International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.230-245
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2005
In this paper, we develop a gesture-based input device equipped with accelerometers and gyroscopes. The sensors measure the inertial measurements, i.e., accelerations and angular velocities produced by the movement of the system when a user is inputting gestures on a plane surface or in a 3D space. The gyroscope measurements are integrated to give orientation of the device and consequently used to compensate the accelerations. The compensated accelerations are doubly integrated to yield the position of the device. With this approach, a user's gesture input trajectories can be recovered without any external sensors. Three versions of motion tracking algorithms are provided to cope with wide spectrum of applications. Then, a Bayesian network based recognition system processes the recovered trajectories to identify the gesture class. Experimental results convincingly show the feasibility and effectiveness of the proposed gesture input device. In order to show practical use of the proposed input method, we implemented a prototype system, which is a gesture-based remote controller (Magic Wand).
태양 에너지를 전기 에너지로 변환시키는 장치가 설치된 해상 부유체는 파도에 의해서 운동한다. 해상 부유체의 안전성을 평가하기 위해서는 부유체 운동의 측정과 해석이 필요한데, 일반적으로 6자유도 운동을 이용한다. 6자유도 운동은 저전력, 소형, 저가의 특징을 갖고 있는 MEMS(Micro-Electro Mechanical System)를 이용하여 측정할 수 있다. 문제는 MEMS의 낮은 정밀도이다. 본 연구에서는 이러한 MEMS를 이용한 해상 태양광 부유체의 거동을 측정하고, 측정한 거동을 이용한 안전성 평가 기법에 관하여 검토하였다. 연구결과 3축의 가속도계와 3축의 자이로스코프를 이용한 관성 측정 플랫폼을 통해서 해상 부유체의 모델링과 안전성 평가가 가능함을 알았다.
가속도 센서와 자이로스코프 센서는 반복운동 검출을 위해 사용하는 대표적인 센서로써 다양한 운동 성분을 분석하는데 활용되어 왔다. 하지만 이 두 센서는 잡음 민감성과 오차가 누적되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 하드웨어적인 문제점을 극복하기 위해, 두 센서를 함께 사용하려는 시도가 있어왔고, 상보필터는 가속도 센서와 자이로스코프 센서의 단점은 최소화하고 장점을 극대화함으로써 두 센서가 가지는 문제점을 완화시키는 성공적인 결과를 보여주었다. 이 논문에서는 상보필터에 신경망을 도입함으로써 상보필터로 처리할 수 없는 여러 변수를 사전에 학습을 통하여 생성한 망을 이용해서 처리하는 개선된 방법을 소개한다. 신경망은 다양한 경우의 수를 미리 학습하여 예측하지 못한 환경 혹은 상황에도 정확한 측정이 가능한 알고리듬이다. 제안한 방법은 반복운동을 처음, 중간, 끝 세 개의 영역으로 분류하여 신경망을 적용한다. 그 결과 영역별 인식률은 96.35%, 98.77%, 96.92%이고 이를 바탕으로 측정한 정확도는 97.18%임을 실험을 통해 확인할 수 있다.
본 논문에서는 2차원 포인팅 장치의 한계를 극복하기 위하여 3차원 공간에서 주위환경에 관계없이 위치를 인지하고 좌표를 얻어낼 수 있는 관성항법시스템을 이용한 3차원 포인팅 기기의 설계 및 구현방식을 제안한다. 관성항법시스템은 각속도계(gyroscope)와 가속도계(accelerometer)의 데이터를 바탕으로 좌표를 계산하는 기법으로, 가속도계에서 발생하는 오차는 칼만 필터를 이용하여 데이터를 보정한다. 3차원 포인팅 장치의 프로토 타입 개발을 위해 무선 3차원 공간인식 마우스를 설계 및 구현하였으며, 디스플레이 장치에 표시를 위하여 RFIC를 이용하여 측정한 좌표 데이터를 수신 모듈로 전송하고 수신 모듈은 USB 드라이버를 통하여 호스트로 전달하였다. 본 논문은 관성항법시스템과 칼만 필터의 이론적인 지식을 바탕으로 3차원 포인팅 장치를 설계하고 프로토 타입을 구현하고 성능 평가를 통하여 3차원 공간에서 사용자의 움직임을 추출할 수 있는 입력 기기로서의 유용성을 검증하였으며 향후 유비쿼터스 컴퓨팅의 다양한 응용 장치로서의 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 템포 기반의 음악 분류와 센서 기반의 인간 행동 인식을 통한 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 템포 기반의 음악 분류를 통해 음악 파일을 색인하고, 인식된 행동에 따라 적합한 음악을 추천한다. 정확한 음악 분류를 위해 변조 스펙트럼 기반의 동적 분류기와 멜 스펙트로그램 기반의 시퀀스 분류기가 함께 사용된다. 또한, 간단한 스마트폰 가속도계, 자이로스코프 센서 데이터가 심층 스파이킹 신경망에 적용되어 행동 인식 성능을 향상시킨다. 마지막으로 인식된 행동과 색인된 음악 파일의 관계를 고려한 매핑 테이블을 통해 음악 추천이 수행된다. 실험 결과는 제안된 시스템이 음악 플레이어가 있는 실제 모바일 장치에 사용하기에 적합하다는 것을 보여준다.
