본 논문에서는 GPS 수신 불가지역에서 저가형 관성센서를 활용한 보행자용 위치정보시스템을 제안한다. 제안 기법은 보행자의 자세/방향각, 걸음검출 및 보폭 크기를 추정하고, 보조센서 등을 활용하여 위치오차를 줄인다. 제안 시스템은 보행자가 휴대할 수 있는 소형/경량화/저전력 설계된 H/W 모듈 형태로 구현을 하였으며, 건물 내에서의 보행자 이동 실험을 통해 제안 시스템의 성능을 검증하였다. 실험결과를 통해 보행자가 약 160m 이동시 약 2.4%의 위치오차율을 갖는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 로봇의 구조나 보행 상황을 반영해 하나의 보행 패턴을 다른 보행 패턴으로 변환하게 해주는 영모멘트 점 (ZMP; zero moment point)와 질량 중심 (CoM; center of mass)의 실시간 변환 방법을 제안한다. 일반적으로 휴머노이드 로봇은 높이와 질량과 같은 자체적인 구조 특성을 가지고 있다. 이러한 구조적 특성으로 인해 인간 또는 휴머노이드 로봇으로부터 측정되거나 생성되어진 CoM / ZMP 보행 패턴을 다른 로봇에 직접 적용하는 것은 어렵다. 이를 위하여 간단한 휴머노이드 로봇 모델인 cart-table model을 사용해 보폭의 길이, 보행 시간, CoM 높이 변화에 따라 보행 패턴의 특성을 분석한다. 그러한 분석으로부터 변환 방정식을 유도하고 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 검증한다.
This paper presents measurement error reduction technique of touch and step voltage of grounding system based on numerical analysis. When measuring touch and step voltage of grounding system, auxiliary current probes should be located at suitable places. However, the auxiliary probes can not be located at suitable places in such cases as there are buildings and pavements. Therefore, in this paper, we provided measurement error reduction technique of touch and step voltage of grounding system according to the positions of auxiliary probes and angle between auxiliary probes. Also, measurement error analyses of touch and step voltage of grounding system have been conducted using more than one current probe. Based on these analyses, recommended positions of auxiliary probes within allowable measurement errors were presented.
본 연구는 발가락 벌림 보조기(toe spreader)가 긴장성 발가락 굽힘 반사(Tonic Toe Flexion Reflex: TTFR)가 있는 양하지 뇌성마비 아동의 보행에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 12명의 TTFR이 있는 양하지 뇌성마비 아동을 대상으로 같은 날에 맨발과 발가락 벌림 보조기를 착용한 상태에서 보행분석을 실시하였다. 시간 거리 보행변수로 활보장(step length), 보장(step length), 보폭(step width), 발가락 외전각도(toe out angle), 활보시간(stride), 입각기(stance phase), 유각기(swing phase), 분속수(cadence), 보행속도(speed)를 측정하였다. 발가락 벌림 보조기 착용 시 시간 거리 보행변수는 통계적으로는 유의한 차이가 없었다(p>.05). 양하지 뇌성마비 아동에서 TTFR을 억제하기 위한 발가락 벌림 보조기의 즉시적인 효과는 유의하지 않다고 볼 수 있으며, 추후연구로 장기간 일상생활에서의 지속적인 착용을 통한 연구가 필요하다고 본다.
The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.
노인의 일반적 보행특성은 대학생들과는 달리 보행속도가 느려지며 보폭의 길이나 보행주기 또한 감소한다. 그럼에도 불구하고, 노인신발제작을 위한 보행특성분석에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 압력분포기를 이용하여 노인의 보행시 발바닥에 걸리는 압력을 대학생과 비교하였고, 그 특성을 고찰하였다. 분석결과 노인은 보행시 지면접촉시간이 길고, 보행시 발전체면적에 걸리는 최대 힘은 대학생에 비해 남자노인의 경우 1.12배, 여자노인의 경우 1.20배 정도 많이 걸린다. 노인의 지면 접촉시간은 중족골 아치부분에서 접촉시간이 길다 이러한 분석의 결과를 토대로 노인신발의 디자인시 고려해야할 설계지침을 제시하였다. 본 연구는 인간공학적 노인신발을 디자인 하는데 기초자료로 활용될 수 있다.
