본 논문에서는 모션 센서를 이용한 군대 수신호 전송 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 분대장 디바이스와 분대원 디바이스, 서버로 구성된다. 분대장 디바이스와 분대원 디바이스는 마이크로 아두이노와 가속도 센서, 자이로스코프 센서로 구현되었으며, 서버는 라즈베리파이3을 사용하여 구현되었다. 분대장 디바이스와 분대원 디바이스는 밴드 형태로 제작되었기 때문에 가볍고 휴대성이 좋다. 또한, 제안 시스템은 시야가 확보되지 않는 상황에서 진동을 통해 수신호를 전송할 수 있다. 제안 시스템에서 구현된 디바이스는 4가지의 수신호를 인식할 수 있으며, 실험을 통해 88.82%의 인식 성공률을 보였다. 본 연구의 결과물을 통해 군 작전의 효율성과 병사의 생존율을 높일 것을 기대한다.
본 논문에서는 모션 센서를 이용한 군대 수신호 전송 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 분대장 디바이스와 분대원 디바이스, 서버로 구성된다. 분대장 디바이스와 분대원 디바이스는 마이크로 아두이노와 가속도 센서, 자이로스코프 센서로 구현되었으며, 서버는 라즈베리파이3을 사용하여 구현되었다. 분대장 디바이스와 분대원 디바이스는 밴드 형태로 제작되었기 때문에 가볍고 휴대성이 좋다. 또한, 제안 시스템은 시야가 확보되지 않는 상황에서 진동을 통해 수신호를 전송할 수 있다. 제안 시스템에서 구현된 디바이스는 4가지의 수신호를 인식할 수 있으며, 실험을 통해 88.82%의 인식 성공률을 보였다. 본 연구의 결과물을 통해 군 작전의 효율성과 병사의 생존율을 높일 것을 기대한다.
In this paper, we propose a system for transmitting army hand signals using motion sensors. The proposed system consists of a squad commander device, squad member devices, and a server. The squad command device and squad member device have been implemented using a micro arduino, an accelerometer sen...
In this paper, we propose a system for transmitting army hand signals using motion sensors. The proposed system consists of a squad commander device, squad member devices, and a server. The squad command device and squad member device have been implemented using a micro arduino, an accelerometer sensor, and a gyroscope sensor, and the server has been implemented using a Rasberry Pi 3. Because the devices are made in the form of band, they are lightweight and portable. The proposed system can transmit the hand signals through vibration in conditions of poor visibility. We have designed and implemented the squad member device to be able to recognize four military hand signals. Through experiments, the proposed system have shown 88.82% of correct recognition. In conclusion, we expect to increase effectiveness of army operations and survival rate of soldiers.
In this paper, we propose a system for transmitting army hand signals using motion sensors. The proposed system consists of a squad commander device, squad member devices, and a server. The squad command device and squad member device have been implemented using a micro arduino, an accelerometer sensor, and a gyroscope sensor, and the server has been implemented using a Rasberry Pi 3. Because the devices are made in the form of band, they are lightweight and portable. The proposed system can transmit the hand signals through vibration in conditions of poor visibility. We have designed and implemented the squad member device to be able to recognize four military hand signals. Through experiments, the proposed system have shown 88.82% of correct recognition. In conclusion, we expect to increase effectiveness of army operations and survival rate of soldiers.
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문제 정의
본 논문에서는 모션 센서가 장착된 웨어러블 디바이스를 이용한 군대 수신호 전송 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 사용되는 밴드 형식의 웨어러블 디바이스는 자이로센서 및 가속도 센서를 이용해 분대장의 움직임을 구별하여 명령을 하달하고, 분대원들은 분대장의 명령에 해당하는 진동 횟수로 명령을 하달 받는다.
본 논문에서는 모션센서가 장착된 웨어러블 디바이스를 이용한 군대 수신호 전송 시스템을 제안하였다. 제안 시스템에서 사용되는 모션 인식 디바이스는 초소형 아두이노와 자이로센서 및 가속도 센서의 6축을 이용해 손의 회전만으로 동작을 인식한다.
