본 연구에서는 사지마비 장애인이 활용할 수 있는 동작을 이용하여 마우스, 문자 입력, 전동휠체어 제어 등에 활용될 수 있는 인터페이스 기술을 개발하였다. 사지마비 장애인이 활용 가능하면서도 착용이 쉽고 데이터 처리가 용이한 동작으로서 이물기 동작을 제안하였다. 좌측, 우측 및 양측 이물기 동작 및 이물기 시간의 조절을 통해 사지마비 장애인의 경우에도 다양한 명령어 형성이 가능하다. 이때, 이물기 동작의 인식은 관자놀이 부근에 위치한 관자근에서의 근전도 신호를 이용하였다. 본 연구에서는 데이터를 획득하여 전송하고 처리하기 위한 하드웨어와 소프트웨어를 함께, 전동휠체어 제어를 위한 응용 시스템도 개발하였다. 또한 개발된 시스템을 사지마비 장애인에게 적용하여 그 효용성을 평가하였다.
태양전지는 일사량 및 온도에 의해 출력 특성이 변화하여 최대전력을 얻을 수 있는 위치도 변화한다. 따라서 태양전지의 동작점을 최대 전력점에서 동작하게 하는 최대전력점 추적(MPPT, Maximum Power Point Tracking) 이 필요하다. 본 논문에서는 P&O 방식처럼 자려진동을 하지 않고 최대 동작점에서 머물면서 동작하는 NOC(Non-Oscillation Control) 방법을 제안한다. 이 방식은 빠르게 최대 동작점을 찾을 수 있고 특히 급격한 일사량 변동에 대해 유리한 장점을 갖는다. 최종적으로 제안된 제어기법의 타당성을 검증하기 위하여 3KW급으로 수행된 MPPT 모의 실험을 제시한다.
본 연구에서는 사용자가 즉석에서 연주한 곡에 대응하는 춤 동작을 자동으로 생성하는 기술을 제안한다. 본 기법은 먼저 댄서로부터 모션 캡쳐 받은 춤 시퀀스를 분절화한 후 사용자가 신디사이저를 통해 직접 연주하여 얻은 MIDI 데이터를 분석해 음악에서의 특징점을 추출한다. 그리고 분절화 한 모션의 세그먼트들을 음악에 맞춰 다시 배열하여 새로운 춤 시퀀스를 생성함으로써 사용자가 연주한 음악과 어울리는 춤 동작을 자동으로 생성한다. 이를 위해 세 단계의 작업을 수행하게 되는데, 첫 번째 단계에서 모션 캡쳐를 통해 얻게 된 데이터에서 캐릭터의 위치와 자세를 기준으로 하여 긴 시퀀스를 의미 있는 작은 춤 동작으로 분절화한다. 두 번째 단계에서는 사용자의 연주를 통해 획득한 MIDI를 분석하여 특징점을 추출하고, 마지막 단계에서는 이를 바탕으로 음악에 기반한 음악과 동작을 합성한다. 본 연구는 음악과 댄스의 리듬감이 파괴되지 않도록 합성함으로써 우리의 연구는 기존 연구에 비해서 훨씬 자연스러운 춤 시퀀스를 결과물로 만들어 낸다.
고분자 전해질 연료전지에서 물 관리는 연료 전지성능에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 공급되는 수분의 양이 적을 경우 수소이온의 이동을 담당하는 전해질의 건조현상으로, 수분의 양이 과다할 경우 반응이 일어나는 촉매층과 전해질 삼상 계면에서의 홍수현상으로 성능을 감소시키거나 동작을 멈추게 하므로 이 부분에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 연료전지 수분에 영향을 주는 요소 중, 연료극과 공기극에 공급되는 상대습도를 100%로, 동작온도를 $80^{\circ}C$로 설정한 후, 입구 측에 압력을 변화하면서, 다중물리응용 수치해석을 포함하고 유한요소를 통하여 비선형 편미분 방정식이 결부된 상용코드를 이용하여 전체적인 전기화학반응 및 성능에 대한 해석을 수행하고 공기극 측의 가스 확산층에 각 위치별 전류밀도 분포와 수분포화의 분포, 압력차에 의한 동작물질의 속도 등을 분석하여 보았다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 연료전지의 성능은 압력의 세기에 따라 달라지며 압력이 높을수록 성능과 위치별 최대 전류밀도가 높게 나타났으며, 공기극의 가스 확산층에서의 수분함량은 높은 압력에서보다 낮은 압력에서 수분함량이 많은 것으로 나타났으며 특히 전극의 바로 아래 부분에서의 수분이 더 많이 응축되어 나타났으며 공기극 가스 확산층에서의 동작물질의 속도는 동작물질의 입구방향에서 출구측으로 진행할수록 그 변동 폭이 크게 나타났다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.
