This paper describes the design and implementation of situation recognition system with smart phone sensors, which recognizes the dangerous situation at anytime, anywhere through intuitive data analysis of the combination of the sensor. The implemented system consists of wearable heart rate sensor and acceleration sensor of smart phone instead of existing sensor that is attached to the body. It is also designed to get more effective results of recognition about the dangerous situation using merged displacement values of acceleration sensor and heart rate sensor which are measured in the process of recognizing dangerous situations. This research, in accordance with the wide penetration of smartphones, achieves the fast status determination through the combination of an acceleration sensor and a heart rate sensor applied to its own status perception algorithm for anyone who needs the stable perception of risk without the need for a separate provision of the sensor.
In this paper, we consist of three dimensional acceleration sensor as a small-sized sensor module to acquire base technologies that need to estimate exhibition audience' moving distance. and that we developed algorism and device that can calculate acceleration in gravity direction with attaching it to people's body part without regard to three dimensional direction. By making use of the sensor module, we have to process the data that let it quantitatively process possible to measure people's walk and movement by computer system. We normalized sensor output data in the process of change from sensor module to acquisition of data, rectangular coordinates and single scalar acceleration value in gravity direction. Printed out sensor data attaching sensor module to people's body part is used for motion pattern detection after normalization, Motion sensor devised mode change algorism because it print data of other pattern according to attached position of body. For algorism design, we collected data occurring during walking about subject and we also defined occurring problem domain after analyzing the data. We settle defined problem domain and that we simulated the walking number measuring instrument with highly efficient in restricted environment.
스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.
Kim, Ho-Sung;Choi, Hyeung-Sik;Yoon, Jong-Su;Ro, P.I.
International Journal of Ocean System Engineering
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제1권3호
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pp.165-170
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2011
In this paper, for the accurate estimation of the position and orientation of the UUV (unmanned underwater vehicle), an AHRS (Attitude Heading Reference System) was developed using the IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on acceleration and orientation in the object coordinate and the initial alignment algorithm and the E-KF (extended Kalman Filter). The initial position and orientation of the UUV are estimated using the initial alignment algorithm with 3-axis acceleration and geomagnetic information of the IMU sensor. The position and orientation of the UUV are estimated using the AHRS composed of 3-axis acceleration, velocity, and geomagnetic information and the E-KF. For the performance test of the orientation estimation of the AHRS, a testbed using IMU sensor(ADIS16405) and DSP28335 coded with an E-KF algorithm was developed and its performance was verified through tests.
It is necessary to detect the tilt angle for control or monitoring of various systems such as ship, aircraft recreation facilities etc as well as bridge or building systems. However the electronic liquid charge type tilt sensor which is one of typical tilt sensor has many problems. Those are remarkably slow response time and limited mounting condition because or liquid viscosity coefficient and inertia etc. In this study we propose a tilt angle instrumentation method using piezoelectricity acceleration sensor. The method can he applied on moving mount We verified the validity of the method through experiment.
급제동 시 추돌사고를 방지하기 위하여 비상등 자동작동 기능이 없는 기존 차량에 손쉽게 추가장착이 가능한 비상등 자동작동 시스템을 제안하였다. 급제동을 인식하기 위해서는 몇 가지 방법이 있지만 GPS를 사용하면 시스템이 터널에서 작동하지 않으며 차량 속도 센서를 사용하면 기존 차량에 시스템을 추가로 설치하기 어렵다. 따라서 제안한 시스템은 가속도 센서를 사용하여 이러한 문제점들을 제거하고 차량의 급회전 및 급바운스도 인식 할 수 있도록 하였다.
Park, Young Jae;Jang, Ho Young;Kim, Kwon Hoi;Hwang, Dong Ki;Lee, Suk Min
Physical Therapy Rehabilitation Science
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제11권3호
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pp.311-320
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2022
Objective: To investigate the reliability and validity of static balance measurements using an acceleration sensor and a gyroscope sensor in smart phone inertial sensors. Design: Equivalent control group pretest-posttest. Methods: Subjects were forty five healthy adults aged twenty to fifty-years-old who had no disease that could affect the experiment. After pre-test, all participants wore a waist band with smart phone, and conducted six static balance measurements on the force plate twice for 35 seconds each. To investigate the test-retest reliability of both smart phone inertial sensors, we compared the intra-correlation coefficient (ICC 3, 1) between primary and secondary measurements with the calculated root mean scale-total data. To determine the validity of the two sensors, it was measured simultaneously with force plate, and the comparision was done by Pearson's correlation. Results: The test-retest reliability showed excellent correlation for acceleration sensor, and it also showed excellent to good correlation for gyroscope sensor(p<0.05). The concurrent validity of smartphone inertial sensors showed a mostly poor to fair correlation for tandem-stance and one-leg-stance (p<0.05) and unacceptable correlation for the other postures (p>0.05). The gyroscope sensor showed a fair correlation for most of the RMS-Total data, and the other data also showed poor to fair correlation (p<0.05). Conclusions: The result indicates that both acceleration sensor and gyroscope sensor has good reliability, and that compared to force plate, acceleration sensor has unacceptable or poor correlation, and gyroscope sensor has mostly fair correlation.
SDB웨이퍼를 사용한 압저항 형태의 50 G용 가속도 센서를 실리콘 마이크로머시닝을 사용하여 제조하였다. 이 형태의 가속도 센서는 진동하는 사각형의 매스와 4개의 빔으로 구성되어 있다. 이 구조는 RIE를 이용한 건식식각과 KOH 용액을 이용한 습식식각을 이용하여 제조되었다. 정사각형의 보상구조가 매스 가장자리의 언더에칭에 기인하는 변형을 보상하기 위해 사용되었다. 제조된 센서는 인가된 가속도에 대하여 선형적인 출력전압특성을 보여주고 감도는 0에서 10 G까지 약 $88{\mu}V/V{\cdot}g$이었다.
비정질 세선의 인장응력에 따른 교류자화과정에서의 최대자기유도 변화를 피측정 물리량으로 하는 가속도 센서에 관하여 연구를 하였다. 진동측정 주파수 범위는 진동감지소자의 질량에 의하여 결정되었으며, 질량이 $1{\times}10^{-3}kg$일 경우 DC에서 700 Hz, $5{\times}10^{-3}kg$일 경우 DC에서 200 Hz로 측정되었다. 가속도 센서의 선형도는 가속도의 범위가 5 g이내일 때 1% 이하였다.
가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식은 다양한 분야에 적용되고 있다. 스마트폰의 보급이 일반화되면서 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식 방법이 연구되고 있다. 노인의 경우 넘어지게 되면 심각한 부상으로 이어지는 경우가 많으며 공사 현장에서도 넘어짐은 중요한 사고원인 중 하나이다. 본 연구는 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 사람의 넘어지는 방향에 대해 연구하였다. 기존에는, 인간의 행동을 인식하기 위해서 가속도벡터의 크기를 활용하는 것이 일반적인 방법이었다. 본 연구는 최근 많이 활용되고 있는 딥러닝 기법을 적용하여 인간의 넘어지는 방향을 인식하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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