• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.631-632
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• 2024

본 연구는 웨어러블 기기를 이용하여 위험 상황을 감지하고 사고 예방에 기여할 방법을 탐색한다. 데이터의 시간 영역과 주파수 영역의 분석을 통해 위험한 상황과 일반적인 상황을 구분하는 성능을 비교한다. 비딥러닝 모델과 딥러닝 모델을 비교 평가하였다. 결과적으로 시간 영역보다 주파수 영역에서 컨볼루션 신경망 모델이 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.381-389
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• 2012

본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권10호
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• pp.785-791
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• 2011

본 논문에서는 소형 선박용 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU) 개발에 적합한 MEMS(Micro-Electro Mechanical System) 기반의 관성 센서 평가와 선정에 관하여 기술했다. 먼저, 오일러 공식에 기초한 관성 센서의 오차 모델과 잡음 모델을 정의하고, 앨런 분산(Allan Variance) 기법과 몬테카르로(Monte Carlo) 시뮬레이션 기법을 도입하여 관성 센서를 평가하였다. ADIS16405, SAR10Z, SAR100Grade100, LIS344ALH, ADXL103 등 다섯 가지 관성 센서에 대한 평가결과, ADIS16405의 자이로와 가속도계를 조합한 경우 오차가 가장 작게 나타났는데, 600 초 경과시 속도 오차의 표준편차가 약 160 m/s, 위치 오차의 표준편차가 약 35 km로 나타났다. 평가를 통해 ADIS16405 관성 센서가 IMU 구축에 최적임을 알았고, 이러한 오차 감소 방법에 대해서 참고문헌을 조사하여 검토하였다.

• Annals of Rehabilitation Medicine
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• 제42권6호
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• pp.872-883
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• 2018

Objective To replace camera-based three-dimensional motion analyzers which are widely used to analyze body movements and gait but are also costly and require a large dedicated space, this study evaluates the validity and reliability of inertial measurement unit (IMU)-based systems by analyzing their spatio-temporal and kinematic measurement parameters. Methods The investigation was conducted in three separate hospitals with three healthy participants. IMUs were attached to the abdomen as well as the thigh, shank, and foot of both legs of each participant. Each participant then completed a 10-m gait course 10 times. During each gait cycle, the hips, knees, and ankle joints were observed from the sagittal, frontal, and transverse planes. The experiments were conducted with both a camera-based system and an IMU-based system. The measured gait analysis data were evaluated for validity and reliability using root mean square error (RMSE) and intraclass correlation coefficient (ICC) analyses. Results The differences between the RMSE values of the two systems determined through kinematic parameters ranged from a minimum of 1.83 to a maximum of 3.98 with a tolerance close to 1%. The results of this study also confirmed the reliability of the IMU-based system, and all of the variables showed a statistically high ICC. Conclusion These results confirmed that IMU-based systems can reliably replace camera-based systems for clinical body motion and gait analyses.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.521-534
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• 2021

연구목적: 본 논문에서는 스마트 폰의 IMU센서를 사용한 PDR 방식의 실내 위치 추적 기법을 제안하고자 하며, 보다 정확한 추정을 위해 스마트 폰의 자세 변화로 인한 오류를 최소화하여 이동방향, 걸음 수, 보폭의 세 가지 정보를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 연구방법: 제안된 기법의 유효성과 성능을 실험을 통해 확인하고자 하였으며, 동일한 조건에서 기존 성능기법과 비교해 본 논문에서 제안하는 기법을 입증 하고자 한다. 연구결과: 실험을 통해 측정된 측위 오차는 기존 기법의 평균 오차가 1.84m이고, 제안된 기법의 평균 오차는 0.76m로서 제안된 기법이 기존 기법보다 보행자의 실제 이동 방향과 위치를 더욱 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 제안하는 스마트 폰의 IMU센서를 사용한 PDR 방식의 실내 위치 추적 기법은 모든 국민이 보유한 스마트 폰을 활용하여 재난 시 신속한 대피를 위한 자신의 위치 인식 및 이동 방향 인식에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권3호
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• pp.177-184
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• 2022

