This paper introduces an automatic steering system for straight traveling capable of being mounted on drivable agricultural machinery which user can handle it such as a tractor, a transplant, etc. The modular automatic steering device proposed in the paper is composed of RTK GNSS, IMU, HMI, hydraulic valve, and wheel sensor. The path generation method of the automatic steering system is obtained from two location information(latitude and longitude on each point) measured by GNSS in advance. From HMI, a straight path(AB line) can be created by connecting latitude and longitude on each point and the device makes the machine able to follow the path. During traveling along the reference path, it acquires the real time position data every sample time(0.1s), compares the reference with them and calculates the lateral deviation. The values of deviation are used to control the steering angle of the machine using hydraulic valve mounted on the axle of front wheel. In this paper, Pure Pursuit algorithm is applied used in autonomous vehicles frequently. For the analysis of traveling characteristics, field tests were executed about these conditions: velocity of 2, 3, 4km/h which is applied to general agricultural work and ground surface of solid(asphalt) and weak condition(soil) such as farmland. In the case of weak ground state, two experiments were executed about no-load(without work) and load(with work such as plowing). The maximum average deviations were presented 2.44cm, 7.32cm, and 11.34cm during traveling on three ground conditions : asphalt, soil without load and with load(plowing).
In this study, a cycling smart wear for measuring cycling posture and motion was developed using a three-dimensional motion analysis camera and an IMU inertial sensor. Results were compared according to parts to derive the optimal smart device attachment location, enabling correct posture measurement and cycle motion analysis to design a pattern. Conclusions were as follows: 1) 'S-T8' > 'S-T10' > 'S-L4' was the most significant area for each lumbar spine using a 3D motion analysis system with representative posture change (90°, 60°, 30°) to derive incisions and size specifications; 2) the part with the smallest relative angle change among significant section reference points during pattern design was applied as a reference point for attaching a cycling smart device to secure detachable safety of the device. Optimal locations for attaching the cycling device were the "S-L4" hip bone (Sacrum) and lumbar spine No. 4 (Lumbar 4th); 3) the most suitable sensor attachment location for monitoring knee induction-abduction was the anatomical location of the rectus femoris; 4) a cycling smart wear pattern was developed without incision in the part where the sensor and electrode passed. The wearing was confirmed with 3D CLO. This study aims to provide basic research on exercise analysis smart wear, to expand the smart cycling area that could only be realized with smart devices and smart watches attached to current cycles, and to provide an opportunity to commercialize it as cycling smart wear.
연구목적: 본 논문에서는 스마트 디바이스의 높은 보급률을 활용하여 근감소증을 추정 및 예측하는 딥러닝 알고리즘을 제안과 연구를 수행한다. 연구방법: 딥러닝 학습을 위해 스마트 디바이스에 내장된 관성센서를 활용하여 실험 데이터를 수집하였다. 데이터를 수집하는 테스트용 어플리케이션 구현하여 '정상'과 '비정상'걸음과 '달리기', '낙상', '스쿼트' 자세의 5 가지 상태를 구분하여 데이터를 수집하였다. 연구결과: LSTM, CNN, RNN model 사용 시 예측 정확도를 분석했고 CNN-LSTM 융합형 모델을 활용하여 이진분류 정확도 99.87%, 다중 분류 92.30%의 정확도를 보였다. 결론: 근감소증이 있는 사람의 경우 걸음걸이의 이상이 생긴다는 점에 착안하여 스마트 디바이스를 활용한 연구를 진행하였다. 본 연구를 활용하여 근감소증으로 인해 생기는 재난안전을 강화 할 수 있을 것이다.
Background: Office workers experience neck or back pain due to poor posture, such as flexed head and forward head posture, during long-term sedentary work. Posture correction is used to reduce pain caused by poor posture and ensures proper alignment of the body. Several assistive devices have been developed to assist in maintaining an ideal posture; however, there are limitations in practical use due to vast size, unproven long-term effects or inconsistency of maintaining posture alignment. We developed a headphone and necklace posture correction system (HANPCS) for posture correction using an inertial measurement unit (IMU) sensor that provides visual or auditory feedback. Objects: To demonstrate the test-retest reliability and concurrent validity of neck and upper trunk flexion measurements using a HANPCS, compared with a three-dimensional motion analysis system (3DMAS). Methods: Twenty-nine participants were included in this study. The HANPCS was applied to each participant. The angle for each action was measured simultaneously using the HANPCS and 3DMAS. The data were analyzed using the intraclass correlation coefficient (ICC) = [3,3] with 95% confidence intervals (CIs). Results: The angular measurements of the HANPCS for neck and upper trunk flexions showed high intra- (ICC = 0.954-0.971) and inter-day (ICC = 0.865-0.937) values, standard error of measurement (SEM) values (1.05°-2.04°), and minimal detectable change (MDC) values (2.92°-5.65°). Also, the angular measurements between the HANPCS and 3DMAS had excellent ICC values (> 0.90) for all sessions, which indicates high concurrent validity. Conclusion: Our study demonstrates that the HANPCS is as accurate in measuring angle as the gold standard, 3DMAS. Therefore, the HANPCS is reliable and valid because of its angular measurement reliability and validity.
