9축 IMMU기반의 3차원 자세추정에 있어 대표적인 정확성 저하요인은 가속도계 신호를 교란시키는 외부가속도와 지자기센서 신호와 관련된 자기교란이라는 두 가지 교란성분이다. 교란성분에 의한 영향을 최소화하기 위해 모델링기반 기법과 스위칭 기법이 제안되어 왔고, 이를 비교한 연구도 진행된 바 있다. 그러나 모델링기반 기법에서 모델링의 차이가 자세추정 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 현재까지 발표된 바 없다. 본 논문은 교란성분 모델링이 IMMU기반 자세추정 정확성에 미치는 영향을 확인하기 위해, 모델링에 차이가 있는 최근 발표된 두 알고리즘을 다양한 시험조건에서 비교하였다. 이를 통해 교란성분 모델링의 차이는 진행잡음 공분산 행렬에 차이를 발생시키며, 이로 인해 자세추정 성능에 영향을 끼칠 수 있음을 확인할 수 있었다. 시험결과 두 알고리즘은 평균제곱근오차에서 롤 피치 요평균 $1.35^{\circ}$ 및 요성분 $3.63^{\circ}$의 차이를 발생시켰다.
피크 임계값을 사용하는 걸음 검출 알고리즘에서 충분한 정확도로 걸음을 검출하기 위해서는 3축 가속도 센서가 20Hz 이상의 주파수로 샘플링을 수행하여야 한다. 그러나 $I^2C$나 SPI를 통하여 데이터를 전송받는 상용의 통합 MPU와 연결되는 디지털 센서 장치들의 샘플링 주파수는 아날로그 방식의 샘플링 회로들에 비하여 매우 낮은 경향이 있다. 센서의 샘플링 주파수가 낮게 되면 충분한 데이터를 확보할 수 없기 때문에 측정 결과의 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 피크 임계값 방식의 피크 검출 알고리즘에서 데이터가 20Hz 이하의 낮은 주파수로 샘플링될 경우에 샘플링 주파수와 피크 임계값 사이에 함수관계가 있음을 발견하였으며, 실험을 통하여 임계 함수를 도출하였다. 고정 임계값 대신에 샘플링 주파수에 따른 임계 함수를 적용하고, 테스트 프로토콜에 의하여 실험을 수행한 결과, 각 걸음 유형에 대하여 평균적으로 1.2% 미만의 걸음 검출 오차율을 얻을 수 있었다. 그러므로 걸음 검출 알고리즘이 걸음 모드에 따라서 적절히 결정된 임계 함수로부터 샘플링 주파수에 적합한 임계값을 사용하여 걸음을 검출한다면, 걸음 검출 및 걸음수 측정의 정확도는 매우 높아질 수 있다. 이러한 결과는 걸음수 측정 장치에만 적용되는 것이 아니라, 샘플링 주파수가 낮게 설계될 수밖에 없는 소형, 저가의 유비쿼터스 기기에도 적용해 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
생활 속에서 걷기(보행)와 같은 운동을 보다 효과적으로 할 수 있다면 비만과 같은 생활습관 질병과 체중을 관리하는데 도움이 된다. 일반적으로 소모 칼로리는 보행시 이동하는 거리를 기준으로 계산된다. 그러나 보행거리는 보폭과 걸음수로 측정될 수 있는데, 대부분의 운동량 측정 계에서는 평균보폭을 기준으로 삼아 측정하고 있어 각기 다른 개인의 신체적 특성과 보행특성을 제대로 반영하지 못하고 있다. 뿐만 아니라 보행속력에 따라서 보폭도 달라지기 때문에 보행속력을 고려하지 않는다면 보행거리가 길수록 오차가 점점 커져 잘못된 보행거리와 칼로리 소모량이 계산될 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 개인의 보행속력을 3단계로 분류하고 3축 가속도계로부터 측정된 x,y,z축 값으로 보행속력을 추정한 뒤 보폭을 자동으로 계산해 내는 개인별 자동보폭 측정기법을 고안하였다. 또한 측정기법의 유효성을 확인하기 위해 스마트 기기에서 애플리케이션을 개발하고, 이를 이용한 인식률 실험과 보행속력 분류 정확도 실험, 그리고 이동거리 측정실험을 통해서 그 효용성을 확인할 수 있었다.
