As a result of growth sensor-enabled mobile devices such as PDA, cellular phone and other computing devices, in recent years, users can utilize the diverse digital contents everywhere and anytime. However, the interfaces of mobile applications are often unnatural due to limited resources and miniaturized input/output. Especially, users may feel this problem in some applications such as the mobile game. Therefore, Novel interaction forms have been developed in order to complement the poor user interface of the mobile device and to increase the interest for the mobile game. In this paper, we describe the demonstration of the gesture and posture input supported by an accelerometer. The application example we created are AM-Fishing game on the mobile device that employs the accelerometer as the main interaction modality. The demos show the usability for the gesture and posture interaction.
최근 각 종 분야에서 센서들을 이용한 연구 및 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서 는 3축 가속도 센서를 이용해 serial 통신을 통한 물체의 기울기를 감지 및 검출 하고 사용자는 실시간으로 모니터링 할 수 있는 GUI 환경 및 기울기 감지 시스템을 제안하였다. 기존 전자식 액체충전 방식의 기울기 센서의 불안정한 데이터와 오차의 단점을 줄이고자 AD 변환기가 내장된 디지털식 3축 가속도 센서를 이용함으로서, 보다 정확한 데이터를 검출하여 정확도를 높이고 사용자는 이상 여부를 보다 쉽게 인식할 수 있었다.
The purpose of this study was to detect early children with hyperactivity which is one of the symptoms of Attention Deficit-Hyperactivity Disorder (ADHD). This study used two methods: K-CBCL and observation of children's behavior. K-CBCL was done online by parents at home. For observation of children's behavior, the school asked children to wear a 3-axis accelerometer on their wrists. The data from K-CBCL and 3-axis accelerometer were analyzed and clustered to separate hypersensitive children from ordinary children. This experiment confirmed that 3-axis accelerometer which is one of Ubiquitous techniques and the K-CBCL questionnaire were helpful for detection of hypersensitive children.
A Wi-Fi signal network (WSN) system is introduced in this paper. This system consists of several data-transmitting sensor modules and a data-receiving server. Each sensor module and the server contain a unique intranet IP address. A piezoelectric accelerometer with a bandwidth of 12 kHz, a 24-bit analog-digital converter with a sampling rate of 15.625 kS/s, a 32-bit microprocessor unit, and a 1-Mbps Wi-Fi module are used in the data-transmitting sensor module. A 300-Mbps router and a PC are used in the server. The system is verified using an accelerometer calibrator. The voltage output from the sensor is converted into 24-bit digital data and transmitted via the Wi-Fi module. These data are received by a Wi-Fi router connected to a PC. The input frequencies of the accelerometer calibrator (320 Hz, 640 Hz, and 1280 Hz) are used in the data transfer verification. The received data are compared to the data retrieved directly from the analog-to-digital converter used in the sensor module. The comparison shows that the developed system represents the original data considerably well. Theoretically, the system can acquire vibration signals from 600 sensor modules at an accelerometer bandwidth of 15.625 kHz. However, delay exists owing to software processes, multiplexing between sensor modules, and the use of non-real time operating system. Hence, it is recommended that this system may be used to acquire vibration signals with up to 10 kHz, which is approximately 70% of the theoretical maximum speed of the system. The system can be upgraded using parts with higher performance
Gait analysis through wearable sensors is becoming a key research topic in mobile. In gait analysis, step detection is one of the most important processes that will lay down the foundation for future implementation. In this paper, we will propose a simpler algorithm to determine and analyze the steps using accelerometer sensor built-in mobile phone that physically placed into the trouser pocket. This is the location where most of mobile devices are. With 5 volunteers walking in 160 seconds, the accuracy of this method is approximately 98.5%.
본 논문은 모바일 단말기에 탑재된 카메라를 이용하여 정지영상을 획득할 때 발생할 수 있는 blur현상을 3축 가속도 센서를 이용하여 실시간 보정 할 수 있는 방법을 제안한다. Blur현상은 획득한 이미지에서 발생하는 번짐 효과이다. 소형의 모바일 단말기는 사용자의 미세한 손 떨림에도 크게 흔들릴 수 있기 때문에 blur현상이 크게 나타나며, 이를 적절하게 보정할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에선 3축 가속도센서를 진자운동에 적용하여 출력결과의 신뢰성을 확보하였고, blur현상을 Uniform 분포와 Gaussian 분포로 모델링하였다. 실험을 통하여 실제 blur 현상이 Non-Gaussian 형태로 모델링됨을 확인하였고, 이 blur모델의 역과정인 deblurring 특성함수를 설계하였다. 이 특성함수에 3축 가속도센서에서 발생하는 미세한 떨림 정보를 적용하여 실험 이미지를 deblurring한 결과, 이미지 blur현상을 적절하게 보정할 수 있었다.
