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.
본 논문에서는 친환경 스마트가전 응용시스템을 위한 모바일 로봇 플랫폼인 Ecobot을 개발하였다. Ecobot은 Zigbee 네트워크로 홈 네트워크를 구성한 친환경 스마트 가전 응용시스템에서 쾌적 환경 감시 및 안내의 역할을 수행한다. 쾌적 환경을 위해 환경 감시 센서가 탑재되어 있으며, Zigbee 네트워크를 통해 스마트 가전기기와 연동하여 스마트 가전기기를 제어하여 쾌적 환경을 유지시킨다. 또한 URG-04LX 레이저 거리 센서를 이용하여 자율주행 및 충돌 회피를 통해 실내 환경을 감시하게 된다.
A flexibility-based distributed computing strategy (DCS) for structural health monitoring (SHM) has recently been proposed which is suitable for implementation on a network of densely distributed smart sensors. This approach uses a hierarchical strategy in which adjacent smart sensors are grouped together to form sensor communities. A flexibility-based damage detection method is employed to evaluate the condition of the local elements within the communities by utilizing only locally measured information. The damage detection results in these communities are then communicated with the surrounding communities and sent back to a central station. Structural health monitoring can be done without relying on central data acquisition and processing. The main purpose of this paper is to experimentally verify this flexibility-based DCS approach using wired sensors; such verification is essential prior to implementation on a smart sensor platform. The damage locating vector method that forms foundation of the DCS approach is briefly reviewed, followed by an overview of the DCS approach. This flexibility-based approach is then experimentally verified employing a 5.6 m long three-dimensional truss structure. To simulate damage in the structure, the original truss members are replaced by ones with a reduced cross section. Both single and multiple damage scenarios are studied. Experimental results show that the DCS approach can successfully detect the damage at local elements using only locally measured information.
This study examines consumer's acceptance intention of sensor-based smart clothing empolying the extended TAM. Technology innovativeness, information innovativeness and trust were used as external variables and perceived palyfulness was included in the extetended TAM. Data were collected from the adults over 20 years old living in Daegu from March 14 to 18, 2011. 193 useful copies of data were analyzed to investigate a structural model and test research hypotheses using AMOS 7.0. The study results showed that the extended TAM for smart clothing was validated empirically in predicting the individual's acceptance of sensor-based smart clothing and 10 hypotheses among 12 hypotheses were supported. Technology innovation, information innovation, and trust were confirmed as antecedent variables in affecting extended TAM. Perceived usefulness and perceived playfulness directly influenced acceptance intention and indirectly influenced acceptance intention mediating attitude. Perceived usefulness affected perceived playfulness and attitude affected acceptance intention. This study will help marketers and managers of fashion companies devise effective tools in planning marketing strategies related to smart clothing.
최근 제품 생산 과정의 효율성을 높이기 위해서 공장 내 설비 및 기기의 자동화가 진행되고 있으며, ICT, IoT 기술을 이용한 스마트팩토리의 구축이 이루어지고 있다. 스마트팩토리에서 발생하는 많은 문제를 유기적으로 해결하기 위해 설비 및 기기 간의 무선통신 기능과 스마트팩토리의 제조공정 환경을 모니터링하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트팩토리의 공정 환경을 원격으로 모니터링 하기 위해 블루투스 모듈, 온습도 센서와 미세먼지 센서를 활용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 아두이노의 센서 값을 블루투스 통신을 통해 무선으로 수집한다.
Since WSNs (Wireless Sensor Networks) applied to their application areas such as smart home, smart factory, environment monitoring, etc., depend on sensor data, the sensor data is the most important among WSN components. The resources of each node consisting of WSN are extremely limited in energy, hardware and so on. Due to these limitation, communication failure probabilities become much higher and the communication failure causes data loss to occur. For this reason, this paper proposes 2MC (Maximum/Minimum Compression) that is a method to compress sensor data by selecting circular queue-based maximum/minimum sensor data values. Our proposed method reduces sensor data losses and value errors when they are recovered. Experimental results of 2MC method show the maximum/minimum 35% reduction efficiency in average sensor data accumulation error rate after the 3 times compression, comparing with CQP (Circular Queue Compression based on Period) after the compressed data recovering.
