본 논문에서는 인간의 가장 기본적이며 기초적인 운동인 걸음걸이로부터 검출할 수 있는 걸음 수 및 보행분석을 위해 전도성 섬유를 이용한 전기용량성 압력 센서를 깔창형태로 개발하였다. 개발된 깔창 형태의 센서는 보행시의 압력을 측정하여 보행신호를 검출하고, 검출된 신호를 이용하여 걸음 수 및 자세에 따른 압력 분포를 관찰하였다. 개발된 센서의 성능 검증을 위하여 국제규격의 표준분동을 사용하여 0 kg에서 100 kg 까지 10 kg씩 증가하여 무게에 따른 압력변화를 관찰하였으며, 그 결과 압력에 따라 비선형적인 특성을 가지고 캐패시턴스 값이 증가함을 보였다. 자세에 따른 압력변화 실험과 보행 횟수 검출비교를 위한 실험에서는 건강한 성인남성 다섯 명을 대상으로 4가지의 서로 다른 자세로 있을 때의 압력 변화를 관찰하였고, 보행 횟수 검출을 위해서는 시속 1 km/h와 4 km/h의 두 가지 걸음속도에서 3분 동안 걷게 하여 보행신호를 검출하였다. 상용 만보계 및 관찰자의 수계로 도출된 보수를 비교하였다. 기존의 상용 만보계는 저속(1 km/h)으로 걸었을 때 보수가 잘 측정되지 않은 반면 개발된 센서는 저속에서도 관찰자 수계대비 정확한 보수를 도출 할 수 있었다(상용 만보계 대비 평균 98.06 %의 인식률). 또한 자세에 따라 압력 값을 토대로 사용자의 자세를 모니터링 할 수 있음을 보였다. 본 연구는 향후 스마트폰과 무선 연동하는 스마트 보행관리 시스템을 개발하기 위한 기초연구이다.
대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.
국내에서 새의 발자국 화석에 대한 고생물학적 연구가 수행된 지 40년이 지난 시점에서 척추동물 발자국과 보행렬 화석 관련 용어를 검토한 결과 학자들마다 다르게 사용하고 있음을 알게 되었다. 학자들 간의 학술적 이해와 학술 교류 및 일반인들의 이해를 돕고 혼란을 없애기 위해서 서로 다르게 사용된 용어들은 가장 적절하게 표현되어야 한다는 생각에서, 그리고 전문가의 건설적인 조언과 의견을 듣기 위해서 검토 내용을 바탕으로 개인적인 생각을 다음과 같이 정리 제안한다. 1. Track (footprint)은 발자국, track fossil은 발자국 화석, track length와 track width는 각각 발자국 길이와 발자국 폭으로 나타내는 것이 적절한 것으로 생각한다. 2. Trackway는 보행렬, trackway width 보행렬 폭으로 표현하는 것이 좋을 것으로 생각한다. 3. Pace는 걸음 거리, pace angle은 걸음 각, stride는 보폭, stride length는 보폭 거리로 나타내는 것이 적절한 것으로 생각되어 이러한 용어의 사용을 제안한다.
최근, 사람을 인식하는데 있어 걸음걸이가 기존에 사용되어 오던 많은 생체인식을 보완할 만한 것으로 등장하였다. 본 연구는 보행자 실루엣의 동적 특징과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용한 보행자 인식 방법을 제안한다. 보행자의 보행 모델은 무한 순환 구조의 HMM 두 가지를 사용하였다. 하나는 자기 조직화 지도(SOM)를 벡터 양자화기로 하는 이산 HMM방식이고, 다른 하나는 주성분 분석(PCA) 공간으로 변환된 특징 벡터를 이용하는 연속 HMM방식이다. 실험 결과 HMM이 몇 가지 변수의 조정에 대해 일관성 있는 성능 변화를 보이며 최고 88.1%의 인식률을 기록하였다. 또한 기존 연구 결과와 비교하여 볼 때 특징과 제안 구조의 모델은 보행자 인식에 충분한 적용 가능성이 있으며, 나아가 걸음걸이가 생체 인식으로 이용되기에 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 판단된다.