환자의 빠른 회복과 일상생활의 복귀를 위해 다양한 재활치료가 시행되고 있으며 게임을 활용한 방법이 치료의 효율성을 높이기 위해 점차 사용되고 있는 추세이다. 그러나 기존의 게임을 이용한 방법들은 위치운동에 집중되어 환자의 상태를 파악하고 전문적인 의료목적으로 사용할 수 있는 정보를 얻기 힘들다. 본 논문에서는 이러한 부분을 보완하기 위하여 근전도 및 자이로스코프 센서를 활용하여 외상성 충격으로 인한 환자 또는 노인성 질환을 가진 환자 등을 대상으로 적용될 수 있는 상지재활치료용 기능성 게임을 개발하였다. 게임을 통해 효율적인 운동을 유도하고 환자의 상태를 파악할 수 있는 방법에 대한 연구를 진행하였고 게임으로 인한 운동량 증가와 가능성을 확인할 수 있는 실험을 진행하였다.
본 논문에서는 블루투스 통신 기반에서 최적의 성능을 위한 포인팅 및 보정 알고리즘을 제안한다. 가속도 센서는 각속도 센서보다 데이터 변화량이 더 민감하기 때문에 데이터 출력 값의 오류를 야기하는 주된 원인이 된다. 따라서 가속도 센서로부터의 각 축에 대한 데이터 값에 칼만 필터를 적용함으로써 노이즈를 최소화하였으며, 추가적으로 x, y 변화량에 칼만 필터를 적용함으로써 손 떨림에 대한 보정 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가속도와 각속도 센서 데이터를 Quaternion 사상 처리를 통해 데이터 추출을 적용한다. 추출된 데이터 값에 중력 가속도를 이용한 기울임 보정 알고리즘을 적용함으로써 기울임 보정 효과를 얻을 수 있다. 또한 장치의 급격한 움직임에 의한 센서 데이터의 부정확성을 해결하기 위하여 유전자 알고리즘을 적용한 사용자에 따라 달리 초기 해집단을 생성하는 적응적 포인팅 및 보정 알고리즘을 구현한다.
아두이노 프로 미니, 가속도 및 자이로 센서, 블루투스 마스터 및 슬레이브 모듈을 이용하여 사물인터넷 기반의 소 행동 특성을 관찰할 수 있는 알고리듬을 제안하고 이의 실현을 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템을 통해 소의 행동을 측정하였으며, 측정된 데이터를 센서를 부착한 블루투스 송신 모듈을 통해 컴퓨터에 연결된 수신 모듈로 전송하여 컴퓨터에서 실시간으로 소의 움직임 변화를 그래프를 통해 나타내었으며 이를 통해 발정 상태를 판단할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 이를 위한 블루투스 스캐터넷 적용방안을 제시하고, 제안한 알고리듬과 구현된 시스템에 의해 소의 발정 상태를 판단하며, 이는 소의 인공수정에 의한 번식력 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 구현한 시스템을 소의 다리에 실제로 부착하여 데이터를 측정하고, 제안한 알고리듬에 의해 발정 유무를 판단하였다.
위치 파악을 위한 시스템은 지난 몇 년 동안 적극적으로 연구 및 개발되었으며 많은 응용 분야에 적용되고 있다. 본 논문은 가속도계와 단일 축 자이로 스코프로 구성된 센서 시스템을 사용하여 실내와 실외의 넓은 공간에서 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 가속도계와 자이로 스코프를 사용하여 사람의 움직임을 인식하는 시스템을 설계 한 후 기하학적 알고리즘을 센서 데이터에 적용하여 오차율을 줄이고자 하였다. 특히 활용성을 고려하기 위하여 센서 기기를 허리에 느슨하게 착용함으로써 실험 데이터가 실제 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있도록 고려하였다. 반지름이 1m, 3m인 원형 트랙의 실험 결과를 바탕으로 본 논문에서는 회전 각도의 임계 값을 이용한 알고리즘을 제안하고 실험 결과에 적용하였다. 그리드 패턴 트랙 모델에 대한 추적 실험을 수행했으며, 최종 추적 지점과 목표 지점의 평균 편차는 원시 센서 데이터의 경우 약 15.2m로 확인 되었으며, 회전 각도 임계 값을 사용하는 알고리즘을 사용하여 약 4.0m로 줄일 수 있었다.
스마트폰에 내장된 각종 센서를 통해 획득할 수 있는 정보는 사용자의 움직임, 상황 등을 파악하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서와 자이로스코프 센서에서 얻은 정보를 분석하여 'I', 'S', 'Z' 모션을 인식하는 두 가지 규칙기반 시스템을 제안한다. 먼저, 각 모션에 대한 가속도 및 각속도의 특성을 분석한다. 이를 기반으로 두 가지 종류의 규칙기반 모션 인식 시스템을 제안하고 이를 안드로이드 앱으로 구현하여 각 모션에 대한 성능을 비교한다. 두 가지 규칙기반시스템은 각 모션에 대해서 90% 이상의 인식률을 보이며 앙상블을 이용한 규칙기반 시스템은 다른 시스템보다 향상된 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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