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.
사물이 실제로 움직이는 속도와 다양한 위치를 정확하게 인식하여 정확하게 3차원 영상정보로 표현하는 기술개발 시도는 무선센서를 활용하여 다양한 분야에서 응용할 수 있다. 3차원 위치 및 속도센서를 조합하여 이동 물체의 위치를 추적하는 시도는 동작의 정확성과 교정을 목적으로 하는 스포츠, 건강관리 분야 등에서 동영상 디스플레이 및 분석 기술과 접목하여 다양한 분석 정보를 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 9축-센서로부터 수집되는 정보를 데이터베이스로 구축하고 이를 웹과 앱의 3차원 공간에서 모니터링할 수 있는 3D 모션 디스플레이를 개발하였다.
본 논문에서는 무인항공기의 비행제어시스템 개발 및 성능분석을 위한 HILS(Hardware-in-the-Loop-Simulation) 시스템의 구축을 제안한다. 제안한 HILS 시스템은 실시간 시뮬레이션 컴퓨터(dSPACE DS1005), 3축 모션테이블, 자세 센서, 지상통제장치(GCS; Ground Control Station), 비행제어컴퓨터(FCC; Flight Control Computer)로 구성된다. 실제 신호와 유사한 신호를 발생시키기 위한 실시간 시뮬레이션 컴퓨터는 dSPACE가 담당하며, 이 신호는 비행운동을 재현을 위한 3축 모션테이블을 동작시키게 된다. 모션테이블 상에 위치하는 자세센서 값과 GCS의 명령은 FCC의 입력으로 사용된다. 구현된 HILS 시스템을 이용하여 UAV의 제어알고리즘 및 자세센서 성능 검증을 수행하였다.
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.
가속도계의 신호는 운동체의 가속도와 다르며, 운동체의 자세가 변화하는 경우 가속도계 단독으로 센서가속도를 계측할 수 없다. 본 논문에서는 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프로 구성된 6 축관성센서 신호를 바탕으로 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 가속도를 정확히 추정할 수 있는 칼만필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 센서의 자세뿐 아니라 센서가속도가 상태벡터의 일부로 설정되어 있는 새로운 구조의 칼만필터로써, 센서 가속도를 명시적으로 정확히 구할 수 있다. 제안된 필터는 다양한 조건하에서 광학모션캡쳐시스템을 이용하여 그 정확성이 검증되었는데, 최신 Xsens MTw 센서와 동등수준의 성능이었다. 제안된 알고리즘은 6 축 관성센서를 바탕으로 운동체의 가속도 추정이 필요한 다양한 모션센서 응용분야에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 사람의 행동 모니터링을 위한 멀티 센서 기반의 웨어러블 지능형 디바이스를 제안한다. 다중 행동을 인식하기 위해, 이미지 센서와 가속도 센서를 이용하여 행동 인식 알고리즘을 개발하였다. 멀티 센서로부터 얻은 데이터를 분석하기 위해 그리드 기반 옵티컬 플로우 방법을 제안하고 SVM 분류기법을 이용하였다. 이미지 센서로부터 얻은 모션 벡터의 방향과 크기를 이용하였고, 3축 가속도 센서로부터 얻은 데이터에서 FFT의 축과 크기와의 상관관계를 계산하였다. 실험 결과에서 이미지 센서 기반과 3축 가속도 센서기반의 행동 인식률은 각각 55.57 %, 89.97%를 보였으나 제안한 멀티센서기반의 행동인식률은 92.78% 를 보였다.
수신호는 음성을 사용할 수 없는 상황, 특히 군인들에게 있어 효과적인 통신 수단이다. 기존의 수신호 인식 방법으로 카메라를 입력 장치로 하는 비젼 인식 방식들이 많이 활용되었다. 그러나 시야가 보이지 않는 군인들의 의사소통에는 적합하지 않다. 또 수신호 전달을 위한 장갑을 제작하는 기존의 방식들은 단지 손가락 움직임 정보만을 활용하고 있기 때문에 손가락뿐만 아니라 손의 회전 등의 추가적인 정보를 필요로 하는 군대 수신호 인식에는 부족하다. 본 논문에서는 수신호 장갑과 3축 모션 센서를 기반으로 군에서 널리 활용되는 6 가지 동작, 즉, 준비, 이동, 빨리 이동, 낮은 보폭, 정지, 그리고 엎드려 동작을 인식할 수 있는 시스템을 설계하고 제안하였다. 이를 위하여 손 모양을 인식하는 방법과 손의 모션을 인식하는 방법을 제안하였다. 손 모양 인식은 각 손가락을 굽힌 정도에 따라 완전히 펴진 상태, 조금 펴진 상태, 조금 굽힌 상태, 완전히 굽힌 상태로 구분한 것을 기반으로 하였다. 손의 모션 인식은 3축을 기준으로 각 동작의 특성을 분석하여 이를 알고리즘화 하였다. 반복 실험을 통한 시험 결과 평균 91.2%의 인식 성공률을 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 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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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