지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 대부분의 노인들이 가지고 있는 만성 질환 중의 하나인 근골격계 질환을 해결할 수 있는 혼합현실 기반의 재활 운동 솔루션을 제안한다. 현대 사회는 점점 증가하고 있는 노인층이 많아지면서 사무직에 종사가 많아지고 좌식 활동이 많아지게 되었다. 반복되는 사무 활동으로 근력 감소가 많아지고 이로 인해 일상생활에 많은 어려움을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 근골격계 만성 질환을 해결하기 위해 혼합현실 기반의 운동 플랫폼을 개발하였다. 가상현실은 어지러움 때문에 노인들에게 적합하지 않다. 또한, 자체적으로 개발한 관성센서 기반의 웨어러블 센서를 개발하여 상체 중요 부위에 부착하여 편하게 운동할 수 있게 하였다. 혼합현실 환경에서 웨어러블 센서로부터 실시간 원시 데이터를 실시간 수집하여 이를 가상 환경의 아바타와 동기화되기 위한 변환 알고리즘을 개발하였다. 사용자는 혼합현실 환경에서 실시간 재활 운동이 정확하게 이루어지는가를 아바타를 통해 확인할 수 있으며 보다 정확한 운동을 할 수 있게 하였다.
Jong Dae Park;Min Jong Park;Seung Min Baek;Seung Yun Baek;Hyeon Ho Jeon;Dae Wun Kim;Dae Seung Hwang;Yong Joo Kim
농업과학연구
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제51권3호
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pp.295-305
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2024
Due to the environment of irregular soil characteristic for agricultural fields, dynamic characteristic occurs in the tractor cabin during agricultural operations. Operator's fatigue is increased, and operation performance is decreased by these irregular environment conditions. This study was conducted to measure and analyze the dynamic characteristic of a tractor cabin, a major agriculture machinery, during agricultural operations. The specification of tractor used in the study was a 95 kW class tractor. To analyze the dynamic characteristics of the tractor cabin, the main agricultural operations, plow tillage and rotary tillage, were selected. To measure data of dynamic characteristic of the cabin, which continuously changes during operations, an Ellipse Series INS (inertia navigation system) with a built-in IMU (inertia measurement unit) was attached to the center of gravity of the cabin. During field test, the gear stages of plow tillage were B4 (4.3 km·h-1) and B5 (5.6 km·h-1), and the gear stages of rotary tillage were A3 (3.3 km·h-1) and A4 (4.2 km·h-1), which are the most commonly used. To analyze dynamic characteristic such as roll and pitch during operations according to the gear stages. As a result, the dynamic characteristics of pitch increased more than the dynamic characteristics of roll as the travel speed increased, and the dynamic characteristics of both agricultural operations were in the range of 2 to 5°.
해안지역은 레저공간, 요양, 항만 및 발전소 건설 등으로 인간의 활용이 용이한 공간으로써 그 이용이 점점 늘어나고 있다. 해안은 해양과 육지가 서로 만나며 지속적으로 변화하는 지역이다. 이렇듯 활발한 변동이 일어나고 있는 해안지형에 대한 정기적인 해안침식 모니터링이 필요하지만, 지상라이다(LiDAR : Light Detection and Ranging) 측량방법은 많은 시간 소요와 제약사항들이 있다. 이에 대한 보완책으로 한국해양과학기술원에서는 효율적인 해안지형 측량을 위한 해상모바일라이다 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 선박에 지상라이다(RIEGL LMS-420i), 모션센서(MAGUS Inertial+)와 RTKGNSS(LEICA GS15 GS25)를 함께 고정 설치하여 해안선을 따라 선박을 운항하며 일정한 방향(해안 방향)으로 스캔하면서 탐사한다. 지상라이다로는 침식이 진행된 해안을 측량시, 해안침식에서 중요한 전빈지역에 음영대가 많이 발생하여 관측에 어려움이 있다. 하지만 이 해상모바일라이다 시스템을 활용하면 음영대를 효과적으로 관측할 수 있으며, 선박이 해안선을 따라 이동하며 연속측량 할 수 있어, 비교적 짧은 시간에 넓은 지역을 효율적으로 관측할 수 있다. 본 시스템을 이용하여 강릉항 주변 안목 송정해변에 대하여 실험 측량을 실시하고 검토하였다. 이와 같은 효율적인 시스템 이용하여 침식피해가 심각한 해안을 대상으로 효과적인 정밀 측량 모니터링을 실시하고 그 변화 양상을 파악한다면 연안침식대응기술 개발 및 연안침식통합관리체계 도출에 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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