The purpose of this study was to present the IMU sensor based trunk stabilization exercise and to evaluate the changes in the muscle activity and thickness with non-specific low back pain patients (N=30). They were classified into two groups; lumbar stabilization exercise using IMU sensor (ILS), (n₁=20) and general lumbar stabilization exercise (GLS), (n₂=10). By comparing the difference between pre and post intervention via trunk muscle activity and muscle thickness, the significant differences were identified. Muscle activity was measured on external oblique (EO), internal oblique (IO), and multifidus (MF) by using surface electromyography (sEMG). Muslce thickness was measured on external oblique, internal oblique, transverse abdominis (TrA), and multifidus (MF) by using ultrasonography. sEMG activity was recorded at right side-bridge position. Each group performed the proposed lumbar stabilization exercise for 30 minutes a day, 5 times a week for 4 weeks. Trunk muscle activity was observed with a significant increase in the IO of ILS (p<.05) and a decrease in the MF of GLS (p<.05). Trunk muscle thickness was significantly increased in left EO and both IO of GLS (p<.05), and also significant increased right EO, both IO, both TrA, and both MF of the ILS (p<.05). In the future, a convergence approach of rehabilitation and engineering is needed to select a sensor suitable for rehabilitation purposes, study the validity and reliability of data, and produce appropriate rehabilitation contents.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-25
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• 2023

도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제30권2호
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• pp.102-109
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• 2023

Background: While efforts have been made to differentiate fall risk in older adults using wearable devices and clinical methodologies, technologies are still infancy. We applied a decision tree (DT) algorithm using inertial measurement unit (IMU) sensor data and clinical measurements to generate high performance classification models of fall risk of older adults. Objects: This study aims to develop a classification model of fall risk using IMU data and clinical measurements in older adults. Methods: Twenty-six older adults were assessed and categorized into high and low fall risk groups. IMU sensor data were obtained while walking from each group, and features were extracted to be used for a DT algorithm with the Gini index (DT1) and the Entropy index (DT2), which generated classification models to differentiate high and low fall risk groups. Model's performance was compared and presented with accuracy, sensitivity, and specificity. Results: Accuracy, sensitivity and specificity were 77.8%, 80.0%, and 66.7%, respectively, for DT1; and 72.2%, 91.7%, and 33.3%, respectively, for DT2. Conclusion: Our results suggest that the fall risk classification using IMU sensor data obtained during gait has potentials to be developed for practical use. Different machine learning techniques involving larger data set should be warranted for future research and development.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.51-58
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• 2004

모바일 매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 카메라 등을 탑재하고 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 방법이다. 모바일 매핑시스템은 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 이용되고 있다. 국외에서 개발된 모바일 매핑시스템은 각 센서의 통합 및 동기화 방안을 알 수 없으므로 업그레이드하거나 새로운 센서를 추가하기 어렵다. 본 연구에서는 모바일 매핑시스템의 개선 및 센서추가를 위해서 모바일 매핑시스템에 기본석으로 필요한 GPS, IMU, 그리고 CCD 카메라와 향후 추가될 센서인 레이저, 오도미터(Odometer) 등의 센서가 추가될 경우를 고려하여 멀티 센서 통합 및 동기화 구현 방안을 제시하였다. 또한 동기화에 필요한 각 센1서의 요구사항을 파악한 후 동기화 장비를 설계 및 제작하고 실험하였다.

• 한국측량학회지
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• 제28권6호
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• pp.637-643
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• 2010

본 연구에서는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU, UMPC를 결합하여 영상과 위치/자세 데이터를 획득하는 휴대용 멀티센서 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 통해 획득된 데이터를 이용하여 지상기준점을 이용하지 않고 광속조정법 기반의 영상 geo-referencing을 수행하고 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 평가하였다. 정확도 검증 결과, 지상점의 상대좌표 정확도는 RMSE가수 cm내외로 상당히 정확함을 확인할 수 있었다. 구축된 시스템은 대상 객체의 3차원 모델과 상대좌표를 획득하는데 있어서 충분히 활용 가능하다고 판단된다. 향후에는 시스템 및 카메라의 엄밀한 보정을 통해 절대좌표의 정확도를 개선할 예정이다.