• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.57-67
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• 2015

본 논문에서는 적외선 영상에서 탐지된 표적의 픽셀정보를 이용하여 실제 환경에서의 표적의 위치를 추정하는 geolocation 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 지대지 전장 환경에서 공중 정찰을 통한 적대 표적의 위치를 파악하는 시스템에 적용이 가능하다. 적대 표적의 geolocation에 영향을 주는 요소는, 시스템의 광학적 왜곡, 지형적 왜곡, 정찰 모듈의 GPS(Global Positioning System) 및 IMU(Inertial Measurement Unit) 왜곡을 들 수 있다. 본 논문에서는 광학적 왜곡과 지형적 왜곡에 적응적인 geolocation 을 위하여 광학 정보의 다항식 최적화와 지구 곡률을 고려한 시선거리 계산 기법을 적용하였으며, 3차원 모의 환경에서 실험한 결과 시스템 요구사항 내에서 geolocation의 정확도를 만족함을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.189-198
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• 2019

In recent years, visual-inertial odometry(VIO) algorithms have been extensively studied for the indoor/urban environments because it is more robust to dynamic scenes and environment changes. In this paper, we propose loosely coupled(LC) VIO algorithm that utilizes the velocity vectors from both visual odometry(VO) and inertial measurement unit(IMU) as a filter measurement of Extended Kalman filter. Our approach improves the estimation performance of a filter without adding extra sensors while maintaining simple integration framework, which treats VO as a black box. For the VO algorithm, we employed a fundamental part of the ORB-SLAM, which uses ORB features. We performed an outdoor experiment using an RGB-D camera to evaluate the accuracy of the presented algorithm. Also, we evaluated our algorithm with the public dataset to compare with other visual navigation systems.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권3호
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• pp.121-127
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• 2020

The purpose of this paper is to review the validation on the application of low frequency IMU(Inertial Measurement Unit) sensors by replacing high frequency motion analysis systems. Using an infrared-based 3D motion analysis system and IMU sensors (22 Hz) simultaneously, the gait cycle and knee flexion angle were measured. And the accuracy of each gait parameter was compared according to the statistical analysis method. The Bland-Altman plot analysis method was used to verify whether proper accuracy can be obtained when extracting gait parameters with low frequency sensors. As a result of the study, the use of the new gait assessment system was able to identify adequate accuracy in the measurement of cadence and stance phase. In addition, if the number of gait cycles is increased and the results of body anthropometric measurements are reflected in the gait analysis algorithm, is expected to improve accuracy in step length, walking speed, and range of motion measurements. The suggested gait assessment system is expected to make gait analysis more convenient. Furthermore, it will provide patients more accurate assessment and customized rehabilitation program through the quantitative data driven results.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.19-25
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• 2024

발달장애인의 사회 진입을 막는 가장 큰 행동 유형은 공격 행동이다. 공격 행동은 발달장애인 자신의 안전뿐만 아니라 타인의 신체적 안전에도 위협이 될 수 있다. 본 연구에서는 저전력 프로세서를 활용한 웨어러블 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 IMU(Inertial Measurement Unit, 관성 측정 장치)가 적용되어, 사용자의 행동을 분석할 수 있으며, 개발된 시스템에 부착된 LED 배열을 통해 일정 시간 이상 공격 행동이 감지되지 않을 시, 흥미로운 LED 패턴을 표현하여 발달장애인에게 보상을 통한 행동 중재를 제공한다. 전원이 제한된 환경에서 장시간 착용해야 하는 시스템을 구현하기 위해 데이터의 전처리 과정부터 AI 모델 적용까지 전 단계에 걸쳐서 성능-에너지 소모 간 최적화 방법을 제시한다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.427-435
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• 2023

This paper proposes a method of estimating the pose of a mobile robot by using a learning model. When estimating the pose of a mobile robot, wheel encoder and inertial measurement unit (IMU) data are generally utilized. However, depending on the condition of the ground surface, slip occurs due to interaction between the wheel and the floor. In this case, it is hard to predict pose accurately by using only encoder and IMU. Thus, in order to reduce pose error even in such conditions, this paper introduces a pose estimation method based on a learning model using data of the wheel encoder and IMU. As the learning model, long short-term memory (LSTM) network is adopted. The inputs to LSTM are velocity and acceleration data from the wheel encoder and IMU. Outputs from network are corrected linear and angular velocity. Estimated pose is calculated through numerically integrating output velocities. Dataset used as ground truth of learning model is collected in various ground conditions. Experimental results demonstrate that proposed learning model has higher accuracy of pose estimation than extended Kalman filter (EKF) and other learning models using the same data under various ground conditions.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제31권1호
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• pp.61-73
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• 2014