본 논문은 표면 근전도 신호(sEMG)를 이용해 상지부의 동작을 실시간으로 예측하고 이를 기반으로 한 인간-기계 상호작용(Human-machine interaction)에 관한 것이다. 사용자의 상지부에 위치한 5 곳의 근육에서 수집하는 근전도 신호와 인공신경회로망(arfiticial neural network) 알고리즘을 이용하여 상지부 동작을 실시간으로 예측하였고, 기계팔(manipulator)이 예측된 동작을 좇아 움직이도록 제어되었다. 이때, 사용자가 기계팔의 끝단(end-effector)과 접촉해 있는 상태에서 상지부 동작은 2 차원 평면 위에서 이루어지도록 제한된다. 본 논문이 제안하는 동작 예측 방법과 인체 각도계(goniometer)를 이용한 경우의 상호 작용 실험을 통해, 동작 예측을 통한 인간-기계 상호 작용의 성능을 알아보았다. 실험 결과로부터, 제안된 실시간 동작 예측 방법을 이용하여 사용자와 기계의 상호 작용 시스템을 구현할 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 마우스의 입력을 사람의 손동작으로 대체하는 휴먼마우스 시스템에 관한 것이다. 모니터의 해상도가 커지면서 웹카메라와 모니터간의 해상도 차이로 인하여 단순히 웹카메라에서 손의 위치를 인식하여 포인터를 이동시키는 방법으로는 모니터의 모든 범위에 커서를 위치시킬 수가 없다. 따라서, 되돌아오는 동작을 반복하지 않고 마우스의 위치를 모니터의 가장자리까지 원하는 곳으로 편리하게 위치시키는 효과적인 방법을 제안한다. 또한, 다양한 마우스이벤트를 처리하기 위하여 엄지와 검지를 이용한 손가락 동작 인식을 제안하고 인식률을 측정한 결과, 97% 이상으로 그 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 생체 임피던스를 이용하여 3채널 상지(upper arm) 운동 분석 시스템을 제작하였다. 각 채널은 상지의 외전(supination)과 내전(pronation), 팔꿈치(elbow)의 폄과 굽힘, 손목(wrist)의 평과 굽힘에 따른 각 관절의 임피던스 변화를 얻을 수 있도록 설계되었다. 상체 임피던스는 전극의 부착위치에 의존하므로 정밀한 감지를 위해 상지 운동에 대한 임피던스의 변화와 각도계(goniometer)의 각도 변화와의 상관관계를 통하여 상관 관계가 높고, 변화량이 가장 크고 다른 관절의 움직임에 따른 영향이 최소인 곳을 찾아 이를 최적의 전극 위치로 정하였다. 그리고, 선정된 최적의 전극 위치에서 임피던스 변화를 얻어 상지 운동을 분석해 보았다. 최적의 전극 위치에서 손목과 팔꿈치의 각도 변화와 임피던스 변화의 상관 계수는 각각 0.94, -0.97로 아주 높은 상관 관계를 보였다. 또한 이전의 다른 연구에서 임피던스 방법으로 구현해 본적이 없는 팔의 회전(rotation)도 분석이 가능하였다. 이 시스템은 피검자의 동작에 거의 제한을 주지 않고, 가벼우며, 장시간 측정이 용이할 뿐만 아니라 시스템 구성이 영상 분석기에 비해서 단순하다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 제안하는 방법은 재활과 생체역학, 로봇의 원격 제어, 그리고 가상 현실에서의 동작 구현 등에 활용 할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 유비쿼터스 네트워크 환경을 통해 새롭고 다양한 서비스가 개발되고 있다. 그 중, 위치기반 서비스(Location Based Services: LBS)는 GPS나 이동 통신망을 사용해 사용자나 사물의 위치를 파악하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 기술이다. 이 기술은 공공 안전 서비스나 위치 추적, 항법 서비스, 정보제공 서비스 등에 적용되어 사용될 수 있다. 하지만 기존의 위치 기반 시스템은 실내 및 건물 밀집지역에서 위치 인식이 쉽지 않고 사용자의 위치 정보가 누출될 위험성이 있다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이동 통신망과 무선 근거리 통신망에서 동작하는 이동 에이전트를 이용하여 위치기반 서비스를 구성하였다. 본 기법은 Hybrid Peer to Peer 방식을 이용하여 건물 밀집 지역이나 지하, 실내에서도 정확한 위치측정이 가능하고 개인의 위치 정보도 노출되지 않으며, 나아가 개인 이동 단말기의 상황 인식 컴퓨팅(Context-Aware Computing) 환경 구축에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대 된다.
RTLS (Real Time Locating Systems) 란 사물이나 사람의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템으로써, 주로 근거리 무선 통신을 이용하여 태그의 위치를 추적한다. 일반적으로 위치 추적 시스템은 하나의 서버가 많은 수의 태그와 리더를 관리하기 때문에, 태그와 리더의 수가 늘어나고, 접속자가 많아지면 과부하가 걸린 서버는 실시간 위치 추적 동작을 실패 할 수 있다. 또한 신호 감쇄나 NLOS(Non Line-Of-Sight) 등에 의하여 태그의 신호를 3개 미만의 리더가 수신한 경우, RTLS는 태그의 위치 추적을 실패하게 된다. 본 논문에서는 RTLS 리더에 측위 엔진을 내장함으로써 네트워크 및 측위 엔진의 부하를 분산하고 응답성을 높였으며, 독립적으로 동작 하는 지향성 안테나를 이용하여 위치 측정 신뢰도를 향상시켰다. 제안한 기법을 실제로 구현하여 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 서버로 전송되는 패킷은 16배 이상 감소 하였고, 혼잡한 상황에서도 태그의 신호에 대해1초 이내의 실시간 위치 계산 응답성을 보였다. 구현한 시스템의 측위 오차는 1m 이내의 위치 오차를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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