또한 전군을 위한 수신호 송수신 디바이스로 사용하기에는 그 비용이 상당하다. 이에 본 논문에서는 군대 수신호 송수신을 위한 저가형 웨어러블 디바이스를 개발하고 이를 운용하기 위한 전체 시스템을 제안한다.
제안 방법
4명의 피 실험자는 각 동작에 대해 20번씩 동작을 수행하였으며 동작이 성공적으로 인식된 경우 수행한 동작 이름이 출력되고 실패의 경우에는 수행한 동작과는 다른 이름이 출력되거나 “not detected”라는 문장이 출력되도록 구현하였다.
이들은 순서대로 x축에 대한 회전 값, y축에 대한 회전 값, z축에 대한 회전값이다. 결론적으로 본 연구는 가속도 센서와 자이로 센서를 이용해 X, Y, Z 벡터의 값들의 차이로 물체의 동작을 구분하고 알 수 있다[9].
분대장 디바이스로부터 받아온 동작 인식 코드 데이터를 다른 분대원에게 전달하기 위한 서버는 라즈베리파이3에 구성하였으며, 운영체제는 Ubuntu Mate를 사용하였다. 그리고 서버 프로그램은 JAVA 언어를 사용해 구현하였다.
웨어러블 디바이스는 자이로 센서의 3축 및 가속도 센서의 3축을 합친 6축을 기초로 하여 손의 회전만으로 육군의 수신호 동작을 구분한다. 그리고 초소형 아두이노 및 라즈베리파이를 이용하여 병사들의 몸에 장착하여도 작전 중 움직임에 불편함이 없고 여러 유형의 작전 시에 동작 데이터를 송수신할 수 있는 시스템을 구축한다. 웨어러블 디바이스는 38mm*18mm 크기의 초소형 아두이노를 사용한다.
먼저 분대장 디바이스는 서버의 Connection Master 모듈로부터 디바이스의 인증을 받은 후 명령 대기 상태에 진입한다. 다음으로 수신호 동작을 수행하고자 할 때 디바이스에 장착된 버튼을 동작시키면 ButtonPressed 모듈에서 버튼 동작을 탐지하여 동작 인식을 위한 DetectingMotion 모듈로 진입한다. 분대장이 수신호 동작을 실시하면 MotionRecognization 모듈에서 자이로 센서의 데이터를 추출하고 그 데이터를 RefineData 모듈에 보내 미리 정의된 수신호 코드 중 하나로 변경한다.
또한, 가속도 센서는 값이 일정하게 유지되는 대신, 외부 압력에 의해 변동 폭이 크고, 자이로 센서는 변동 폭이 적은대신, 시간 당 누적 오차가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 두 센서를 이용하여 회전각을 산출하되, 오차 보정을 위해 최종 회전각을 가속도 센서 95%, 자이로 센서 5%의 비율로 계산하였다.
1초), Y축은 각도 크기(눈금 한 칸 당 18°, 최소 : -180 최대 180)를 나타내며, 각기 다른 색으로 디바이스의 인식된 3축 회전각 크기를 나타낸다. 본 연구에서 구현된 분대장 디바이스는 모션에 대한 3축의 부호 변화 패턴을 분석하여 각각의 동작을 판별한다.
이에 [8]에서는 작전 내에서의 시각 및 공간적 제약을 극복하기 위해 자이로 센서와 가속도 센서를 이용해 동작을 인식하는 연구를 진행하였다. 자이로 센서의 3축과 가속도 센서의 3축을 합친 6축 센서를 기반으로 한 수신호 장갑을 이용해서 손가락뿐만 아니라 손의 회전이 필요로 하는 수신호를 동작을 수행하여 나오는 센서 값을 분석하고 그에 따라 정지, 이동, 엎드려와 같은 동작을 구분하였다.
본 논문에서는 모션센서가 장착된 웨어러블 디바이스를 이용한 군대 수신호 전송 시스템을 제안하였다. 제안 시스템에서 사용되는 모션 인식 디바이스는 초소형 아두이노와 자이로센서 및 가속도 센서의 6축을 이용해 손의 회전만으로 동작을 인식한다. 그리고 가벼운 밴드 형태의 웨어러블 디바이스로 휴대가 편리하고 진동센서를 통해 명령을 전달하므로 소음의 최소화와 무광의 이점이 있다.
