Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제8권6호
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pp.293-298
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2007
The aged are faced with increasing risk for falls. The aged have more fragile bones than others. When falls occur, it is important to detect this emergency state because such events often lead to more serious illness or even death. A implementation of PDA system, for detection of emergency situation, was developed using 3-axis accelerometer in this paper as follows. The signals were acquired from the 3-axis accelerometer, and then transmitted to the PDA through a Bluetooth module. This system can classify human activity, and also detect an emergency state like falls. When the fall occurs, the system generates the alarm on the PDA. If a subject does not respond to the alarm, the system determines whether the current situation is an emergency state or not, and then sends some information to the emergency center in the case of an urgent situation. Three different studies were conducted on 12 experimental subjects, with results indicating a good accuracy. The first study was performed to detect the posture change of human daily activity. The second study was performed to detect the correct direction of fall. The third study was conducted to check the classification of the daily physical activity. Each test lasted at least 1 min. in the third study. The output of the acceleration signal was compared and evaluated by changing various postures after attaching a 3-axis accelerometer module on the chest. The newly developed system has some important features such as portability, convenience and low cost. One of the main advantages of this system is that it is available at home healthcare environment. Another important feature lies in its low cost of manufacture. The implemented system can detect the fall accurately, so it will be widely used in emergency situations.
철도분야에서도 계측자료를 바탕으로 머신러닝 기법을 이용하여 예측 분석하는 시도가 점차적으로 증가하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 열차의 차상가속도 데이터를 기반으로 궤도의 품질을 결정하는 지표 중에 하나인 궤도품질지수를 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 머신러닝 기법으로 활용하고 있는 대표적인 3개의 모델로 궤도품질지수를 예측하여 가장 정확도가 높은 모델은 XGBoost으로 데이터셋에서 85% 이상의 예측정확도를 보였다. 또한 윤축과 대차의 z축의 진동가속도가 고저 궤도품질지수의 기여도가 높은 것으로 나타났으며, 이는 기존 연구결과와도 잘 일치하였다. 이러한 결과를 볼 때 단일 알고리즘인 서포터 벡터머신보다는 앙상블 알고리즘을 적용한 랜덤포레스트와 XGBoost이 정확도가 높은 것으로 판단된다. 따라서 머신러닝 기법에서 적용모델에 따라 정확도가 달라질 수 있기 때문에 차량진동가속도를 이용한 궤도품질지수를 예측하기 위해서는 앙상블 알고리즘을 가지는 모델을 적용하는 것이 적절할 것으로 판단된다.
High-speed rotating machinery requires low cost and reliable bearing elements with low friction, stable rotordynamic characteristics, and a simple design. This study experimentally evaluates the effects of bearing-support elements on the vibrational characteristics of a small-sized, high-speed permanent magnetic motor. A series of coast down tests from 100 krpm characterize the vibrational behaviors, rotor displacement, and housing acceleration of motors supported by ball bearings, ball bearings with a metal mesh damper, and gas foil bearings, respectively. Two eddy-current sensors installed in the horizontal and vertical directions measure the displacement of the rotor at its front nut, and a 3-axis accelerometer attached to the motor housing measures the housing acceleration. The test results reveal that synchronous (1X) vibration components most significantly affect the rotor displacement and housing acceleration, independent of the bearing-support elements. The motor supported by the deep-groove ball bearings results in the largest rotor vibrations increasing with speed; this is due to the absence of a damping mechanism. Additionally, the metal mesh damper effectively reduces the rotor displacement, housing acceleration, and sound-pressure level in the high-speed region (i.e., above 40 krpm), thus implying its substantial damping performance when installed on the outer race of the ball bearing. Lastly, the gas foil bearing supported motor yields the smallest rotor displacement, housing acceleration, and lowest sound-pressure level because of its hydrodynamic airborne operation, which does not require rolling elements that may cause mechanical friction and vibrations.
본 연구에서는 최신형 슬란트베드(slant-bed)타입의 중절삭용 NC선반주축을 대상으로 하여, 구동방식의 변경-기어변속장치를 주축으로부터 완전히 분리시키고 V벨 트에 의해 구동되는 후로팅방식의 새로운 주촉구조를 설계-을 통하여 고속에서의 주축 의 회전성능 향상을 시도하였고, 실험을 통하여 그 회전성능을 전형적인 3개의 서로 다른 재래식 선반주축모델들의 값과 비교 고찰하였다.
본 논문에서는 일상생활에서의 고령자에게 나타날 수 있는 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우를 이용한 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지를 위해서 3축 가속도 센서 데이터를 이용하고, 이를 처리하여 다양한 파라미터화하며 일상생활 패턴 4가지, 낙상상황 패턴 3가지로 분류한다. 파라미터화한 데이터는 정규화 과정을 따르며, 학습이 진행된다. 학습은 Loss값이 0.5 이하가 될 때까지 진행된다. 각각의 파라미터인 θ, SVM (Sum Vector Magnitude), GSVM (gravity-weight SVM)에 대하여 결과를 산출한다. 가장 좋은 결과는 GSVM으로 Sensitivity 98.75%, Specificity 99.68%, Accuracy 99.28%로 가장 좋은 결과를 보였다.
