본 논문은 하지의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 보행분석 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 일체형으로 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하여 공간상에서 각 분절의 방위각을 제공할 수 있도록 하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, yaw와 pitch에서 1.08, 1.72도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 보행 분석 시스템의 성능 검증을 위하여 7개의 AHRS 모듈을 하지에 부착하고 고관절, 무릎, 발목에 대한 관절각을 계산하여, Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 높은 동특성 환경에서 동작이 가능한 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈을 설계 및 제작하고, 그 결과를 확인하였다. 설계한 모듈은 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기, 항법 S/W로 구성된다. RF 수신부는 저잡음증폭, 주파수 변환, 필터링, 자동이득조절 기능을 수행하고, 관성측정부는 3축 자이로스코프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU로부터 측정 데이터를 수집하여 항법S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. 신호처리부 및 상관기는 FPGA 로직으로 구현하여 필터링 및 상관 값 계산을 수행하고, FPGA 내부 CPU를 사용하여 위성항법, 통합항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈의 크기는 95.0 × 85.0 × 12.5 mm 이고, 무게는 110g을 확인하였으며, 동적성능 1200m/s, 가속도 10g의 환경에서 규격 이내의 항법정확도 성능을 확인하였다.
함정 추진기에서 발생하는 캐비테이션은 함의 생존성과 직결되어 있으며, 생존성 향상을 위해 추진기 캐비테이션 초생이 지연되는 추진기 형상을 요구하고 있다. 그러나 한번 함정이 건조되고 나면 다양한 운용 조건에서 캐비테이션이 발생할 수 있어, 설계 뿐만 아니라 운용 시에도 추진기 캐비테이션 발생 여부를 알 수 있어야 한다. 이를 위해 선내에서 계측한 신호를 이용한 캐비테이션 발생 여부 판단이 필요하다. 본 연구에서는 추진기 상방 선체에 하이드로폰과 가속도계를 설치하여 추진기에서 발생하는 음향/진동 신호의 상관관계와 각 센서를 이용한 캐비테이션 초생 분석 성능에 대해 비교를 수행하였다. 캐비테이션 발생을 시각적으로 파악하기 위하여 선미부에 관측창을 설치하여 고속카메라 계측을 수행하였다. 계측 결과 음향과 진동 신호 간 스펙트럼 형상은 다르게 나타났으나, 선속에 따른 밴드별 레벨 증가분, 1 kHz ~ 10 kHz 대역의 전체 레벨 등은 비슷한 경향을 나타냈다. Detction of Envelope Modulation On Noise(DEMON) 분석에서도 음향과 진동신호 모두 비슷한 결과를 보여주었으며, 이를 통해 추진기 캐비테이션 발생분석에는 하이드로폰과 가속도계 모두 활용할 수 있음을 확인하였다.
This study aims to develop a practical algorithm which can detect freezing of gait(FOG) in patients with Parkinson's disease(PD). Eighteen PD patients($68.8{\pm}11.1yrs.$) participated in this study, and three($68.7{\pm}4.0yrs.$) of them showed FOG. We suggested two time-domain algorithms(with 1-axis or 3-axes acceleration signals) and compared them with the frequency-domain algorithm in the literature. We measured the acceleration of left foot with a 3-axis accelerometer inserted at the insole of a shoe. In the time-domain method, the root-mean-square(RMS) acceleration was calculated in a moving window of 4s and FOG was defined as the periods during which RMS accelerations located within FOG range. The parameters in each algorithm were optimized for each subject using the simulated annealing method. The sensitivity and specificity were same, i.e., $89{\pm}8%$ for the time-domain method with 1-axis acceleration and were $91{\pm}7%$ and $90{\pm}8%$ for the time-domain method with 3-axes acceleration, respectively. Both performances were better in the time-domain methods than in the frequency-domain method although the results were statistically insignificant. The amount of calculation in the time-domain method was much smaller than in the frequency-domain method. Therefore it is expected that the suggested time domain algorithm would be advantageous in the systematic implementation of FOG detection.
