최근 우리 사회의 인구 구성 중, 노인 인구 비율이 크게 늘어남에 따라 실버 세대를 위한 체계적이고 신속한 의료 환경이 요구되고 있다. 이러한 요구에 의해 유비쿼터스 IT 기술과 센싱, 네트워크 인터페이스 등을 통한 새로운 건강 관리 서비스인 U-SilverCare 서비스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 가속도 센서(Accelerometer)를 이용하여 실버 세대를 위한 U-SilverCare 응급상황통보 서비스를 구상 및 구현한다.
The number of healthcare products available for pets has increased in recent times, which has prompted active research into wearable devices for pets. However, the data collected through such devices are limited by outliers and missing values owing to the anomalous and irregular characteristics of pets. Hence, we propose pet behavior recognition based on a hybrid one-dimensional convolutional neural network (CNN) and long short- term memory (LSTM) model using pet wearable devices. An Arduino-based pet wearable device was first fabricated to collect data for behavior recognition, where gyroscope and accelerometer values were collected using the device. Then, data augmentation was performed after replacing any missing values and outliers via preprocessing. At this time, the behaviors were classified into five types. To prevent bias from specific actions in the data augmentation, the number of datasets was compared and balanced, and CNN-LSTM-based deep learning was performed. The five subdivided behaviors and overall performance were then evaluated, and the overall accuracy of behavior recognition was found to be about 88.76%.
Advancements in sensor technology, particularly Inertial Measurement Units (IMU), are crucial in modern pose estimation. IMUs typically consist of accelerometers and gyroscopes (6-axis), with some models including magnetometers (9-axis). This study investigates the impact of sensor frequency on pose estimation accuracy using data from a 256Hz IMU sensor. The data sets analyzed include "spiralStairs," "stairsAndCorridor," and "straightLine," with frequencies varied to 128Hz, 64Hz, and 32Hz, and conditions categorized as stationary or dynamic. The results indicate that sensitivity remains high at lower frequencies under stationary conditions but declines in dynamic conditions. Performance comparison, based on Root Mean Square Error (RMSE) values, showed that lower frequencies lead to increased RMSE, thus diminishing model accuracy. Additionally, the Extended Kalman Filter (EKF) was tested as an alternative to Madgwick's algorithm but faced challenges due to insufficient sensor noise data.
유도형 탄약은 비행속도 증가를 이용한 기존의 사거리 증가 방식과 다르게 정밀 유도제어를 사거리 연장 및 정밀 타격하는 기술을 기반으로 한다. 고회전으로 상승하는 탄은 탄도 정점에서 후미 날개를 전개하여 회전을 감소하고, 최종적으로 회전을 제거한 후 비행하게 된다. 주 날개 전개 전 탄체 뒤집힘 감지를 위하여 자세 추정이 요구되는데, 회전 감속 중에서는 일정한 회전을 가정한 기존의 유도무기 자세 추정 기법을 사용할 수 없다. 또한, 비행 시에는 횡축 가속도를 제어하기 때문에 중력 가속도 성분을 기반으로 하는 일반적인 무인기의 자세 추정 기법은 큰 오차를 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 저속 회전 및 비행 중 자세추정기법을 제시하고, 무인기에 탑재하여 비행 실험을 통해 검증하였다. 저속 회전 중 자세 추정 기법은 롤 각을 상태변수로 갖는 칼만 필터 형태로 구성하였다. 비행 시 자세 추정 기법은 사원수를 이용한 곱연산 확장형 칼만 필터를 기반으로 하며, 가속도 측정치가 중력 가속도뿐만 아니라 선회에 의한 구심력을 포함하도록 측정 모델을 개선하였다.
