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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 28 - 36 (9page)
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다양한 산업분야에서 자기장 센서 기술들을 응용한 제품들이 상용화되면서, 자기장 센서 데이터의 분석 및 처리방법이 중요하게 되었다. 자기장 센서는 사용하기에는 간편하고 설치에 용이하지만, 자석에 의해 생성되는 복잡한 자기력선 때문에 데이터 처리가 복잡하고, 특히 움직이는 대상에 대해서는 데이터 분석이 거의 불가능할 정도로 복잡하다. 기존의 자기장을 응용한 장비들은 자석이 움직이지 못하게 고정을 하거나, 고가의 장비들을 구입하여 데이터를 처리하는 방식을 사용하고 있다. 따라서, 자기장 센서를 사용하는 장비는 정확한 데이터를 수집하기 위해 수많은 연구가 필요하고, 고가의 장비들이 요구하게 되었다. 본 논문에서는 이런 문제점들을 해결하기 위해서, 소형의 영구 자석과 GMR 센서를 사용하여 손목 재활훈련이나 운동량을 측정하기 위해서 데이터를 처리하는 방법에 대해서 논의를 한다. 특히, 손목 재활훈련에서 발생되는 자기장 센서의 비선형적인 데이터 분석을 하고, 이런 분석을 통해서 데이터를 처리함에 있어서 고가의 장비를 사용하지 않고도 최대의 효과를 낼 수 있는 지능형 알고리즘과 같은 퍼지논리 방법을 제시하고 다른 알고리즘들과 비교하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성 및 데이터 측정
3. 시스템 구현 및 장치 구성 소개
4. GMR 센서 데이터 분석 및 처리 방법
5. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Yao He, Yuchuan Du and Lijun Sun, “Vehicle Classification Method Based on Single-Point Magnetic Sensor”, Procedia-Social and Behavioral Sciences, Vol 43, pp 618-627 2012. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.04.135
R. Valenzuela and et al., “A position sensor based on magnetoimpedance” Journal of applied Physics, 1996. DOI: https://doi.org/10.1063/1.361943
R. Murphy, “Human-robot interaction in rescue robotics,” IEEE Systems, Man and Cybernetics, vol. 34. no. 2, May 2004 DOI: https://doi.org/10.1109/TSMCC.2004.826267
Andreas Schutze and et al., “Sensors 4.0 ? smart sensors and measurement technology enable Industry 4.0” Journal of Sensors and Sensor Systems, Vol 7, pp 359-371, 2018 DOI: https://doi.org/10.5194/jsss-7-359-2018
Thuong Huang, et al., “Passive Deformable Haptic Glove to Support 3D Interactions in Mobile Augmented Reality Environments,” IEEE/ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, 2013 DOI: https://doi.org/10.1109/ISMAR.2013.6671793
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