This study is connected with evaluation of the progressive collapse resisting capacity for sustainable RC super tall building design. As the progressive collapse is not considered in current design codes in Korea, differences between linear static and dynamic analysis based on the GSA guidelines was analyzed for better evaluation, and the analysis model of flat plate system was determined. Finally, the progressive collapse resisting capacity was evaluated for structural system of super tall building. According to this study, the results by linear dynamic analysis were underestimated than the results by linear static analysis. Thus, the dynamic coefficient value of 2 provides conservative approach. The Effective Beam Width's model, currently used in field, is useful for the analysis about lateral force, but this model does not consider the effect of load redistribution by the slab. Hence, finite element analysis considering slab element will be needed for progressive collapse resisting capacity of the flat plate system. Finally, analysis model of 80-story building designed based on KBC(Korea Building Code) shows the weakness against progressive collapse because the DCR value is over 2. Thus, the countermeasure for alternative loading path such as installment of spandrel beam and reinforcements around slab is required to prevent the progressive collapse.
This paper presents the sensor location and step estimation algorithm for personal navigation system (PNS). PNS has the disadvantage in that the position of the sensor must be fixed on a human body. Three-axis acceleration sensor is used to solve the disadvantage and to consider the real situation. We simplify the measurement data by using the band pass filter, witch It has the advantage in the detection of characteristic point. Through the detected characteristic points, it is possible to setup the parameter for the pattern detection. Depending on the sensor location, the parameters have the different type of noise covariance. Particularly, when the position of the sensor is changed, the impulse noise shows up. Considering the noise, we apply the recursive least square algorithm using the variable forgetting factors, which can classify the sensor location based on the estimated parameters. We performed the experiment for the verification of the proposed algorithm in the various environments. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is verified.
게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징 정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보는 카메라의 시점에 종속적인 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위한 노력으로 3차원 정보를 획득하려는 연구가 진행되고 있으나 이는 카메라와 사람간의 거리, 카메라 파라미터 등 부가적인 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 카메라 시점에 종속적인 게이트 인식의 단점을 해결할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 실루엣 영상으로부터 걷는 방향을 찾아내고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 측면 시점의 영상으로 재구성하면, 시점 변화에 비종속적인 게이트 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 평가하기 위하여 실추엣 영상의 폭과 높이 변화를 비교하였다 실험을 통해 제안한 방법을 적용할 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 특징 변화가 적음을 확인하였고, 특히 보폭 통의 게이트 특징 정보가 일정한 값을 유지함을 볼 수 있었다.
본 연구는 타이트 스커트의 트임의 개수가 왼쪽 옆선에 1개 있을 때와 왼쪽 옆선, 오른쪽 옆선에 각각 1개씩 모두 2개 있을 때 평지 보행, 계단 승강, 버스 승강 등과 같은 일상동작에 잘 적응할 수 있는 타이트 스커트의 적정 트임 길이를 설정하는 것을 목표로 하였다. 아울러 각 동작시의 트임 길이에 따른 생리적인 반응을 의복압, 산소 섭취량을 통해 알아보고자 하였다. 평균보폭은 4m 구간을 평상시대로 걸을 때의 발자국간 평균거리를 이용하였으며 국민표준체위조사보고서(1997)에 의한 평균체형을 가진 9명의 피험자를 정하였다. 스커트의 형태는 무릎길이인 타이트 스커트로 정하였다. 스커트의 트임은 왼쪽 옆선에 1개 있는 경우와 왼쪽 옆선, 오른쪽 옆선에 각각 1개씩 있는 경우의 2종류이다. 트임이 1개인 스커트는 2cm 간격으로, 트임이 2개인 스커트는 1cm 간격으로 트임 위치를 표시하여 길이를 조정하였다. 적정 트임 길이는 Likert 척도에 의한 만족도 평가로 측정하였으며 의복압은 air-bag system으로, 산소 섭취량은 Quark $B^2$ 으로 측정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 스커트의 최소 적정 트임 길이는 트임 1개일 때 평지 보행시 4cm, 계단 승강시 12cm ,버스 승강시 18cm이며, 트임 2개일 때 평지 보행시 2cm, 계단 승강시 8cm, 버스 승강시 15cm로 나타났다. 2. 의복압의 경우, 동일 트임 길이에서 트임 1개의 의복압이 트임 2개의 의복압보다 높았지만 트임 개수에 따른 전체 트임 길이로 보면 트임 1개의 의복압이 트임 2개의 의복압 보다 낮게 나타났다. 동작별로는 버스 승강의 의복압이 가장 높고 계단 승강, 평지 보행 순으로 낮아졌다. 3. 산소 섭취량의 경우, 동일 트임 길이에서 트임 1개와 트임 2개의 산소 섭취량은 거의 비슷하였다. 트임 개수에 따른 전체 트임 길이로 보면 트임 1개의 산소 섭취량이 트임 2개의 산소 섭취량보다 낮게 나타났다. 동작별로는 버스 승강의 산소 섭취량이 가장 높고 계단 승강, 평지 보행 순으로 낮아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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