본 논문은 다계 H-브리지와 다권선 변압기를 이용하여 22.9kV 배전계통에 직접결합하여 전력품질을 보상하는 UPQC(Unified Power Quality Conditioner)를 제안하고 그 동작을 분석한 내용을 기술하고 있다. 제안하는 UPQC는 스위칭소자를 직결한 방식대신 H-브리지로 구성된 인버터모듈을 직결하는 방식으로 동작전압을 증가시켜 배전전압 22.9kV에서 동작할 수 있도록 고안되어 있다. 제안하는 시스템의 기술적 타당성을 입중하기 위해 EMTDC 소프트웨어에 의한 시뮬레이션을 통한 분석을 실시하였으며 또한 하드웨어 축소모형을 제작하여 실험을 통한 분석을 실시하였다. 이러한 검증을 통하여 제안하는 UPQC는 실제규모로 용량을 확대하여 배전계통에 결합할 경우 동작이 가능할 것으로 보인다. 제안하는 UPQC는 배전전압에 따라 H-브리지 모듈의 수를 가감하여 설계의 유연성을 확보할 수 있고 직렬주입변압기가 없이 동작이 가능하여 기존 UPQC의 직렬주입변압기에 의한 제반 취약점을 제거할 수 있다.
본 연구의 목적은 테니스화의 종류에 따른 주행 특성 및 테니스 동작 수행 시 족저압력분석 방법을 활용하여 테니스화의 기능성을 평가하는데 있다. 하지의 상해가 없고 정상적인 보행동작을 수행하는 남자 대학생 10명을 선정하여 4종류 모델의 테니스화를 대상으로 직선주행, $45^{\circ}$ 방향전환주행, 포핸드 스트로그, 백핸드 스트로그 동작 시 족저압력을 측정한 후 COP(renter of pressure)경로, 평균족저압력, 최대족저압력, 최대지면반력을 분석하였다. 분석결과 직선달리기 동작 시 족저압력 분석결과 모든 제품이 우수한 것으로 분석되었고 통계적으로 유의미한 차이는 없었으며, $45^{\circ}$ 방향전환달리기동작, 포핸드 스트로그동작, 백핸드 스트로그 동작 시 최대지면반력과 최대족저압력 그리고 평균족저압력을 종합적으로 분석해 본 결과 통계적으로 유의미한 차이는 없었으나, C>A>B>D> 순으로 테니스화의 기능성이 우수한 것으로 분석되었다.
게임이나 가상현실에서 캐릭터의 보행 동작의 움직임은 일정한 동작만을 생성하여 가상공간에 표현한다. 지형이나 다른 주변 환경에 의한 적응적인 동작을 실시간으로 자동 생성하는데 있어서 자연스러운 동작을 표현하기에는 매우 어려움이 따른다. 본 논문에서는 지질에 따른 캐릭터의 걷기 동작을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 우선 캐릭터의 기본 걷기 동작 생성은 inverse kinematics방법을 적용하고, 지형 성질을 분석하여 이를 캐릭터의 걷기 동작 생성하는데 적용한다.
본 연구실에서 개발한 MIMIC(Motion Interface & Motion Information Capture system)은 동작자의 동작을 획득하고, 동작의 의미를 이해할 수 있도록 설계된 시스템이다. 비전 센서로부터 입력된 영상을 분석하여 동작자의 머리와 두 손, 두 발의 정보를 찾는다. 그리고, 이 정보를 기반으로 팔꿈치나 무릎 등의 중간 관절을 추정한 후 20개의 관절을 가지는 3차원 인체 모델을 구성한다. 이 인체 모델은 동작자의 동작을 실시간으로 흉내낸다. 그러므로, 기존의 마커프리 모션캡쳐 시스템과 달리 완벽한 인체를 구성하기 위한 중간 관절까지 생성함으로써 동작자의 동작을 더욱 자연스럽게 구현할 수 있다.
인체 근골격 시스템에 대한 다물체 동역학 모델을 이용한 동작중의 인체 내부의 생체역학 분석 및 평가 기술에 대하여 기술하였다. 의료영상과 사체실험 결과를 기본으로 하는 인체 다물체 동역학 모델과 3차원 동작분석 시스템을 이용한 인체 동작분석기술을 이용하여 생체내 발생하는 관절기구학, 관절모멘트 관절접촉력 및 근력을 예측하는 기술을 보행과 팔굽혀펴기 두 동작에 적용하였다. 본 연구에서 개발한 인체 다물체 동역학 모델링 기술과 3차원 동작분석기술은 다양한 동작을 수행하는 생체의 분석 및 평가 기술로 활용성이 높을 것으로 생각한다.