The purpose of this study was to analyze the kinematic factors and throwing variables for the 3-turn and 4-turn techniques and for release as well as to provide technical advice for improving athletic performance in hammer throwing. Data analysis led to the following conclusions: To increase the rotation speed for the 3-turn and 4-turn techniques, the time elapsed during the 1-foot support period should be decreased the distance between the rotating foot and the rotation axis should be small and the height of the hip joint should be increased at the times of release The throwing angle at the moment of release should be more than 40 degrees, and the throwing position should be taken vertically high at the shoulder joints. To accelerate the motion of the hammer, the speed should not be reduced during the 1-foot support period but should be increased during the 2-foot support period for much greater acceleration. In the 3-turn technique, the angles of the shoulder axis and hummer string should be dragged angle at the maximum point and lead angle at the minimum point, and dragged angle at the maximum and minimum points in the 4-turn at the time of relase The upper body should be quickly bent backward, the knee angle should be extended, and the angles of the shoulder axis and hammer string should be dragged angle close to 90 degrees.
최근에 의료, 군사, 스포츠 등의 다양한 분야에서 사물인터넷(IoT)와 빅데이터가 활용되고 있다. 나사렛대학교는 여러 형태의 장애 등급과 장애 유형을 가지고 있는 약 300여명의 장애학생이 있는 재활복지 중심대학이다. 본 논문은 캠퍼스 내에서 장애 학생들이 실내와 실외를 이동할 시에 BLE비콘과 3축 가속도 센서를 이용하여 이동경로 산정과 위험상황 회피를 위한 최적의 경로를 제공하는 스마트 캠퍼스를 제안한다. 이를 위하여 센서기반 IoT 기술을 이용한 장애학생 보행 데이터를 빅데이터로 관리한다.
본 연구는 3차원의 실제 도로형상을 고려하여 일관성을 평가하는 방법으로 가속도 개념을 사용하였다. 차량의 운행과 운전자가 받는 느낌을 근거로 가속도는 안전에 커다란 영향을 미친다. 특히. 운전자를 중심으로 가속도의 크기는 상당한 영향 요소로서 작용되어진다. 이를 근거로 3차원 도로상에서의 각 지점의 가속도를 계산하고 일관성 평가 방법을 제시하였다. 가속도의 계산은 3차원의 변위를 각각 계산하여 변위에 대한 벡터의 합으로 정의하였고 곡선부 내에 속도 예측모형(정준화, 2001)을 사용하여 속도 프로파일을 작성하고 이 프로파일을 근거로 각 지점의 속도를 정하여 가속도를 구하였다. 일관성 평가는 기존의 연구에서 3차원 가속도의 범위를 정하고 g-g-g diagram을 작성하여 해당 범위에 벗어나는 것을 일관성에 어긋나는 것으로 간주하고 평가의 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 최소 설계 기준을 바탕으로 가상의 도로를 예시로 들어 가속도의 변화를 계산함으로서 일관성 평가 방법을 적용하였으나 해당 방법이 한계가 드러나 있는 기존의 속도 예측모형을 사용하고 있어 기타의 차량 상태(서스펜션, 타이어, 차종 등)를 고려하지 못하기에 정확한 가속도의 값을 제시하지는 못한 실정이다. 그러나 속도 프로파일만 정의되어지면 복합곡선, 완화곡선 등의 모든 도로형상에 대하여 가속도를 계산함으로서 이를 도로의 일관성 평가에 사용이 가능할 것이나 현재는 3차원 형상이 고려된 속도예측모형과 복합선형 등이 고려된 속도예측모형을 제시할 수 있을 것이다. 향후에는 이러한 속도예측모형이나 속도프로파일모형에 관한 연구가 계속 이루어져야 하고 실험차량을 통한 일관성 평가의 정확한 기준의 개발과 검증이 요구된다.
The vehicle attitude and sideslip is critical information to control the vehicle to prevent from unintended motion. Many of estimation strategy use bicycle model or IMU integration, but both of them have limits on application. The main purpose of this paper is development of vehicle orientation estimator which is robust to various vehicle state and road shape. The suggested estimator use 3-axis magnetometer, yaw rate sensor and lateral acceleration sensor to estimate three Euler angles of vehicle. The estimator is composed of two individual observers: First, comparing the known magnetic field and gravity with measured value, the TRIAD algorithm calculates optimal rotational matrix when vehicle is in static or quasi-static condition. Next, merging 3-axis magnetometer with inertial sensors, the extended Kalman filter is used to estimate vehicle orientation under dynamic condition. A validation through simulation tools, Carsim and Simulink, is performed and the results show the feasibility of the suggested estimation method.
이 연구에서는 풍력-태양광 하이브리드 가로등 구조물에 대한 동적 응답을 계측하여, 서로 다른 터빈을 적용하였을 때의 진동 특성 및 공진현상을 비교하였다. 2엽 및 3엽 풍력터빈을 적용하였으며, 하이브리드 가로등이 가지고 있는 진동 특성은 가동 중인 조건에서의 동특성과 가진력을 비교하여 분석하였다. 최근 제안된 방법을 통해 가속도 계측자료를 이용하여 변위 응답을 추정하였고, 2엽 풍력터빈을 적용한 경우 동적 변위 응답의 진폭은 공진 하의 조건에서 4~6cm 범위에 있고, 3엽 풍력터빈을 적용한 경우에는 공진이 발생하지 않아 변위는 2mm 이내로 제한됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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