헬리콥터 능동진동제어시스템에 널리 이용되는 LMS (least mean square) 알고리즘은 전방경로 (forward path) 전달함수와 에러 신호의 연산을 통해 제어 입력을 계산한다. 에러 신호가 정현파 형태일 경우, 기준 신호에 동기화된 진동수, 위상을 가지는 코사인과 사인 함수의 조합으로 표현될 수 있다. 제어 신호 또한 동일한 진동수를 가지게 되므로 제어 입력의 코사인, 사인 성분의 크기만 계산하고, 기준 신호의 진동수, 위상 정보를 활용하면 제어알고리즘은 단순하게 구현될 수 있다. 제어 입력 신호의 계산은 단순한 행렬 연산으로 구현되고, 제어 명령의 변화는 에러 센서의 주파수에 비해 느리기 때문에 제어알고리즘은 낮은 주파수에서 운용 가능하다. 에러 센서의 코사인, 사인 성분을 추출하는 신호처리 알고리즘을 시뮬링크 모델로 구현하고, PIL (processor in the loop) 모드 시뮬레이션을 통해 실시간 작동 성능을 평가하였다.
스마트 워치, 스마트 밴드 같은 웨어러블 디바이스가 개발됨에 따라, 웨어러블 디바이스 사용자의 건강상태를 측정할 수 있는 생체신호 모니터링 기술이 각광 받고 있다[1]. 하지만 한 개의 웨어러블 디바이스에서 여러 가지 생체신호를 측정하기 위해 웨어러블 디바이스에 여러 가지 생체신호 센서를 내장하게 되면 디바이스 자체 크기와 같은 제한적인 자원 측면에서 문제가 발생한다. 또한 새로운 생체신호 센서를 추가 할 때 문제가 발생한다. 본 논문에서는 웨어러블 디바이스 사용자의 요청이 있을 때 가속도 센서, ECG 센서, PPG 센서를 Cradle형태의 모듈에서 동작시킨 후 사용한 센서에서 측정되는 생체 신호를 실시간으로 수집하여 다른 웨어러블 디바이스로 전송할 수 있는 플러그인(Plug-in) 모듈인 Bio-Cradle을 제안한다. Bio-Cradle은 다른 웨어러블 디바이스에 플러그인하면, 디바이스의 종류에 무관하게 동기화 된 다수 생체신호를 전송할 수 있다. 즉 Bio-Cradle을 사용함으로써, 다수 생체신호의 동시 측정이 가능해지고, 웨어러블 디바이스 내부에 생체신호 센서를 내장 할 필요가 없어진다.
본 연구에서는플랜트 기자재 중 수충격에 취약한 밸브를 대상으로 수충격에 의한 진단결과를 나타내었다. 수충격에 의한 진동 상태를 살펴보기 위하여 진단환경 등을 고려하여 진동측정 센서로 가속도계를 선정했다. 플랜트 기자재의 작동환경을 진단하기 위해 실제 플랜트 송배수 라인의 밸브를 대상으로 수충격 발생 시 발생된 진동데이터를 취득했으며 현장데이터 분석결과 최대 진동변위 P-P 값은 21.40 mm로 나타나 수충격에 인한 밸브 자체 및 파이프 연결구조 및 지지대 안정성에 적지 않은 영향을 미칠 것이라 파악되었다. 또한 현장데이터를 중 일부 데이터를 HIL 시뮬레이터의 작동 데이터로 적용 비교함으로써 수 mm 레벨의 현장데이터의 진동재현성을 확인할 수 있었다. 한편, 이번 진단사례를 통해 향후 높은 수준의 진동 측정을 위해서는 충격 측정범위가 높은 센서의 도입이 필요할 것으로 사료되며 보다 정확한 진동재현을 위해 플랜트 기자재의 구속조건 등을 분석하여 다축 피로 내구 안정성 시험과 가속 수명예측 등에 활용할 예정이다.
