물체의 운동을 측정하기 위하여 관성 센서(inertial sensor)에 대한 배경 지식이 없는 사용자가 가속도계(accelerometer)를 사용하고자 할 경우 센서의 이름이 주는 혼동에 의하여 물체의 운동 가속도(acceleration)를 쉽게 얻어낼 수 있으리라 기대하게 된다. 반면, 가속도계가 실제 측정하여 주는 값은 비력 가속도(acceleration due to specific force)에 해당되므로 적절한 처리를 부가하지 않으면 기대한 바와 같이 물체의 운동 가속도를 얻을 수 없다. 가속도계의 측정값으로부터 운동 가속도를 추출하기 위해서는 중력장 가속도 (gravitational acceleration), 중력 가속도 (acceleration due to gravity), 비력 가속도, 그리고 운동 가속도 사이의 관계를 명확하게 구분 이해할 필요가 있다. 본 고에서는 앞선 고들에서 다룬(막대) 벡터, 좌표값, 좌표계, 좌표변환행렬, 그리고 코리올리 효과 등의 개념을 확장하여 다양한 개념의 가속도들을 구분 설명하였다.
지정된 경로에서 6축 센서의 가속도와 각속도를 이용하여 물체의 이동거리를 계산하는 경우 가속도 센서에서 나오는 데이터는 중력을 사용하여 값을 보내주는데, 평평한 상태에서는 중력가속도만 나오므로 영향이 없지만 물체가 움직이면서 기울어지거나 흔들리는 경우 중력가속도와 운동가속도가 더해지고 이에 따라 이동거리 계산에 오차가 발생한다. 이 논문에서는 가속도와 각속도만으로 보정이 힘들다고 판단하여 적외선 센서를 사용하여 이동거리를 산출하는 방법을 제안하고 시스템을 개발한다. 제안한 시스템은 지정된 경로를 따라 이동할 때 적외선 센서를 이용하여 궤도의 구분선을 인식하여 기존 6축 센서로 계산된 이동거리를 보정한다.
중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.
MBL을 통한 물리 실험은 학생들이 실험 결과를 바로 확인하고 쉽게 실험을 수행할 수 있어 예전부터 많은 학교에서 활용해 왔다. 하지만, 장치의 원리를 모르고 실험을 수행하거나, 단순히 도출된 데이터에만 집중하는 것이 MBL 실험의 문제점으로 꾸준히 제기되어 왔다. 이러한 문제점을 보완하기 위해, 아두이노를 활용하여 MBL 실험에서 많이 사용되는 피켓펜스의 방법으로 중력 가속도를 측정하고 실제 중력 가속도 값과의 비교를 통해 오차율을 계산했으며, 본 튜토리얼의 교육적 활용에 대한 논의를 해보았다. 실험 결과, 실험으로 구한 중력 가속도 값과 실제 중력 가속도 값의 오차율은 1% 내외로 비교적 정확한 측정이 가능한 것으로 나타났으며, 실험값의 표본평균이 95% 신뢰구간 안에 포함되는 것으로 나타나 유의미한 실험이라는 결론을 내릴 수 있었다. 또한, MBL이 가진 구조적인 단점을 보완할 수 있는 점, 물리와 수학의 상호작용을 고려할 수 있는 점, STEAM 교육에서 정보 교과와의 융합이 가능한 점 그리고 장비 구비비용이 저렴한 점을 통해 측정실험의 교육적 활용 가능성을 보여주었다. 본 자료를 토대로 아두이노를 활용한 물리 실험이 과학영재 교육에서 더욱 활성화될 수 있도록 기대하는 바이다.
수직뛰기 운동을 위한 mini-trampoline은 운동중 인체에 미치는 중력가속도를 변화시킴으로써 그 효과를 나타낸다고 하므로, mini-trampoline 운동중에 피검자가 받는 중력가속도를 다음과 같은 방법으로 측정하였다. 피검자로 하여금 mini-trampoline상에서 최대의 높이로 수직뛰기를 반복시키고, 그 뒷벽에는 3인치 간격의 눈금을 표시하여 뛰는 높이를 알 수 있게 하였다. 수직뛰기를 하는 동안에 super-8 mm 영사기로 초당 48 frames의 속도로 촬영한 후 각 frame에 나타난 피검자의 두정부 높이를 알아내었다. 수직뛰기하는 동안 시간에 대한 머리높이의 면화를 graph에 그려서 상승뛰기 운동시의 최대속도를 계산하였다. 이 결과로 부터 Arizona State University의 Crash Survival Investigator's School에서 고안한 다음의 공식을 사용하여 중력가속도(G)를 계산하였다. $$G={\frac{0.7854{\cdot}V^2}{32.2S}}$$ V = 상승운동시 나타난 최대속도 (fps) S = 하강운동시 정지거리 (ft) 본 연구에서 V는 약 9fps 였고, S는 0.61 ft 였으며 따라서 G는 $3.24+G_z$였다. 인체가 친밀 수 있는 증력가속도의 한계가 $+G_z$방향으로 0.1초동안 20G이며 $-G_z$방향으로 0.1초 동안 15G임을 고러할 때 mini-trampoline운동으로써 얻을 수 있는 중력가속도는 인체에 유해할 만큼 큰 것이 아니라는 것을 알 수 있다.
