6족 보행 로봇은 2족 또는 4족 보행 로봇에 비하여 안정적인 보행이 가능한 장점이 있다. 따라서 6족 보행 로봇은 이러한 보행의 안정성을 기반으로 다양한 지능적인 동작을 수행하기에 유리한 구조이다. 본 논문에서는 전형적인 6족 보행 로봇과는 달리 로봇의 진행 방향에 대하여 전후 다리와 좌우에 각각 한 쌍의 다리를 갖는 6족 보행 로봇을 제안하고 제안된 로봇을 사용하여 다양한 지능형 동작을 수행한다. 26개의 모듈형 모터를 사용하여 로봇 기구부를 구성하고 호스트 PC, DSP 주제어기, AVR 보조 제어기, 스마트폰/스마트패드로 구성되는 제어기를 구현한다. 구현된 로봇은 스테레오 카메라, 적외선 센서, 초음파 센서, 접촉 센서 등 다양한 센서 데이터를 사용하여 비평탄면 보행, 공차기, 원격 제어 및 3차원 모니터링 등 다양한 지능형 동작을 수행할 수 있음을 실험을 통하여 검증한다.
본 논문에서는 사용자의 발걸음 정보를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 중 가정과 같이 규모가 크지 않은 곳에서 사용자의 위치 추적 및 인식이 가능한 유비플로어 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 환경에서 개인화 된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 및 위치 정보가 반드시 필요하다. 기존의 시스템은 이를 위해서 태그등의 센서를 휴대하거나 카메라등의 비접촉 센서를 사용하였다. 그러나 이들은 사용자에게 불편함을 주거나 주변 노이즈에 민감한 단점이 있다. 이를 극복하기 위해, 사용자가 걸을 때의 지면 반력을 이용한 플로어-기반의 인증 시스템이 제안되었으나 시스템을 구성하는 센서와 주변 기기가 비싸다는 단점이 있다. 제안된 시스템은 싼 ON/OFF 스위치 센서들을 사용해 일상생활에서 걷는 사용자의 발걸음 패턴을 파악하여 사용자를 인증한다. 성인 남녀 10명을 대상으로 실험하여 평균 $90\%$ 의 인식률을 잃었으며, 사용자는 인증받기 위해 특별한 장치의 착용이나 특정한 행동을 취할 필요가 없다.
본 논문에서는 공진기의 임피던스 변화에 근거한 생체 신호 센서를 제안한다. 제안된 생체 신호 센서는 호흡과 심장 박동 같은 생체 신호를 감지할 수 있고, 시스템은 공진기, 발진기, SAW 필터, 그리고 파워 감지기로 구성되어있다. 인체와 같은 유전체의 주기적인 움직임은 근거리 장 영역 안에서 공진기의 임피던스 변화를 야기하며, 따라서 공진기의 공진 주파수의 변화는 발진기의 발진 주파수 변화에 영향을 끼친다. 여기서 SAW 필터 저지대역의 가파른 주파수 응답특성은 작은 양의 주파수 편차를 큰 변화로 바꿀 수 있다. 기존의 센서의 감지 거리를 확장시키는 것을 목적으로 ISM 대역 870 MHz 대역에서 동작 시켰으며, 최대 거리 120 mm에서 호흡과 심장 박동신호의 검출을 확인하였다.
가상현실의 활용도는 게임뿐만 아니라 재활 치료와 같은 의료에서도 높아지고 있다. 편리성으로 인하여 비디오를 활용한 비접촉 방식과 핸드 헬드 타입의 마우스 등을 사용하여 상지 움직임을 감지한다. 본 논문에서는 접힌 정도에 따라 저항값이 변화되는 휘어짐센서와 공간에서의 방향 정보를 얻을 수 있는 관성센서를 사용하여 손가락 움직임과 함께 상지 동작도 획득할 수 있는 장갑을 구현하였다. 구현된 장갑에서 얻은 신호로 오픈 소스 플랫폼인 Processing을 사용하여 손가락 움직임을 포함한 상지 동작을 실시간으로 표현하였다. 각 손가락 움직임의 감도는 0.5deg, 상지 동작 감도는 0.6deg였다.
졸음운전은 교통사고 발생률을 높이고 사망사고로 이어지기 때문에 많은 사회적 관심이 필요하다. 졸음운전으로 인한 사고 건수는 매년 증가하고 있다. 따라서 전 세계적으로 이 문제를 해결하기 위해 다양한 생체신호 측정을 위한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중에 비접촉 방식의 생체신호 분석에 중점을 두고 있다. 주행중인 차량에서는 엔진, 타이어, 차체 진동 등 다양한 노이즈가 발생한다. 압전센서로 주행중인 차량에서 운전자의 심박수와 호흡수를 측정하기 위해 차량 진동을 완충할 수 있는 센서 플레이트를 설계했고 차량에서 발생하는 노이즈를 줄일 수 있었다. 또한 압전센서의 신호 기반 CNN-LSTM 앙상블 학습 기법으로 모델을 추출하여 운전자가 수면중인지 아닌지 분류하는 시스템을 개발했다. 수면 상태를 학습시키기 위해 30초마다 피험자의 생체 신호를 획득하였고, 797개의 데이터를 비교 분석하였다.
