본 논문에서는 안드로이드 환경에서 개인 건강로그 정보를 분석하고 개인별 맞춤형 운동정보 제공 및 보행자의 상태를 모니터링 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 개인 건강로그 정보 수집은 아두이노 기반의 MPU6050 센서를 이용해 사용자의 이동 raw data를 센싱하고 분석한다. 이동 정보의 구분을 위해 노이즈를 제거하고 연령별 임계값을 적용하였다. 또한 개인정보 보호를 위해 APK 파일의 디컴파일링 방지 및 암/복호화를 제공함으로 안전성을 강화하였다. 실험결과 MPU6050 센서를 손목에 부착하는 경우보다 발목에 부착한 경우가 평균 98.97% 정확하게 데이터가 측정되었고, SEED 128비트 암호화 기반의 DEX파일의 로딩시간은 평균 시간을 0.55ms로 오버헤드를 최소화하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.139-148
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2020
Walking is one of the most natural and repetitive actions we do in our daily lives. However, many modern people have problems with shoulders, back and spine due to incorrect walking habits. Therefore, it is becoming important to diagnose and correct wrong walking habits, for example, in-toeing, out-toeing, etc. early, which can be a precursor to various diseases. In this study, we developed the system to diagnose and prevent incorrect gait by grasping and analyzing the angle and muscle activity of the foot according to the typical wrong gait type through MPU 6050 acceleration sensor and the surface EMG sensor. Through a smartphone, numerical and visualization screens based on walking can be used to represent the angle of the feet, real-time EMG values, and even the number of steps. The correction effect was enhanced by improving the cognitive ability through a system that allows individuals to easily diagnose gait through smart devices and improve them according to their own problems.
최근 VR 환경은 모바일학습, 스마트 공장을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있으나 개별 HMD(head-mounted display) 연계를 위한 고가 및 고사양의 전용운영 시스템이 요구된다. 또한 VR 시스템 설계 시에서는 기술적 고려사항인 가상체험공간에서의 이동성(mobility), 이용자 편의성(usability) 및 실감영상 제공을 위한 성능(performance)에 대한 문제해결이 필요하다. 많은 VR 응용은 스트리밍 기반으로 다양한 센서 및 지속적으로 사용자 입력을 다루어야 한다. 본 논문에서는 무선으로 콘텐츠를 제공받는 저가의 모바일 VR HMD 구성 및 이를 활용한 VR 모바일 플랫폼을설계한다. 제작된 HMD 는 실시간의 가속도계와 자이로 센서로부터 사용자의 움직임에 따른 회전각을 검출한다. 이를 위해 6 축 센서인 MPU-6050 의 활용하여 유니티 게임 엔진상의 VR 렌더링 서버에서 생성된 3D 이미지 렌더링를 처리하도록 개발한다.
본 논문에는 장애물들을 극복할 수 있는 새로운 메커니즘을 연구하기 위해 장애물 극복 전 방향(ALL-Direction) 주행 RC 카를 제작하여 여러 가지 장애물이 있는 시험장을 제작해 주행평가를 진행한다. RDS3115 서보모터를 제어하는 알고리즘을 제안하고, 자이로센서를 활용하여 여러 장애물 지형의 기울기를 인식하고 RC 카가 지형을 넘을 수 있는 서보모터의 각도를 조절한다. 시험장 지형 실험에서 제작한 모든 장애물 지형들을 주행하는 데 있어서 가장 적합한 RC 카의 회전 각도를 확인하였다.
낙상은 응급상황이 발생한 노인에게는 적절한 시간이 응급처치가 요구되는 주요한 상태이다. 응급상황의 경우, 낙상의 발생과 낙상 방향은 초기 상태의 응급처치를 위한 중요한 정보로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 낙상의 발생과 방향을 정확히 판단하는 시스템을 구현하였다. 낙상과 방향을 감지하기 위하여 하나의 3축 자이로도센서(MPU-6050)를 사용하였다. 제안된 낙상 방향 알고리듬은 X와 Y축 가속도값을 사용하여 낙상여부와 앞, 뒤 좌,우 및 중간방향을 포함한 8개 낙상방향을 감지하였다. 제안된 시스템은 선택적인 가속도 임계값을 사용하여 97% 이상의 낙상과 낙상방향을 성공적으로 감지함을 보였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권4호
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pp.71-75
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2019
Sleep apnea is a disease that causes various complications, and the polysomnography is expensive and difficult to measure. The purpose of this study is to develop an unrestricted wearable monitoring system so that patients can be examined in a familiar environment. We used a method to detect sleep apnea events and to determine sleep satisfaction by non-constrained method using SpO2 measurement sensor and 3-axis acceleration sensor. Heart rate and SpO2 were measured at the finger using max30100. After acquiring the SpO2 data of the user in real time, the apnea measurement algorithm was used to transmit the number of apnea events of the user to the mobile phone using Bluetooth (HC-06) on the wrist. Using the three-axis acceleration sensor (mpu6050) attached to the upper body, the number of times of tossing and turning during sleep was measured. Based on this data, this algorithm evaluates the patient's tossing and turning during sleep and transmits the data to the mobile phone via Bluetooth. The power source used 9 volts battery to operate Arduino UNO and sensors for portability and stability, and the data received from each sensor can be used to check the various degree between sleep apnea and sleep tossing and turning on the mobile phone. Through thisstudy, we have developed a wearable sleep apnea measurement system that can be easily used at home for the problem of low sleep efficiency of sleep apnea patients.
