captured under outdoor illumination, which were complicated images due to shadow, obstacles and walking posture of cow. Sixteen images were selected as the reference image for each cow and 44 query images were used for evaluating the efficiency of individual recognition by matching to each reference image. Run-lengths and positions of runs across speckle area were calculated from 40 horizontal line profiles for ROI (region of interest) in a cow body image after 3 passes of 5$\times$5 median filtering. A similarity measure for recognizing cow individuals was calculated using Euclidean distance of normalized G-frame histogram (GH). normalized speckle run-length (BRL), normalized x and y positions (BRX, BRY) of speckle runs. This study evaluated the efficiency of individual recognition of cow using Recall(Success rate) and AVRR(Average rank of relevant images). Success rate of individual recognition was 100% when GH, BRL, BRX and BRY were used as image query indices. It was concluded that the histogram as global property and the information of speckle runs as local properties were good image features for individual recognition and the developed system of individual recognition was reliable.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.25-30
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• 2017

본 논문에서는 초음파 센서를 이용한 저비용 장애물 인식 장치를 개발한다. 개발된 장애물 인식 장치는 시각 장애인들이 보행시 장애물을 인식하는 데 쓰일 수 있도록 한다. 장애물의 인식 여부는 내장된 모터의 진동을 통하여 시각 장애인들에게 인식이 가능하도록 한다. 뿐만 아니라 장애물의 거리에 따라 대상자에게 장애물 인식 유무에 대해 시간차를 두고 고지하여 대상자가 장애물에 대해 적절한 반응을 수행할 수 있도록 한다. 마이크로 컨트롤러 제어를 통한 펄스 신호를 이용하여 장애물에 대한 반사파를 통해 장애물의 존재 유무와 거리를 탐지하며 펄스 신호를 이용한 반사파 탐지는 반복 수행을 통해 인식률을 높인다. 개발된 장애물 인식 장치는 $30^{\circ}$ 내외의 전방 탐지각을 나타내고, 2cm-30cm의 탐지거리를 가지며 일상적인 보행 조건에서 동작이 가능함을 실험을 통해 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.819-825
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• 2003

본 논문은 전신마비환자를 위한 FES(Functional Electrical Stimulator) 시스템 모드 변환 중의 하나를 선택할 수 있게 하는 화자 인식 시스템을 개발하고자 한다. 교통사고나 산업재해로 인한 마비환자가 늘어나고 있는 현대사회에서 환자의 운동 보조를 위해서 또는 운동 능력의 회복을 위하여 FES 시스템에 대한 연구가 늘어나고 있다. FES의 동작은 휴지, 운동, 치료 등 몇 개의 모드를 선택해야 하는데, 사지마비환자의 경우에는 키패드 조작이 불가능하므로 가장 일반적이고 자연스러운 언어로 이들 모드를 선택하고자 한다. 화자 인식 소자로는 Sensory(주)의 RSC-300을 사용하였고, FES 시스템과 RSC-300의 인터페이스는 PIC16F84마이크로 콘트롤러를 사용하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.297-303
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• 2007

In this paper, we discuss a service to give alarm in the case of emergency for the old and the weak by human behavior recognition in Intelligent Space. Our Intelligent Space consists of mobile robots, sensors and agents. And these components are connected to network framework. Agent analyzes data acquired from networked sensors and determines task of robots and a space to provide a service for humans. In our emergency alarm service, human behavior recognition service module analyzes accelerometer data obtained from body-attached human behavior sensing platform, and classifies into four basic human behavior such as walking, running, sitting and falling-down. For the old and the weak, falling-down behavior may bring about dangerous situations. On such an occasion, agent executes emergency alarm service immediately. And then a selected mobile robot approaches fallen person and sends images of the person to guardians. In this paper, we set up a scenario to verify the emergency alarm service in Intelligent Space, and show feasibility of the service from our simulation experiments.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.506-513
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• 2014

In recent years, research on user's activity recognition using a smart phone has attracted a lot of attentions. A smart phone has various sensors, such as camera, GPS, accelerometer, audio, etc. In addition, smart phones are carried by many people throughout the day. Therefore, we can collect log data from smart phone sensors. The log data can be used to analyze user activities. This paper proposes an approach to inferring a user's physical activities based on the tri-axis accelerometer of smart phone. We propose recognition method for four activity which is physical activity; sitting, standing, walking, running. We have to convert accelerometer raw data so that we can extract features to categorize activities. This paper introduces a recognition method that is able to high detection accuracy for physical activity modes. Using the method, we developed an application system to recognize the user's physical activity mode in real-time. As a result, we obtained accuracy of over 80%.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.17-26
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• 2011

본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 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. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권2호
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• pp.143-148
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• 2011

본 논문에서는 3축 가속도 센서를 소형 디바이스(활동량 측정기)로 구성하고 이를 사람의 신체에 착용하고 사람이 보행 시 발생하는 가속도 센서의 Raw 데이터 출력 값을 획득하여 실시간 활동량으로 변환하고 모니터링 할 수 있는 활동량 측정기와 알고리즘을 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀(Treadmill)에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 활동량 측정기를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 다양한 속력의 걸음(느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기)에 대해서 실험을 하였다. 가속도 센서의 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였으며 이는 실험시 같이 착용한 Actical보다 제안하는 활동량 변환 알고리즘의 성능이 1.61% 향상 되었다.

• 미래기술융합논문지
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• 제1권2호
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• pp.69-73
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• 2022

본 연구의 목적은 국민건강영양조사에서 생애주기별 대상으로 주관적 건강 상태의 영향 요인을 확인하고, 주관적 건강 상태 향상을 위한 프로그램을 마련하는데 기초자료로 제공하는 데 도움이 되고자 시행하였다. 연구대상과 방법은 제7기 3차년도 (2018) 국민건강영양조사 자료를 이용하였다. 변수로는 연령, 성별, 나이, 주관적 건강상태, 주관적 체형 인식, 1년간 체중 변화 여부, 평소 스트레스 인지 정도, 1주일간 걷기 일수, 1주일간 근력운동 일수로 하였다. 1주일간 걷기 일수가 많을수록 평소 스트레스 인지 정도는 낮았다. 1주일간 근력운동 일수가 많을수록 평소 스트레스 인지 정도는 낮았다(p<.001). 대상자의 주관적 건강 상태는 평소 스트레스 인지 정도(β=-.759)가 음의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주관적 체형인지(β=.111), 나이(β=.421), 그리고 1주일간 걷기 일수(β=.968)로 나타났다. 본 연구를 토대로 향후 스트레스 인지와 주관적 건강 상태의 향상에 도움이 되는 프로그램을 마련하는데 기초자료로 제공하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2365-2370
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• 2017

본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 동작 및 위치 인식 기법을 제안한다. 동작 인식은 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의한다. 각각의 AHRS 디바이스로부터 측정되는 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 인식하고 신체 분절 간의 관절각을 추출하여 동작을 보정한다. 위치인식은 AHRS 디바이스의 관성센서를 통해 보행 정보를 추출하여 상대위치를 인식하고 BLE Fingerprint를 이용하여 누적오차를 보정한다. 제안하는 동작 및 위치인식 기법의 구현을 위해 AHRS기반의 위치인식과 관절각 추출 실험을 진행하였다. 위치 인식 실험의 평균 오차는 0.25m, 관절 각 추출 실험에서 관절 각 평균 오차는 $3.2^{\circ}$로 나타났다.