IMU기반 자세결정에 있어 추정 정확도의 저하요인 중 주요한 한 가지는 운동체의 가속도이다. 이는 가속도가 크게 발생하는 경우 가속도계 신호는 더이상 수직축 참조벡터가 될 수 없기 때문이다. 이에 대한 대책으로 일부 자세추정 알고리즘에서는 가속도 보상 메카니즘이 적용되어 왔다. 가장 보편적이고 간단한 스위칭 방법부터 적응추정방식, 가속도 모델기반 방식 등이 제안되어 왔으나, 이들 보상 메카니즘에 대한 비교분석은 이루어 지지 않았다. 본 논문은 쿼터니언기반의 Pseudo 칼만필터를 바탕으로 하여 세 가지 가속도 보상 메커니즘의 성능을 비교분석하였다. 가속조건 실험 분석을 통해 다음을 확인할 수 있었다. (1) 가속구간에서의 추정정확도 저하를 방지하기 위해선 가속도 보상 메카니즘이 반드시 필요하다. (2) 단순 스위칭 방법도 상당한 효과를 보였으나, 보다 정교한 적응추정 방식과 가속도 모델방식이 동등수준으로 가장 정확한 결과를 보였다.
본 연구에서는 가속도기반 무선센서노드와 MEMS 가속도계 센서를 이용하여 철도교량의 구조건전성모니터링 기법들의 성능을 검토하였다. 이를 위해 다음과 같은 세 단계의 연구가 수행되었다. 첫째, 저가형 가속도기반 무선센서노드를 설계하였다. 둘째, 철도교량의 구조건전성모니터링을 위한 진동특성 및 건전성평가기법을 선정하였다. 마지막으로, 모형 강판형교에 대한 진동실험을 통해 개발된 가속도기반 무선센서노드의 성능을 평가하고 일련의 손상 시나리오를 대상으로 건전성평가 기법의 성능을 검토하였다. 시간영역 기법인 AR 모델과 주파수영역 기법인 파워스펙트럼 상관계수가 강판형교 구조손상 모니터링에 높은 정확도를 보였다.
본 논문에서는 사람의 행동 모니터링을 위한 멀티 센서 기반의 웨어러블 지능형 디바이스를 제안한다. 다중 행동을 인식하기 위해, 이미지 센서와 가속도 센서를 이용하여 행동 인식 알고리즘을 개발하였다. 멀티 센서로부터 얻은 데이터를 분석하기 위해 그리드 기반 옵티컬 플로우 방법을 제안하고 SVM 분류기법을 이용하였다. 이미지 센서로부터 얻은 모션 벡터의 방향과 크기를 이용하였고, 3축 가속도 센서로부터 얻은 데이터에서 FFT의 축과 크기와의 상관관계를 계산하였다. 실험 결과에서 이미지 센서 기반과 3축 가속도 센서기반의 행동 인식률은 각각 55.57 %, 89.97%를 보였으나 제안한 멀티센서기반의 행동인식률은 92.78% 를 보였다.
본 연구에서는 무선 가속도 센서노드를 이용한 강 거더 볼트연결 부재의 진동기반 손상 모니터링 체계를 제안하였다. 이 같은 연구목표를 위해, 다음과 같은 연구를 수행하였다. 먼저, 무선 가속도 센서노드의 하드웨어 구성 및 내장된 작동 소프트웨어를 제시하였다. 다음으로, 강 거더 볼트연결 부재의 진동기반 손상 모니터링 체계를 제시하였다. 손상 모니터링 체계는 가속도 응답특성 분석을 통해 전역적 손상발생 경보 및 손상위치 추정을 수행한다. 전역적 손상발생 경보는 파워스펙트럼밀도의 상관계수를 적용하였다. 손상위치 추정은 고유 진동수기반 손상검색 기법과 모드형상기반 손상검색 기법을 적용하였다. 마지막으로, 모형 강 거더의 볼트연결 부재 손상을 식별하기 위한 진동기반 손상 모니터링 체계의 적용성을 검증하였다.
