In this study, the vibration signal of the mold was measured and analyzed to monitor the process information and characteristics during the press molding process. A necklace-type picture frame mold was used for press molding, and the vibration signal was measured by GY-61 acceleration sensor module attached to the surface of the upper (movable) mold base. The change of the vibration signal of the mold according to press speed was analyzed. As a result, the vibration signal had a large change at five sections: "Holder contact", "Punch contact and start of pressing", "End of pressing", "Mold open", and "Demolding". The time difference between "Punch contact and start of pressing" and "End of pressing" means the pressing time which is the actual time the material is molded under pressing pressure. The time intervals for each section, represented by the time interval between "Holder contact" and "Punch contact and start of pressing", can be used to compare and evaluate the press speed applied to the process. By comparing the vibration signals at 60 rpm and 90 rpm, the amplitude at the section of "Punch contact and start of pressing" increased as the press speed increased. This result means that as the press speed increases, more force and pressure is applied to the material. Also, the peak values of the other sections were found to increase as the press speed increased. It was found that the pressing time, the time interval between "Punch contact and start of pressing" and "End of pressing", decreases as the pressing speed increases. Similarly, press speed factor, the time interval between "Holder contact", and "Punch contact and start of pressing", is found to be shorter. Therefore, based on the result of this study, the pressing time, press speed, pressing(punching) pressure 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 information and characterization can be evaluated as the change of the mold vibration during press molding.
현재 카메라 기반 기술 수준으로는 센서 기반 기본 생활패턴 인지 기술은 정확한 데이터를 얻기 위해서는 불편함을 감수해야 하고, 상용화 밴드 제품은 정확한 데이터 수집이 어려우며, 행동의 동기와 원인 및 심리적 영향 등을 고려하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 생활패턴 인지를 위한 레이더 기술은 일상생활에서 주변의 사람이나 물체를 탐지하기 위해 고안된 파형을 전송하여 반사되어 오는 수신 신호를 신호 처리함으로써 물체와의 거리, 속도, 각도를 측정하는 기술을 적용하여 기존 영상 기반의 서비스에서의 사생활 보호와 같은 이슈를 보완할 수 있도록 고안하였다. 제안 시스템의 구현을 위해 TIIWR1642 칩을 기반으로 60GHz 대역 밀리미터파 FMCW 송신/수신을 위한 RF 칩셋제어, 거리/속도/각도 검출을 위한 모듈의 개발 및 신호처리 소프트웨어를 포함한 기술을 구현하였다. 생활 정보에 대한 메타 분석으로 생활패턴의 정량적 분석을 통해 개인별 맞춤형 생활패턴 추출을 통해 자기 관리 및 행동 시퀀스를 산출하여 개인별 생활패턴의 분석이 보안 및 안전 응용서비스로 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 낮은 연산 복잡도를 지니는 초음파 혈관 패턴 영상 알고리즘을 제안한다. 제안하는 혈관 패턴 영상 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 혈관 패턴을 영상화하는 알고리즘이며 손가락 혈관의 패턴 영상을 추출하는 실시간 신호처리 하드웨어에 적용할 수 있다. 기존의 초음파 의료영상장비의 혈류영상 모드와 달리 제안하는 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 영상으로 복원한다. 즉, 제안하는 영상 알고리즘은 I/Q 복조를 사용하지 않으며 클러터 필터의 출력 신호의 절대 값을 누적하는 방식으로 혈류 흐름의 유무를 검출하기 때문에, 알고리즘의 구조가 비교적 간단하다. 제안하는 영상 알고리즘의 복잡도를 검증하기 위해, Field-II 프로그램을 이용하여 손가락 혈관을 모사하는 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 행위모사 시뮬레이션을 통해, 제안하는 알고리즘의 연산시간이 일반적인 color-flow 모드보다 약 54배 작은 것으로 확인되었다. 제안하는 영상 알고리즘에서 요구되는 주요 구성 블록과 연산량을 고려할 때, 제안하는 알고리즘은 FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어에 구현되기에 용이하다.
