본 논문은 사용자의 행동을 실시간 인지하여 그 행동과 연동하여 생체 신호를 측정 할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다. 착용형 단말은 사용자가 일상생활 동안 항상 착용하고 있기 때문에 이러한 장치를 통하여 생체 신호를 측정하는 것은 사용자 행동과 관련된 건강 정보를 얻을 수 있게 해준다. 이 중 산소포화도와 심박수는 사용자가 운동을 하거나 수면을 취하는 동안 변화를 측정하면 호흡기 상태를 진단하는데 사용할 수 있다. 그러나 이런 생체 신호를 생활 중에 측정하는데 있어서 기존의 방법과 같이 연속적으로 측정하는 것은 움직임으로 인한 신호 왜곡 때문에 정확성을 떨어뜨리게 된다. 또 왜곡을 고치기 위해서 복잡한 알고리즘을 적용하는 것도 착용형 단말의 한정적인 자원을 고려하면 적절하지 않다. 따라서 본 논문에서는 연산이 간단한 필터와 가속도 센서를 이용하여 사용자 행동을 먼저 판단하고 그에 연동하여 정확한 생체신호를 측정할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다.
빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.
The purpose of this study was to investigate the shock attenuation mechanisms while varying the loads in a backpack during drop landing. Ten subjects (age: $22.8{\pm}3.6$, height: $173.5{\pm}4.3$, weight: $70.4{\pm}5.2$) performed drop landing under five varying loads (0, 5kg. 10kg. 20kg. 30kg). By employing two cameras (Sony VX2100) the following kinematic variables (phase time, joint rotational angle and velocity of ankle, knee and hip) were calculated by applying 2D motion analysis. Additional data, i.e. max vertical ground force (VGRF) and acceleration, was acquired by using two AMTI Force plates and a Noraxon Inline Accelerometer Sensor. Through analysing the power spectrum density (PSD), drop landing patterns were classified into four groups and each group was discovered to have a different shock attenuation mechanism. The first pattern that appeared at landing was that the right leg absorbed most of the shock attenuation. The second pattern to appear was that subject quickly transferred the load from the right leg to the left leg as quickly as possible. Thus, this illustrated that two shock attenuation mechanisms occurred during drop landing under varying load conditions.
최근 건설기술이 발전함에 따라 강연선을 이용한 구조물 시공이 증가하고 있는 추세이다. 현재 강연선의 긴장력 계측을 위한 방법으로는 로드셀과 가속도계를 이용한 간접 추정방식을 주로 이용하고 있다. 그러나, 강연선이 PSC거더 내부에 삽입되어 시공되는 경우에는 장력측정에는 많은 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 강연선의 긴장력을 효과적으로 계측하기 위해 전기저항식 스트랜드미터를 개발하였다. 변형률 센서 부착 위치별, 스트랜드미터의 두께와 재료에 따른 영향을 실험을 통해 검토하여 최적의 스트랜드미터를 제안하였다. 또한, 29.9m의 PSC거더에 대한 실규모 검증실험을 수행하여 현장 적용성을 평가한 결과, 하중-변형률의 신뢰도가 높게 평가되었다.
텔레매틱스 시스템의 기능 중 현실적으로 상품성 있는 기능으로 "차량 원격 진단 기능", "운전 패턴 분석 기능"이 있으며 이를 구현하기 위한 기술로는 차량 신호 인터페이스 기술, 자가 진단 인터페이스 기술, 가속도/자이로 센서 인터페이스 기술, PS 신호 처리 기술, 운전 패턴 분석 기술, 무선통신(CDMA) 처리 기술 등이 사용된다. 이러한 기술을 기반으로 본 논문에서는 차량 주행 중에 자각의 EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG 능에서 진단된 차량의 이상 유무를 실시간으로 분석하고, 운전자 주행 패턴 및 차량 관리에 대한 사항을 점검하여 무선통신(CDMA)을 통해 정보센터로 전송하여 이를 DB화함으로써 효율적 차량 관리 및 운전자 관리가 가능하다. 본 연구는 이러한 차량 원격진단 및 운전 패턴 분석기능을 구현하는 H/W와 S/W를 설계 및 제작하고 실차 시험을 통해 이를 검증한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권4호
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pp.304-313
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2006
This paper describes a novel way of applying capacitive sensing technology to a mobile user interface. The key idea is to use grip-pattern, which is naturally produced when a user tries to use the mobile device, as a clue to determine an application to be launched. To this end, a capacitive touch sensing system is carefully designed and installed underneath the housing of the mobile device to capture the information of the user's grip-pattern. The captured data is then recognized by dedicated recognition algorithms. The feasibility of the proposed user interface system is thoroughly evaluated with various recognition tests.