피크 임계값을 사용하는 걸음 검출 알고리즘에서 충분한 정확도로 걸음을 검출하기 위해서는 3축 가속도 센서가 20Hz 이상의 주파수로 샘플링을 수행하여야 한다. 그러나 $I^2C$나 SPI를 통하여 데이터를 전송받는 상용의 통합 MPU와 연결되는 디지털 센서 장치들의 샘플링 주파수는 아날로그 방식의 샘플링 회로들에 비하여 매우 낮은 경향이 있다. 센서의 샘플링 주파수가 낮게 되면 충분한 데이터를 확보할 수 없기 때문에 측정 결과의 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 피크 임계값 방식의 피크 검출 알고리즘에서 데이터가 20Hz 이하의 낮은 주파수로 샘플링될 경우에 샘플링 주파수와 피크 임계값 사이에 함수관계가 있음을 발견하였으며, 실험을 통하여 임계 함수를 도출하였다. 고정 임계값 대신에 샘플링 주파수에 따른 임계 함수를 적용하고, 테스트 프로토콜에 의하여 실험을 수행한 결과, 각 걸음 유형에 대하여 평균적으로 1.2% 미만의 걸음 검출 오차율을 얻을 수 있었다. 그러므로 걸음 검출 알고리즘이 걸음 모드에 따라서 적절히 결정된 임계 함수로부터 샘플링 주파수에 적합한 임계값을 사용하여 걸음을 검출한다면, 걸음 검출 및 걸음수 측정의 정확도는 매우 높아질 수 있다. 이러한 결과는 걸음수 측정 장치에만 적용되는 것이 아니라, 샘플링 주파수가 낮게 설계될 수밖에 없는 소형, 저가의 유비쿼터스 기기에도 적용해 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
본 연구의 목적은 감각 결손이 있는 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 경 두개 직류 전류 자극을 체성감각피질에 적용했을 때, 감각의 회복과 상지 기능의 회복을 알아보고자 하는 것이다. 만성 뇌졸중 환자 20명을 실험군 10명, 대조군 10명으로 나누어 실시하였다. 실험군은 환측 체성감각피질에 경 두개 직류 전류 자극을 적용하였으며, 대조군은 위상 자극을 실시하였다. 중재는 총 2주간, 10회, 회기 당 20분씩 진행되었다. 체성감각 평가는 The Erasmus MC modifications to the (revised) Nottingham Sensory Assessment(EmNSA), Semmes-Weinstein monofilament examination(SWME), 상지기능 평가는 퍼글마이어평가(FMA), 운동 활동 척도(MAL), 가속도계를 사용하였다. 연구 결과, 실험군은 대조군보다 전체적인 촉각 감각과 고유수용성 감각, 피질 감각, 지각의 민감도에서 유의한 개선을 보였으며, 환측 상지의 사용량에서 통계학적 유의한 차이를 나타냈다. 본 연구 결과를 기반으로 체성감각 회복과 상지기능의 회복을 위한 tDCS의 효과적인 임상 적용의 가능성을 높일 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 자체 개발한 관성측정장치의 가속도, 각속도, 지자기계 데이터를 이용하여 보행거리를 측정하는 시스템 개발에 관한 것이다. 관성센서들의 오프셋 및 이득 오차를 최소화하기 위하여 9축의 자유도를 갖는 지그를 제작하였으며, 이를 이용하여 캘리브레이션을 수행하였다. 보행거리의 정확한 측정을 위하여, 기울기 하강법을 이용하여 가속도계의 중력성분 제거 및 보행패턴 분석을 통한 드리프트 성분을 제거하였다. 최종적으로 보정된 가속도 데이터의 이중적분을 통하여 보행거리를 측정하였다. 시스템의 성능 평가를 위하여, 실내 직선 10m 직선 보행에 대하여 캘리브레이션 전, 후 오차 개선 비율를 비교하였으며, 간단한 보행에 대해 Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 직선 보행에 대해서는 x, y, z축 각각에 대하여 $31.4{\pm}14.38%$(mean${\pm}$S.D.), $78.64{\pm}10.84%$ 및 $69.71{\pm}26.25%$ 개선이 되었음을 확인하였으며, Vicon과의 비교 실험 결과 x, y, z축 각각에 대하여 0.1m, 0.16m, 0.12m의 오차를 얻을 수 있었다.
드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
본 연구는 중소규모 도시에 거주하는 노인들의 실제적 신체활동량을 측정하고, 이에 기반하여 이들이 인지하고 있는 신체활동과 관련된 문제점을 사회생태학적 모델을 통해 이해하고 개선방안을 제시하고자 하였다. 본 연구는 총 3개의 세션으로 구성되었는데, 1차 설문조사, 2차 가속도계 연구, 3차 포토보이스 연구가 이에 해당된다. 개별적인 3 단계의 연구들은 혼합연구의 기법 중 포섭(nesting)의 방식 통해 통합적으로 분석되었다. 1차 설문조사과정에 참여한 134명의 노인 중 73명의 노인들이 주당 150분의 신체활동에 참여하지 않는다고 응답했으며, 이들 중 40명이 2차 가속도계 연구에 참여하였다. 2차 가속도계 연구에서 32명의 노인이 주당 150분의 중고강도 신체활동(MVPA)를 충족하지 못했으며, 이들 중 최종적으로 6명이 3차 포토보이스 연구에 참여하였다. 이러한 과정을 통해 최종적으로 5개의 테마가 귀납적으로 도출되었다. 1. 올바른 신체활동에 대한 정보 및 서비스 부재, 2. 주변인의 지지 부재, 3. 만성질환으로 인한 제약, 4. 시설의 부재, 5. 기존 생활습관 및 방식으로 인한 신체활동 기회부족이다. 사회생태학적 모델로 분석된 5개의 테마를 통해 최종적으로 개인적, 대인간, 조직적, 공동체적, 그리고 공공정책수준에서의 개선방안이 각각 제시되었다.
현재 다짐공사는 작업자가 정해진 다짐횟수, 두께, 속도, 진동여부 등을 자신의 경험에 의해 개별적으로 판단하고 감독자의 육안 검사에 의해 다짐공사의 품질측정이 이루어지고 있으며, 작업 후 대표성이 떨어지는 재래식 다짐강도 측정방법인 일점시험(Spot test)을 통하여 후속 단계의 작업을 진행하고 있는 실정이다. 따라서 다짐작업 결과에 대한 정량적 확인이 불가능하며, 시공부실로 인한 문제점이 제기될 가능성이 상존하고 있다. 본 연구에서는 여러 가지 시험조건에서 실제 현장규모로 다짐을 수행한 후 연속 다짐강도 측정 방법과 재래식 다짐강도 측정 방법과의 비교를 통해 연속 다짐강도 측정 방법의 사용 타당성을 입증하였다. 타당성 입증은 연속 다짐강도 측정방법인 GPS (Global Positioning System)와 가속도계로 구성된 IC (Intelligent Compaction) 롤러의 CMV (Compaction Meter Value)를 분석하는데 있으며, 입증된 결과를 토대로 일점시험을 배제한 현장 전 범위 품질확인이 가능하다. 품질 확인은 본 연구에서 개발한 다짐공사 관제프로그램에 시각화되며, 이를 통해 현장관리자는 다짐작업과 동시에 실시간 품질 모니터링이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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