The real-time monitoring about the activity of the human provides useful information about the activity quantity and ability. The present study implemented a small-size and low-power acceleration monitoring system for convenient monitoring of activity quantity and recognition of emergent situations such as falling during daily life. For the wireless transmission of acceleration sensor signal, we developed a wireless transmission system based on a wireless sensor network. In addition, we developed a program for storing and monitoring wirelessly transmitted signals on PC in real-time. The performance of the implemented system was evaluated by assessing the output characteristic of the system according to the change of posture, and parameters and acontext recognition algorithm were developed in order to monitor activity volume during daily life and to recognize emergent situations such as falling. In particular, recognition error in the sudden change of acceleration was minimized by the application of a falling correction algorithm
최근까지 맥진기에 대한 연구 및 상용화 요구가 지속되고 있으나 재현성 확보에 어려움을 겪고 있다. 이러한 재현성을 평가하는 중요 파라미터 중 하나는 맥압의 크기이다. 그러나 맥안은 동잡음에 매우 취약한 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 동잡음에 강한 맥진기 개발을 위하여 동잡음을 자동으로 검출하고 맥 측정구간에서 동잡음이 있는 구간을 제외함으로써 맥진기의 신뢰도를 높일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 동잡음 검출 시스템은 3축 가속도 센서, 근전도, 2축 기울기 센서로 구성하였으며, 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 신장, 굴곡, 회전의 세 가지 동작에 대한 센서별 출력 신호 특성을 살펴보았다. 또한 맥진 센서를 맥진 위치에 적용한 상태에서 고주파 동잡음 및 저주파 동잡음을 유발하여 각 센서별 출력 신호 특성을 살펴보았다. 그 결과 저주파 동잡음은 근전도, 가속도 신호, 기울기 신호 순으로 동잡음 발생을 확인할 수 있었으며, 안정된 맥파 신호는 고주파 동잡음과 비슷하게 근 수축이 중단된 뒤 약 2초가 경과한 후에 얻어지는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 사실을 근거로 동잡음 검출 규칙을 설정하였으며, 이를 구현한 동잡음 검출 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ 0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.
스마트폰 어플리케이션 수의 증가는 새로운 유저인터페이스에 대한 중요성을 증대시켰으며, 다양한 센서를 융합한 유저인터페이스 개발 연구의 관심을 유도하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 있는 가속도 센서, 자계 센서, 자이로 센서 정보를 융합하여 사용자 모션 제스처를 인식할 수 있는 새로운 유저인터페이스를 제안한다. 제안 방법은 유합 센서 정보로부터 스마트폰의 3차원 방위 정보를 구하고, HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 손동작 제스처를 인식한다. 특히 제안된 스마트폰의 3차원 방위 좌표계를 구면 좌표계로 변환하는 양자화 방법은 기본 축 회전에 더욱 민감한 인식이 이루어지도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 93%로의 인식률을 보였다.
본 연구에서는 드론 기술을 응용한 부력조형물의 수평 및 수직 자세제어에 관한 연구를 수행 하였다. 기존의 공중부양 조형물은 헬륨 Gas를 이용한 애드벌룬이 대표적으로 로프를 이용한 단순한 공중부양 조형물이었다. 본 연구에서는 이러한 공중부양 조형물에 로프를 없애고 드론 기술을 응용한 프로펠러로 공중부양 조형물의 자세를 제어하는 방법을 연구하였다. 시스템 구성은 단일 제어기로서의 역할보다 시스템 구성요소로서의 역할이 매우 중요해지므로 조형물의 제어시스템, 다양한 센서등의 연동되어지는 전체의 제어기로 확장시켜 사용되는 퓨전 시스템의 방향으로 구성하였다. 부력조형물의 수평 및 수직제어를 위하여 사용된 센서는 2축의 자이로센서와 3축의 가속도센서를 사용하였다. 프로펠러와 연결된 BLDC모터를 효율적으로 제어하기 위한 알고리즘으로 PI 알고리즘을 이용하였다. 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화와 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최소화하고, 센싱 및 제어의 수행시간을 최소화하였다. 본 연구에서는 PI 알고리즘을 시스템에 적용하여 응답특성 실험을 행한 결과 시뮬레이션에 의한 응답 결과와 잘 일치하였으며 그 유용성이 검증하였다.
