현재 손가락 및 제스춰 인식 같은 영상처리를 이용하여 로봇의 움직임을 제어하는 방법이 많이 연구되고 있지만, 인식 속도가 느려서 빨리 제어하지 못하는 단점이 있다. 하지만 데이터 글러브와 같은 입력 장치를 이용하면 쉽고 빠르게 제어가 가능하다. 이에 본 논문에서는 로봇 키트를 이용하여 자동차 로봇을 구현하고, 이를 데이터 글러브(Data Glove)와 연동시켜 움직임을 제어하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 손목이나 손바닥 아래에 부착된 PC카메라와 두 개의 광원을 이용한 데이터 글러브 구현 방법을 제안한다 기존의 데이터 글러브 방식은 글러브를 손에 착용하여야 하는 단점이 있으며 영상처리 기반의 HCI 방법 또한 공간상에 고정된 카메라를 이용함으로써 웨어러블 컴퓨팅이나 모바일 환경하에서는 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 착용 가능한 한대의 카메라와 두 개의 평행 광을 사용하여 손 모양을 입력하는 방법을 제안하였다. 또한 손 영상을 제외한 배경영상을 이용하여 손의 변위를 얻어낼 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현한 "BareHand 1.0"과 테스트 결과에 대해서도 논하였다.
본 연구는 투수 글러브 색상이 타자의 타격 집중도에 미치는 영향을 규명하고자 하는 것에 목적이 있다. 투수의 글러브 색상은 검정색, 주황색, 베이지색 세 가지로 설정하였고 이에 따른 타자의 집중도를 분석하였다. 연구의 대상은 대전 소재에 있는 고등학교 야구선수 15명을 대상으로 하였다. 글러브 색에 따른 타격 실험을 마친 후 Nideffer(1976)가 개발한 야구에서의 주의 집중 설문지 B-TAIS의 6개 주의집중 하위척도를 본 실험에 맞게 수정 및 보완하여 사용하였다. 문항은 총 20문항으로 신뢰 계수는 0.67에서 0.85까지 분포되어 타당도가 지지되었음을 알 수 있다. 투수의 구종은 직구로 제한하였으며, 각 글러브의 색상별로 일주일씩 기한을 두고 실험을 진행하였다. 그 결과 공의 색상과 대비가 큰 색상의 글러브를 착용하였을 때, 타자의 타격 집중도가 높아지는 것으로 나타났다. 향후 다양한 투수의 구종 및 장비를 활용하여 심도 있는 연구가 이루어졌으면 한다.
목적 본 연구는 라파엘 스마트 글러브가 경도인지장애 환자의 인지기능 및 일상생활 수행능력에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법 라파엘 스마트글러브를 적용한 실험군 15명과 전통적인 인지재활을 적용한 대조군 15명으로 진행하였다. 두 집단의 중재 전 후 인지기능 및 일상생활 수행능력을 비교하기 위해 LOTCA, NCSE, MBI를 시행하였다. 연구결과 라파엘 스마트 글러브를 적용한 실험군과 대조군의 각 집단 내에서 중재 전 후 인지기능과 일상생활수행은 모두 통계학적으로 유의하게 향상되었으나(p>.05), 통계학적으로 실험군에서 유의하게 향상되었다. 결론 본 연구의 결과를 통하여 기존 재활치료와 같이 라파엘 스마트 글러브를 적용할 경우 경도인지장애 환자의 인지기능과 일상생활 수행능력 향상에 도움이 될 것으로 보인다.
본 논문에서는 다양한 분야에 사용되는 드론의 제어에 편의성과 접근성을 높이기 위해 스마트 글러브를 통한 짐벌 카메라 제어를 구현하였다. 스마트 글러브는 사람의 제스처를 파악하여 블루투스를 통해 신호를 전달한다. 전달받은 신호는 GCS(Gound Control Station)을 통해 드론에 적합한 신호로 변환한다. 스마트 글러브의 신호는 짐벌락을 방지하기 위해 쿼터니언 방식으로 표현되지만, 짐벌 카메라의 경우 Roll, Pitch, Yaw의 방식을 사용하기에 변환이 필요하다. 데이터 변환 임무를 수행한 GCS는 Wi-Fi를 통해 드론의 제어보드로 입력 신호를 전송한다. 제어보드에서는 전송받은 신호를 PWM 방식으로 생성하여 출력된다. 출력된 신호는 SBUS 방식을 통해 짐벌 카메라에 입력되어 제어하게 된다. 스마트 글러브의 입력 신호는 짐벌 카메라에 출력까지 평균 0.093 s, 최대 0.099 s로 실시간 사용에 문제가 없음을 보였다.
