최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 유비쿼터스 환경에서의 서비스를 위한 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 특히 인간의 행동을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 영상기반 연구와는 달리 모바일 환경에 적합하도록 가속도 센서, 생리신호 센서 등 다양한 센서들을 활용하여 사용자의 행동을 인식하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 멀티모달 센서들을 통합하고 동적 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크로 전반적인 사용자 행동을 추론하고 획득된 각 행동의 확률순으로 동적 베이지안 네트워크를 구성한다. 동적 베이지안 네트워크는 OVR(One-Versus-Rest) 전략으로 학습되며, 확률순으로 행동이 검증되어 임계치를 넘는 경우 선택된 행동보다 낮은 확률의 행동에 대한 동적 베이지안 네트워크를 검증하지 않아 추론 연산량을 줄인다. 본 논문에서는 가속도 센서와 생리적 신호 센서를 기반으로 총 8가지의 행동을 인식하는 문제에 제안하는 방법을 적용하여 평균적으로 97.4%의 분류 정확률을 얻었다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
Purpose : This study aimed to identify whether resistance exercise using elastic bands for six weeks can improve muscle strength, muscle tone, balance, and gait in patients with stroke. Methods : In total, 35 patients with stroke were randomly divided into three groups: resistance exercise using elastic band training combined with less affected side training group, more affected side training group, and both sides training group. Muscle strength, muscle tone, balance, and gait were assessed using a hand-held dynamometer, the modified Ashworth scale, the Berg Balance scale (BBS), and wireless 3-axis accelerometer, before and after training. Results : All three groups showed a significant increase in muscle strength of the lower extremity after training, and there was a significant difference among the groups. There was no change in muscle tone in all three groups. BBS scores increased significantly in all three groups after training, but these scores were not significantly different. The gait speed increased significantly in all three groups after the training, but the difference was not significant. The cadence increased significantly in Group 2 after training; however, there was no significant difference between Groups 1 and 3. There were no significant differences between the groups before and after the training. Step length increased significantly in Groups 2 and 3 after the training, but it was not significantly different in Group 1. After training, Groups 2 and 3 were significantly greater than Group 1 in the change in step length. Conclusion : The results show that resistance exercise using elastic bands can improve strength, balance, and gait in patients with chronic stroke. Especially, more affected side training was more effective in improving muscle strength than less affected side training. More affected side and both sides training are thought to be more effective than less affected side training to improve step length.
Sensor fusion is the one of the main research topics. It offers the highly reliable estimation of vehicle movement by processing and mixing several sensor outputs. But unfortunately, every sensor has drift which degrades the performance of sensor. It means a single degraded sensor output may affect whole sensor fusion system. Drift in most research is ideally assumed to be zero because it's usually a nonlinear model and has sample variation. Plus, it's very difficult for the acceleration to separate drift from the output signal since it contains many contributors such as vehicle acceleration, slope angle, pitch angle, surface condition and so on. In this paper, modified spline interpolation is introduced as a dynamic temperature compensation method covering sample variation. Using the last known output and the first initial output is suggested to build and update compensation factor. When the system has more compensation data, the system will have better performance of compensated output because of the regression compensation model. The performance of the dynamic temperature compensation system is evaluated by measuring offset drift between with and without the compensation.
본 논문에서는 저가, 저전력 및 소형의 IMU를 구성하기 위한 MEMS 관성 센서를 이용하여 자세 정보를 제공받는 ARHES에 위의 센서를 사용하기 위해 자이로 센서 및 가속도센서의 데이터 출력 특성을 검증하여 오차 및 정확도를 분석하였다. 센서 실험을 위하여 진자 실험 장치를 제작하였고, 진자 운동에 대한 센서 데이터를 수집하였다. 이론적인 수식을 유추하여 센서 데이터의 정확성 분석을 위한 기준 값으로 설정하였다. 센서값과 이론값을 비교하면 각속도에서 4.32~5.72%, 가속도에서 x-, z-축 방향에 대하여 각각 3.53~6.74% 및 3.91~4.16%의 오차율을 나타냈다. 진자실험 장치를 이용한 센서 검증에서 무인헬리콥터에 사용될 센서로서 적합한 것으로 평가되었으며 이는 짐벌장치 등을 이용한 자세추정 알고리즘을 구성하는데 기초가 되었다. 또한, 더욱 정밀한 실험을 위해서는 온도 등 주변 환경 요인에 대한 보정이 요구된다.
스마트 디바이스는 개인 장비이고 내장된 센서들을 사용할 수 있는 능력을 갖고 있다. 따라서 센서 정보를 통해 사용자의 상황을 인지하여 맞춤화된 서비스를 제공하는 것이 가능하다. 이러한 맞춤화된 서비스를 위해 사용자의 이동 상황은 많은 영역에서 활용이 될 수 있는 중요한 정보이다. 기존의 사용자의 이동 상황을 결정에 관한 연구들은 스마트 디바이스가 가방이나 주머니에 있다고 가정하였기 때문에 사용자가 스마트 디바이스를 사용하고 있는 경우에는 사용자의 이동 상황을 정확하게 결정하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 사용자의 스마트 디바이스 사용과 이동 상황을 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 스마트 디바이스의 이벤트를 활용하여 사용자의 스마트 디바이스 사용 여부를 판단하고 가속도 센서 데이터를 통해 사용자의 이동 상황을 판별한다. 실제 실험을 통해 분석한 결과 평균 약 75%정도의 정확도를 보였다.