인간의 작업을 보조 혹은 대신하기 위해서 인간과 흡사한 이족보행로봇에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이족보행로봇이 인간을 대신해서 작업을 하기 위해서는 작업공간에서의 자유로운 이동과 장애물 대처능력은 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 안정된 정적보행 및 장애물을 지능적으로 대처하는 이족보행로봇의 보행알고리즘을 제안하였다. 먼저 장애물 대처 가능한 이족보행로봇의 기구 설계 및 원격제어 가능한 제어시스템 구현에 대하여 설명하고, 인간의 보행분석 결과를 바탕으로 정적보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 발에 부착된 적외선센서로 장애물을 인식하여 장애물의 형태에 따라 좌우 회전 및 옆 걸음을 통한 장애물 회피알고리즘, 거리보정 알고리즘을 사용한 장애물 넘어가기 알고리즘을 제안하였다. 제안한 보행알고리즘들은 이족보행로봇을 실제 제작하여 다양한 작업환경에서 실험으로 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 4족 로봇의 허리 관절을 이용하여 효율적인 경사면 보행을 위한 걸음새 생성 방법을 제안한다. 허리 관절을 갖는 4족 로봇의 기구학적 모델은 Denavit-Hartenberg 표현 방법과 대수적 방법을 이용하여 유도하고, 다리 이동 순서는 물결 걸음새(wave gait)를 사용한다. 한편 제안한 걸음새 생성 방법에서는 기구적 제한과 보폭의 감소를 완화하기 위해 경사면의 경사도에 따라 적절한 상체 및 하체의 허리 관절각을 결정하고, 에너지 안정도 여유(energy stability margin)를 증가시키기 위해 도달 영역(workspace)의 탐색을 통해 발끝 위치를 결정한다. 마지막으로, 컴퓨터 모의 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리듬의 효용성 및 실제 적용 가능성을 검증한다.
4족 보행로봇의 빠른 걸음새를 자동으로 생성하는 문제에 대해서 GP(Genetic Programming)와 CPG(Central Pattern Generator) 기반의 두 가지 방식을 비교한다. GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 생성 기법은 발끝의 자취와 수 많은 자세 파라미터를 사용하는 대신에 적은수의 관절 궤적을 생성하므로 효율적이다. CPG는 뇌로부터의 입력을 받아서 진동적인 출력을 생성하는 신경회로로 고등생물의 걸음 원리를 수학적으로 모델링한 것이다. 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 Webots기반의 ODE 시뮬레이션을 통해 접근 기법들에 대한 최적화를 수행하고 결과를 비교 분석한다. 그리고, 구해진 시뮬레이션과 결과를 실제 로봇에 대해서 각 동작을 실행시켜 보면서 CPG와 GP 기반의 걸음새 방식의 실제적인 성능 및 특성을 고찰한다.
본 연구는 편마비 환자의 트레드밀 보행 훈련 중 빠른 템포 음향을 가미했을 경우 보행속도 및 보행능력에 미치는 효과에 차이가 있는지 알아보고자 수행되었다. 22명의 만성 편마비 환자를 대상으로 빠른 템포 음향을 가미한 트레드밀보행 훈련군 11명과 일반 트레드밀보행 훈련군 11명으로 확률할당 한 후, 각각 30분씩 하루에 1회 6주간 훈련이 시행되었다. 프로그램 전후 10 m 보행검사와 20미터 걸음 수의 변화를 평가한 결과, 빠른 템포 음향을 가미한 트레드밀 보행 훈련군이 일반 트레드밀 보행 훈련군에 비해 10 m 보행검사는 28.53% point, 20미터 걸음 수는 16.93% point 더 크게 향상 되었다(p<.05). 그러나 보행 질 평가는 그 향상도가 유의하지 않았다(p>.05). 본 연구결과로 보아 빠른 템포 음향을 가미한 트레드밀 보행 훈련이 일반 트레드밀 보행 훈련보다 만성 편마비 환자의 보행 속도를 증가시켜 보행능력에 긍정적인 영향을 준 것으로 판단된다. 따라서 편마비 환자의 트레드밀 보행 훈련 시 빠른 템포 음향을 가미한 트레드밀 보행 훈련의 임상적용을 적극적으로 고려하여야 할 것으로 여겨진다.
본 논문에서는 진화연산 기법중 GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 자동생성 기법과 생물체의 신경발생 신호 원리를 이용한 CPG(Central Pattern Generator) 기법을 구현한다. 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 Webots기반의 ODE 시뮬레이션을 통해 접근 기법들에 대한 최적화를 수행하고 결과를 비교 분석한다. 그리고 구해진 시뮬레이션과 결과를 실제 로봇에 대해서 각 동작을 실행시켜 보면서 CPG와 GP 기반 걸음새 방식 실제적인 성능 및 특성도 고찰한다.
This paper describes a static gait generation process and a mechanical design process of leg mechanisms for quadruped robots. Actually robot walking is realized with the joint motion of leg mechanisms. In order to calculate the time-angle trajectories for each joint of leg mechanisms, we generate end-tip trajectories with time for each leg in the global inertial coordinate system intuitively, followed by coordinate transformations of the trajectories into the local coordinates system fixed in each leg, finally the angle-time trajectories of each joint of leg mechanisms are obtained with inverse kinematics. The stability of the gait generated in this paper was verified by a multi-body dynamic analysis using the commercial software $ADAMS^{(R)}$. Additionally the mechanical specifications such as gear reduction ratio, electrical specifications of motor and electrical power consumption during walking have been confirmed by the multi-body dynamic analysis. Finally we constructed a small quadruped robot and confirmed the gait.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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