본 논문에서는 편마비 환자는 정상인과 다른 보행 특성을 가지므로 본 논문에서는 이들의 특성을 반영하여 보행자세를 측정하고 실시간 3차원 그래픽으로 보여주는 시스템을 개발하였다. 환자는 허벅지, 종아리 및 발에 각각 센서 모듈을 착용하며, 측정 정밀도를 높이기 위하여 각 모듈에는 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서를 조합하여 적용하였다. 보행자세 디스플레이를 위하여 센서 모듈들로부터 수신한 데이터를 활용하여 허벅지, 종아리 및 발을 3차원 모형으로 모델링하여 실시간으로 화면에 보여주도록 하였으며, 편마비 환자의 특이한 보행 자세를 분석하기에 편리하도록 사용자의 보는 각도를 임의로 변화시킬 수 있도록 하였다. 또한 측정된 자세 정보를 활용하여 RLA(Rancho Los Amigos) 보행 주기의 단계별 진행되는 과정을 실시간으로 판단하여 화면에 표시할 수 있도록 함으로써 진행 단계 및 단계별 소요시간을 통하여 보행의 특성을 평가할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 노인들이 일상에서 많이 행동하는 7가지 유형의 행동의 특징을 추출하고, 총 7가지 분류 알고리즘에 적용하여 가장 인식률이 높은 알고리즘을 도출하고자 하였다. 행동패턴은 정상보행, 절름발이, 지팡이, 느린 보행, 허리가 굽은 상태에서 보행, 스스로 휠체어 끌 때 그리고 누군가가 휠체어를 끌어줄 때 총 7가지로 구성하였다. 행동패턴의 특징은 3축 가속도 센서의 값, 평균, 표준편차, 수직 및 수평축의 데이터를 사용하였다. 분류 알고리즘은 Naive Bayes, Bayes Net, k-NN, SVM, Decision Tree, Multilayer perception, Logistic regression을 사용하였다. 연구결과 k-NN 알고리즘의 인식률이 98.7%로 다른 분류알고리즘에 비해 인식률이 높게 나타났다.
전동휠체어는 노약자나 장애인을 위해 개발된 이동 보조시스템이며, 대부분의 전동 휠체어는 자세 제어를 위해 엔코더 센서를 이용하고 있으며, 이 엔코더는 빈번한 기계적 마찰에 의해 결함이 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기위해 본 연구에서에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 전동 휠체어 설계하고 구현하였으며, 실험을 통하여 그 성능을 평가하였다.
자북을 지시하는 방위각 측정용 센서는 항공기와 선박이나 스마트폰 등에 널리 사용되고 있다. 센서의 좌표계가 회전을 하였을 경우도 방위각(azimuth angle) 및 회전각(roll angle)를 지시할 수 있게 하기위하여 3-축의 가속도 센서가 추가로 사용된다. 본 연구에서는 방위각센서에 부착된 3-축의 자기장센서의 특성을 측정하거나, 방위각센서용 3-축의 자기장센서를 개발하기 위하여 3-축의 자기장센서의 방위각 특성을 측정할 수 있는 장치를 개발 제작하였다. 3-축의 자기장발생을 위해서 직경이 290 mm 이상인 3-축의 헬름홀쯔 코일을 사용하여 코일 중심 ${\pm}30mm$ 범위에서 자기장의 분포의 균일도가 0.2 % 이내가 되게 하였다. 비자성실험실이 아닌 일반실험실에서도 실험이 가능하게 소형의 헬름홀쯔 코일과 3-축의 마그네토미터를 사용, 환경자기장(지구자기장+건축물에 의한 자기장)을 보상하고 시험하고자하는 자기장을 컴퓨터 소프트웨어로 제어를 할 수 있게 시험 장치를 고안하였다. 제작된 장치는 자기장을 0.2 % 정확도로, 직각도를 $0.2^{\circ}$, 환경자기장을 10 nT 이하로 보상할 수 있었다. 또한 제작된 장치의 성능검증을 위하여 상용의 방위각센서에 대하여, 그 특성을 측정하여보았다.