최근 스마트 폰 기술의 급속한 성장과 더불어, 이를 위한 다양한 어플들의 개발과 보급이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용한 흥미로운 어플들이 지속적으로 개발되고 있어 우리들은 다양한 모바일 서비스를 사용할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용하여 촬영되는 피사체의 실물 크기를 정확하게 측정할 수 있는 어플에 사용되는 계측 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 스마트 폰의 카메라 모듈로 피사체 이미지를 촬영할 때 3축 자이로 가속 센서를 이용하여 피사체간 거리와 기울기, 회전각을 실시간으로 측정하여 촬영 이미지 내의 피사체의 사이즈를 정확하게 계측하도록 하였다. 제안한 계측 알고리즘은 모의실험을 통해 그 계측 정확도를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 위치추적과 방사선 측정이 가능한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기의 혼합형 센서부 개발을 제안한다. 방사선피폭선량을 측정하기 위하여 크기와 무게를 최소화 할 수 있는 반도체형 방사선 측정 센서인 PIN-Diode 방사선 측정 센서모듈을 사용한다. PIN-Diode 방식의 방사선 측정 센서 특성을 높이기 위하여 누설전류를 제거하기 위한 설계를 수행한다. IMU 센서모듈을 사용하여 3축에 대한 데이터와 가속도에 대한 수치를 합산하여 사고추정과 동시에 현재 소방관의 위치를 추정한다. 제안된 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 혼합형 센서부의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험하였다. 누적선량 측정범위는 세계 최고 수준인 10μSv~10mSv 범위에서 측정이 되었다. 정확도는 ±6.3%~±9.0%(137Cs) 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ±15% 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 또한 위치정확성은 ±10% 이내로 측정되어 높은 수준의 결과가 도출되어 그 효용성이 입증되었다. 따라서 보다 많은 소방관에게 성능이 우수한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기 보급이 될 수 있으리라 기대된다.
본 연구는 전국에 산재된 천연가스 정압소를 위한 안전방재 시스템 개발을 위하여 수행되었다. 정압소에서 발생할 수 있는 사고를 미연에 방지하기 위하여 정압소의 안전상황을 수집/전송하는 RTU(Remote Terminal Unit)를 개발하여 정압소의 운전원의 역할을 대신하게 하였다. 그리고 전송된 각 정압소의 안전상황을 효과적으로 통제소 운전원에게 전달하며 추후 안전에 대한 분석을 위하여 데이터베이스 및 MMI(Man Machine Interface)를 개발하였다. 안정적인 천연가스 공급의 모든 프로세스을 제어하며, 각종 파라미터를 감시하는 원방 감시 제어 시스템(이하 SCADA 시스템)의 유선 통신 설비가 사고에 의해 무용화 될 경우, 정압소의 상황을 통제실로 전송하기 위하여 유선 및 무선 데이터 통신을 혼합한 유$\cdot$무선 자동 전환 시스템을 개발하였다. 한편 GPS(Global Position System) 및 GIS(Geometric Information System) 기술을 이용한 순찰차량 관리 시스템을 개발하여 정압소에서 이상 징후를 보일 경우 통제소 및 순찰차량에서 동시에 정압소의 상황을 파악할 수 있게 하여 능동적인 대처가 가능하게 하였다. 그리고 3축 가속도 센서를 이용하여 지진을 감지하고 전송하는 지진 감지 및 전송 시스템을 개발하였다. 지진 발생시 ESV(Emergency Shutoff Valve)를 차단할 수 있도록 최대 지반 가속도 및 SI(Spectrum Intensity)값의 크기를 전송해 줌으로서 대형사고를 방지하도록 하였다.