본 연구는 변위를 추정하기 위한 가속도 시간 적분 방법의 단점을 완화하기 위해 구조물의 가속도와 모드 형상을 이용한 보 구조물 변위 추정 기법을 제안하였다. 기존의 가속도 시간 적분 방법은 구조물의 초기 조건을 알기 어렵고 잡음에 의한 오차가 누적되기 쉽다는 문제가 있었다. 이런 문제를 해결하기 위해 모드 중첩법에 기반을 두는 변위 추정기법을 도출하였고 기법의 타당성을 검증하기 위해 2가지의 외팔보 진동 실험을 수행하였다. 실험으로부터 측정된 가속도 데이터와 외팔보의 모드 형상을 이용하여 보 구조물 정적 변위와 동적 변위를 추정하였고 레이저 변위 센서를 이용하여 직접 측정된 변위와 비교하였다. 이를 통해 제안된 보 구조물 변위 추정 기법의 타당성 및 유용성을 검증하였으며 추정한 변위와 직접 측정한 변위가 잘 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트폰에서 손가락으로 서명하는 동적서명에서 위조서명에 강건한 검증 방법을 제안한다. 본 논문에서는 위조서명을 효과적으로 구분할 수 있도록 재생산 신경망의 일종인 1 class Auto-Encoder 모델을 사용한다. 핑거서명에서는 지원되지 않는 펜 압력 등 기존의 특징 정보 대신 대부분의 스마트폰에서 지원하는 가속도센서를 추가로 활용하여 서명이 이루어지고 있는 동안 스마트폰의 동적인 움직임의 특징정보를 추출한다. 서명 데이터는 리샘플링을 통해 길이를 맞추고, 일정한 크기로 정규화하여 사용한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트셋을 구축하여 단일세션검증, 시간차 검증, 위조서명 검증의 3가지 실험을 실시하였다. 실험결과 위조서명 구분에 있어서 제안방법은 기존 방법보다 EER이 최대 6.9% 더 낮았다. 또한, 서명의 모양과 속도만 사용한 기존의 방식보다 가속도센서를 추가한 방식이 1.5% 나은 성능을 보였고, 최고 3.5%의 에러율을 얻었다.
본 논문에서는 Shannon의 샘플링 이론을 이용하여 제한된 수의 센서에서 얻은 모드형상으로 정확한 모드형상을 재생성하고, 이렇게 재생성한 모드형상을 이용하여 구조물에 발생한 손상을 탐지할 수 있는지의 가능성에 대해 조사하였다. 우선 시간 영역에서의 Shannon의 샘플링 이론을 검토하였고, 이를 공간영역으로 확대하였다. 공간영역으로 확대한 Shannon의 샘플링 이론은 그 효용성을 확인하기 위하여 단순보의 모드형상을 해석적으로 구한 후 최소한으로 제한된 수의 샘플 데이터로 모드형상을 재생하였고 이를 원래의 모드형상과 비교하였다. 이렇게 하여 얻은 결과를 바탕으로 구조물의 모드형상을 추출하는 동적실험에서 필요한 최적 가속도계의 위치를 구할 수 있는 간단한 관계식을 제안하였다. 제안된 관계식과 공간영역으로 확대한 Shannon의 샘플링 이론의 실용성은 연속 2스팬으로 구성된 실험실 빔 구조물의 손상 전과 후의 모드형상에 적용하여 손상을 탐지함으로써 입증하였다.
액체로켓엔진용 산화제펌프의 캐비테이션 시험 중 입출구 배관과 펌프 케이싱에서 계측된 고주파 신호를 분석하였다. 각각의 데이터의 RMS 값을 캐비테이션 수에 따라 표현하였다. 또한 회전수 동기 주파수와 날개 개수 성분, 캐비테이션 불안정성 주파수의 크기를 검토하였다. 입출구 배관의 압력섭동은 캐비테이션 불안정성의 영향을 받았다. 출구 배관의 신호에서는 인듀서 날개 주파수인 3x 성분이 탁월하였다. 이러한 현상은 임펠러의 날개 개수가 인듀서의 날개 개수의 배수인 것과 관계가 있는 것으로 추정된다. 케이싱에 부착된 가속도계에서도 캐비테이션 불안정성 주파수가 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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