본 논문에서는 모션 센서가 장착된 웨어러블 디바이스를 이용한 군대 수신호 전송 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 사용되는 밴드 형식의 웨어러블 디바이스는 자이로센서 및 가속도 센서를 이용해 분대장의 움직임을 구별하여 명령을 하달하고, 분대원들은 분대장의 명령에 해당하는 진동 횟수로 명령을 하달 받는다. 밴드 형식의 웨어러블 디바이스는 진동을 통해 명령을 송수신하기 때문에 시야 확보가 어려운 환경에서의 작전을 가능하게 하고 몸에 직접 착용하기 때문에 작전 수행 중 디바이스로 인한 불편함을 최소화 할 수 있다.
제안 시스템에서는 서버 구축을 위해 라즈베리파이를 사용한다. 라즈베리파이는 분대장과 분대원이 장착하는 웨어러블 디바이스를 각각 등록 및 인증하며, 분대장의 수신호를 분대원들에게 전파하는 역할을 한다.
대상 데이터
분대장 디바이스와 분대원 디바이스, 그리고 서버를 하나의 내부 네트워크로 구성하기 위하여 iptime사의 A604 AP를 사용하였다. 분대장 디바이스로부터 받아온 동작 인식 코드 데이터를 다른 분대원에게 전달하기 위한 서버는 라즈베리파이3에 구성하였으며, 운영체제는 Ubuntu Mate를 사용하였다.
그리고 초소형 아두이노 및 라즈베리파이를 이용하여 병사들의 몸에 장착하여도 작전 중 움직임에 불편함이 없고 여러 유형의 작전 시에 동작 데이터를 송수신할 수 있는 시스템을 구축한다. 웨어러블 디바이스는 38mm*18mm 크기의 초소형 아두이노를 사용한다. 초소형 아두이노에 결합된 WiFi 모듈에서는 데이터 통신을 담당하고 라즈베리파이 서버는 인증된 분대 구성원만이 통신을 가능하도록 한다.
이론/모형
분대장 디바이스와 분대원 디바이스, 그리고 서버를 하나의 내부 네트워크로 구성하기 위하여 iptime사의 A604 AP를 사용하였다. 분대장 디바이스로부터 받아온 동작 인식 코드 데이터를 다른 분대원에게 전달하기 위한 서버는 라즈베리파이3에 구성하였으며, 운영체제는 Ubuntu Mate를 사용하였다. 그리고 서버 프로그램은 JAVA 언어를 사용해 구현하였다.
성능/효과
인식률 향상을 위한 향후 연구 계획으로는 더 많은 사람들로부터 모션 데이터를 수집하고 자이로 센서와 가속도 센서가 통합된 보드 외에 독립된 자이로 센서와 가속도 센서로 구현된 디바이스로도 테스트를 수행한 후, 그 결과에 따라 알고리즘의 개선을 통해 인식률이 높은 디바이스 구현을 하는 것이다. 기존에 제안된 수신호 모션 인식 시스템들은 동작을 인식하고 구분하기 위한 방법에만 초점을 두었지만 본 연구에서는 실제로 군 작전 시에 운용 가능한 전체 시스템을 구축했다는 점에서 가치가 있다고 판단된다.
그리고 가벼운 밴드 형태의 웨어러블 디바이스로 휴대가 편리하고 진동센서를 통해 명령을 전달하므로 소음의 최소화와 무광의 이점이 있다. 또한, 현재 사용되고 있는 일반 군용 디바이스와 비교했을 때 상대적으로 가격이 저렴한 아두이노와 자이로센서 기반의 임베디드 시스템을 사용하므로 경제적 효과도 얻을 수 있다. 본 연구에서 진행한 실험에서 제안 시스템은 4가지 수신호에 대해 평균적으로 88.
또한, 현재 사용되고 있는 일반 군용 디바이스와 비교했을 때 상대적으로 가격이 저렴한 아두이노와 자이로센서 기반의 임베디드 시스템을 사용하므로 경제적 효과도 얻을 수 있다. 본 연구에서 진행한 실험에서 제안 시스템은 4가지 수신호에 대해 평균적으로 88.82%의 인식률을 보였다. 인식률 향상을 위한 향후 연구 계획으로는 더 많은 사람들로부터 모션 데이터를 수집하고 자이로 센서와 가속도 센서가 통합된 보드 외에 독립된 자이로 센서와 가속도 센서로 구현된 디바이스로도 테스트를 수행한 후, 그 결과에 따라 알고리즘의 개선을 통해 인식률이 높은 디바이스 구현을 하는 것이다.