인체동작상태를 구분하는 기술은 인체활동에 따라 변하는 생체신호의 측정 분석분야, 수면장애의 진단 치료 효과의 스크리닝 검사분야, 만성질환 환자의 운동 상태 진단 운동처방분야에 필요한 기술이다. Armband에 내장된 아날로그 디바이스사의 ADXL202AE을 이용하여 수직방향신호의 평균치(LAA), 수평방향신호의 평균치(TAA), 수직방향 신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(L-MAD), 수평방향신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(T-MAD)의 획득과 데이터 처리하여, 인체동작상태(눕기, 앉기, 걷기, 뛰기)를 구분하는 퍼지규칙 기반의 퍼지추론시스템을 구현하였다. 입력데이터(LAA, TAA, L-MAD, T-MAD)와 출력데이터(Lying, Sitting, Walking, Running)의 각 구역에서의 소속정도(menbership degree)와 퍼지규칙은 실험을 통해 얻은 수치 데이터를 사용하여 결정하였다. 눕기$\rightarrow$걷기$\rightarrow$뛰기$\rightarrow$눕기 순으로 생성한 모의실험용 데이터를 분석한 결과, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기의 동작상태 구분율은 각각 100%이었다.
본 논문은 음성진단이나 치료를 위한 기초연구로서, 인체의 진동신호를 측정하여 그 특성을 분석한 것이다. 가진신호는 외부적인 힘이 아닌 자신의 음성이며, 진동과 공진 특성이 강한 모음 '아', '에', '이', '오', '우'를 적용하여 실험하였다. 실험장치로는 마이크로폰과 가속도계 그리고 증폭기를 이용하였으며 컴퓨터에 측정 데이터를 저장하였다. 마이크로폰으로 음성신호를 저장하면서 동시에 가속도계를 이용하여 인체 각 부위에서의 진동신호를 측정하였으며 측정 위치는 머리, 목, 몸체를 일정한 간격으로 나누어 총 63개의 위치로 정하였다. 진동 신호의 측정 위치와 횟수는 사용 목적에 따라 충분히 가변적일 수 있다. 진동 분석을 위한 파라미터는 진동 신호의 크기, 위상, 기본 진동수, 결집음폭대이며, 코히어런스 함수를 이용하여 인체의 진동신호와 음성과의 상관성을 알아보았다. 실험결과, 인체의 위치에 따라 독특한 특징들이 있음을 확인하였으며, 그 결과를 제시하였다.
스마트폰의 도입으로 인하여 증강현실이 널리 알려짐에 따라 대중들의 관심은 이에 집중되고 있으며 휴대성으로 인하여 모바일기기에서의 증강현실 연구가 하나의 흐름으로 자리 잡고 있다. 기존의 증강 현실 관련 응용 기술들이 많이 연구되고 있지만 실제 게임에서 사용되고 있는 인공 지능과 결합된 연구는 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 스마트 폰의 기능중 하나인 3축 가속도 센서를 이용하여 증강 현실 환경에서 3D 에이전트의 상태를 동적으로 변환하는 인공 지능 알고리즘을 제안한다. 인공지능이 적용된 에이전트의 상태를 제어하기 위한 전통적인 방식은 사용자가 직접 입력해 주거나 이를 인식하는데 마커를 사용하여 해결하였다. 정확한 상태 변환을 위하여 가속도 센서의 값에 임계값을 주었으며 임계값은 실험을 통하여 결정되었다. 본 논문에서는 증강 현실 구현을 위해 마커리스 추적 기술을 사용하였고 3축 가속도 센서를 이용하여 동적으로 에이전트의 상태를 변환하도록 하였다.
최근 모바일기기에 탑재된 가속도 센서가 제스처기반 모바일 사용자 인터페이스에 활용됨에 따라 동적시간정합(Dynamic Time Warping, DTW)기반 인식기에 대한 연구가 활발하다. DTW는 학습샘플을 매칭 템플릿으로 사용하기 때문에 별도의 학습과정이 없다. 하지만 인식시 입력 데이터를 모든 템플릿과 비교해야하기 때문에 계산복잡도로 인하여 모바일환경에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지역화된 소수의 템플릿을 사용하는 DTW기반 제스쳐 인식기를 제안한다. 지역화된 템플릿은 k-평균 클러스터링(k-means clustering)알고리즘을 사용하여 학습 제스처 셋의 유사한 패턴들을 k개의 그룹으로 묶고, 각 그룹의 중심(centroid)에 가까운 패턴을 DTW인식기의 템플릿으로 선택한다. 이러한 방법으로 템플릿수를 줄여 인식속도를 향상하고, 템플릿의 다양성을 유지하여 인식성능저하를 최소화한다. 실험 결과 제안하는 방법이 학습 템플릿을 전부 사용하는 DTW보다 약 5배 빠른 인식속도를 보였으며, 템플릿을 임의로 선택한 경우보다 안정적인 성능을 보임을 확인했다.