본 논문은 독거노인의 복합적 행태를 이종 사물인터넷 센서들과 딥러닝 기법을 활용하여 인지하고 낙상, 잦은 기침, 수면의 질 감소, 발열 및 비정상적 생활 동선의 발생 등 위급하거나 건강이 저하되는 상황을 적시에 보호자 및 의료복지 담당자에게 알리고 적정한 후속 서비스를 추천 및 수행할 수 있는 시스템을 논한다. 독거노인들의 생활을 최대한 방해하지 않기 위하여 전면 비접촉식 상황 인식 기술을 선보인다. 본 논문은 센서 데이터의 수집 및 분석 체계의 설계와 구현 방법은 물론, 서울시 총 5개구 거주 독거노인들을 대상으로 실증한 경험을 통해 설치, 설정, 운영 및 유지 보수 측면에서의 다양한 문제점들을 서술하고 해당 시스템의 전국 확산에 대비한 향후 발전 방향을 제언한다.
본 연구에서는 3개의 펄스자기장발생 장치와 3-축의 탐지코일을 이용하여 3차원 좌표를 비접촉으로 측정할 수 있는 장치를 제작하였다. 펄스자기장을 만들어 주기 위하여 환 계수기와 아날로그 곱셈기를 사용하여 원하는 한 주기의 파형을 자기장발생장치의 각 축에서 만들어 질 수 있도록 하였다. 그리고 발생된 자기장 값을 거리 r에서 측정하기 위해 탐지코일에 유도된 전압을 증폭시키고 S/H증폭기로 최대 값을 측정하였다. 자기장발생 장치로부터 거리를 0.5m에서 1.5m까지 1차원과 2차원 상에서 탐지코일을 움직여 간을 측정하고 이를 거리로 환산하는 계산식에 의한 결과가 실제 거리의 값과 그 편차가 $\pm$0.5%에서 그 위치를 측정할 수 있음을 알 수 있었다.
반도체 공정 등에서 10-6~10-8 Torr의 고진공 환경을 제공하기 위하여 사용되는 고진공 터보분자펌프 (Turbomolecular Pump, TMP)는 다층의 회전깃을 갖는 로터를 회전시켜 분자를 배출시키는 방식을 사용하는 진공펌프이다. 또한 최근에는 디스플레이 및 반도체 공정에서 높은 진공도뿐만 아니라, 높은 배기속도를 요구하는 추세에 따라, 터보 펌프와 드래그 펌프부분을 동시에 가지고 있어 상대적으로 작동 진공도 영역이 넓은 복합 분자펌프(Compound Turbomolecular Pump, CMP)의 활용도가 넓어지고 있다. 이러한 분자펌프가 장시간의 고속회전에 적합하도록 비접촉 방식인 자기부상 방식의 적용이 최근 거의 표준화되어 있다. 자기베어링 시스템은 전자기력을 이용하여 자성체인 회전축을 부상지지 함으로써 비접촉 고속 회전이 가능하여 윤활이 용이하지 않은 진공 환경 등 가혹한 환경에 적합하며, 터보분자펌프는 자기베어링이 가장 널리 사용되고 있는 분야이기도 하다. 자기베어링 시스템의 설계는 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나누어질 수 있는데, 하드웨어의 경우 전체 로터 시스템의 특성을 고려하여 설계되어야 하며, 주로 자기베어링 코어와 코일, 변위센서 및 전력 증폭 시스템 등의 기전적인 요소들이 이루어져 있다. 하드웨어 설계와 함께 제어시스템의 설계도 매우 중요하며, 이는 자기베어링 시스템이 불안정한 특성을 갖는 개루프계를 갖고 있으므로 안정화를 위한 능동제어 시스템이 필수적이며 진동제어 등 여러 가지 기능이 요구되기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 자기부상형 고진공 복합분자펌프의 제어를 위한 선형제어시스템의 구성을 실제 시스템의 적용을 통하여 설명하였다. 각 제어기는 DSP 를 이용한 디지털 제어시스템으로 구성되었으며, 2, 500 l/s 급의 복합 분자펌프 시작품에 적용하여 10,000 rpm까지의 기본성능시험을 수행하였다.
감염 질병의 심각한 확산으로 인해 방역의 중요성이 점점 커지고 있다. 또한 방역 이슈가 없는 언택트 산업에 대한 관심도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 얼굴을 인식함으로써 비접촉 방식으로 출입을 통제하는 비용 효율적인 라즈베리파이 기반 도어락 시스템을 설계하고 개발한다. 우선, OpenCV의 Haar-based cascade를 사용하여 매우 단순한 특징들을 조합하여 객체를 찾고, 얼굴 인식을 진행한다. 그리고 LBPH (Local Binary Pattern Histogram)을 사용하여 이미지의 질감을 이진화하여 특징을 찾아낸다. 라즈베리파이 3B+ 보드, 초음파 센서, 카메라 모듈, 모터 등으로 언택트 도어락 하드웨어를 구현하고, 얼굴 인식 및 매칭 알고리즘을 포함한 소프트웨어를 기반으로 약 500장의 이미지 데이터를 학습시켜 실험한 결과, 최대 85.7%의 인식률을 보이며 사용자를 구분하는 성능을 검증할 수 있었다. 또한, Haar-cascade 알고리즘 성능의 광원에 대한 영향성을 파악하여 그 개선 가능성을 살펴보았다.
초전도 선재에 대 전류를 흘리기 위해서는 여러 가닥의 초전도 선재를 병렬로 연결하여 사용하여야 한다. 본 논문에서는 교류 손실에 미치는 전류 분류의 영향을 알아보기 위해 6가닥의 병렬선재 분기대를 제작하고, 전류분류가 균일 할 때와 불 균일 할 때의 임계전류 및 교류 손실의 차이를 확인하였다. 홀 센서를 이용하여 각 가닥의 선재에 흐르는 전류의 값을 예측할 수 있는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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