후속연구
82%의 인식률을 보였다. 인식률 향상을 위한 향후 연구 계획으로는 더 많은 사람들로부터 모션 데이터를 수집하고 자이로 센서와 가속도 센서가 통합된 보드 외에 독립된 자이로 센서와 가속도 센서로 구현된 디바이스로도 테스트를 수행한 후, 그 결과에 따라 알고리즘의 개선을 통해 인식률이 높은 디바이스 구현을 하는 것이다. 기존에 제안된 수신호 모션 인식 시스템들은 동작을 인식하고 구분하기 위한 방법에만 초점을 두었지만 본 연구에서는 실제로 군 작전 시에 운용 가능한 전체 시스템을 구축했다는 점에서 가치가 있다고 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
가속도 센서는 무엇인가?
가속도 센서는 지구의 중력가속도를 기준으로 물체가 X, Y, Z 축의 각기 어느 정도의 힘을 받는지 측정하는 센서이다.
장갑 기반의 수신호 인식 시스템의 장점은 무엇인가?
장갑 기반의 수신호 인식 시스템은 손가락의 움직임까지 식별이 가능하기 때문에 정밀한 수신호 해석을 할 수 있다는 장점이 있다. 이에 [8]에서는 작전 내에서의 시각 및 공간적 제약을 극복하기 위해 자이로 센서와 가속도 센서를 이용해 동작을 인식하는 연구를 진행하였다.
라즈베리파이는 무엇과 유사한가?
라즈베리파이란, 영국의 라즈베리파이 재단이 IT분야의 입문자들과 학생들의 교육 및 학습용 목적으로 설계한 초소형 하드웨어제품이다. 이 제품은 일종의 싱글 보드 컴퓨터로 보드에 모니터나 키보드, 마우스만 연결 되면 데스크 탑이나 노트북과 유사하다. 보통 라즈베리파이는 아두이노(Arduino)와 많이 비교되기도 한다.
참고문헌 (9)
Defense Agency for Technology and Quality, 2015 national defense science and technology level survey [Internet], http://www.dapa.go.kr/user/boardList.action?commandview&page1&boardIdI_626&boardSeqO_24578&iddapa_kr_040200000000.
K. H. Kwon, Y. S. Woo, and H. K. Min, "Design and implementation of a Korean text to sign language translation system," The KIPS Transaction, Vol.7, No.3, pp.756-765, 2000.
J. H. Kim, Y. W. Roh, D. G. Kim, and K. S. Hong, "Design and implementation of a sign language gesture recognizer using data glove and motion tracking system," in Proceeding the KISPS Conference, pp.233-237, 2005.
T. P. Tian and S. Sclaroff, "Handsignals recognition from video using 3D motion capture data," in Proceedings of IEEE Workshop on Motion and Video Computing, pp.189-194, 2005.
S. W. Shon, J. H. Beh, C. J. Yang, H. Wang, and H. S. Ko, "Hand motion design for performance enhancement of vision based hand signal recognizer," The IEIE Transactions: SP, Vol.48, No.4, pp.30-37, 2011.
D. Y. Lee, D. K. Shin, and D. I. Shin, "Military hand signals recognition method using camera," in Proceedings of the KSII Conference, pp.25-26, 2015.
J. Yun, K. H. Pyun, D. S. Back, and N. S. Kim, "6-axis motion sensor based SWAT hand-signal motion recognition system," in Proceedings of the KIISE Conference, pp.185-188, 2009.
J. Yun and H. Pyun, "Design and implementation of a 3-axises motion sensor based SWAT hand-signal motion-recognition system," The KSII Transaction, Vol.15, No.4, pp.33-42, 2014.
E. S. Park and H. I. Kim, "A study on calibration of MEMS 3-axis accelerometer," in Proceeding of the IEIE Conference, pp.949-950, 2007.
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