스마트폰 기반의 추적은 다양한 시나리오에서 널리 연구되어왔다. 그러나 우리가 아는 한, GPS 신호 및 무선 인프라가 항상 이용 가능하지 않는 지하 대중교통 시스템의 추적 문제를 해결한 연구는 극소수에 불과하다. 전동차의 위치를 아는 것은 지하철 승객에게 유용한 서비스를 개발하는데 필요하다. 따라서 지하철 승객을 대상으로 스마트폰 센서를 이용하여 모션 상태 및 정차역을 추정하는 방법이 연구되고 있다. 이 논문에서는 스마트폰의 기압계와 자기 센서를 이용하는 추적 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 먼저 기압의 변동 및 자기장의 세기에 따라 전동차가 운행하는지 정차하는지를 추정한다. 그 다음에 고도 값과 자기장 값으로 전동차가 정차하는 정확한 역을 추정한다. 우리는 서울의 지하철 5호선 데이터를 사용하여 제안된 방법을 평가했다. 이전 방법과 비교하여 제안된 방법은 더 높은 정확성을 얻었다.
본 연구는 다양한 임목 정보를 측정하고 효과적으로 관리하기 위해 스마트폰 애플리케이션과 웹 애플리케이션 서버(Web Application Server, WAS)를 개발하였다. 수고, 방위, 고도, 경사, 위치 좌표는 스마트폰에 내장된 동작센서를 통해 취득된 각도를 삼각법에 적용하여 측정하였으며, 흉고직경 및 거리는 Google AR Core에서 제공하는 AR API(Application Programming Interface)를 응용하여 측정할 수 있도록 하였다. 웹 애플리케이션 서버는 스마트폰이 측정한 데이터를 수신하여 저장, 조회, 출력하고 수목의 위치를 카카오 맵에 표시할 수 있도록 개발하였다. 또한, 개발된 애플리케이션의 정확성을 평가하기 위해 인공 침엽수림에서 잣나무 90본, 천연 혼효림에서 무작위로 90본을 선정하여 버텍스 및 윤척과 비교하였다. 비교 결과, 흉고직경과 수고 모두 95% 수준에서 유의한 결과를 나타내었으며, 흉고직경의 경우 인공 침엽수림이 평균 0.6745 cm, 천연 혼효림에서는 평균 1.0139 cm의 오차를 보였다. 수고는 인공 침엽수림이 평균 0.6714 cm, 천연 혼효림은 평균 1.3297 m의 오차를 보였다.
This paper reports a method to use a wireless sensor network deployed in the field to real-time monitor soil moisture, warning when the moisture level reaches a specific value, and wirelessly controlling an additional device (LED or water supply system, etc.). In addition, we report all processes related to wireless irrigation system, including field deployment of sensors, real-time monitoring using a smartphone, data calibration, and control of additional devices deployed in the field by smartphone. A commercially available open-source Internet of Things (IoT) platform, NodeMCU, was used, which was combined with a 9V battery, LED and soil humidity sensor to be integrated into a portable prototype. The IoT-based soil humidity sensor prototype deployed in the field was installed next to a tree for on-site demonstration for the measurement of soil humidity in real-time for about 30 hours, and the measured data was successfully transmitted to a smartphone via Wifi. The measurement data were automatically transmitted via e-mail in the form of a text file, stored on the web, followed by analyses and calibrations. The user can check the humidity of the soil real-time through a personal smartphone. When the humidity of a soil reached a specific value, an additional device, an LED device, placed in the field was successfully controlled through the smartphone. This LED can be easily replaced by other electronic devices such as water supplies, which can also be controlled by smartphones. These results show that farmers can not only monitor the condition of the field real-time through a sensor monitoring system manufactured simply at a low cost but also control additional devices such as irrigation facilities from a distance, thereby reducing unnecessary energy consumption and helping improve agricultural productivity.
본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.