노약자 활동상황 감시에서 활동정보와 위치정보는 매우 중요하다. 본 논문에서는 3축 가속도센서와 ZigBee 통신을 이용하여 노약자 활동상황 감시를 위한 시스템을 개발하였다. 가속도센서로부터 활동량을 측정하고 운동량을 계산하기 위한 걸음 검출을 하며, ZigBee 통신을 이용하여 감시시스템으로 전송하여 실시간으로 노약자의 활동상황을 모니터링 할 수 있다. 추가로 부착위치에 강인한 걸음 검출 알고리즘을 제안하였으며, 실제 실험을 통해 가속도센서를 가슴에 부착할 경우 99.83%의 정확도로 걸음을 검출할 수 있음을 확인하였다. 또한 ZigBee 통신의 수신신호세기를 이용하여 노약자가 있는 방을 구별할 수 있었다.
본 논문에서는 웨어러블 장치에서 펜 형태 또는 손가락 부착 형태의 입력 인터페이스로 사용할 수 있는 3D 온라인 필기인식 시스템을 제안한다. 3 축 가속도 센서와 자이로 센서를 장착한 입력 인터페이스를 사용하여 사용자는 손의 움직임을 통해 웨어러블 기기 또는 스마트 기기에 문자를 입력할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 3D 필기인식 시스템은 필기 경로를 복원하여 획을 추출하고, 3 차원 공간의 필기문자에서 나타나는 기울임이나 왜곡, 겹쳐 쓰기를 고려한 특징점 추출 과정을 거친다. 추출한 특징점을 2 단계 결정 트리의 입력으로 사용하여 사용자가 공간상에서 필기한 알파벳을 인식한다. 10 명의 사용자에게 3 회의 필기 데이터를 입력 받아 총 780 개의 문자를 인식한 결과, 87.69%의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기울임 동작에 기반한 휴대기기 상의 사진 감상 UI를 제시하고 사용성을 평가한다. 기존의 기울임 입력 방식의 세가지 조작성 문제(overshooting, fluctuation, 부분 이미지 제시)를 개선하기 위하여, 사진 위치 및 기울임에 의존하는 사진 이동 제어 dynamics 모델을 제안한다. 본 시스템은 기울임 감지용 가속도 센서, 기울임에 의한 사진 이동 제어 dynamics 모델, 다중모달(시각, 청각, 촉각)을 통한 모델 상태 출력부로 구성된다. 센서 입력과 다중 모달 출력을 위하여, 삼성 MITs 4300 PDA의 배터리 팩을 개조하여 3축 가속도 센서와 진동 출력장치 (VBW32)를 장착하였다. 제안하는 시스템은 기존의 대표적인 사진 감상 입력 방법인 버튼과 iPod wheel과 비교하였다. 정량적 비교를 위하여 7명의 사용자에게 100장의 사진 중 20장을 차례로 검색하는 과제를 부여하면서 수집한 로그를 분석하였으며, 정성적인 비교를 위하여 설문 조사를 실시하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존 기울임 기반 dynamics에 비하여 overshooting 횟수를 30%, 사진간 이동 거리를 25%, 이동 시간을 17% 감소하였다. 또한 제안한 방법이 버튼과 유사한 조작성을 갖고 있으며, 버튼과 iPod보다 더욱 흥미성이 뛰어났다. 상업적으로 뛰어난 성공을 거둔 iPod이 다수의 overshooting 발생으로 실제로는 사용성이 떨어진다는 점이 예상치 못한 흥미로운 발견이었다.
해상과 같이 고립된 장소에서 발생하는 작업자의 사고는 일반적인 건설 사고와는 달리 통신의 제한 등의 문제로 구조에 어려움이 따른다. 또한 CCTV의 부재로 인한 사고 현장의 수색에 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 이 논문에서는 작업 현장에서 필수적으로 착용해야 하는 안전모에 IoT 기술을 접목한 장치를 제안한다. 제안 장치는 기존의 안전모에 심박센서, 체온 센서, 가속도 센서 및 카메라 센서를 부착하여 설계 및 구현하며, 사용자 및 관제 센터에서 작업자의 상태를 모니터링 할 수 있게 한다. 또한 작업자에게 비정상적인 생체 신호나 낙상이 발생하면 영상을 관제센터로 전송한다. 제안 시스템을 활용하면 작업자의 상태를 실시간으로 확인할 수 있으므로 작업자의 사고에 대해 빠른 대처를 할 수 있는 장점을 가진다.
본 논문에서는 독감확산 예측을 위한 웨어러블 센서를 이용한 기침 감지 모델을 제안한다. 서로 상이한 기침 신체데이터를 사용하고 기침 감지 알고리즘의 구현없이 기계가 학습하는 방식인 멀티모달 DNN을 이용하여 설계하였다. 또한 웨어러블 센서를 통해 실생활의 기침 오디오 데이터와 기침 3축 가속도 데이터를 수집하였고, 두 개의 데이터중 하나의 데이터만으로도 감지를 위한 학습이 가능토록하기 위해 각각 MFCC와 FFT를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 방법을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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