본 논문에서는 키넥트 센서에 의해 획득한 스켈레톤 정보를 이용하여 스노보드 동작을 시각화 할 수 있는 도구를 제안한다. 스노보드 동작에서 가장 기본이 되는 동작은 BBP(Balanced Body Position)자세로서 안정된 턴 동작을 위한 기본 기술이다. 본 논문에서는 BBP자세를 분석하여 가장 이상적인 동작을 실현할 수 있는 시각화 도구를 구현한다. 키넥트 센서로 부터 획득한 좌표정보를 이용하여 발목, 무릎, 엉덩이 관절의 각도와 몸의 중심축을 추적하여 표준 자세와 비교분석한다. 분석결과는 OpenGL 라이브러리를 통하여 최종 결과 화면을 구성하였다. 본 연구결과는 스노보드 턴 동작을 분석하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
줄넘기는 줄을 돌리는 손동작과 뛰어오르는 동작이 결합된 운동으로 정확한 카운트를 위해서는 두 동작을 함께 고려해야 한다. 이전의 연구들에서는 단순 반복적인 운동인 윗몸일으키기, 팔굽혀펴기, 아령 운동과 함께 치부하여 하나의 동작만을 체크하여 카운트 하였다. 이것은 실제 줄넘기 동작과는 차이가 있으며 두 동작 중 하나의 동작만을 하고 있다면 확인해내지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 6축 가속도 자이로 센서를 이용하여 두 동작을 모두 확인하고 카운트하는 방법을 제안한다. 가속도 센서를 이용하여 뛰어오르는 동작을 확인하며 자이로 센서를 이용하여 손동작을 확인한다. 이때 확인되는 값의 파형을 이용하여 줄넘기 횟수를 카운트하게 된다. 제안하는 방법은 실제 실험을 통하여 카운트 방법의 성능을 확인할 수 있다.
최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.
본 논문에서는 항공기 비행 자세를 직관적으로 이해하고 동작의 원리를 시각화 할 수 있는 비행 자세 시뮬레이터를 구현하였다. 항적 정보의 변화에 따라 6축 모션 플랫폼을 동작시키고, 자이로 센서로 부터 전달 받은 비행 자세를 시뮬레이터에 전달하여 시스템을 구성한다. 항공기의 자세를 분석하기 위하여 자이로 센서와 가속도 센서를 같이 사용하는데 자이로 센서는 적분과정의 누적오차가 발생하고 가속도 센서는 짧은 순간의 진동에 따른 노이즈가 심하여 상보 필터를 이용한 보정작업을 하였다. 산출된 센서 정보를 이용하여 6축 모터에 전달할 각도를 계산하여 모션 플랫폼을 동작시키게 되며 시각화 결과는 OpenGL을 이용하여 구현하였다. 본 연구의 결과는 향후, 항공관련 학생들의 교육 기자재로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
아이폰은 동작인식센서를 도입하여 새로운 모바일 조작형태를 제시하였고, 이는 게임 어플리케이션 개발에 영향을 미쳐 다양한 센서가 적용된 게임이 수 없이 나타나게 된 원인이 되었다. 이를 이용한 게임의 진행이 전체적인 재미에 어떤 방향으로 영향을 끼치는지 구체화하기 위해 본 논문은 재미를 5요소로 구분하였고, 각 요소를 한 게임을 동작인식센서와 터치센서의 조작방식으로 각각 실험하여 요소의 정도차이를 유도, 추출하였다. 본 실험에는 게임으로는 '쿠킹마마', 기기로는 아이팟 터치와 NDS를 이용하였다. 분석 내용을 보면 동작인식을 통한 조작에 대한 즐거움이 압도적으로 나타났다. 각 5개 요소, 즉 자극, 몰입, 감정이입, 성취, 변화와 확장의 요소 모두에서 동작인식센서가 높은 점수를 얻었고, 특히 자극과 감정이입부분에서 많은 차이를 보였다. 이에 자신과 디바이스와의 확장된 소통형태에서 즐거움을 얻었다는 사실을 알 수 있었다.
본 연구에서는 전도성 직물을 기반으로 동작 센서로 구현하여 팔의 굽힘, 폄 동작에 따른 센서의 전기저항의 변화를 측정, 분석함으로써 관절 동작을 효과적으로 측정 할 수 있는 직물 센서의 요건을 탐색하였다. 이를 위해 두 가지 편직물인 'L'직물과 'W'직물 양면에 Single Wall Carbon Nano-Tube(SWCNT) 코팅을 한 후 이를 다양한 형태로 후가공하여 직물 센서를 개발하고 암 밴드에 부착하였다. 직물 센서는 코팅용 바탕 직물의 종류(2가지), 센서의 부착 방법(2가지), 센서의 layer 수(2가지), 센서의 길이(3가지), 센서의 너비(2가지)의 총 48개로 구성되었다. Con-Trex MJ에 48개의 암 밴드를 입힌 인체 모형 팔을 대상으로 직물 동작 센서의 성능을 평가하였다. 인체 모형 팔에 입혀진 총 48개의 암 밴드 각각에 대해서 frequency: 0.5Hz, ROM: $20^{\circ}{\sim}120^{\circ}$ 에서 굽힘과 폄 동작을 반복하도록 조정하였고, 48개 각 사례 당 세 세트(set)씩 반복 측정한 전압값을 기록하였다. 전압값을 peak-to-peak voltage(Vp-p)의 base line의 균일성, 동일 세트 내 Vp-p의 균일성, 세 세트 간의 Vp-p의 균일성을 기준으로 평가하고 분석한 결과, SWCNT 코팅된 'L' 직물을 두 겹으로 구성하여 열고정 방식으로 부착한 $50{\times}5mm$, $50{\times}10mm$, $100{\times}10mm$ 크기의 직물 센서와, SWCNT 코팅된 'W' 직물을 두 겹으로 구성하고 열고정 방식으로 부착한 $50{\times}10mm$ 크기의 직물 센서가 전체 변화율 5%이내의 가장 균일하고 안정적인 신호값을 나타내었다. 이상의 연구 결과를 통해 SWCNT 코팅 소재를 다양한 형태로 가공해 직물 센서로 구현했을 때 인체의 사지 동작을 측정할 수 있는 센서로서 적합함을 확인하였고, 최적의 센서 형태를 규명하였다.
