스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 사용자의 동작 상태나 행동을 인식하기 위한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 스마트폰의 3D 가속도 정보에 신경회로망을 적용하여 사람의 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 시계열 데이터를 신경회로망에 그대로 적용하면 성능상의 문제가 발생한다. 따라서 여러 시구간에 대해 특징을 추출하여 각 시구간에 대해 신경회로망을 학습시키고, 이 신경회로망들의 출력들을 입력으로 하여 학습하여 구성하는 다중 시구간 신경회로망을 제안하였다. 제안하는 방법을 실제 가속도 데이터에 적용한 결과 SVM, AdaBoost, IBk 등 다른 분류기보다 우수한 성능을 보였다.
This paper presents a novel methodology for estimating vehicle ego-motion, i.e. tri-axis linear velocities and angular velocities by using stereo vision sensor and 2G1Y sensor (longitudinal acceleration, lateral acceleration, and yaw rate). The estimated ego-motion information can be utilized to predict future ego-path and improve the accuracy of 3D coordinate of obstacle by compensating for disturbance from vehicle movement representatively for collision avoidance system. For the purpose of incorporating vehicle dynamic characteristics into ego-motion estimation, the state evolution model of Kalman filter has been augmented with lateral vehicle dynamics and the vanishing point estimation has been also taken into account because the optical flow radiates from a vanishing point which might be varied due to vehicle pitch motion. Experimental results based on real-world data have shown the effectiveness of the proposed methodology in view of accuracy.
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.
보행자가 생활환경에서 겪을 수 있는 위험을 인지하기 위하여 감지하여야 하는 목표를 두 가지로 고려할 수 있다. 위험을 감지하기 위하여 보행자의 상태와 보행 환경 요인을 함께 인지하는 것이다. 생활 안전을 위하여 사물인터넷 기술이 좋은 기여를 할 수 있다. 본 연구는 보행자의 상태와 주변 환경 요인들에 대한 데이터 융합 처리를 이용하여 위험을 인지하는 방안을 제안하였다. 3축 가속도 센서를 이용하여 보행자의 걸음을 인식하고 이를 개인의 상태 추정에 활용하였으며, 조도 센서로부터의 측정값으로 보행환경을 추정하였다. 위험 요인들을 평가하고 융합 처리함으로써 보행자의 위험도를 산출하였다.
스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.
최근 4차 산업혁명의 도래로 로봇의 역할이 커지고 있으며, 서비스 분야에도 로봇의 활용이 증가하고 있다. 로봇과 관련된 비선형(nonlinear) 연구에 있어서 가장 대중적인 모델이 역진자(inverted pendulum) 시스템이라 할 수 있다. 역진자 시스템을 응용한 밸런싱 로봇(balancing robot)은 대표적인 비선형 시스템으로 제어이론 및 기타 기구학적 구조를 연구하는 데 주로 활용되고 있다. 본 논문에서는 밸런싱 로봇제어를 위하여 필요한 3축 가속도 센서(ADXL345) 및 3축 디지털 출력 자이로 센서(ITG-3200) 또는 HMC5883L를 활용하여 로봇의 상태를 계측하도록 하며, ESP32-WROOM-32 모듈을 활용하여 밸런싱 로봇을 제어할 수 있는 MCU 모듈을 설계하고자 한다. 또한 ESP32-WROOM-32 MCU 모듈을 활용하여 밸런싱 로봇의 상태를 WiFi 또는 Bluetooth 기반으로 모니터링할 수 있는 MCU 모듈을 설계하고자 한다.
게임이나 오락 분야에서 많이 적용되어왔던 체감형 콘텐츠와 실감형 기기들은 각기 상호작용을 통해 사용자의 참여도나 재미를 극대화할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반으로 체감형 콘텐츠를 제작하고, 이를 3축 가속도 센서와 진동센서를 갖는 체감형 인터페이스를 통해 제어하는 인체 착용형 블루투스 기기를 설계하고 구현한다. 개발된 체감형 인터페이스 기기는 스마트폰 앱을 이용하여 최적의 3축 동작성 및 기능성을 테스트하고 사용자 편리성을 가진 체감형 기기로서 유용함을 입증한다. 또한 블루투스를 통한 센서 데이터 전송 최적화 프로토콜을 구현하여 스마트폰 콘텐츠의 오동작을 줄일 수 있음을 보인다.
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.
우리나라는 기상 악화 속에서 감항성이 확보된 선박만이 항해할 수 있도록 선박출항을 해사안전법에 근거하여 통제하고 있으나 통제 대상선박 지정에 대한 과학적 평가 결과 및 정량적 근거가 미비하여, 항행안전의 확보와 합리적 출항통제 운영을 위한 개선 의견이 제기되고 있다. 본 연구는 풍랑 주의보 발효 시 주요 통제대상 선종인 예인선의 실선계측을 통해, 현행 출항통제 기준의 적정성을 평가하고 현실성 있게 개선될 수 있도록 정량적 근거를 제시하는 것에 연구 목적이 있다. 이를 위해 예인선에 선박의 3축 운동과 선체가속도를 측정하는 Sensor를 설치하여 유의파고 3m인 해역 내에서 운항하여 선체운동 성능을 계측하였고, 계측된 수치를 내항성능 평가요소 및 한계 값 기준을 바탕으로 비교 분석하였다. 실측 선박은 톤수에 따른 현행 통제기준에서 제외되었으나, 분석 결과 Pitch 값이 Operation 기준을 넘어 항행안전에 위험성이 존재하였다. 본 연구 결과는 선박 출항통제 대상에 대한 검토와 다양한 선종 및 제원을 대표할 수 있는 추가적 실측연구가 필요함을 시사한다.
인간 동보행의 원리를 3축가속도 센서를 이용 소형 휴머노이드의 보행원리를 적용시키는 것을 목적으로 건강한 일반인 20명을 대상으로 3축가속도를 사람의 신발 앞꿈치에 장착하여 각 축에 따른 가속도를 측정하였다. 이에 앞서 사람들의 다리길이(골반부터 발목), 개인의 평균 보폭등을 측정하여 각각을 평균화하는 과정을 거치고 이 평균화된 데이터를 기준으로 제작된 소형 휴머노이드의 다리길이에 따른 보폭 및 보행원리를 적용함으로서 소형 휴머노이드의 보행을 간단한 비을 적용하여 제어할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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