Objectives : The purpose of this study is to estimate the test-retest reliability and the intratest repeatability in measuring the lumbar range of motion of healthy volunteers with wireless microelectromechanical system inertial measurement unit(MEMS-IMU) system and to discuss the feasibility of this system in the clinical setting to evaluate the lumbar spine movement. Methods : 19 healthy male volunteers were participated, who got under 21 points at oswestry disability index(ODI) were adopted. Their lumbar motion were measured with IMU twice in consecutive an hour for the test-retest reliability study. Intratest repeatability was calculated in the two tests separately. The calculated intraclass correlation coefficients(ICC) were discussed and compared with the those of the previous studies. Results : Lumbar range of motion of flexion $41.45^{\circ}$, extension $16.34^{\circ}$, right lateral bending $16.41^{\circ}$ left lateral bending $13.63^{\circ}$ right rotation $-2.47^{\circ}$, left rotation $-0.61^{\circ}$. ICCs were 0.96~1.00(intratest repeatability) and 0.61~0.92(test-retest reliability). Conclusion : This study shows that MEMS-IMU system demonstrates a high test-retest reliability and intratest repeatability by calculated intraclass correlation coefficients. The results of this study represents that wireless inertial sensor measurement system has portable and economical efficiency. By MEMS-IMU system, we can measures lumbar range of motion and analyze lumbar motion effectively.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권4호
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• pp.428-433
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• 1999

The errors of IMU(Inertial Measurement Unit) can be divided into deterministic and random errors. Since the required accuracy of the IMU is very high, the errors must be compensated by using an accurate error mode. In this paper, we present a method to get a more accurate error model in a laboratory test. This was done by considering the setting misalignment in the laboratory test in the IMU error model. We considered here the IMU which consits of DTG(dynamically tuned gyroscope) and pendulum type accelerometer. First, it was shown that the estimation result from the model which does not contain the setting misalignment gives considerable estimation error at the validation test. Second, a new model considering the setting misalignment was derived. Finally, by validation test using the estimation results from new model the validity of it was proved.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.49-54
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• 2023

GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.571-574
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• 1997

항법장치의 핵심요소인 가속도센서와 자이로센서는 선형거리추측(Linear position estimation)과 각 변위 추측(orientation estimation)시 출력 데이터에 포함된 오차성분의 적분에 의하여 시간이 증가함에 따라 선형거리 오차와 각 변위 오차가 누적된다. 이에 따라 본 논문에서는 정밀한 항법을 위한 저가의 IMU (Inertial Measurement Unit)를 설계하고, 오차성분의 사전해석을 통하여 정확한 오차모델을 찾는데 그 목적이 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권4호
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• pp.285-293
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• 2020

본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이다) 영상 품질을 향상시키기 위해 EGI/IMU (Embedded GPS/INS, Inertial Measurement Unit) 통합 항법 시스템에서 발생하는 시각 동기화 오차의 영향을 분석하고 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용한다. SAR 요동 측정 알고리즘으로 항체의 위치를 추적하기 위한 EGI와 추가적으로 안테나에 장착된 IMU를 결합하는 EGI/IMU 통합 항법 시스템이 많이 이용된다. 이와 같은 EGI/IMU 통합 항법 시스템에서 센서간의 시계가 동기화되지 않을 경우 시각 동기화 오차가 발생한다. 시각 동기화 오차가 항법 및 SAR 영상에 미치는 영향 분석을 통해 시각 동기화 오차가 SAR 영상 품질을 악화시키는 것을 확인하였다. 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용하고, 적용한 결과 SAR 영상 품질이 저하되지 않음을 확인하였다. 또한 기동에 따른 시각 동기화 오차 추정 성능과 가관측성을 분석하여 시각 동기화 오차를 효과적으로 추정하기 위해서는 회전 기동과 같은 시간에 따라 변화하는 기동이 필요함을 보였다. 따라서, SAR 영상에 미치는 시각 동기화 오차의 영향을 줄이기 위해서는 SAR 구간 전에 회전 기동 등 시간에 따라 변화하는 기동을 수행하여 시각 동기화 오차를 보상해 주어야 한다.