본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.
3축 가속도 센서, 2축 지자기 센서, 구동 ASIC 및 마이크로 컨트롤 유니트(MCU, Micro Control Unit)를 집적시킨 복합센서 모듈을 개발하였다. 센서 모듈의 사이즈는 $8.3mm{\times}5.3mm{\times}1.5mm$ (0.066 cc)로서 스택(stack) 패키징 방식으로 제작하였다. 제작된 센서 모듈의 특성은 가속도 센서와 지자기 센서 모두 목표한 범위내의 값이 얻어졌으며, 특히 까다로운 규격의 신뢰성 테스트 모두 통과함으로서 우수한 성능을 보유하고 있음을 입증할 수 있었다.
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.
최근 센서기술과 스마트폰의 융합을 통한 다양한 건강 모니터링을 할 수 있는 기능의 시스템 개발이 대두되고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서와 안드로이드향의 스마트폰 어플리케이션을 이용하여 척추 관련 질환을 가진 환자들이 게임을 통해 허리운동을 할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 기초 연구이다. 제안된 시스템은 척추 주변에 착용할 수 있는 두 개의 3축 가속도 센서와 센서 데이터를 무선으로 전송할 수 있는 블루투스 모듈 그리고 허리운동용 스마트폰 게임으로 구성되어 진다. 현재 척추예방을 위한 여러 운동방법들이 존재하지만 본 시스템은 게임을 즐길 수 있도록 엔터테이먼트적인 요소를 가미함으로써 운동강도의 적당성과 언제든지 허리 운동을 할 수 있는 환경을 조성하는 데에 활용될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서의 부착 방법과 위치에 따른 진동 신호의 주파수 특성을 분석하였다. 날개 하나가 깨진 환풍기를 철제 기둥에 나사로 고정하고 회전수를 50rpm, 1710rpm, 2400rpm으로 각기 달리하여 진동을 발생 시켜 가속도 센서의 부착 방법과 위치에 따른 진동 신호를 측정하고 비교하였다. 3축 가속도 센서를 측정하기 위한 측정 소프트웨어를 설계 제작하였으며, 센서의 진동을 비교한 결과 실험에 사용된 회전수에서는 각각의 부착 방법보다는 부착 위치에 따른 진동의 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 MEMS 기반 3축 가속도 센서 모듈을 제작하여 성능 시험을 수행하였고, 지진 모니터링 시스템을 구성하였다. 3축 가속도 센서 모듈의 성능 향상을 위하여 데이터 수집장치를 24bit ADC (Analog to Digital Converter)가 내장된 NI-9239를 사용하였고, 잡음을 줄이기 위해 100Hz LPF (Low Pass Filter)를 통과시킨 데이터를 사용하였다. 또한 지진 모니터링 소프트웨어를 개발하여 구조물에 유의한 진동을 감지하는데 초점을 맞추었다. 진동을 감지하기 위한 방법으로 각 축의 가속도 크기 뿐만 아니라 3축 가속도의 벡터 합을 구하여 이 벡터 합이 미리 설정한 값을 초과할 때의 수치를 별도로 표시하고 이를 파일로 저장하는 알고리즘을 사용하였다.
본 논문에서는 농구 경기에서의 대표적 자세 중 Standing shoot, Jump shoot, Pass, Dribble, Lay-up shoot, 총 5가지 자세를 인식하기 위해 각 자세와 3축 가속도 값과의 상관관계를 보여주고 있다. 스마트폰에 내장되어 있는 가속도 센서로부터 데이터를 생성해주는 어플리케이션인 Sensor log를 활용하여 얻은 3축 가속도 값으로 수직, 수평축과 3축 가속도의 크기를 구해 Instance로 사용하였다. 위 데이터는 대표적인 데이터 마이닝 도구인 Weka tool을 이용하여 각 모션과 데이터 값의 상관관계를 확인하였고, 실험 결과 10-fold에서 평균 59.8%를 보였으나 Training set과 Test set의 결과 80.8%를 보였다.
최근 M2M/IoT에 대한 관심이 높아지면서 디바이스의 위치와 자세 등을 인식할 수 있는 동작 인식 센서의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 소형의 디바이스에 적합하도록 저잡음, 저전력, 초소형 6축 관성센서 IC를 구현하였다. 본 논문에서 구현된 IC는 3축의 압전형 자이로 센서와 3축의 압저항형 가속도 센서를 사용하며, 3축의 자이로스코프 감지 회로, 자이로스코프 센서 구동 회로, 3축의 가속도 감지 회로, 16bit sigma-delta ADC, 디지털 필터와 제어 회로로 구성되어 있다. 본 IC은 TSMC $0.18{\mu}m$ mixed signal CMOS공정으로 개발되었으며, STM사의 6축 관성 센서인 LSM330의 소비전류 6.1mA보다는 약 27% 낮은 4.5mA의 소비 전류로 동작한다.
본 논문에서는 휠체어의 탑승자의 구동력과 BLDCM(Brushless DC Motor) 에서 출력되는 보조력인 전기적인 구동력을 동시에 사용하는 탈부착형 하이브리드 휠체어의 동작제어방식을 제안한다. 기존에는 휠체어에 토크센서를 부착하여, 토크센서 신호의 피이드백을 통하여 보조력을 발생하는 방식이 적용되고 있지만, 제안된 방식에서는 토크센서의 사용없이 사용자의 동작을 간접적으로 검출하는 방식을 제안한다. 사용자가 휠체어의 핸드림을 조작할 때, 발생하는 휠체어의 동작을 3축 가속도 센서를 통해 모션을 예측하고, 이에 대응하는 구동력을 보조하는 PAS(Power Assist System)을 설계하였다. 사용자의 동작 예측을 위해, 3축 가속도 센서의 신호를 조합하여 전진과 후진 및 정지 상태 신호를 예측하는 방식을 시뮬레이션과 실험을 통해 증명하였다.
단일 센서만을 운용하여 옥외활동 중에 있는 사용자의 안전도를 측정하고 판단할 수 있는 방안을 제안한다. 3축 가속도 센서는 다른 센서와 비교하여 가격대비 인지 성능이 우수한 면이 있다. 크기가 작고, 측정하는 값이 상대적으로 에러와 장애로부터 독립적인 측면이 있다. 3축 가속도 센서를 부착한 개인이 옥외에서 비정상적인 상태로 돌입하는 것을 감지할 수 있도록 하기 위하여 3축 가속도가 감지하여 보고하는 에너지 값을 분석하고 이를 계산하여 실시간 안전도를 정량적으로 표기할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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