본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 형태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 이 알고리즘은 스마트폰의 자체 내장된 3 축 가속도 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단하게 된다. 이때 GPS 센서을 이용해 사용자의 위치와 이동속도를 계산하여 사용자의 이동수단을 판별하는데 이용하게 되고 가속도 센서의 데이터를 분석하여 사용자의 세부적인 이동형태(걷기, 뛰기)를 판별하는데 이용된다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서(GPS, 가속도계)를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 가속도 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 가속도 센서의 기준 값을 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동형태 판별 알고리즘를 이용하여 사용자의 이동형태를 판별 할 수 있었다.
최근 스마트폰의 이용 사례가 증가함에 따라, 스마트폰에 내장되어 있는 다양한 센서를 이용하여 인간의 행동을 인식하기 위한 연구가 많은 각광을 받고 있다. 본고에서는 인간의 기본적인 행동 중에 앉기, 걷기, 달리기 등의 행동 특성을 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 통하여 분석하고 인간의 기본적 행동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 대하여 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는 스마트폰에 내장되어 있는 3차원 가속도 센서로부터 추출된 데이터를 시간축에서 샘플링하여 인간의 행동을 인식하기 위한 기댓값 최대화 알고리즘, 랜덤 포레스트, 딥러닝 기반의 기계학습 방법을 비교하여 각 기계학습 알고리즘의 장단점을 분석한다.
MEMS 가속도센서 기술의 발전은 가속도센서를 이용한 사용자 인터페이스 구현에 대한 연구를 촉진시키고 있다. 본 논문에서는 가속도센서를 기반으로 한 휴대폰 단말기를 사용하여, HCI 관점에서 센싱 기술을 소개한다. 이러한 기술은 센서 신호로부터 컴퓨터의 변위량을 계산함으로써 Knock & Mute 와 Tilt & Scroll와 같은 인터페이스를 구현할 수 있다.
최근 임베디드 엣지 컴퓨팅 디바이스에서 AI와 같은 인공지은 연산을 수행하여 AI 추론 연산의 가속화 및 분산화가 많이 이루어지고 있다. 엣지 디바이스는 임베디드 프로세서를 기반으로 AI의 가속 연산을 위해서 내부에 딥러닝 가속기를 포함하여 가속화시키는 시스템 구성을 하고 있다. 딥러닝 가속기는 복잡한 Neural Network 연산을 위한 데이터 이동이 많으며 외부 메모리와 내부 딥러닝 가속기간의 효율적인 데이터 이동 및 버퍼링이 필요하다. 본 연구에서는 엣지 디바이스 딥러닝 가속기 내부의 버퍼 구조를 모델링하고, 버퍼의 크기에 따른 버퍼링 효과를 분석해 보았다. 딥러닝 가속기 버퍼 구조는 RISC-V 프로세서 기반 가상 플랫폼에 구현되었다. 이를 통해서 딥러닝 모델에 따른 딥러닝 가속기 버퍼의 사용성을 분석할 수 있다.
현재 실시간의 실감 영상을 위한 다양한 기법들에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반 렌더링은 새롭게 주목 받고 있는 렌더링 방법으로 기존의 기하학 기반 렌더링과는 다르게 모델을 작성하는데 쉽게 사용될 뿐 아니라. 실감 영상을 만들어 내는 것에도 탁월한 성능을 나타내고 있다. 현재 사용하는 그래픽 가속기는 기하학 기반 렌더링의 방법을 위주의 설계되고 있는 추세이다. 이에 영상 기반 렌더링을 지원하는 구조의 제안을 통해서 실시간 영상의 생성을 가능하게 하였다. 또한 기존의 그래픽 가속기와의 통합을 통해 하드웨어 비용을 절감하며 효율적으로 두 가지 기법을 지원하는 구조를 제안하였다.
본 논문에서는 모드해석 기법이 내장된 가속도기반 무선센서노드을 개발하였다. 이를 위해 다음과 같은 연구가 수행되었다. 첫째, 가속도 데이터를 취득하고 분석할 수 있는 가속도기반 무선센서노드를 설계하였다. 둘째, 무선센서노드를 이용한 구조건전성모니터링에 적합한 모드해석 기법으로 주파수영역분해법을 선정하였다. 셋째, 무선센서노드에서 모드해석을 독자적으로 수행하기 위한 분산 무선센서 네트워크기반 모드해석 알고리즘을 설계하고 무선센서노드에 내장하였다. 마지막으로, 개발된 무선센서노드를 PSC 거더모형에 설치하고 기존 구조건전성모니터링 시스템과의 성능비교를 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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