고양이가 32층아파트에서 떨어졌는데도 큰 부상없이 살았다고 하는데 왜 그럴까. 물체가 떨어질 때는 떨어지는 속도가 가속되는데 중력은 일정한데도 저항력이 커지므로 언젠가는 중력과 공기의 저항력이 맞비기게 되어 물체는 더 가속되지 않고 일정한 최종속도를 유지한다. 32층 아파트에서 떨어진 고양이의 최종 속도는 초속 18m정도가 되므로 고양이는 살 수 있는데 이러한 물리학의 원리를 고양이는 알고 있을까.
최근, 다양한 형태의 웨어러블 컴퓨팅 디바이스와 이에 따른 응용 프로그램이 개발되고 있으며, 이들 중에서 헬스 케어의 한 영역으로 웨어러블 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 개인의 운동량은 측정하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 가장 기초적인 운동인 걸음걸이 측정 알고리즘으로 중력 제거 및 백터 회전(Gravity Removal and Vector Rotation) 알고리즘을 제안하고, 이를 위한 실험으로 보행 또는 주행 중인 개인의 다양한 위치에 부착한 웨어러블 디바이스에 장착된 3축 MEMS 가속도 센서로부터 획득된 가속도 값을GRVR 알고리즘을 이용하여 걸음 수를 측정한다. GRVR은 가속도 센서로 획득된 3축 가속도 값으로 부터 중력에 의한 가속도 분은 저대역 필터를 이용하여 제거 하고, 이 후 각각의 가속도 값에서 직류 성분 제거 및 센서 축 회전 보상인 GRVR 알고리즘으로 보행 혹은 주행 중에 순수하게 걸음걸이에 의하여 발생하는 가속도 변화분 만을 추출한다. 실험 결과로 웨어러블 디바이스를 개인의 허리 중앙 혹은 우측에 부착한 경우 GRVR 알고리즘을 이용한 걸음 수 측정은 99.4%의 정확도, 또한 손목에 부착한 경우 상용 3축 가속도 만보계의 83%보다 정확한 91.1%의 정확도를 확인하였다.
본 논문에서는 손목형 가속도계를 이용하여 운동 가속도가 없는 행동들을 인식하기 위한 방법을 제안한다. 중력 가속도 값과 손목 방향의 가속도 값 간의 각도를 구하고, 이를 통해 흡연과 식사의 손목 행동을 모델링하여 흡연 시간과 식사 시간을 추론한다. 대학원생 1명으로부터 수집한 약 7시간 데이터를 통해 흡연 시간을 추론 결과 98.96%의 정확도를 보이고, 대학원생 2명으로부터 수집한 약 9시간 데이터로부터 식사 시간을 추론한 결과 99.36%의 정확도를 보인다.
극저온 유체를 사용하는 발사체는 극저온 유체의 자연순환회로를 이용하여 발사체의 엔진 입구를 냉각한다. 자연순환회로의 질량유량은 순환시스템을 구성하는 배관의 길이 및 직경과 시스템으로 들어오는 열유입에 의하여 결정된다. 극저온 유체의 자연순환회로의 순환 검증 및 질량유량 측정을 위하여 실험을 진행하였으며, 이론적 계산 결과와 비교하였다. 비교 결과 12%의 오차가 있음을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 발사체 상단에서 저중력 구간 및 가속 구간에서의 자연순환 질량유량을 예측한 내용을 포함한다. 가속구간에서는 산화제탱크가 100 kPa 내외로 유지하는 것이 자연순환유량 증가에 이로웠으며, 저중력구간에서는 중력가속도의 크기에 따른 최적 압력으로 조절해야 자연순환유량의 최고값을 유지할 수 있었다.
NASA와 독일 DLR의 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE)는 편대비행을 하는 두 개의 저궤도 위성을 이용하여 지구중력장을 측정하는 연구이다. 주요 관측 장비는 위성 사이의 거리를 측정하기 위한 초단파 거리측정기와 비중력 가속도를 측정하기 위한 정전기 방식의 3축 가속도계이다. 기본설계 및 허용오차 분석 등에 활용하기 위하여 정밀한 관측기 시뮬레이션 모델을 개발하였는데, 본 논문에서는 이러한 모델링 기법과 이를 적용한 궤도 및 중력장 추정기법에 관해 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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