• 한국게임학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.29-38
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• 2013

최근 키보드나 마우스 조작이 아닌 사용자의 모션을 인식하여 플레이를 진행하는 체감형 게임에 대한 관심이 증대하고 있다. 일반적으로 이런 게임을 위해서는 사용자 모션을 감지하는 모션 콘트롤러가 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 스마트폰을 손에 쥔 채 5가지 타입의 테니스 스윙을 할 때 발생하는 가속도 센서 값의 특징을 분석하고, DWT(Discrete Wavelet Transform) 기반의 테니스 모션 인식 방법을 제안한다. 우리의 방법은 스마트폰이 모션 콘트롤러 역할을 할 수 있게 함으로써, 사용자는 별도의 모션 콘트롤러를 구입할 필요 없이 손쉽게 체감형 테니스 게임을 즐길 수는 장점이 있다. 제안된 방법을 기반으로 테니스 게임 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 제안된 방법은 테니스 게임 진행에 충분히 높은 인식률을 보여 컴퓨터 게임에서 유용함을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.115-125
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• 2011

최근 이슈가 되어온 스마트폰에는 고해상도 카메라, Assisted GPS, 가속도계, 자이로스코프, 그리고 자기 계측 센서와 같이 측량에 직접 이용할 수 있는 다양한 센서들이 탑재되어 있다. 본 연구는 고해상도 영상을 제공하는 스마트폰 카메라를 검정하고 그 정확도를 평가함으로써, 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성을 제시하는데 그 목적을 둔다. 먼저, 스마트폰 카메라의 정확도 평가에 앞서 각 카메라의 렌즈 왜곡을 보정하기 위한 카메라 검정이 이루어졌고, 이 과정에서 광속조정에 의해 계산된 영상 좌표 및 대상물 좌표의 정확도를 분석하였다. 또한, 3차원 위치 결정에 있어 렌즈 왜곡 계수의 고려 유무에 따른 결과 분석이 이루어졌고, 최종적으로 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가하였다. 그 결과, 스마트폰 카메라의 왜곡 보정에 있어 고차항의 방사 왜곡 계수도 고려되어야 하며, 측량용 카메라에 의한 결과와 미소한 차이를 나타내어 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제20권1호
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• pp.33-40
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• 2018

The rate of fire in buildings is gradually increasing in these days and the damage of property are severely increasing. This study suggests a methodology that provides information of the emergency exits based on indoor location services. The methodology uses determination technology and the latest update of indoor map generation via the built-in sensors of smartphone. This paper enhances the accuracy of indoor localization, and also it is to study how to provide exact indoor layout for rescuing the workers in emergency, such as fires and natural disasters.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.353-358
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• 2013

본 논문에서는 실내 환경에서 컴퓨터비전, 스마트폰과 헬륨을 사용하여 특정한 장소를 찾아갈 수 있는 자동비행체 구현 방법을 제안한다. 먼저, 마커를 이용하여 빌딩 내 각 정점을 표시하고, 다익스트라 알고리즘을 활용하여 자동으로 최단의 경로를 찾는다. 제안된 방법을 이용하여 그 경로를 따라 비행하기 위한 최적의 비행체 구조를 설계한다. 실험 결과 다양한 방면으로 적용 가능한 유의미한 결과를 얻었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.45-46
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• 2018

This paper focuses on human activities monitoring problem using onboard smartphone sensors as data generator. Monitoring such activities can be very important to detect anomalies and prevent disease from patients. Machine learning (ML) algorithms appear to be ideal approaches to use for processing data from smartphone to get sense of how to classify human activities. ML algorithms depend on quality, the quantity and even more important, the properties or features, that can be learnt from data. This paper proposes a mobile virtual reality visualization system that helps to view data representation in a very immersive way so that its quality and discriminative characteristics may be evaluated and improved. The proposed system comes as well with a handy data collecting application that can be accessed directly by the VR visualization part.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.73-79
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• 2020

