Kim, Ho-Sung;Choi, Hyeung-Sik;Yoon, Jong-Su;Ro, P.I.
International Journal of Ocean System Engineering
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v.1
no.3
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pp.165-170
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2011
In this paper, for the accurate estimation of the position and orientation of the UUV (unmanned underwater vehicle), an AHRS (Attitude Heading Reference System) was developed using the IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on acceleration and orientation in the object coordinate and the initial alignment algorithm and the E-KF (extended Kalman Filter). The initial position and orientation of the UUV are estimated using the initial alignment algorithm with 3-axis acceleration and geomagnetic information of the IMU sensor. The position and orientation of the UUV are estimated using the AHRS composed of 3-axis acceleration, velocity, and geomagnetic information and the E-KF. For the performance test of the orientation estimation of the AHRS, a testbed using IMU sensor(ADIS16405) and DSP28335 coded with an E-KF algorithm was developed and its performance was verified through tests.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2009.03a
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pp.72-83
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2009
The purpose of this study is to examine the effects of a degree of discretization in the direction of longitudinal dam axis on the results of three dimensional fill dam dynamic analysis. In this study, the three dimensional dynamic analyses of the existing 'H' dam which is modeled with a different degree of discretization were carried out. From these results, the fundamental frequency of the dam and the responses at the dam crest such as acceleration and settlement were compared and analyzed. It was concluded that the size of finite element discretized in the direction of the longitudinal axis mush be smaller than 1/8 of dam length in order to obtain the reasonable fundamental frequency and response of acceleration and mush be smaller than 1/10 in order to obtain the reasonable settlement behaviors from the three dimensional dynamic analysis of the fill dam.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.05a
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pp.101-104
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2004
This paper addresses uncertainty issues encountered recently in measuring head vibration using the conventional 6-axis or 9-axis bite-bar Those conventional bite-bars are shown to present insufficient information to measure a complete 6 degree-of-freedom motion of head vibration. In order to overcome such limit, a theoretical measurement model that consists of four 3-axis linear accelerometers is suggested (Theoretical backgrounds presented in this paper shall have been addressed in the international congress of ICA 2004 in this April). It is shown to enable the direct measurement of three angular acceleration components and six angular velocity-dependent nonlinear terms. In audition to the three linear acceleration terms, those nine angular motion-dependent ones are found to make it possible to evaluate the general head vibration for a given position. To examine the feasibility of the proposed method, a newly designed 12-axis bite-bar was developed. Detailed experimental results obtained using the developed 12-axis bite-bar are illustrated in the presentation of this paper, which illustrates what amount of measurement accuracy provides. But, this paper provides more detailed experimental data and extended uncertainty factors.
Road facilities such as CCTV poles have potential risk of collision accidents with a car. A collision detection algorithm installed in the facility allows the collision accident to be known remotely. Most collision detection algorithms are operated by simply focusing on whether a collision have occurred, because these methods are used to measure only acceleration data from a 3-axis sensor to detect collision. However, it is difficult to detect other detailed information such as malfunction of the sensor, collision direction and collision strength, because it is not known without witness the accident. Therefore, we proposed enhanced detection algorithm to get the collision direction, and the collision strength from the tilt of the facility after accident using a 9-axis sensor in this paper. In order to confirm the performance of the algorithm, an accuracy evaluation experiment was conducted according to the data measurement cycle and the invocation cycle to an detection algorithm. As a result, the proposed enhanced algorithm confirmed 100% accuracy for 50 weak collisions and 50 strong collisions at the 9-axis data measurement cycle of 10ms and the invocation cycle of 1,000ms. In conclusion, the algorithm proposed is expected to provide more reliable and detailed information than existing algorithm.
An, Yang-Soo;Kim, Keo-Sik;Seo, Jeong-Hwan;Song, Chul-Gyu
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.1
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pp.220-224
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2010
In this study, we designed a device for consecutively observing position, utilizing 3-axises acceleration sensor. This method offer to check his or her wrong position and developed could to help derived a position appliance. And, we developed a Cobb's angle value in three dimensional using 3-axises acceleration sensor. A proposed device with integrated accelerometers, which can detect postural changes in terms of curvature variation of the spine in the sagittal and coronal planes, has been developed with intention to facilitate posture training. The proposed device was evaluated with 3 normal subjects daily activities. We evaluated the performance of our designed device as calculating the correlation coefficients and mean errors between the angle measured by an electro-goniometer and that estimated by a gravity accelerometer and verified the accuracy and sensitivity. The results showed that the angle obtained from the proposed device revealed a linear characteristic at the range of $\pm60^{\circ}$(correlation coefficient 0.99, error range $\pm2^{\circ}$). We demonstrated that our device could detect the changes of the motion in upper trunk accurately. Also, our device showed good potential for treatment of the patients with scoliosis and prevention of the unbalance position during a daily life.