본 연구는 뇌의 편측 영역 에서의 EEG(Electroencephalography) coherence 로 손동작 의도를 예측하고자 하는 연구이다. 손 동작 예측을 위한 실험에 신체에 이상이 없는 6 명의 피실험자가 참여 하였다. 실험은 데이터 트레이닝 6 분과 동작 의도 판단 6 분으로 진행되었으며 무작위 순서로 손 동작을 지시한 후 편측적 영역 5 개 지점의 EEG 와 동작 시점을 알기 위한 오른손 EMG(Electromyography)를 측정하였다. 측정된 EEG 데이터를 분석하기 위해 주파수 별 Alpha 와 Beta 를 분류하였고 EMG 신호를 기준으로 동작과 휴식으로 분류된 Alpha 와 Beta 데이터를 5 개의 측정 영역별 Coherence 분석을 하였다. 그 결과 동작과 휴식을 구분할 수 있는 통계적으로 유효한 EEG Coherence 영역을 통하여 동작 판단을 할 수 있음을 확인하였다.
CCSR은 CCS에 시간적인 개념이 추가된 실시간 명세 언어로 실시간 프로세스의 정적 분석에 이용되고 있다. CCSR은 프로세스 전이 규칙을 이용하여 프로세스 동작의 관심 부분만 하여 분석하기 때문에 전체 태스크(task)의 동작을 분석하는데 적용하기 어렵고, 전이규칙에 따른 상태 변화를 이해하기 어렵다. E-TCPN은 시간 요소가 첨가된 Petri Net의 변형된 형태로 실시간 시스템의 분석과 모델링을 위한 형식적(formal) 방법을 제공한다. 본 논문에서는 CCSR로 표현된 프로세스 동작을 E-TCPN 모델에 적용함으로써 실시간 시스템을 중요한 사건을 중심으로 전체 태스크의 동작 과정을 표현하고 프로세스의 수행 과정을 이해하기 쉽도록 CCSR을 변형하여, E-TCPN 명세 모델에 적용하고, 적용된 E-TCPN으로 스케줄링가능성 분석 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.
본 논문에서는 키넥트 센서에 의해 획득한 스켈레톤 정보를 이용하여 스노보드 동작을 시각화 할 수 있는 도구를 제안한다. 스노보드 동작에서 가장 기본이 되는 동작은 BBP(Balanced Body Position)자세로서 안정된 턴 동작을 위한 기본 기술이다. 본 논문에서는 BBP자세를 분석하여 가장 이상적인 동작을 실현할 수 있는 시각화 도구를 구현한다. 키넥트 센서로 부터 획득한 좌표정보를 이용하여 발목, 무릎, 엉덩이 관절의 각도와 몸의 중심축을 추적하여 표준 자세와 비교분석한다. 분석결과는 OpenGL 라이브러리를 통하여 최종 결과 화면을 구성하였다. 본 연구결과는 스노보드 턴 동작을 분석하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
가상현실이나 게임 제작 분야에서는 사실적이고 실시간으로 캐릭터의 동작을 생성해야 하는 경우가 빈번하다. 특히, 인체를 비롯한 다관절체의 동작 생성에 있어서는 지형이나 다른 주변 환경에 의한 적응적인 동작의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 지형의 변화나 다른 주변 환경에 의한 적응적인 동작을 구현해 어떠한 동작이 가장 자연스럽고 실시간으로 적응될 수 있는지 분석하고 캐릭터 애니메이션을 구현한다. 이를 위해 캐릭터의 다양한 움직임을 제어하기 위해 인체의 주요 관절들을 부각시켜 인체 모형 캐릭터를 키네마틱 애니메이션 방식으로 생성하기로 한다. 지형의 변화는 고저차이가 발생할 수 있는 계단 환경에서의 동작을 분석하고 다른 주변 환경에 의한 적응적인 동작은 경사면을 올라가는 동작을 분석하여 이를 토대로 캐릭터 애니메이션을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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