한반도에서 점차 증가하는 지진으로 지진을 빠르고 정확하게 감지하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기상청에서 운영하는 기존 관측소는 설치와 운영에 많은 비용이 요구되어 오늘날 저가의 센서를 사용하여 지진을 감지하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 논문에서는 스마트폰에 설치된 저가의 MEMS 가속도 센서를 활용하여 지진 관측자료 생성 및 지진 감지 체계를 구축할 수 있는지에 대해 평가한다. 가속도 센서 분석을 위하여 국내의 여러 위치에 설치하여 가속도 데이터를 수집하였으며, PSD 계산을 통하여 각 센서의 바닥 잡음 수준을 파악한다. 분석 결과를 바탕으로 기존 MEMS 가속도 센서의 바닥 잡음 수준과 지진 감지를 위한 노이즈 모델과 비교하여 MEMS 센서가 감지할 수 있는 지진의 규모를 파악한다. 다양한 종류의 건물에 부착된 280 여 개의 가속도 센서 중 200 개의 센서로부터 데이터를 지난 수 개월 간 수집 하였으며 PSD 계산을 통하여 설치된 스마트폰의 MEMS 가속도 센서는 10Km 이내에서 발생하는 규모 3.5 이상의 지진을 관측 할 수 있음을 파악하였다. 지난 몇 개월간의 운영 기간 동안, 스마트폰 가속도 센서는 2019년, 12월 30일 밀양에서 발생한 규모 3.5의 지진을 기록하였으며 지진 감지 기법 중 하나인 STA/LTA 기법에 의해서 지진이 감지됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 MEMS 가속도 센서를 사용한 지진 감지 체계는 점차 증가하는 지진을 더욱 빠르고 정확하게 감지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.95-103
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• 2019

According to the Statistics Korea in 2017, the 10 leading causes of death contain a cardiac disorder disease, self-injury. In terms of these diseases, urgent assistance is highly required when people do not move for certain period of time. We propose an unusual event detection algorithm to identify abnormal user behaviors using dust, vision and activity sensors in their houses. Vision sensors can detect personalized activity behaviors within the CCTV range in the house in their lives. The pattern algorithm using the dust sensors classifies user movements or dust-generated daily behaviors in indoor areas. The accelerometer sensor in the smartphone is suitable to identify activity behaviors of the mobile users. We evaluated the proposed pattern algorithms and the fusion method in the scenarios.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.323-334
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• 2014

In this paper, we proposed indoor positioning system with improved accuracy. The proposed indoor location measurement system is based pedestrian location measurement method that use the embedded sensor of smartphone. So, we do not need wireless external resources, such as GPS or WiFi signals. The conventional methods measure indoor location by generating a movement route of pedestrian by step and direction recognition. In this paper, to correct the direction sensor error, we use the common feature of the normal indoor floor map that the indoor path is lattice-structured. And we quantize moving directions depending on the direction of indoor path. In addition, we propose moving direction measuring method using geomagnetic sensor and gyro sensor to improve the accuracy. Also, the proposed step detection method uses angle and accelerometer sensors. The proposed step detection method is not affected by the posture of the smartphone. Direction errors caused by direction sensor error is corrected due to proposed moving direction measuring method. The proposed location error correction method corrects location error caused by step detection error without the need for external wireless signal resources.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.576-578
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• 2015

홈 모니터링 기술이 발전함에 따라 편안한 거주공간에 대한 관심이 높아지고 있다. 아울러 모바일 분야의 급성장으로 고성능 스마트폰의 보급과 함께 이들을 단말기로 활용할 수 있는 사례도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 아두이노와 스마트폰을 이용하여 홈 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 홈 내에 다양한 센서를 구성하여 센서를 통해 환경 정보를 수집하고 수집한 정보를 바탕으로 제어할 수 있도록 한다. 제안한 시스템에서는 스마트폰의 블루투스 통신 기능을 활용하여 센서 데이터를 수집하고 각종 제어 신호를 보낼 수 있도록 하였다.

• 한국인공지능학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-6
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• 2020

The Recently there has been a growing interest in health care due to the COVID-19 situation. In this paper, we intend to develop a healthcare monitoring system to provide users with smart healthcare systems in line with the healthcare 3.0 era. The system consists of a wireless network between various sensors, Android smartphones, and OLEDs using Bluetooth, and through this, a health care monitoring system capable of collecting user's biometric information and managing health by receiving data values of sensors connected to Arduino. In conclusion, the user's BPM value was calculated using the heart rate sensor, and the exercise intensity can be adjusted through this. In addition, a step derivation algorithm is implemented using an acceleration sensor, and calorie consumption can be measured using the step and weight values. As such, the heart rate, step count, calorie consumption data can be transmitted to a smartphone application through a Bluetooth module and output, and can be output to an OLED for users who are not easy to access the smartphone. This healthcare monitoring system can be applied to various groups and technologies.