아산화 및 저온의 코아 퇴적물 중 부시료 채취시 실험자에게 미치는 온도 충격과 글러브박스내의 공기를 질소가스로 교체할 때의 난점을 개선하기 위하여, 이동이 가능 하고 냉장고와 기체교환풍성을 가진 글러브박스를 제작.실험했다. 본 글러브박스는 3$0^{\circ}C$의 실온에서 200미터의 기체를 5분 이내에 2$^{\circ}C$$\pm$2$^{\circ}C$로 냉각시킬 수 있다. 또한 기 체교환풍선을 이용해 글러브박스내의 기체를 질소가스로 쉽게 교체할 수 있다. 이 글 러브박스는 태평양의 클라리온, 클리퍼톤 균열대 지역에서 수행된 KODOS-89 탐사에서 성공적으로 작동되었으며, 얻어진 공극수 자료로부터 퇴적물 시료의 가열 또는 산화의 흔적을 찾을 수 없었다.
본 논문에서는 지화 인식에 최적화된 데이터 글러브 기반의 시스템을 제안한다. 제안된 데이터 글러브는 적은 수의 센서로 인식 속도의 향상을 기대할 수 있으며 한글의 지화 인식만을 위한 특수한 목적을 가지고 저렴하게 설계되었다. 그에 따라 한글의 지화를 사용한 많은 어플리케이션에 쉽게 적용할 수 있을 것이 기대된다. 2개의 틸트 센서는 손의 방향을 인식하고 5개의 플렉스 센서는 각 손가락의 구부러진 정도를 측정한다. 제안된 시스템에서는 k-means 알고리즘과 간단한 인덱싱 방식을 사용하여 한글의 기본적인 음소 24개를 인식하는 실험을 하였으며 인식율은 80.27% 에 이르렀다.
야구에서 데이터분석의 중요성은 점점 더 커지고 있는데, 이는 Billy Beane의 머니볼 이론을 적용한 MLB의 오클랜드 구단과 2020년 KBO 우승팀인 NC다이노스의 사례에서도 알 수 있다. 미국 뿐 만 아니라 우리나라에서도 데이터를 이용한 다양한 연구이 이루어지고 있는데, 특히 경기의 승패를 예측하기 딥러닝 및 머신러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구의 경우 경기 승패 예측에 초점이 맞추어져 있으며, 어떠한 요인이 경기에 중요한 영향을 주었는지에 대한 결과 해석이 어렵다는 한계점이 존재한다. 이에 따라 본 논문에서는 포지션별 최고의 선수에게 수여되는 골든글러브 수상 예측 모형을 개발하고, 어떠한 요인이 수상에 영향을 주는지를 파악함으로써, 우수한 선수로 구분되는 척도를 찾고자 한다. 분석 모형으로는 Boosting 기법 중의 하나인 XGBoost를 이용하였으며, 어떠한 요인이 골든글러브 수상에 중요한 영향을 주었는지 파악하기 위하여 XGBoost의 변수 중요도를 이용하였다. 이와 같은 분석을 통해 각 포지션별 중요한 지표를 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 Pin-type Viboratctile Display Device와 Gyroscope 및 가속도 센서, USB HID을 이용한 글러브 마우스를 제시한다. 이 장치는 장갑 안에 위치한 Gyroscope와 가속도 센서를 통해 사용자의 손목의 움직임을 인식하고 Bluetooth를 통해 본 논문에서 사용하기 위해 제작된 마우스 인식이 가능한 USB 동글에 데이터를 전달한다. 그리고 특정 어플리케이션을 통해 PC상의 정보를 사용자에게 Pin-type Vibrotactile Display 장치를 통해 촉감을 전달한다. 이 마우스는 USB 장치를 제외한 시스템에 필요한 모든 장치들을 글러브 안에 위치하여 Wearable 형태의 시스템을 구현한다. 사용자가 일반적인 공간 마우스를 사용하고 싶으면 다른 어플리케이션 없이 USB 동글만으로 인식이 가능하고 진동촉각을 느끼고자 하면 PC의 시리얼 통신 포트를 USB 동글에 연결하여 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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