스마트폰의 내장형 3축 가속도 센서를 이용한 사용자 행위 인식은 사용자 개개인의 행위 패턴이 모두 달라 사용자에 따른 의존성이 크고, 스마트폰의 위치나 방향이 일정하게 고정되어 있지 않기 때문에 센서 데이터를 토대로 서로 다른 행위들을 정확히 분류하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치에 대한 의존성이 적은 효과적인 행위 인식 방식을 제안하고, 이를 기초로 안드로이드 스마트폰 기반의 실시간 행위 인식 시스템을 구현하였다. 총 6642개의 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 제안한 행위 인식 시스템의 사용자 의존성 및 폰 위치 의존성 분석 실험을 수행하고, 그 결과를 소개한다.
최근, 65세 이상의 1인 가구가 급증함에 따라 노인을 대상으로 한 다양한 연구 및 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터를 이용하여 CNN-LSTM 기반의 노인 활동 인식 시스템을 제안한다. 수집된 데이터는 3축 가속도 센서가 내장된 2개의 디바이스를 등과 허벅지에 부착하였다. 수집 주기는 50hz로 진행되었으며, 각 행동은 2초를 기준으로 산정하였다. 학습데이터의 입력값으로 사용하기 위해, 슬라이딩 윈도우를 50%로 적용하여 시퀀스를 구성하였다. 모델은 특징을 반영하기 위한 CNN(Convolutional Neural Networks)과 시계열적 특성을 반영하기 위한 LSTM(Long-Short Term Memory)을 하이브리드한 1차원 형태의 CNN-LSTM 모델을 사용한다. 행동은 4가지로 분류하였으며, 97%의 정확도를 나타내고 있다.
본 연구는 선박 추진 축계의 무선 센서 시스템(WSS) 응용을 위한 용량성 무선 전력 전송(C-WPT) 시스템을 제시한다. 커플링 커패시터 양쪽의 단일 Q 팩터 및 회로에서 무효 전력제거를 위해 양면 LCLC 컨버터 및 변압기 토폴로지가샤프트에서 WSS용 회전식 C-WPT 시스템을 구동하도록 설계되었습니다. 170pF의 용량을 갖는 병렬 연결된 평행판 회전 커패시터가 설회전축의 C-WPT 시스템용으로 설계 및 구현된다. 실험 결과 C-WPT 시스템은 3mm 거리 및 1 MHz 작동 주파수에서 7.8 W 출력 전력으로 66.67 %의 전송 효율을 달성했다. 따라서 제작된 C-WPT 시스템은 회전축의 WSS에 전원을 공급할 수 있음을 증명하였다.
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 구조물의 안전한 관리를 위하여 진동현방식 센서를 이용하여 변형을 측정하고 Zigbee 무선 네트워크를 통하여 원격 모니터링할 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현한 변형측정기는 진동현방식 센서를 구동하여 출력되는 신호의 주파수를 측정하여 변형을 계산하고, 변형 측정에 있어 요구되는 온도 보상을 위한 온도를 측정한다. 2축 가속도센서를 이용하여 변형의 방향을 측정할 수 있다. 개발한 변형측정기에는 보다 효율적인 모니터링을 위하여 유무선 통신 기능이 있다. 실험을 통하여 개발한 진동현방식 변형측정 시스템이 원격모니터링에 효과적임을 확인한다.
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.
최근 스마트폰에서의 증강현실, 미적 효과의 증대(예, 라이브 포커싱) 등의 어플리케이션을 제공하기 위해 모바일 기기에서의 3차원 공간 복원 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 소비자들의 요구에 발 맞춰 최근 스마트폰 제조사는 모든 플래그십 모델에 다중 카메라 및 뎁스 센서(거리 측정 센서)를 탑재하는 추세이다. 본 고에서는 모바일 폰에 탑재되고 있는 대표적인 세 축의 뎁스 추정(공간 복원) 방식에 대해 간단히 살펴보고, 최근 심층학습(Deep learning)의 등장으로 기술 발전의 새로운 국면에 접어 든 다중 시점 매칭(Multi-view stereo) 방법에 대해 소개하고자 한다. 심층 신경망이 재조명 받은 2012년 전까지 주류 연구 방향이었던 전통 기하학 기반의 방법에 대한 소개를 시작으로 심층 신경망기반의 방법론으로의 발전된 형태를 살펴본다. 또한, 신경망기반의 방법론은 크게 3 세대로 나누어 각 세대별 특징에 대해 자세히 살펴보고, 다양한 데이터에 대한 실험 결과를 통해 세대별 공간 복원 결과를 비교 분석한다.
본 논문에서는 대규모 센서 네트워크를 구성함에 있어서 에너지 소비 효율성이 우수한 Co-MAC (Coexistence MAC) 프로토콜을 제안한다. Co-MAC 프로토콜에서 전체의 네트워크는 시간 축 상에서 상호간에 직교하면서 동작하는 독립적인 subnet들로 나눠진다. Co-MAC 프로토콜의 기본적인 아이디어는 임의의 센서 노드가 이웃 노드로부터 불필요한 데이터를 수신하는 overhearing을 줄이기 위하여 임의의 지역에서 센서 노드들이 고르게 각 subnet으로 할당되도록 설계하는 것이다. 본 논문의 시뮬레이션 결과에서는 제안된 Co-MAC 프로토콜이 기존의 센서 MAC 프로토콜보다 동일한 환경에서 에너지 소모 측면에 관하여 더 효율적임을 보였다.
In order to let the humanoid robot walk on the uneven terrains, the robot's foot should have the similar structure and function as human's. The intelligent foot should be made up of toes and heel. When it walks on the uneven terrains, the foot's sole senses the force and adjusts foot's position before robot losing his balance. In this paper, the force sensors of robot's intelligent foot for having the similar structure and function like human are developed. The heel 3-axis force/moment sensor and toe force sensors for humanoid robot's intelligent foot is developed, and the characteristic tests of them are carried out. As a result of characteristic test, the interference error of the heel 3-axis force/moment sensor is less than 2.2%. It is thought that the developed force sensors could be used to measure the reaction forces which is applied the toes and the heel of a humanoid robot.
고감도 초전형 적외선 센서를 La이 첨가된 $PbTiO_{3}$(PLT) 박편을 이용하여 제작하였다. 재료의 조성비는 $(Pb_{0.9}La_{0.1}Ti_{0.75}O_3)_{0.75}(PbO)_{0.25}$ 이고 PLT 박편의 두께는 $100{\mu}m$로 제작하였다. 수광전극은 니켈-크롬을, 그리고 하부 전극으로는 은을 각각 $1{\times}2\;mm^{2}$ 크기로 진공 증착 하였다. PLT 박편의 전기적 특성은 341 정도의 유전상수와 $6.41{\times}10^{10}{\Omega}{\cdot}cm$의 매우 큰 비저항 값을 얻었다. c-축으로 쌍극자가 형성된 PLT 박편은 높은 초전 특성을 나타내었으며, $4.45{\times}10^{-8}\;C/cm^{2}K$의 초전계수에 기인하여 $4.0{\times}10^{-11}\;Ccm/J$의 큰 전압 성능지수를 얻을 수 있었다. PLT 박편으로 제작된 센서는 2501 V/W의 높은 전압감도를 가지는 것으로 보아 초전형 적외선 센서의 응용이 가능하리라고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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