현대 사회는 의료 기술의 발달로 인한 인간 수명의 연장과 핵가족화로 인하여 혼자 지내는 노인이 많아지면서 응급상황 발생시 신속한 의료서비스를 받지 못하는 경우가 많아지고 있다. 또한 대표적인 성인병인 심혈관질환과 뇌졸중 그리고 노인의 건강에 치명적인 낙상의 발생율도 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 심전도, 체온, 사용자의 움직임 등의 생체신호를 획득하고 획득된 생체신호를 분석하여 심혈관질환, 뇌졸중, 낙상 등의 응급상황 발생시 응급의료센터와 보호자에게 구조메시지를 전송할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템은 크게 생체신호 획득부와 모바일부 두 부분으로 나눌 수 있다. 생체신호 획득부는 사용자에 따라 생체신호의 추가, 제거가 어렵다는 단점을 보완하기 위해 심전도, 체온, 가속도 센서 모듈로 모듈화 하여 구성하였다. 모바일부는 생체신호 획득부로부터 전송된 생체신호의 처리 및 응급상황시 메시지 전송, 생체신호의 디스플레이 역할을 수행하며, 생체신호 획득부에서 획득된 생체신호는 블루투스 모뎀을 통하여 모바일부로 전송된다. 또한 모바일부에서 처리된 신호는 802.11b 무선랜을 통하여 PC로 전송된다.
섬유강화복합재료의 품질향상을 위하여 제조공정중에 발생하게 되는 층간 분리 및 기공 등의 결함이 온라인상에서 검출되어야 한다. 일반적으로 섬유강화복합재료의 비파괴 평가에 있어서 초음파 평가기법이 널리 이용되고 있으나 기존의 초음파 평가 기법은 초음파 전파를 위하여 접촉이 이루어져야 하는 단점이 있다. 따라서 기존의 초음파 평가기법은 비접촉의 기법이 아니므로 제조공정중에 적용할 수 없다. 비접촉식의 초음파 평가 기법을 구현하기 위하여 광학적 기법의 레이저 기법이 적용되었으며 본 연구에서는 레이저 유도 초음파 발생 기법과 레이저 간섭계를 이용한 수신기법이 섬유강화 복합재료 판재에서 적용되었다. 레이저 유도 초음파는 펄스레이저에 의한 복합재료 표면의 순간적인 가열과 이에 의한 열변형으로 발생되어 전파되며 본 연구에 가속도계, AE센서 등 주파수 범위가 다른 수신센서를 이용하여 전파방향 변화에 따른 유도 초음파를 수신하였으며 수신된 유도초음파의 전파방향에 따른 전파속도를 비교하였다. 또한 비접촉 수신기법으로 레이저 간섭계를 이용하여 탄소섬유강화 복합재료에서의 초음파를 수신하고 그 주파수 특성을 분석하였다.
Objective: Environmental change is one of the stressful events in livestock production. Change in environment disturbs cow behavior and cows require several days to regain a stable behavioral pattern. Sleeping posture (SP) and lying posture (LP) have been used as indicators for animal that are relaxed and well-acclimated to their environment. The aim of this study was to examine the time required by Japanese black cows for stabilization of SP and LP after moving into new environment. Methods: Seven pregnant Japanese black cows were used. Cows were moved into new tie-stall shed and their sleeping and lying posture measured 17 times during 35 experimental days. Both SP and LP were detected by accelerometer fixed on middle occipital and hip-cross, respectively. Daily total time, frequency, and average bout of both SP and LP were calculated. Results: Daily SP time was the shortest on day 1 and increased to the highest on day 3. It then decreased until day 9, after that stabilized about 65 min/d till the end of experiment. Daily LP time changed in same manner as daily SP time. The average SP bout was the longest on day 1, and then decreased to stable level on day 7. On the other hand, the average LP bout was the shortest on day 1, and it increased to stable level on day 7. Conclusion: These results showed that pregnant Japanese black cows needed 1 week to stabilize their SP. However, there were different change patterns between the average SP and LP bout, even though the change pattern of daily SP and LP time were similar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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