본 연구의 목적은 태권도 기본동작의 하나인 정권지르기 기술을 끊어지르기와 밀어지르기로 구분 실시하여 impact순간의 가속도 및 속도의 변화유형을 분석하고, 충격순간의 동작을 영상분석으로 살펴보았다. 먼저, 가속도와 속도 변화를 알아보기 위해서는 미국에서 제작한 Low-g Accelerometer 라는 가속도 분석장비를 이용하였으며, 피험자 상완 전체길이의 80% 지점에 흰 마분지를 걸어놓고 센서를 주먹 등에 단단히 부착한 후 끊어지르기와 밀어지르기를 각각 10회씩 실시하였다. 이중 3회씩의 그래픽을 분석자료로 활용하였다. 그리고 impact 순간의 영상 분석을 위해서는 미국에서 2005년에 만든 Trouble Shooter Camera를 활용하여 초당 250프레임으로 촬영하였다. 이러한 과정을 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 가속도 파형에서 밀어지르기가 끊어지르기 보다 1주기 더 나타나 밀어지르기 동작이 시간적으로 더 길게 힘을 가하다는 사실을 알 수 있었다. 둘째, 가속도와 속도 변화를 그래프로 보면 최고의 가속도를 보인 후 급격하게 떨어지기 시작한 지점에서 최고 속도가 일어났다. 셋째, 고속 카메라에 의한 영상분석을 통하여 끊어지르기도 어깨를 약간은 밀게 된다는 사실을 알 수 있었다.
본 연구에서는 지반 반발력을 측정하는 상용 컴팩토미터와 일반가속도계에서 얻은 진동가속도를 분석하여 도출한 다양한 다짐도 평가 값 (CMV-A, CCV1, CCV2, PWRI)들을 비교 분석하였다. 본 모형시험지반의 자연함수비는 최적함수비 보다 약 20%가량 커 기존 다짐도 평가방법인 들밀도시험으로 구한 건 조단위중량이 다짐횟수의 증가에 상관없이 일정하게 나타나 잘 다져지지 않는 것으로 나타났으며, 지오게이지와 동평판재하시험으로 구한 강성계수 $E_G$, $E_{LFWD}$ 도 동일한 경향을 나타냈다. 진동가속도에 대한 주파수 분석으로 구한 다양한 다짐도 평가 값과 컴팩토미터에서 얻은 CMV-C 값 모두 들밀도시험, 지오게이지, 동평판재하시험 그리고 동적콘관입시험 결과와 동일하게 다짐횟수 증가에 크게 상관없는 것으로 나타났다. 추후 다양한 지반조건에 대한 시험 결과를 축적, 분석하여 기존 다짐도 평가방법과의 정량적 상관관계 규명이 필요할 것으로 판단된다.
The purpose of this study was to investigate the shock attenuation mechanisms while varying the loads in a backpack during drop landing. Ten subjects (age: $22.8{\pm}3.6$, height: $173.5{\pm}4.3$, weight: $70.4{\pm}5.2$) performed drop landing under five varying loads (0, 5kg. 10kg. 20kg. 30kg). By employing two cameras (Sony VX2100) the following kinematic variables (phase time, joint rotational angle and velocity of ankle, knee and hip) were calculated by applying 2D motion analysis. Additional data, i.e. max vertical ground force (VGRF) and acceleration, was acquired by using two AMTI Force plates and a Noraxon Inline Accelerometer Sensor. Through analysing the power spectrum density (PSD), drop landing patterns were classified into four groups and each group was discovered to have a different shock attenuation mechanism. The first pattern that appeared at landing was that the right leg absorbed most of the shock attenuation. The second pattern to appear was that subject quickly transferred the load from the right leg to the left leg as quickly as possible. Thus, this illustrated that two shock attenuation mechanisms occurred during drop landing under varying load conditions.
Background: Gait problems appear in most stroke patients. Commonly, stroke patients show the typical abnormal gait patterns, such as circumduction, genu recurvatum, and spastic paretic stiff-legged gait. An inclined treadmill gait exercise is good for gait problems of stroke patients. In addition, the backward walking training has been recommended in order to improve the component of the movement for the forward walking. Objects: The purpose of this study to investigated the effects of backward walking with inclined treadmill training on the gait in chronic stroke patients. Methods: A total of 30 volunteers were randomly allocated to two groups that walked on an inclined treadmill: the experimental group ($n_1=15$), which walked backward, and the control group ($n_2=15$), which walked forward. To measure the improvement of the patients' gait, a Figure of Eight Walking Test (F8W), Four Square Step Test (FSST), and Functional Gait Assessment (FGA) were performed. We also measured spatio-temporal gait variables, including gait speed, cadence, stride length, and single limb support using a three-axial wireless accelerometer. The measurements were taken before and after the experiment. The Wilcoxon signed-rank test was used to compare both groups before and after the interventions. The Mann-Whitney U test was used for the comparisons after the interventions. The statistical significance was set at ${\alpha}=.05$. Results: Before and after experiment, all dependent variables were significantly different between the two groups (p<.05). As compared to the control group, the experimental group showed more significant improvements in F8W, FSST, speed, cadence, stride length, and single limb support (p<.05); however, FGA in this group was not significantly different from the control (p>.05). Conclusion: Our results suggest that backward walking on an inclined treadmill is more effective for improving the gait of stroke patients than forward walking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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