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3축 가속도를 이용한 활동상태 분류 시스템 구현 및 알고리즘 개발 (System Implementation and Algorithm Development for Classification of the Activity States Using 3 Axial Accelerometer)

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최초등록일 2025.07.10 최종저작일 2011.01
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3축 가속도를 이용한 활동상태 분류 시스템 구현 및 알고리즘 개발
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국전기전자재료학회
    · 수록지 정보 : 전기전자재료학회논문지 / 24권 / 1호 / 81 ~ 88페이지
    · 저자명 : 노윤홍, 예수영, 정도운

    초록

    ITO/CNT 나노 복합체는 Nano Cluster Deposition(ITO)과 아크 방전 증착법(CNT)을 이용하여 유리 기판 위에 증착하였다. 이 ITO/CNT 나노 복합체의 구조, 광특성, 염료감응 태양전지(DSSC)로 만들었을 때의 셀 특성 등을 조사하였다. 250℃의 낮은 온도에서 CNT 위에 ITO를 증착하였고, cubic bixbyite 구조의 In2O3가 (222) 면에서 single wall CNTs 위의 ITO의 두께가 두꺼워짐에 따라 결정화가 이루어졌다. ITO/CNT 나노 복합체는 염료감응 태양전지의 상대전극으로 사용하였을 경우, 좋은 광특성과 전기적 특성을 나타내었다. ITO/CNT 나노 복합체를 염료감응 태양전의 상대전극으로 사용하였을 때의 주요 광변수는 VOC=0.69V, JSC=5.69mA/cm2, FF=0.32, and ῃ=0.53%로 측정되었다. 이로써 ITO/CNT 나노 복합체는 염료감응 태양전지의 상대전극으로서 사용이 가능하다.

    영어초록

    A real time monitoring system from a PC has been developed which can be accessed through transmitted data, which incorporates an established low powered transport system equipped with a single chip combined with wireless sensor network technology from a three-axis acceleration sensor. In order to distinguish between static posture and dynamic posture, the extracted parameter from the rapidly transmitted data needs differentiation of movement and activity structures and status for an accurate measurement. When results interpret a static formation, statistics referring to each respective formation,known as the K-mean algorithm is utilized to carry out a determination of detailed positioning, and when results alter towards dynamic activity, fuzzy algorithm (fuzzy categorizer), which is the relationship between speed and ISVM, is used to categorize activity levels into 4 stages. Also, the ISVM is calculated with the instrumented acceleration speed on the running machine according to various speeds and its relationship with kinetic energy goes through correlation analysis. With the evaluation of the proposed system, the accuracy level stands at 100% at a static formation and also a 96.79% accuracy with kinetic energy and we can easily determine the energy consumption through the relationship between ISVM and kinetic energy.

    참고자료

    · 없음
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