본 논문에서는 가속도센서와 자이로센서를 통해 측정된 값을 무선 통신을 이용하여 스마트폰으로 전달하여 실시간으로 모션을 분석하는 스마트폰 실시간 모션 분석 알고리즘을 제안한다. 3축 가속도 센서의 실시간 모션 분석과 중력가속도를 사용한 모션 분석의 경우에는 장소나 높이 또는 주변의 자력에 따라 정확한 값을 획득하여 분석하기 어려운 점이 있다. 이에 본 논문에서는 가속도 센서와 자이로 센서를 통하여 보다 정밀한 모션 분석을 하였으며, 이를 이용하여 모션을 실시간으로 분석하여 활용하면 스포츠와 의학 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것이다.
오늘날 IT산업의 눈부신 발전으로 개인 스마트폰을 1개 이상을 소유하고 보유 비율이 급격히 증가하고 있다. 이 때문에 최근 스마트폰으로 인한 보행자 사고가 잇따라 늘어나고 있는 추세이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 근거리 통신 기술인 블루투스 4.0 BLE 기반의 비콘을 이용하여 서버와의 통신이 필요한 감지방법과 신호등의 전류를 이용하는 감지방법 등 두 가지 개발 방법을 통해 신호등 시스템의 통신 상황에 따라 서버와의 통신이 불가능할 때 홀센서를 이용한 감지를 수행하고 그렇지 않을 때는 조도센서를 활용하여 신호감지시스템을 구현하고자 한다. 블루투스 신호를 이용하여 신호등의 신호정보를 파악하여 해당 스마트폰을 인지하고 스마트폰에 신호등 현황을 보행자가 접근 시 스마트폰 사용자에게 디스플레이 함으로써 보행자 사고를 줄이기 위한 방안을 제시하고 향후 개선 방향을 제안하고자 한다. 스마트폰 시대가 오기 전에는 휴대폰 사용으로 인한 보행 중 사고의 빈도가 굉장히 낮았다. 이제 우리에게 편의를 제공해주는 IT기기들로 인하여 생명의 위협을 받는 상황에 처하고 있다. 거리에서 스마트폰사용을 국가적 차원에서 차단할 수 없다면 이에 맞춰 보행자에게 간접적으로 상황을 알려주도록 하고, 사건 사고의 위험률을 줄이는 것이 본 논문의 제안 목적이다.
스마트폰을 이용한 인간 활동 인식은 컴퓨터 지능 분야에서 뜨거운 연구 주제이다. 스마트폰에는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 센서의 데이터를 융합하면 응용프로그램에서 많은 활동을 인식할 수 있다. 그러나 이러한 장치는 활용 가능한 센서 수가 제한되기 때문에 리소스가 적으며, 최적의 성능과 효율적인 특징 추출을 달성하기 위해서는 특징 선택 및 분류 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 스마트폰-기반 HAR 체계를 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서에서 시간-도메인 특징을 추출하며, 커널 판별 분석(KDA)과 SVM을 적용하여 높은 정확도로 활동을 인식한다. 이 방법은 각 활동에 대해 각 센서에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택한다. 우리의 비교 결과는 제안된 시스템이 이전의 스마트폰-기반 HAR 시스템보다 성능이 우수함을 보여준다.
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.
본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 행위 별 시간에 따른 가속도 센서 데이터의 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계 분류에서는 결정트리 모델 학습과 분류를 수행하고, 2단계 분류에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 HMM모델 학습과 분류를 수행하였다. 또한, 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치, 방향 변화에도 견고한 행위 인식을 위하여, 동일한 행위에 대해 사용자와 스마트폰의 위치, 방향을 변경하면서 다양한 훈련 데이터를 수집하였다. 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용하여 총 6가지 실내 행위들을 인식하기 위한 실험들을 수행하였고, 그 결과 높은 인식 성능을 확인 할 수 있었다.
관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.
스마트폰 가속도 센서를 이용한 사용자 행위 인식은 동일한 행위를 수행하더라도 사용자마다 가속도 데이터 패턴이 서로 달라지는 사용자 의존성 문제를 가지고 있다. 그뿐만 아니라 스마트폰은 사용자의 어느 주머니나 손에도 놓일 수 있기 때문에 위치 의존성 문제도 지니고 있다. 본 논문에서는 특정 사용자나 특정 폰 위치에 대한 의존성이 적은 효과적인 행위 인식 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기초로 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 실시간 행위 인식 시스템을 구현하였다. 서로 다른 사용자와 서로 다른 폰 위치로부터 수집한 총 6642개의 샘플들을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 시스템의 성능을 분석하였다.
스마트폰은 3축 방향 가속도를 기록할 수 있는 MEMS 센서를 포함하고 있고 무선통신망 장치가 내장되어 실시간으로 진동 데이터를 관측하고 전송할 수 있다. 이러한 특징을 기반으로 스마트폰을 지진관측망으로 사용하는 데 큰 장점으로 작용한다. 현재 국내 영남권에 시범적으로 279개의 스마트폰이 설치되어 지진관측망으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 스마트폰 관측 지진기록의 유효성을 확인하기 위해 국가지진관측망의 지진관측소 기록과 스마트폰의 관측기록을 비교하였다. 비교에 활용된 데이터는 2019년에 발생한 5개의 지진에 대한 기록이며, 기상청과 한국지질자원연구원의 지진관측소에서 기록한 321개의 데이터와 스마트폰에서 기록한 145개의 데이터이다. 최대지반가속도(PGA)를 추출한 후, 지반운동예측식(GMPE)을 스마트폰 기록에 적용하여 PGA와 최대수평가속도(PHA)의 잔차를 분석하였다. 분석 결과, 스마트폰 MEMS 센서 관측기록의 자연대수 평균 잔차는 0.59로 약 1.8배 큰 PHA를 관측하였다. 또한, 스마트폰 MEMS 센서의 설치 층수가 높아질수록 잔차가 줄어드는 경향을 확인하였는데, 이는 지진파 응답스펙트럼의 경향과 비슷하다.
모바일 기기와 스마트폰은 급속하게 중앙의 컴퓨터와 통신 네트워크 기기로 변화하고 있다. 최근에는 스마트폰은 프로그램이 가능하며 가속도, 전자나침판, 자이로스코프, GPS, 마이크, 카메라와 같은 저가의 고성능 내장형 센서들과 함께 출시되고 있다. 본 논문에서는 무선 가스 센싱 서비스 구조를 분석하고 스마트폰과 웹 서버를 이용한 가스 센서 모니터링 서비스를 개발한다.
최근 U-헬스케어 서비스가 증가함에 따라 예방과 건강증진 등에 관심과 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 U-헬스케어에 사용되는 ECG, EMG, PPG EEG등이 스마트폰 기반의 휴대용 장비와 연동된 센서들의 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 PPG신호는 적외선센서를 이용하여 모세혈관의 혈중 헤모글로빈 농도 변화에 의한 맥파를 측정한다. PPG신호의 잡음을 제거하기 위해 필터를 사용하였다. 필터된 정보를 ADC하여 스마트폰으로 BlueTooth통신을 이용하여 전송한다. 최종적으로 스마트 디바이스에 PPG신호를 그린다. 제작결과 PPG아날로그 신호를 보는 것과 동일하게 스마트 디바이스에 그릴 수 있음을 보였다. 이후 PPG신호를 이용하여 혈관건강도 및 건강예방의 측정의 연구를 계속해서 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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