Rachim, Vega Pradana;An, Jinyoung;Pham, Quan Ngoc;Chung, Wan-Young
센서학회지
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제27권1호
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pp.6-12
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2018
In this paper, a 32-variable pulse position modulation (32-VPPM) scheme is proposed to support a red-green-blue light-emitting-diode (RGB-LED)-based optical camera communication (OCC) system. Our proposed modulation scheme is designed to enhance the OCC data transmission rate, which is targeted for the wearable biomedical data monitoring system. The OCC technology has been utilized as an alternative solution to the radio frequency (RF) wireless system for long-term self-healthcare monitoring. Different biomedical signals, such as electrocardiograms, photoplethysmograms, and respiration signals are being monitored and transmitted wirelessly from the wearable biomedical device to the smartphone receiver. A common 30 frames per second (fps) smartphone camera with a CMOS image sensor is used to record a transmitted optical signal. Moreover, the overall proposed system architecture, modulation scheme, and data demodulation are discussed in this paper. The experimental result shows that the proposed system is able to achieve > 9 kbps using only a common smartphone camera receiver.
Most of the car navigation systems pzrovide 2D or 3D virtual map-based driving guidance. One of the important issues is how to reduce cognitive burden to the driver who should interpret the abstracted information to real world driving information. Recently, an augmented reality (AR)-based navigation is considered as a new way to reduce cognitive workload by superimposing guidance information into the real world scene captured by the camera. In particular, head-up display (HUD) is popular to implement AR navigation. However, HUD is too expensive to be set up in most cars so that the HUD-based AR navigation is currently unrealistic for navigational assistance. Meanwhile, smartphones with advanced computing capability and various sensors are popularized and also provide navigational assistance. This paper presents a research on cognitive effect and responsiveness of an AR navigation by a comparative study with a conventional virtual map-based navigation on the same smartphone. This paper experimented both quantitative and qualitative studies to compare cognitive workload and responsiveness, respectively. The number of eye gazing at the navigation system is used to measure the cognitive effect. In addition, questionnaires are used for qualitative analysis of the responsiveness.
Human activity recognition has been studied using various sensors and algorithms. Human activity recognition can be divided into sensor based and vision based on the method. In this paper, we proposed an activity recognition system using acceleration sensor and gyroscope sensor in smartphone among sensor based methods. We used Deep Belief Network (DBN), which is one of the most popular deep learning methods, to improve an accuracy of human activity recognition. DBN uses the entire input set as a common input. However, because of the characteristics of different time window depending on the type of human activity, the RBMs, which is a component of DBN, are configured hierarchically by combining them from different time windows. As a result of applying to real data, The proposed human activity recognition system showed stable precision.
In the past few decades, many catastrophic natural disasters have occurred not only in Japan and Korea, but also in other countries in the world, forcing people to live in unfamiliar houses for middle or long range evacuation periods. Residents staying in temporary houses exhibit insomnia, resulting in severe fatigue. In order to investigate sleeping state of residents, measuring vital signals has been performed at examination room of a hospital. To avoid the restriction of residents' movement, we propose to use smartphone and/or wearable devices with various high performance sensors like measuring heart beat rate. We clarify the availability and usefulness of those devices as support for analyzing daily sleeping state of residents.
The popularity of Smartphones makes new fields of applications based on location based service easily feasible with a new user interface called augmented reality (AR). It presents a particularly powerful user interface to context-aware computing environments. AR on Smartphones integrates virtual information into a person's physical environment by overlaying information on an image taken through Smartphone's camera and motion sensors. Mobile augmented reality systems provide this service without constraining the individual's whereabouts to a specially equipped area. This work presents an overview of handheld augmented reality focusing on applications with introducing the basic issues of them. For this purpose, an example system, Studierstube ES (embedded system), is cited, which introduces the most significant problems and various methods of solving them through the experience of converting existing PC-based AR system into handheld AR.
최근의 게임 시장에서 체감형 게임은 홈 엔터테인먼트의 중심이 되어가고 있으며 그만큼 큰 인기를 끌며 발전하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 모션 센서를 실제 게임에 적용하기 위한 동작 인식 방법과 적용방법을 제안한다. 본 논문에서는 모션 센서를 이용하여 테니스 게임에 사용되는 모션들을 인식하고 적용시킨다. 실험의 결과 스마트폰 모션 센서를 적용시켜 게임에 이용하는 데에 사용자가 충분한 만족도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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