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.
The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.
본 논문에서는 안드로이드 기반 장치에서 선박 평형수 처리 시스템의 센서 데이터를 시간과 장소에 구애받지 않고 원격 모니터링이 가능한 시스템을 설명한다. 제안하는 원격 모니터링 시스템은 선박 내에 설치된 선박 평형수 처리 시스템에 문제가 발생하였을 경우 파견되는 엔지니어를 위한 정보를 제공한다. 시스템은 선박으로부터 수집된 센서데이터를 보존하는 서버와 이동이 자유로운 모바일 장치로 구성된다. 서버의 센서 데이터는 모바일 장치에서 원하는 조건을 입력하고 요청한다. 모든 센서 데이터를 수신할 경우 모바일에서 처리되는 시간이 길어져 문제가 발생했을 때 치명적일 수 있는 중요도가 높은 센서 데이터만을 수신하여 사용자에게 제공한다. 서버와 모바일 장치의 데이터 송수신은 안전한 통신을 위해 TCP/IP를 사용한다. 본 시스템에서는 선박 평형수 처리 시스템의 원격 모니터링 정보를 통해 센서의 고장을 예측한다.
최근 몇 년 동안 스마트폰의 등장으로 현대인들의 생활에 많은 변화를 가져왔다. 특히 스마트폰의 센서 정보를 활용하여 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공해주는 응용프로그램들이 많이 등장하고 있다. 스마트폰의 센서 정보는 사용자의 습관이나 행동과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 사용자의 상황을 인지하기에 좋은 데이터이다. 현재 모바일 센서 중 GPS 센서는 사용자의 기본적인 행위인지에 많이 활용되고 있다. 하지만 GPS 센서는 사용자의 상황에 따라 수신이 불가능할 수도 있으며 수신된 데이터 역시 부정확할 수 있기 때문에 활용도가 떨어진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 디바이스에 탑재된 가속도 센서 데이터를 중심으로 한 사용자 행위 인지 방법을 제안한다. 가속도 센서는 데이터 수신이 안정적이며, 사용자의 행위에 민감하게 반응하기 때문에 행위인지에 적합하다. 마지막으로 상태 전이도를 활용하여 합리적인 행위변화의 흐름을 적용함으로써 행위인지의 정확도를 높인다.
현대인들의 운동, 건강 관심도가 늘어남에 따라 운동에 관련된 정보 및 기기들의 수요가 늘어나고 있으며 잘못된 자세로 운동할 시 신체 불균형과 부상을 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서 사용자들의 올바른 운동 자세를 통한 건강증진 및 부상 예방을 위한 자세교정을 목적으로 한다. 시스템의 주기억 장치로는 Arduino Uno R3와 압력 센서, 가속도 센서를 사용하여 개발하였다. 압력 센서는 스쿼트 자세 판별, 가속도 센서는 일반걸음, 팔자걸음, 안짱걸음 3가지의 걸음걸이 판별을 위해 사용되었다. 데이터를 블루투스 모듈로 스마트폰에 전송하고 App에 표시하여 사용자에게 올바른 운동 자세를 안내해준다. 걸음걸이 판별은 발이 벌어진 각도 20˚를 기준으로 진행하였으며, 올바른 스쿼트 자세는 숙련자의 데이터를 기반으로 전족과 후족의 압력 센서 값의 비율을 비교했다. 따라서 걸음걸이 판별 시 약 90%의 정확도와, 스쿼트 자세 시 압력 센서 값의 비율 7:3을 기준 하에 95%의 정확도를 가지는 실험을 기반으로 사용자가 운동 시 App을 통해 실시간으로 확인하여 올바른 자세로 운동을 할 수 있고, 잘못된 자세로 운동을 진행할 때 교정할 수 있도록 안내해주는 시스템을 구축했다.
HCCL 이란 Heterogeneous Container Class Library의 약자로써, 이종의 데이터 유형을 하나의 레코드로 저장이 가능하도록 하고, 이의 리스트를 만들어 정보의 저장이 가능하도록 하는 라이브러리이다. HCCL을 사용할 경우, 데이터 유형이 다르더라도 암/복호화를 문자열을 기반으로 용이하게 할 수 있다. 최근 스마트폰에 내재되어 있는 다양한 센서들을 활용하여 사용자에게 편리한 서비스를 제공해 주고 있다. 하지만, 센서 정보를 API에 전달해 주는 과정에서 개인 정보의 침해가 발생할 수 있으며, 이에 대해 사용자들의 대비가 필요한 것도 사실이다. 본 연구에서는 센서의 정보를 HCCL을 기반으로 관리하면서 SEED 암호 알고리즘을 활용한 기존의 보안성을 강화하는 데이터 모델을 개발하였다. 안드로이드 환경이 센서에 대한 권한 관리 기능을 제공하지 않는 문제가 있음으로, 본 연구에서는 사용자의 판단을 기반으로 한 선택을 통해 센서 정보의 암호화 여부가 결정되도록 하여 안전한 데이터의 생성 및 저장을 사용자가 판단하도록 하였다. 또한, 개발된 라이브러리의 성능을 평가하여 본 연구의 효과성을 검증하였다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
This paper deals with the process and requirements of a capstone design project performed by undergraduate students. We discuss about the preliminary study for the capstone design, the derivation of a subject, the level descriptor of the subject, and the system requirements. And then, we summarize the results of the capstone design project entitled as Microsoft Azure based IoT (Internet of Things) system which is performed by 4 undergraduate students during 10 months. This system is composed of a Zigbee sensor network, the TCP/IP Internet, an IoT server, and a smartphone application program, with which we can gather the sensor data and control actuators at the far away area.
본 논문에서는 오픈소스플랫폼인 아두이노를 활용하여 온도, 습도 센서에서 받은 데이터 값을 시리얼 모니터에서 출력하고, 블루투스 모듈을 이용하여 블루투스 통신을 통해 안드로이드 어플리케이션으로 온도와 습도에 대한 데이터 값을 스마트폰에서 모니터링 할 수 있는 시스템을 제작하였다. 제작된 시스템을 활용함으로써 실시간으로 온도, 습도를 현장에서 모니터링이 필요한 분야에서 사용할 수 있다.
지자기를 측정하여 방위각을 추정하는 방법은 매우 오래전부터 사용되어 왔다. 그러나 실내외의 금속 구조물 때문에 지자기에 외란이 발생하여 추정된 방위각에 오차가 발생하는 경우가 많다. 이를 보정하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔지만 오차를 줄이는데 한계가 있다. 본 논문에서는 측정된 지자기 센서 값을 LSTM 구조의 신경망에 적용하여 방위각을 추정하는 방법을 제안한다. 신경망을 학습시키기 위해서는 데이터의 사전 처리가 매우 중요하며, 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 자이로 센서, 지자기 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, EKF를 사용하여 지자기 센서 값을 균등하게 샘플링하는 방법으로 학습 데이터를 생성하였다. 4개의 은닉층을 사용하여 평균 방위각 추정 오차가 0.9도인 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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