This study was to develop a portable digital radiography (PDR) system with a function measuring the X-ray source-with-detector angle (SDA) and to evaluate the imaging performance for the diagnosis of chest imaging. The SDA device consisted of an Arduino, an accelerometer and gyro sensor, and a Bluetooth module. According to different angle degrees, five anatomical landmarks on chest images were assessed using a 5-point scale. Mean signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio were 182.47 and 141.43. Spatial resolution (10% MTF) and entrance surface dose were 3.17 lp/mm ($157{\mu}m$) and 0.266mGy. The angle values of SDA device were not significant difference as compared to those of the digital angle meter. In chest imaging, SNR and CNR values were not significantly different according to different angle degrees (repeated-measures ANOVA, p>0.05). The visibility scores of the border of heart, 5th rib and scapula showed significant differences according to different angles (rmANOVA, p<0.05), whereas the scores of the clavicle and 1st rib were not significant. It is noticeable that the increase in SDA degree was consistent with the increase of visibility score. Our PDR with SDA device would be useful to be applicable to clinical radiography setting according to the standard radiography guideline at various fields.
하이테크놀로지를 여러 가지 다른 영역과 융합하고자 하는 노력이 다양한 연구 분야에서 시도되고 있으며, 스포츠웨어를 개발함에 있어 운동선수의 운동능력을 향상시키기 위한 분야에 이러한 첨단 기술들이 도입되고 있다. 본 연구는 스포츠 훈련에 도움이 되는 동작 센싱 스마트 스포츠웨어를 개발하기 위한 기초 연구로서, 조정 동작 시 관절의 움직임을 측정할 수 있는 동작 센서를 부착하기 위한 인체상의 최적 위치를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 일관된 동작을 반복적으로 수행할때 관절의 변화가 큰 조정을 대상 스포츠로 선정하였으며, 조정 선수의 대표 체급인 중량급과 경량급의 피험자를 선정하여 동작에 따른 피부의 변화율을 측정하여 체급별 차이를 분석하였다. 먼저, 3차원 모션캡처 시스템을 이용하여 조정 동작 시 등, 팔꿈치, 엉덩이, 무릎 부위의 피부 변화를 촬영하고, 각 마커 간 거리의 변화율을 분석함으로써 체급에 따른 차이를 보이지 않으면서 동작에 따라 피부의 변화가 큰 부분을 인체 상에 도시하였다. 이를 바탕으로 동작 센싱용 스마트 스포츠웨어를 위한 센서 부착의 가이드라인을 제시하였다.
한반도에서 점차 증가하는 지진으로 지진을 빠르고 정확하게 감지하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기상청에서 운영하는 기존 관측소는 설치와 운영에 많은 비용이 요구되어 오늘날 저가의 센서를 사용하여 지진을 감지하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 논문에서는 스마트폰에 설치된 저가의 MEMS 가속도 센서를 활용하여 지진 관측자료 생성 및 지진 감지 체계를 구축할 수 있는지에 대해 평가한다. 가속도 센서 분석을 위하여 국내의 여러 위치에 설치하여 가속도 데이터를 수집하였으며, PSD 계산을 통하여 각 센서의 바닥 잡음 수준을 파악한다. 분석 결과를 바탕으로 기존 MEMS 가속도 센서의 바닥 잡음 수준과 지진 감지를 위한 노이즈 모델과 비교하여 MEMS 센서가 감지할 수 있는 지진의 규모를 파악한다. 다양한 종류의 건물에 부착된 280 여 개의 가속도 센서 중 200 개의 센서로부터 데이터를 지난 수 개월 간 수집 하였으며 PSD 계산을 통하여 설치된 스마트폰의 MEMS 가속도 센서는 10Km 이내에서 발생하는 규모 3.5 이상의 지진을 관측 할 수 있음을 파악하였다. 지난 몇 개월간의 운영 기간 동안, 스마트폰 가속도 센서는 2019년, 12월 30일 밀양에서 발생한 규모 3.5의 지진을 기록하였으며 지진 감지 기법 중 하나인 STA/LTA 기법에 의해서 지진이 감지됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 MEMS 가속도 센서를 사용한 지진 감지 체계는 점차 증가하는 지진을 더욱 빠르고 정확하게 감지할 수 있을 것으로 기대한다.
