본 연구에서는 전자기기의 사용이 불편한 장애인이나 노인들을 위한 새로운 인터페이스를 제안한다. 제안한 방식은 대부분의 전자기기에 적용되고 있는 물리적 스위치 방식의 인터페이스를 마이크와 3축 가속도 센서가 달린 헤드셋을 이용하여 음성인식과 모션인식을 통해 전자기기를 사용하는 방식이다. 음성인식은 마이크를 통해 명령이 전달되고 음성인식 모듈을 통해 PC의 마우스를 컨트롤한다. 그리고 모션인식은 머리를 움직여 헤드셋에 있는 3축 가속도 센서가 마우스 포인터를 제어하여 명령을 수행하게 된다. 제안한 인터페이스 방식의 유용성을 확인하기 위해 헤드셋을 제작하고, 제작된 헤드셋을 이용하여 실험실과 식당, 도서관 등에서 실험을 한다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 소형 디바이스(활동량 측정기)로 구성하고 이를 사람의 신체에 착용하고 사람이 보행 시 발생하는 가속도 센서의 Raw 데이터 출력 값을 획득하여 실시간 활동량으로 변환하고 모니터링 할 수 있는 활동량 측정기와 알고리즘을 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀(Treadmill)에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 활동량 측정기를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 다양한 속력의 걸음(느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기)에 대해서 실험을 하였다. 가속도 센서의 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였으며 이는 실험시 같이 착용한 Actical보다 제안하는 활동량 변환 알고리즘의 성능이 1.61% 향상 되었다.
본 논문에서는 패치형 3축 가속도 센서와 스마트 디바이스를 활용하여 유산소 운동에 따라 가속도 센서를 통해 얻은 데이터의 특징을 분석하고 유산소 운동을 분류하는 모바일 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템을 이용하여 사용자가 하고 있는 유산소 운동을 스마트 디바이스에서 실시간으로 분류하고 분류된 운동에 따라 운동 횟수와 사용자의 움직임을 분석하여 사용자에게 편의성과 운동 정보를 제공 할 수 있다.
본 논문은 모바일 단말기에 탑재된 카메라를 이용하여 정지영상을 획득할 때 발생할 수 있는 blur현상을 3축 가속도 센서를 이용하여 실시간 보정 할 수 있는 방법을 제안한다. Blur현상은 획득한 이미지에서 발생하는 번짐 효과이다. 소형의 모바일 단말기는 사용자의 미세한 손 떨림에도 크게 흔들릴 수 있기 때문에 blur현상이 크게 나타나며, 이를 적절하게 보정할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에선 3축 가속도센서를 진자운동에 적용하여 출력결과의 신뢰성을 확보하였고, blur현상을 Uniform 분포와 Gaussian 분포로 모델링하였다. 실험을 통하여 실제 blur 현상이 Non-Gaussian 형태로 모델링됨을 확인하였고, 이 blur모델의 역과정인 deblurring 특성함수를 설계하였다. 이 특성함수에 3축 가속도센서에서 발생하는 미세한 떨림 정보를 적용하여 실험 이미지를 deblurring한 결과, 이미지 blur현상을 적절하게 보정할 수 있었다.
본 논문에서는 3축의 가속도를 검출하기 위한 새로운 방식인 브리지조합 검출원리를 제안하고, SOI 구조의 웨이퍼를 이용하여 $200^{\circ}C$ 이상 고온에서 동작이 가능한 압저항형 실리콘 가속도센서를 제작하였다. 제작된 센서의 감도는 x 및 y축이 8mV/V G, z 축이 40mV/V G 이였다. 그리고 출력전압의 비선형성은 1.6%FS, 타축감도는 약 4.6% 이하였다. 이것은 외부 연산회로를 이용하여 3축의 가속도성분을 검출하는 방법에 비해 검출방식은 간단하면서도, 특성은 거의 동일하였다. 또한 SOI 구조를 이용하여 고온에서도 안정한 동작을 하였다. 제작된 가속도센서의 오프셋전압 온도계수와 감도 온도계수는 $27^{\circ}C$에서 각각 $1033ppm^{\circ}C^{-1}$와 $1145ppm^{\circ}C^{-1}$이였다.