현재 무인항공기의 기술 변화와 시장 규모는 발 빠르게 확산되고 있다. 활용 범위의 확대로 드론을 쉽게 접할 수 있게 되면서 조종자의 조종 미숙으로 인한 피해가 발생한다. 이러한 문제 발생으로 인한 피해를 최소화하기 위해서 드론의 안정적인 비행 능력이 요구되며 이를 위하여 모터의 안정적인 속도 제어가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 모터의 제어 방안으로 Arduino를 주 제어장치로 사용하였으며 기체의 자세 안정화를 위하여 가속도 센서와 자이로 센서를 사용하였다. 또한, 초음파 센서를 드론에 탑재하여 일정 높이에서 호버링이 가능하도록 하였다. 안드로이드 앱을 이용하여 드론을 제어하였으며 그 결과 0~2m 범위의 지정한 위치에서 안정적으로 호버링이 가능함을 확인하였다.
소형 드론에서 사용되는 FC(Flight Controller)는 사용하는 MCU가 대형 드론과는 달라서 복잡한 연산을 수행하지 않아도 되는 단순한 구조로 개발되었다. 또한 소형 드론의 균형제어는 복잡한 필터를 이용하는 Kalman Filter나 연산수가 상대적으로 많은 Complementary Filter를 이용한 방법보다는 좀 더 단순하고 간단해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 이에 적합한 방법으로 동작하는 Two-Track 제어를 이용하여 효과적으로 소형 드론에서도 균형제어가 이루어질 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 긴 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 정확한 보정을 해주는 장점이 있는 Acceleration 센서와 짧은 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 드론 균형을 유지해주는 Gyroscope 센서가 드론의 불균형에 대해 적응적으로 동작하여 단순한 구조와 적은 연산량으로도 효율적인 균형을 유지해주는 시스템이다. Two-Track 제어를 이용하여 100회 이상 반복하여 드론 비행을 실험한 결과 대부분 안정적인 동작을 수행하였으며, 갑자기 발생하는 급격한 바람의 영향에는 아직도 정상상태로 진입하는데 어려움이 있는 것을 제외하면 98% 이상 정상상태 동작을 유지하였음을 확인하였다.
산업 재해의 주요 원인에는 추락사고, 가스 누출 등이 있다. 기존의 안전모와 스마트 디바이스 결합 제품들은 편의성에 초점을 맞춰져 있어 위와 같은 사고를 예방하기 위한 기능이 미흡하다. 본 논문에서는 추락사고 인지와 가스 누출 감지 기능에 중점을 둔 스마트 안전모 개발을 다루었다. 또한 효율적으로 근로자를 관리할 수 있는 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템의 핵심 기능은 근로자의 위험 상태를 감지하여 관리자에게 전달하고 근로자의 상태를 확인하는 것이다. 실험을 통해 가연성 가스 측정 능력의 효용성을 검증하였다. 하지만 보드와 센서의 지속적인 동작으로 인해 상당한 전력 소모가 발견됨에 따라 대용량 배터리로 교체하는 등의 대응 방안이 요구된다는 점도 발견하였다.
In this study, the vibration signal of the mold was measured and analyzed to monitoring the process time and characteristics during injection molding. A 5 inch light guide plate mold was used to injection molding and the vibration signal was measured by MPU6050 acceleration sensor module attached the surface of fixed mold base. Conditions except for injection speed and packing pressure were set to the same value and the change of the vibration signal of the mold according to injection speed and packing pressure was analyzed. As a result, the vibration signal had a large change at three points: "Injection start", "V/P switchover", and "Packing end". The time difference between "injection start" and "V/P switchover" means the injection time in the injection molding process, and the time difference between "V/P switchover" and "Packing end" means the packing time. When the injection time and packing time obtained from the vibration signal of the mold are compared with the time recorded in the injection molding machine, the error of the injection time was 2.19±0.69% and the error of the packing time was 1.39±0.83%, which was the same level as the actual value. Additionally, the amplitude at the time of "injection start" increased as the injection speed increased. In "V/P switchover", the amplitude tended to be proportional to the pressure difference between the maximum injection pressure and the packing pressure and the amplitude at the "packing end" tended to the pressure difference between the packing pressure and the back pressure. Therefore, based on the result of this study, the injection time and packing time of each cycle can be monitored by measuring the vibration signal of the mold. Also, it was confirmed that the level and trend of process variables such as the injection speed, maximum injection pressure, and packing pressure can be evaluated as the change of the mold vibration during injection molding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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