With the introduction of smart phones, the augmented reality became popular and is increasingly drawing attention. The augmented reality in the mobile devices is becoming an individual area to study. Many applications of the augmented reality have been studied, but there are just a few studies on its combination with artificial intelligence in games. In this study, an artificial intelligence algorithm was proposed, which dynamically converts the state of the 3D agent in the augmented reality environment using the 3-Axis acceleration sensor in the smart phone. To control the state of the agent to which the artificial intelligence is applied, users used to directly enter the data or use markers to detect them. The critical values, which were determined via test, were given to the acceleration sensor to ensure accurate state conversion. In this paper, makerless tracking technology was used to implement the augmented reality, and the state of the agent was dynamically converted using the 3-Axis acceleration seonsor.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.1
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pp.17-25
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2023
As the range of use of urban unmanned aerial vehicles (UAV) expands, it is necessary to operate UAVs efficiently because of its limited battery capacity. For this, it is required to find the optimal flight profile with various simulations. Therefore, it is important to predict the power and energy consumption of the UAV battery. In this paper, we analyzed the relationship between the speed and acceleration of the UAV and power consumption during the flight. Then, we derived a linear model, which is easily utilized. In addition, we also derived an accurate power consumption model based on deep neural network learning. To find the efficient model, we used learning data as 1) the GPS 3-axis velocity and acceleration data, 2) the IMU 3-axis velocity only, and 3) the IMU 3-axis velocity and acceleration data. The final model shows 5.86% error rate for power consumption and 1.50% error rate for the cumulative energy consumption.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.516-518
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2022
In this paper, we introduce a dependence of number of nodes of hidden-layer in fall detection system using Long Short-Term Memory that can detect falls. Its training is carried out using the parameter theta(θ), which indicates the angle formed by the x, y, and z-axis data for the direction of gravity using a 3-axis acceleration sensor. In its learning, validation is performed and divided into training data and test data in a ratio of 8:2, and training is performed by changing the number of nodes in the hidden layer to increase efficiency. When the number of nodes is 128, the best accuracy is shown with Accuracy = 99.82%, Specificity = 99.58%, and Sensitivity = 100%.
The purpose of this study was to investigate the difference of ground reaction forces of swimming athletes during their starting motion and to find out the most effective starting motions which were used in swimming athletes. The subjects were 9 male and 8 female high school swimming athletes who were athletic career over 7 years and used three starting motions in competition. The ground reaction forces were measured from each athletes performing three starting motion each of the open grap starting motion, closed grap starting motion and track starting motion. For the measurement, the force platform of AMTI company was utilized, and the analysis on measured ground reaction forces were used of Biosoft(Ver. 1.0). The items measured were stance time, Fz max deceleration force and Fz max deceleration force time, Fz mid stance force and Fz mid stance force time, Fz max acceleration force and Fz max acceleration force time, Torque maximum and Torque maximum time, Torque average, Excursion along Y axis of center of pressure of foot, Excursion along X axis of center of pressure of foot, Length of center of pressure of foot, Average velocity of center of pressure of foot. The data measured by the closed grap starting motion, open grap starting motion and track starting motion were analyzed by one-way repeated ANOVA. The results were as follows ; 1. The Fz max deceleration force time, Fz mid stance force, Fz max acceleration force, Torque maximum and Torque maximum time, Excursion along Y axis of center of pressure of foot, Average velocity of center of pressure of foot were significantly fast and large in the closed grap starting motion then open grap starting motion and track starting motion. 2. The Excursion along Y axis of center of pressure of foot was significantly long in the closed grap starting motion then open grap starting motion and track starting motion.
The 2008 Iwate-Miyagi Nairiku earthquake ($M_w$ 6.9, $M_{jma}$ 7.2) occurred on 14 June 2008 in Japan. The amplification and asymmetric waveform of the vertical acceleration at the ground surface recorded by accelerometers at station IWTH25, situated 3 km from the source, were remarkable in two ways. First, the vertical acceleration was extremely large (PGA = 38.66 $m/s^2$ for the vertical component, PGA = 42.78 $m/s^2$ for the sum of the three components). Second, an unusual asymmetric waveform, which is too far above the zero acceleration axis, as well as large upward spikes were observed. Using a multidegree-of-freedom (MDF) system consisting of a one-dimensional continuum subjected to vertical acceleration recorded at a depth of 260 m below ground level, the present paper clarifies numerically that these singular phenomena in the surface vertical acceleration records occurred as a result of the jumping and collision of a layer in vertical motion. We herein propose a new mechanism for such jumping and collision of ground layers. The unexpected extensive landslides that occurred in the area around the epicenter are believed to have been produced by such jumping under the influence of vertical acceleration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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