본 논문은 손목 착용형 웨어러블 기기를 착용한 사용자의 걸음걸이에서 흔들리는 팔의 패턴을 통하여 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 기기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 샘플링된 3축 가속도 센서 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 신호처리 기법을 통해 변환하여 걸음의 주기를 찾고, 푸리에 변환으로 걸음걸이의 주파수와 크기를 특징으로 추출하여, 2D 혼합 가우시안 모델(GMM)로 학습한 뒤, 신뢰구간 검증 방식으로 테스트한다. 실험결과 95%의 신뢰구간에서 사용자 평균 92%로 사용자를 인증함을 보였다.
본 논문에서는 3축 가속도 동작 감지기를 이용하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 피험자 33명(남성: 15, 여성: 18명)을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스분석기, 3축 가속도 동작 감지기(피트미터)를 허리와 손목에 착용 후 2 km/h ~ 11 km/h 까지 각 단계별 2분 수행 후, 1 km/h 씩 증가 시키면 실험을 진행하였다. 3축 가속도 동작 감지기의 x, y, z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM)와 산소소비량과의 회귀분석을 통하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 허리, 손목, 허리와 손목의 3축 가속도 동작 감지기 착용 위치에 따라 알고리즘을 구현하고 각각의 알고리즘 별로 비교하여 신체활동의 특성에 따라 선택적으로 이용할 수 있도록 구현 하였다.
본 논문에서는 물리적 스위치 방식의 인터페이스를 사용하기 불편한 장애우나 전자기기 사용에 익숙하지 못한 사람들을 위한 차세대 인터페이스를 구현하기 위해 음성인식과 3축 가속도센서를 헤드셋과 연동하여 새로운 마우스 포인팅 시스템을 구현하였다. 인식률이 상대적으로 높은 화자종속방식을 지원하고 그 음성신호를 인식해서 BCD 코드로 출력을 내는 음성인식 모듈을 헤드셋의 마이크의 출력부와 연결하여 사용하였으며, TMS320F2812 프로세서를 사용한 컨트롤러를 구축하여 3축 가속도 센서와 연동한 후 헤드셋의 머리윗부분에 장착하여 비주얼 베이직을 통해 헤드셋으로 마우스 포인팅 및 클릭이 가능한 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 3푹 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서 모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다.
본 논문은 반도체 센서를 이용하여 공간상 시스템의 자세를 정확히 측정할 수 있도록 확장 칼만 필터를 설계하는 방법에 관한 연구이다. 공간상 자세는 관성좌표계(고정 좌표계)로부터 몸체에 부착된 회전좌표계의 상호 관계로 표현한다. 자세를 표현하는데 있어서 간결한 방법인 쿼터니언을 상태변수로 이용하며, 속도 센서로부터 계측된 값을 입력으로 가정하고, 상태 변화를 추정하였다. 그리고 가속도 센서로부터 획득된 값을 관측 데이터로 하여 추정한 값과의 정합과정을 통해 최적의 추정치를 얻어낸다. 이때 추정의 정밀도를 높이기 위해 추정 주기를 센서특성에 맞춰 조절하도록 확장 칼만 필터를 설계하였다. 그 결과, 3축 속도 센서와 3축 가속도 센서를 이용하여 설계된 추정기의 RMS(: Root Mean Square) 추정오차가 시뮬레이션에서 약 1.7 [$^{\circ}$] 이하로 유지되었고, 실험에서 100 [ms] 의 주기로 상태추정을 함으로 추정기가 유용함을 입증하였다.
세계적으로 게임 시장이 약한 성장세를 보임에 따라, 기존 게임방식에 식상한 게임 유저들로부터 새로운 컨셉의 게임에 대한 관심이 급부상 하고 있다. 최근, 사용자의 움직임을 인식하여 사용자와 게임간의 상호작용을 가능케 하는 체감형 게임이 인기를 끌고 있다. 체감형 게임은 가상현실(Virtual Reality; VR)기법을 활용한 것으로 사용자의 게임으로의 몰입을 위한 현실감이 중요한 요소로 간주되고 있다. 이에 본 연구에서는 3축 가속도 센서로부터의 신호를 기반으로 사용자의 동작 상황을 효과적으로 분류할 수 있는 체감형 게임 인터페이스를 제안하고자 하며, 제안된 시스템의 유용성 확인을 위해 실제로 제작된 테스트베드 환경 하에서 다양한 실험을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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