본 논문에서는 스마트워치의 3축 가속도 센서와 스마트폰의 기압센서를 이용한 행동 인식 시스템을 제안한다. 스마트워치에서 획득한 3축 가속도 값을 수직, 수평 성분으로 추출하고, 스마트폰에서 획득한 기압센서의 차이를 추출하여 행동을 인식하였다. 실험 결과에서 3축 가속도 센서 기반의 행동 인식률은 66.62%를 보였으나 제안한 3축 가속도 센서와 기압센서를 이용한 행동인식률은 95.45%를 보였다.
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.
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.
스마트폰의 도입으로 인하여 증강현실이 널리 알려짐에 따라 대중들의 관심은 이에 집중되고 있으며 휴대성으로 인하여 모바일 기기에서의 증강현실 연구가 하나의 흐름으로 자리 잡고 있다. 기존의 증강 현실 관련 응용 기술들이 많이 연구되고 있지만 실제 게임에서 사용되고 있는 인공 지능과 결합된 연구는 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 스마트 폰의 기능중 하나인 3축 가속도 센서를 이용하여 증강 현실 환경에서 3D 에이전트의 상태를 동적으로 변환하는 인공 지능 알고리즘을 제안한다. 인공지능이 적용된 에이전트의 상태를 제어하기 위한 전통적인 방식으로서 사용자가 직접 입력해 주거나 이를 인식하는데 마커를 사용하여 해결하였다. 본 논문에서는 증강 현실 구현을 위해 마커리스 추적 기술을 사용하였고 3축 가속도 센서를 이용하여 동적으로 에이전트의 상태를 변환하도록 하였다.
가속도계의 신호는 운동체의 가속도와 다르며, 운동체의 자세가 변화하는 경우 가속도계 단독으로 센서가속도를 계측할 수 없다. 본 논문에서는 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프로 구성된 6 축관성센서 신호를 바탕으로 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 가속도를 정확히 추정할 수 있는 칼만필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 센서의 자세뿐 아니라 센서가속도가 상태벡터의 일부로 설정되어 있는 새로운 구조의 칼만필터로써, 센서 가속도를 명시적으로 정확히 구할 수 있다. 제안된 필터는 다양한 조건하에서 광학모션캡쳐시스템을 이용하여 그 정확성이 검증되었는데, 최신 Xsens MTw 센서와 동등수준의 성능이었다. 제안된 알고리즘은 6 축 관성센서를 바탕으로 운동체의 가속도 추정이 필요한 다양한 모션센서 응용분야에 적용될 수 있다.
3축 가속도 센서의 활용이 점차 다양화 되면서 3차원 공간에서의 동작 인식에 대한 개발이 늘어나는 추세이다. 본 논문에서는 모바일기기의 동작을 바탕으로 한 3차원 공간에서의 동작 인식 방법을 제안한다. 동작의 인식은 3축 가속도 센서를 이용하며, 3차원 공간을 14가지 방향으로 나누어서 인식 한다. 기존의 연구에서는 3차원 가속도 데이터를 처리하여 동작을 인식하는 여러 가지 방법만을 제안했을 뿐, 3차원 공간을 방향으로 나누어 접근한 시도는 아직까지 없었다. 본 연구의 이러한 시도는 앞으로 모바일기기에서 사용자 인터페이스를 보다 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 활용 가능할 것으로 보인다.
현대 사회에는 의학기술의 발전과 생활수준 향상 등으로 고령자들이 증가하고 있다. 고령자들의 낙상은 심한 경우 사망에 까지 이를 수 있는 상당히 큰 위협이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 낙상을 감지하는 여러 가지 알고리즘과 하드웨어 시스템의 필요성이 증가 하고 있으며 국내외에서 낙상 감지 시스템의 연구 결과가 발표 되고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템을 소개한다. 낙상 감지 시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 몇 가지의 파라미터를 계산하여 낙상을 판별한다. 제안된 시스템을 이용하여 최대 98.3%의 sensitivity와 94.7%의 specificity 결과 값을 얻었다.
본 논문은 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템의 3가지 알고리즘을 제안한다. 낙상감지시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 계산한 낙상 파라미터인 가속도 크기와 각도를 이용한다. 제안한 낙상감지시스템의 성능평가를 위해서 남자 2명과 여자 2명에 대해서 4가지 일상생활과 3가지 낙상상황에서 560개 데이터 값을 얻은 후에 3 가지의 알고리즘을 적용하여 최대 98.33%의 sensitivity와 94.37%의 specificity 결과를 얻었다.
본 연구에서는 실내에서의 위치추적을 위해 가속도 센서와 각속도 센서를 이용한 위치추적기법을 제안하였다. 기존의 실내 위치추적기법은 전파의 세기를 이용하여 위치추적을 수행하는 RSSI기법과 초음파를 이용한 방법이 제시되었다. 하지만 기존 실내위치추적 기법에서는 좌표 값을 알고 있는 고정된 노드를 필수적으로 사용해야하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기위하여 착용형 노드에 가속도센서와 각속도 센서를 부착하고 이동속도와 방향을 계측하여 실내에서의 위치추적을 수행하고자 하였다. 이를 위해 3축 가속도 센서와 2축의 각속도 센서를 사용하였으며, 센서로부터 출력되는 아날로그신호를 계측 및 무선전송하기 위하여 Zigbee기반의 무선 센서노드를 사용하였다. 무선센서노드로부터 측정된 가속도신호와 각속도 신호의 분석을 통해 실내위치추적 가능성을 평가하였으며, 평가 결과 가속도센서와 각속도 센서를 이용한 실내위치추적의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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