수위측정은 스마트 공장(Smart Factory), 스마트 농장(Smart Farm), 스마트 양식장(Smart Fish Farm) 등 IoT 모니터링 분야에서 활용도가 높다. 그러나 기존의 수위측정 방식은 복잡한 알고리즘과 고가의 센서 위주로 상품성과 산업현장 적용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 비접촉식 스마트센서인 적외선 거리 센서와 홀센서 기반 수위측정 방법을 각각 제안하였다. 센서의 고감도로 인해 발생하는 데이터 오류는 간단한 구조도입을 통해 해결함으로써 범용성을 높였다. 구현된 수위측정 방법은 성능평가 실험을 통해 그 유효성이 검증되었다. 본 연구를 통해 개발된 센서는 IoT 기술 기반 범용성 수위측정 모니터링 시스템으로 확장될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 야간 라이딩을 위한 패브릭 일렉트로닉스 기반의 안전 보호용 스마트 애슬레져 패션 개발 연구를 목적으로 하며 인간 친화성이 강화된 Fabric LED Display와 Fabric Capacitive touch sensor를 전도성 원사를 개발 및 활용하여 탈·부착 형태로 설계하여 구현하였다. 이러한 모듈의 탈·부착성은 다른 애슬레져 제품과 기능적·심미적인 요소를 교환 및 호환을 할 수 있도록 설계하여 기능뿐만 아니라 디자인의 다양화가 가능한 커스터마이즈 시스템으로 기존 제품들과 차별화된 스마트 애슬레져 패션 제품을 제안하였다는 점에서 연구의 의의가 있다. 후속 연구에서는 Fabric Electronics를 활용하여 착용성과 유연성이 강화된 직물의 물리적 속성에 적합한 직물센서를 개발하고 이를 활용한 커스터마이즈 스마트 패션을 제시할 예정이다.
사물인터넷이 대중화되면서 주차장에도 사물인터넷 환경을 구축해 이용객이 주차한 차량의 위치 식별 및 주차 위치 안내 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 기존 시스템들은 차량을 식별하기 위해 식별 장치를 차량에 부착하거나 이용객이 소지하는 방법 또는 고화질 카메라를 이용하여 주차된 차량의 번호판을 인식하는 방법 등을 이용하고 있다. 하지만 이 방법들은 이용 방법과 비용 측면에서 아쉬운 면을 보였다. 본 논문에서는 초음파 센서와 블루투스 통신을 이용한 스마트 실내 주차장 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 주차공간에 설치된 주차장 센서 모트의 초음파센서를 이용하여 차량의 점령을 판단하고 블루투스의 RSSI를 이용하여 주차된 차량의 위치 식별이 가능하다. 또한 블루투스 RSSI를 이용한 실시간 실내 위치 인식을 통해 주차된 차량까지의 길 안내 서비스가 가능하다. 시스템의 성능평가를 위해 주차된 차량의 위치 인식률과 RSSI를 변환해 얻은 거리의 정확도를 측정하였다.
디지털 카메라, 스마트폰, 타블렛과 같은 스마트 기기의 대중화와 소셜 네트워크 서비스를 통해서 사진과 같은 멀티미디어 데이터의 양이 빠르고, 급격하게 확산되고 있다. 사진 검색 방법은 키워드 기반의 검색 방법, 예제 기반의 검색 방법, 시각화 질의 기반의 검색 방법의 세 가지 분류될 수 있다. 이전에 연구된 사진 검색 기법은 일반 PC 환경에 최적화되었기 때문에 최근에 등장한 스마트 TV 환경에서 사진 검색하기 위한 방법으로 사용하는 것은 적합하지 않은 상황이다. 본 논문에서는 스마트 TV 환경에서 키넥트를 이용한 소셜 네트워크에 존재하는 사진 검색 시스템을 제안하였다. 이를 위해서 키넥트 센서를 사용하여 마우스의 컨트롤을 제어할 수 있도록 구현하였으며, 제안하는 시스템의 검색 결과는 임계값이 0.7일 때, 평균 재현율과 평균 정확도는 각각 81%, 80%의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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