본 연구에서는 일상생활에서 지속적으로 사용자의 맥박, 심전도, 활동량을 체크하고 이를 데이터베이스화 하여 원격지에서 모니터링 할 수 있도록 하는 손목형 단말기를 개발하였다. 이를 위해 맥파 측정을 위한 압력센서, 심전도 측정을 위한 기기 부착형 전극, 활동량 검출을 위한 3축 가속도센서를 이용하였다. 검출된 정보들에 대한 신호처리 과정을 거쳐서 사용자의 건강상태를 파악할 수 있는 정량적인 정보를 제공하는 알고리즘을 수립하고 펌웨어 프로그램을 적용하였다. 개발된 기기는 사용자가 손목에 착용하여 간단히 자신의 건강상태를 체크하고 블루투스 통신을 이용해 전송할 수 있는 개인용 단말기로서, 위급상황에 대한 신속하고 정확한 조치를 가능하게 함으로써 u-헬스케어 환경에 필요한 휴대형 기기로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 균형평가도구 중 임상에서 가장 많이 사용되는 BBS(Berg Balance Scale)를 머신러닝 기법을 이용하여 점수 분류 정확도를 제시한다. 데이터취득은 Noraxon 시스템을 이용하여, 신체 8군데(왼쪽 오른쪽 발목, 왼쪽 오른쪽 엉덩이 위, 왼쪽 오른쪽 손목, 등(Back), 이마)에 관성센서를 부착하였다. 관성센서의 3축 가속도데이터를 기반으로 특징벡터 STFT(Short Time Fourier Transform), SAM(Signal Area Magnitude)를 추출하였다. 그 다음, BBS의 항목을 동작특성에 따라 정적인 동작(static movement)과 동적인 동작(dynamic movement)으로 나누었고, BBS의 각 항목에 대하여 점수에 영향이 있는 센서부착위치에 따라 특징벡터를 선별하였다. BBS의 항목마다 선별된 특징벡터는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류하였다. 실험대상자 40명에 대한 정확도 산출결과, 1번순으로 차례대로 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%의 분류 정확도를 확인하였다.
본 논문에서는 직접분사 가솔린엔진 부품에 의해서 발생하는 진동에 대한 기여도를 분석하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 부분기여도함수를 적용하여 부품 상호간의 관련성에 대한 진동원을 규명 하는데 사용하였다. 직접분사 가솔린 엔진 부품의 진동원을 규명하는데 부분기여도함수 방법을 사용하기 위해서는 시스템의 모델링이 필요하며 본 연구에서는 진동 발생 경로를 2 입력과 단일 출력계로 시스템을 모델링하였다. 이 모델링을 증명 하기 위해서, 직접분사가솔린 엔진의 진동원인 고압펌프, 연료레일, 인젝터, 고압센서에 3 축 가속도계 센서로 각 부품의 진동을 측정했다. 이 모델링을 바탕으로 각각의 진동원에 대한 부분기여도 함수를 구했으며, 직접분사 부품들의 각각의 진동 기여도를 계산하였다. 부분기여도 함수를 바탕으로 한 모델링을 통해 각 부품들에서 발생되는 진동 출력 기여 값을 정량적으로 도출하였다.
본 논문에서는 노인의 낙상에 의한 위급상항을 모니터링 하기 위한 4족 로봇 및 모니터링 시스템을 소개한다. 4족 로봇은 FPGA Board(Field Programmable Gate Array)를 이용한 특정 색을 판별하는 영상처리에 기반하여 자율 이동한다. 노인의 낙상을 감지하기 위해 가슴에 센서노드를 착용하고, 낙상에 의한 응급 상황 시에 4족 로봇이 낙상신호를 관리자에게 전송한다. 관리자는 전송된 영상을 기반으로 4족 로봇을 제어 및 상황판단을 하고, 위급상황이면 119에 신고를 한다. 센서노드만을 사용한 낙상 감지 시스템에서 98.33% 낙상의 Sensitivity와 일상행동 94.375% Specificity가 측정 되었다. 100% 낙상 감지를 못했던 점을 낙상 감지 시스템과 이동형 카메라(로봇)의 결합 알고리즘을 제안 및 실험을 통해 100% 검증 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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