이 논문에서는 동작기반 체험형 리모트 콘트롤러가 사용자와 상호작용을 하기 위해 갖춰야 할 기본적인 요소가 무엇인지 설명하고 체험형 리모트 콘트롤러의 동작 정보를 처리하는 시스템의 구성을 제안한다. 동작기반의 체험형 리모트 컨트롤러는 블루투스로 서버와 양방향 통신을 하게 되며 가속도 센서가 장착되어 기존의 버튼입력 기반의 리모트 컨트롤러와는 달리 동작을 이용한 입력을 할 수 있고 사용자에게 진동모터를 통한 촉감 피드백을 전해주어 사용자의 몰입감을 증가시킬 수 있도록 하였다. 가속도 센서를 이용한 동작 인식을 위해서는 두 가지 알고리즘이 개발되어 적용되었다. 동작기반의 체험형 리모트 컨트롤은 논문에 제시된 예 이외에도 기존의 버튼 기반으로 만들어진 응용프로그램에 쉽게 적용시킬 수 있으며 특히 엔터테인먼트 분야에서 사용자의 흥미와 몰입감을 더해주기 위해 사용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 홈 헬스케어 환경에서 위험 동작이 발생할 경우 이를 검지하는 방법으로, 물체 검출을 위해 입력받은 영상으로 부터 배경모델을 생성하여 이를 이용해 관심 물체를 검출한다. 검출된 물체 영역 내에서 중심점의 주변 탐색을 통해 관심 물체를 추적하며, 관심 물체의 모멘트 분석 정보와 깊이 정보를 활용하여 정상 동작이 아닌 낙상과 같은 비정상적인 위험 동작이 발생되었을 경우 검출할 수 있다. 기존 비전 센서 기반 방법들은 2차원 영상 정보를 이용하기 때문에 다양한 낙상 동작에 대해 낮은 검출율을 보이고 있다. 이에 대한 개선책으로 깊이정보를 활용하여 검출함으로써 신뢰성있는 검출율을 보여주는 실시간 비전 센서 기반을 둔 위험 낙상 검출기를 제안한다.
휴대용 게임기의 조작 인터페이스는 처음 등장한 이래로 지금까지 별다른 변화가 없었다. 이렇게 고정된 조작 인터페이스는 는 휴대용 게임기를 통한 사용자의 조작 경험을 제한시켰다. 우리는 이러한 전형적인 조작 방식에서 벗어나 보다 다채로운 상호작용을 할 수 있는 휴대용 게임기의 조작 인터페이스를 디자인했다. 사례 조사와 사용자 조사를 통해 동작 인식 인터페이스를 휴대용 게임기에 도입할 경우 발생할 수 있는 문제점으로는 크게 1. 화면의 가시성 2. 게임 요소의 동작 지각 3. 낯선 인터페이스에 대한 거부감 4. 주위의 시선이 신경 쓰임 5. 무게 등이 제시되었다. 이에 우리는 본체로부터 조작부와 화면부를 분리함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 디자인을 제안했다. 사용자는 조작 장치를 본체로부터 분리하여 한 손에 들고 쥔 채 상하좌우로 움직이면, 조작 장치에 내장된 가속도 센서가 움직이는 방향과 속도를 인식, 본체의 처리 장치로 전달한다. 사용자는 나머지 한 손에 본체를 들고 화면을 보면서 게임을 사용할 수 있다. 프로토타입을 통해 사용자 시험을 실시한 결과 예상했던 문제점을 해결할 수 있는 가능성을 볼 수 있었다.
본 논문은 저전력 센서를 위한 무선 전력 수신 시스템을 설계하여 Wake-up 회로에 응용함으로써, 유효 신호의 입사 시에만 동작되는 수신기 시스템을 제안하였다. 제안 된 시스템은 기존 여파기를 DGS(Defected Ground Structure) 형태로 설계하여 소형화에 기여하였으며 여파기는 다이오드에 의해 생성되는 고조파 신호의 제거와 DC 통과의 역할을 수행하게 된다. 설계된 Rectenna의 변활 전력을 이용하여 수신기 시스템 스위치의 온, 오프를 조절함으로써 저전력 센서 수신 시스템의 동작 여부를 평가하였다. 제안된 시스템은 신호 수신 여부에 따른 저 잡음 증폭기와 데이터 복조의 동작 여부로 성능이 평가되었으며 우수한 동작 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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