We have developed a new tracking system of jaw movement. The system consists of two permanent NdFeB magnets and 32 elements of two-axial fluxgate sensor array, The two magnets are attached to head portion and front tooth. This system does not need any attachments of the head portion or mouth such as clutch or magnetic field sensor except magnets. The proposed system is applicable for five degree of freedom. Position accuracy within 2]m was achieved. We developed a 3D computer input device by using the above mentioned technique.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.12
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pp.81-89
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2016
In this paper, we design and implement a mouse movement measurement system using an infrared sensor called MAMS (Mouse Activity Measurement System). Unlike existing systems, MAMS can measure movements between IREDs. MAMS is removable allowing convenient portability and is also low cost. MAMS automatically measures mouse activity during a pre-set time interval. Since the measured data can be easily stored in a computer system, it is much simpler and more efficient than the Ugo 47420 model. Moreover, MAMS can be used in medical and veterinary field to eliminate manual observations.
Using passive electric field sensor which operates in non-contact mode, we can measure the electric potential induced from the change of electric charges on a sensor caused by the movement of human body or hands. In this study, we propose a new method, which utilizes PLN induced to the sensor around the moving object, to detect one's hand movement and extract gesture frames from the detected signals. Signals from the EPS sensors include a large amount of power line noise usually existing in the places such as rooms or buildings. Using the fact that the PLN is shielded in part by human access to the sensor, signals caused by motion or hand movement are detected. PLN consists mainly of signals with frequency of 60 Hz and its harmonics. In our proposed method, signals only 120 Hz component in frequency domain are chosen selectively and exclusively utilized for detection of hand movement. We use FFT to measure a spectral-separated frequency signal. The signals obtained from sensors in this way are continued to be compared with the threshold preset in advance. Once motion signals are detected passing throng the threshold, we determine the motion frame based on period between the first threshold passing time and the last one. The motion detection rate of our proposed method was about 90% while the correct frame extraction rate was about 85%. The method like our method, which use PLN signal in order to extract useful data about motion movement from non-contact mode EPS sensors, has been rarely reported or published in recent. This research results can be expected to be useful especially in circumstance of having surrounding PLN.
We propose a new saccadic eye movement system with visual selective attention. Saliency map models generate the scan pathways in a natural scene, of which the output makes an attended location. Saccadic eye movement model is used for producing the target trajectories to move the attended locations very rapidly. To categorize human saccadic eye movement, saccadic eye movement model was divided into three parts, each of which was then individually modeled using different neural networks to reflect a principal functionality of brain structures related with the saccadic eye movement in our brain. Based on the proposed saliency map models and the saccadic eye movement model, an active vision system using a CCD type camera and BLDC motor was developed and demonstrated with experimental results.
The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2173-2193
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2013
In order to reduce the distribution cost of sensor nodes, a mobile sensor deployment has been proposed. The mobile sensor deployment can be solved by finding the optimal layout and planning the movement of sensor nodes with minimum energy consumption. However, previous studies have not sufficiently addressed these issues with an efficient way. Therefore, we propose a new deployment approach satisfying these features, namely a tree-based approach. In the tree-based approach, we propose three matching schemes. These matching schemes match each sensor node to a vertex in a rake tree, which can be trivially transformed to the target layout. In our experiments, the tree-based approach successfully deploys the sensor nodes in the optimal layout and consumes less energy than previous works.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.4
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pp.154-160
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2019
In this paper, we propose the miniaturization size of wearable Range of Motion(ROM) and a system that can be connected with smart devices in real-time to measure the joint movement range dynamically. Currently, the ROM of the joint is directly measured by a person using a goniometer. Conventional methods are different depending on the measurement method and location of the measurement person, which makes it difficult to measure consistently and may cause errors. Also, it is impossible to measure the ROM of joints in real-life situations. Therefore, the wearable sensor is attached to the joint to be measured to develop a miniaturize size ROM device that can measure the range of motion of the joint in real-time. The sensor measured the resistance value changed according to the movement of the joint using a load cell. Also, the sensed analog values were converted to digital values using an Analog to Digital Converter(ADC). The converted amount can be transmitted wireless to the smart device through the wearable sensor node. As a result, the developed device can be measured more consistently than the measurement using the goniometer, communication with IoT-based smart devices, and wearable enables dynamic observation. The developed wearable sensor node will be able to monitor the dynamic state of rehabilitation patients in real-time and improve the rapid change of treatment method and customized treatment.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.3
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pp.317-322
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2009
If vibration occurs due to fast movement of the robot, the camera image is unstable. No longer the eyes of a robot can not perform the role. Research methods for the stabilization of shaky video is required. The most popular method is to use the motion vector. But, the drawback to this method will require a large amount of operation. And the limits of the embedded robot. Therefore, in real-time transmission of images to be difficult. This paper proposes a motion sensor using the image stabilization. Uses data that is output from the motion sensor. So, not related to the progress of the robot movement is a way to remove it from the video.
Most partial hand amputees experience limited wrist movement, which hinders the efficient functioning of upper limb, affecting hand-to-use coordination and the usability of the prosthetic hand. This limitation can lead to secondary musculoskeletal issues due to repetitive compensatory movement patterns. However, current partial hand prosthetic lack rotational wrist movement due to challenges in accommodating various hand shapes and limited space. In our study, we proposed a prosthetic hand with a wrist rotation module for partial hand amputees, aiming to reduce compensatory movement. To validate the proposed wrist rotation module, we conducted motion analysis during reach-to-grasp task. Furthermore, during the Jebsen-Taylor hand function test, we evaluated both the effect on upper limb movement and the usability of the prosthetic hand, comparing configurations with and without the wrist rotation module. The results showed that the prosthetic hand equipped with rotational wrist movements reduces compensatory movements and promotes efficient upper limb movement patterns. This finding highlights the value of incorporating a wrist rotation module in prosthetic hands to improve upper limb movement for partial hand amputees.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2001.05a
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pp.254-257
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2001
An intensity-based optical fiber vibration sensor is applied to detect and evaluate damages and fiber failure of composites. The optical fiber vibration sensor is constructed by placing two cleaved fiber end, one of which is cantilevered in a hollow glass tube. The movement of the cantilevered section lags behind the rest of the sensor in response to an applied vibration and the amount of light coupled between the two fibers is thereby modulated. Vibration characteristics of the optical fiber vibration sensor are investigated. Surface mounted optical fiber vibration sensor is used in tensile and indentation test. Experimental results show that the optical fiber sensor can detect damages and fiber failure of composites correctly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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