감염 질병의 심각한 확산으로 인해 방역의 중요성이 점점 커지고 있다. 또한 방역 이슈가 없는 언택트 산업에 대한 관심도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 얼굴을 인식함으로써 비접촉 방식으로 출입을 통제하는 비용 효율적인 라즈베리파이 기반 도어락 시스템을 설계하고 개발한다. 우선, OpenCV의 Haar-based cascade를 사용하여 매우 단순한 특징들을 조합하여 객체를 찾고, 얼굴 인식을 진행한다. 그리고 LBPH (Local Binary Pattern Histogram)을 사용하여 이미지의 질감을 이진화하여 특징을 찾아낸다. 라즈베리파이 3B+ 보드, 초음파 센서, 카메라 모듈, 모터 등으로 언택트 도어락 하드웨어를 구현하고, 얼굴 인식 및 매칭 알고리즘을 포함한 소프트웨어를 기반으로 약 500장의 이미지 데이터를 학습시켜 실험한 결과, 최대 85.7%의 인식률을 보이며 사용자를 구분하는 성능을 검증할 수 있었다. 또한, Haar-cascade 알고리즘 성능의 광원에 대한 영향성을 파악하여 그 개선 가능성을 살펴보았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2627-2642
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2023
Parkinson's disease (PD) is a typical, chronic neurodegenerative disease involving the concentration of dopamine, which can disrupt motor activity and cause different degrees of gait disturbance relevant to PD severity in patients. As current clinical PD diagnosis is a complex, time-consuming, and challenging task that relays on physicians' subjective evaluation of visual observations, gait disturbance has been extensively explored to make automatic detection of PD diagnosis and severity rating and provides auxiliary information for physicians' decisions using gait data from various acquisition devices. Among them, wearable sensors have the advantage of flexibility since they do not limit the wearers' activity sphere in this application scenario. In this paper, an attention-based temporal network (ATN) is designed for the time series structure of gait data (vertical ground reaction force signals) from foot sensor systems, to learn the discriminative differences related to PD severity levels hidden in sequential data. The structure of the proposed method is illuminated by Transformer Network for its success in excavating temporal information, containing three modules: a preprocessing module to map intra-moment features, a feature extractor computing complicated gait characteristic of the whole signal sequence in the temporal dimension, and a classifier for the final decision-making about PD severity assessment. The experiment is conducted on the public dataset PDgait of VGRF signals to verify the proposed model's validity and show promising classification performance compared with several existing methods.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.
본 논문은 저가의 GPS 수신기와 MEMS급 IMU, B-CDMA 무선 통신 모듈을 이용한 다수 차량의 상대위치 추정에 관한 연구이다. 차량의 상대위치를 추정함에 있어서, 각 차량의 가시 위성 조합이 불일치 할 경우 오차가 급증하는 현상이 발생한다. 본 논문에서는, 이를 개선하기 위하여 측정치 기반으로 상대위치를 계산하는 RGPS 알고리즘을 제안한다. 동시에 GPS/INS 통합 항법 알고리즘을 적용하여 각 차량의 방향각과 속도를 추정한다. 최종적으로 RGPS 알고리즘과 각 차량의 GPS/INS 통합항법 알고리즘 결과를 사용한 Position Integration Filter 알고리즘으로부터 최종적인 상대위치와 상대속도를 추정한다. 이와 같은 연구 결과를 증명하기 위하여 실제 실험을 통하여 추정 결과를 확인하였다. 실시간 프로그램과 실험용 모형 차량을 제작하여 상대위치, 상대속도 추정 실험을 실시, 실제 환경에서의 알고리즘의 성능을 검증하였다.
이 논문의 목적은 현장에서 발생되는 자동차 에어백 시스템의 고장사례를 모아 분석하고 연구하는 것이다. 첫 번째 사례에서는 에어백 시스템의 클럭 스프링과 에어 백 모듈 사이 배선 핀의 납땜부가 이탈되어, 배선 접촉불량에 의해 핀이 흔들릴 때마다 에어백의 작동불량 현상이 발생되는 것을 확인하였다. 두 번째 사례에서는 에어백 컴퓨터 내부의 단품 소자의 손상으로 인해 에어백 작동불량 현상이 발생된 것을 확인하였다. 세 번째 사례에서는 조수석 시트 벨트 프리텐셔너(pre-tensioner)의 내부 핀과 저항을 연결해 주는 납땜부 이탈로 인해 에어백 경고등이 점등된 것을 확인하였다. 네 번째 사례에서는 승용자동차가 화물자동차의 후면을 추돌하였을 때 때 범퍼는 상대편 차량보다 낮아 아래로 끼어들게 된다. 이 때 사고의 충격은 차량의 프레임부분에 전달되지 않기 때문에 충격센서가 설치된 프레임부분에 충격이 적게 전달되어 에어백이 작동하지 않은 것을 확인하였다.
본 논문에서 설계 및 제작된 보안 검색 시스템은 물체 및 사람으로부터 방사된 에너지를 수신하여 이미지화 하는 시스템이다. 제안한 보안 검색 시스템은 다채널 수신을 위한 집적화된 어레이 안테나를 적용하였으며, 16개의 4단 저잡음 증폭기와 디텍터, CCD/IR 카메라와 반사판 그리고 밀리미터파 렌즈로 구성된다. 본 시스템은 공기 중의 열잡음 신호를 감지해야 하므로, 높은 수신감도와 넓은 대역폭이 요구된다. 시스템에 사용된 저잡음 증폭기 모듈의 이득특성은 82GHz~102GHz의 대역에서 65.8dB의 평균 이득특성을 가진다. 또한 증폭기 모듈로부터 입력된 열잡음 신호를 DC 전압 값으로 나타낼 수 있는 검출기를 제작하였다. 제작된 검출기는 제로-바이어스 쇼트키 다이오드를 사용하여 물체에서 방사된 밀리미터파 신호를 DC 출력 전압으로 변환하는 방사 분석 센서이다. 제작된 검출기의 특성은 0dBm 입력전력에서 350~400mV/mW, 검출 가능 입력 전력 범위는 -10~13dBm으로 우수한 성능을 보였다. 제작된 보안 검색 시스템은 은닉된 금속 재질의 물체뿐만 아니라, 플라스틱 등으로 이루어진 물체들도 검색이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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