본 논문은 3축 가속도센서를 이용한 사고를 방지하기위한 시스템 설계에 관한 연구이다. 전원 공급단에 스위칭 파워 FET를 구성하였고, 전원 공급장치는 DC-DC, 레귤레이터, LDO를 설계하였다. 전원 문제를 한번에 해결하기 위해 2원화를 하였으며, 3축 가속도 센서를 설계하여 움직임 정보를 추출하여 안전하게 사고를 예방할 수 있도록 설계하였다. 마이크로프로세서는 I2C, UART 통신 포트를 통해 통신할 수 있도록 하였으며, J-LINK를 통해 디버깅 할 수 있도록 하였다. 가속도 센서 데이터 측정결과 30° 이상의 각도의 움직임을 감지했을 때 정상적으로 사고 방지를 위해 전원이 차단되는 것을 확인 할 수 있었다.
스마트폰의 도입으로 인하여 증강현실이 널리 알려짐에 따라 대중들의 관심은 이에 집중되고 있으며 휴대성으로 인하여 모바일기기에서의 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 방식은 사용자가 직접 입력해 주거나 이를 인식하는데 마커를 사용하여 해결하였다. 정확한 상태 변환을 위하여 가속도 센서의 값에 임계값을 주었으며 임계값은 실험을 통하여 결정되었다. 본 논문에서는 증강 현실 구현을 위해 마커리스 추적 기술을 사용하였고 3축 가속도 센서를 이용하여 동적으로 에이전트의 상태를 변환하도록 하였다.
본 논문에서는 가속도센서와 자이로센서를 통해 측정된 값을 무선 통신을 이용하여 스마트폰으로 전달하여 실시간으로 모션을 분석하는 스마트폰 실시간 모션 분석 알고리즘을 제안한다. 3축 가속도 센서의 실시간 모션 분석과 중력가속도를 사용한 모션 분석의 경우에는 장소나 높이 또는 주변의 자력에 따라 정확한 값을 획득하여 분석하기 어려운 점이 있다. 이에 본 논문에서는 가속도 센서와 자이로 센서를 통하여 보다 정밀한 모션 분석을 하였으며, 이를 이용하여 모션을 실시간으로 분석하여 활용하면 스포츠와 의학 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것이다.
전원 공급이 제한되거나 전원 공급이 불가능한 소형 요트, 작업선, 바지선 등에도 항해 안전을 위한 다양한 항법장치가 필요하고, 해양사고 발생 시 사고원인을 분석하기 위한 기능이 필요하다. 그러나 기존 상선 및 수상레저용 개별 항법 장치는 고가, 대용량 전원공급, 조작의 어려움, 넓은 설치 공간의 필요 등의 문제점이 있다. 본 연구에서는 3축 반도체 가속도 센서와 3축 반도체 경사 센서 및 다양한 기상 측정 센서와 CCD 카메라, 방수 캡슐에 내장된 메모리 등을 이용한 소형 스마트 항법 장치(Multi-Tasking Integrated Navigation System, MINS)를 설계하였다. 기존에 개발된 다양한 기술과 상용 센서 등을 이용하면 MINS 개발이 가능함을 알았고, 이러한 MINS 개발에 필요한 시스템을 제안하였다.
최근 스마트폰을 가지고 있는 사람이 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 다양한 연구가 활발히 진행 중이다. 이러한 상황에서 센서기술과 스마트폰의 융합으로 다양한 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 컨트롤러에서 3축가속도센서를 통한 사용자의 움직임에 대한 가속도정보를 추출하며 이 가속도 정보를 블루투스를 통하여 스마트폰에 전송한다. 기존의 스마트폰에서 사용되던 터치입력이나 버튼입력방식이 아닌 동작에 따른 3축 가속도센서를 이용한 입력방식이므로 언제 어디서든 스마트폰을 직접 만지지 않아도 컨트롤이 가능하다. 또한 다양한 기능성 애플리케이션의 개발로 인하여 활용도가 매우 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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