전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 환경적인 요인의 외력 변화에 민감하다. 전력 설비는 외부 환경변화와 재해로 부터 유지/보수적 관점에서 많은 어려움이 있다. 기상변화는 전주 피해에 주요인으로 작용하며, 경제적으로 미치는 영향이 매우 크다. 가공전선(Aerial Wire)은 온도 영향으로 탄성(Elasticity)변화가 나타나며, 탄성의 변화는 풍속, 풍향 등의 요인에 의해 영향력이 가중된다. 전선에 작용하는 외력은 전주의 피로누적으로 작용된다. 전주의 안전도 평가는 설계 단계에서 이루어지며, 운영중인 전주에 대한 영향도는 고려되지 않는다. 보수/안전성 확보 목적으로 외력의 기상요인 영향도를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 유지/안전성 확보 목적수행을 위해 전주에 설치된 센서노드의 가속도 데이터를 분석하고, 잡음(Noise) 보상 방법으로 칼만필터를 이용했다. 기상 요인별 영향도를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 수행하고, 주파수 성분별 기상요인 영향도를 분석했다. 영향도 분석 결과 온도, 습도, 일사량, 일조시간, 대기압, 풍향, 풍속의 기상요인 영향이 크게 작용했다. 본 논문에서는 주파수 성분별로 기상요인의 영향도가 다름을 보였으며, 유지보수와 안정성 확보의 목적 달성에 중요한 요소로 작용될 수 있으리라 생각한다.
본 논문에서는 고기동 항체 적용을 위한 관성측정기의 비행환경 특성을 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 관성측정기의 센서 출력을 직접 비교하는 방법을 제안하고, 시험결과를 통하여 장 단점을 분석하였다. 관성측정기의 센서 출력을 비교하는 방법의 단점 보완과 항법 해를 비교할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 유도전자장치를 이용하여 실시간 다중 항법 연산이 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법은 유도전자장치를 이용하기 때문에 시스템의 안정성과 타 구성품의 영향도 등을 고려해야 한다. 따라서 실시간 다중 항법 연산이 가능하도록 구현된 내용을 기술하고, 제안한 방법의 검증을 위해 지상시험과 비행시험을 수행하였다. 시험 결과를 통해 제안한 방법은 관성측정기 개발의 신뢰성을 향상하는데 기여함을 확인하였다.
Wang, Ying Hsuan;Lee, Ji Sang;Kim, Sang Kyun;Sohn, Hong-Gyoo
한국측량학회지
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제36권5호
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pp.395-401
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2018
Recently, most of mobile devices are equipped with GNSS (Global Navigation Satellite System). When the GNSS signal is available, it is easy to obtain position information. However, GNSS is not suitable solution for indoor localization, since the signals are normally not reachable inside buildings. A wide varieties of technology have been developed as a solution for indoor localization such as Wi-Fi, beacons, and inertial sensor. With the increased sensor combinations in mobile devices, mobile devices also became feasible to provide a solution, which based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) method. In this study, we utilized the combination of three sensors equipped in mobile devices including accelerometer, digital compass, and gyroscope and applied three representative PDR methods. The proposed methods are done in three stages; step detection, step length estimation, and heading determination and the final indoor localization result was evaluated with terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained in the same test site. By using terrestrial LiDAR data as reference ground truth for PDR in two differently designed experiments, the inaccuracy of PDR methods that could not be found by existing evaluation method could be revealed. The firstexperiment included extreme direction change and combined with similar pace size. Second experiment included smooth direction change and irregular step length. In using existing evaluation method which only checks traveled distance, The results of two experiments showed the mean percentage error of traveled distance estimation resulted from three different algorithms ranging from 0.028 % to 2.825% in the first experiment and 0.035% to 2.282% in second experiment, which makes it to be seen accurately estimated. However, by using the evaluation method utilizing terrestrial LiDAR data, the performance of PDR methods emerged to be inaccurate. In the firstexperiment, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of x direction and y direction were 0.48 m and 0.41 m with combination of the best available algorithm. However, the RMSEs of x direction and y direction were 1.29 m and 3.13 m in the second experiment. The new evaluation result reveals that the PDR methods were not effective enough to find out exact pedestrian position information opposed to the result from existing evaluation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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