스마트폰의 가속도 센서로 사용자의 걸음이나 행동을 분석하여 사용자 인증을 하는 연구는 이전에도 있었으나, PIN 입력에 적용하기에는 사용자 편의성이 낮아서 부족한 면이 있었다. 이 논문에서는 스마트폰의 스크린을 직접 터치하는 것이 아니라, 스마트폰의 진동 센서와 가속도 센서를 이용하여 PIN을 입력하는 기법을 제안한다. 우리는 제안한 기법을 이용하여 사용성 실험을 진행하였고 사용자가 이 기법에 익숙해짐에 따라 사용성이 높아진다는 것과 그로인해 평균 12.9초, 100%의 확률로 PIN을 입력할 수 있다는 것을 확인하였다. 또한 보안성 실험을 통해 공격자가 촬영 공격을 이용하여 사용자를 공격했을 때 공격 성공률이 0%이였다는 것과 그로인해 기존에 존재하는 PIN 입력 기법보다 안전하다는 것을 확인하였다. 결과적으로 충분히 사용될 수 있는 기법이라는 것을 확인하였다.
최근 핸드폰, PDA 등에서 가속도센서를 이용한 연구가 많이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도센서를 이용해 사람이 보행 시 발생하는 데이터를 취득하여 사람의 걸음 수를 계산해 내는 알고리즘과 활동량을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 시스템을 개발하였다. 걷기, 제자리 걷기, 뛰기, 천천히 걷기 등의 각 상황별 걸음 수를 정밀하게 측정하기 위해 적응적인 임계값을 사용하는 보행 횟수 검출 알고리즘을 제안하였다. 또 이러한 알고리즘에 의해 얻은 보행 횟수를 이용해서 활동량으로 환산하고 UI화면에 실시간으로 보임으로써 정량화된 활동량으로 실시간 모니터링이 가능하도록 하였다. 실험결과 제안한 보행 횟수 검출 알고리즘이 에너지 기반의 기존의 고정 임계값을 이용하는 알고리즘 보다 $5{\sim}10%$ 정확도가 높은 결과 값을 얻을 수 있었으며 특히, 천천히 걷기에서 정확도가 높아진 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 신체활동 시에 간단하고 실용적인 방법으로 에너지 소비를 예측하는데 있다. 신체활동은 허리에 부착된 3축 가속도계 센서를 사용하여 가속도의 함으로써 정량화하였다. 에너지 소비량과 가속도계 데이터의 관계를 찾기 위하여 11명(남성 6명, 여성 5명)의 피험자를 상대로 1.5, 3.0, 4.5, 6.0, 6.5, 7.0, 8.5km/hr의 속도로 트레드밀에서 걷거나 달리는 동작을 시행하였다. 각 피험자는 트레드밀 속도가 6.0km/hr 일 경우에는 걷는 동작을 6.5km/hr 이상일 경우께는 달리는 동작을 수행하였다. 실제 에너지 소비량은 가스분석기를 통하여 측정되었다. 예측 식은 피험자의 성, BMI(Body Mass Index), 가속도 데이터로 이루어졌으며 걷기, 달리기로 총 2개의 다중회귀식으로 구현되었다. 실제 측정된 에너지 소비량과 예측된 에너지 소비량 간의 상관계수와 결정계수는 걷기와 달리기에서 각각 R=0.956, R2=0.876와 R=0.881, R2=0.776를 나타내었다. 추후의 연구에서는 보다 많은 피험자의 데이터를 이용하여 보다 신뢰성 있는 에너지 소비량 예측의 회귀식을 구현하고자 한다.
본 연구의 목적은 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 가속도계를 활용하여 측정된 환측과 건측의 사용량과 상지 기능 간 상관관계를 알아봄으로써, 임상 작업치료를 시행하는데 있어 유용한 자료를 제공하고자 하는 것이었다. 본 연구는 2019년 5월 2일부터 2020년 7월 18일까지 원주시에 위치한 Y병원에 내원해 있는 뇌졸중 환자를 40명을 대상으로 가속도계(Accelerometer), 퍼글 마이어 평가(Fugle-Meyer Assessment: FMA), 운동 활동 척도(Motor Activity Log: MAL), 연세 양손 활동 검사(Yonsei-Bilateral Activity Test: Y-BAT)을 측정하였다. 연구 결과, 건측의 사용량과 FMA, MAL의 사용량(Amount of Use: AOU), 움직임의 질(Quality of Movement: QOM), Y-BAT를 통한 양손 수행의 질과 만족도는 유의한 음의 상관관계를 나타냈으며, 환측의 사용량은 FMA, MAL의 AOU, QOM, 양손 수행의 질과 유의한 양의 상관관계를 나타냈다. 본 연구는 뇌졸중 환자에게 가속도계를 활용하여 측정한 환측과 건측의 실제 사용량이 상지기능 평가항목으로써 활용될 수 있는 가능성을 제시했다는 측면에서 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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