• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.83-84
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• 2009

최근 다양한 센싱장치와 HCI 디바이스를 결합하여 로봇이나 기계장치를 구동하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한 기존의 RC방식의 무인비행체 조작은 관련분야의 전문성을 필요로 할 만큼 접근하기 어려운 면이 있었다. 이에 본 논문에서는 소형 무인비행체(UAV)의 움직임 제어를 위해 데이터 글로브의 손가락 구부러짐을 인식하여 이를 통해 무인비행체를 조작하는 원격조종장치에 관한 시스템 구조 및 프로토콜을 제안한다. 이 시스템을 통해 비전문가로 하여금 무인비행체의 접근성을 높이며 다양한 분야에 활용 할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다. 이를 위해 데이터 글로브의 센싱 데이터에 대한 조합 및 해석방식을 정의하고, 이를 데이터 글로브의 손가락 구부러짐 해석에 적용하였다. 또한 조합된 명령신호를 전송하는 무인비행체의 구동 제어를 위한 비동기 Uplink 프로토콜을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.77-82
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• 2022

GUI(Graphical User Interface)를 대신하는 차세대 인터페이스로서 NUI(Natural User Interace)에 기대가 모이는 것은 자연스러운 흐름이다. 본 연구는 NUI의 손가락 관절을 포함한 손동작 전체를 인식시키기 위해 웹캠과 카메라를 활용하여 다양한 배경과 각도의 손동작 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 데이터셋을 구축하며, ResNet50 모델을 활용하여 전이학습한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘 분류기를 설계한다. 구축한 데이터셋을 입력시켜 분류학습 및 예측을 진행하며, 실시간 영상에서 인식되는 손동작을 설계한 모델에 입력시켜 나온 결과를 통해 가위바위보 게임을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.145-147
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• 2014

공동주의는 사회적 개체간의 지각적 경험을 공유하는 상호작용과정으로, 최근 인간-로봇 상호작용연구와 관련해서 로봇 공학자의 관심이 커지고 있다. 발달심리학에 기초한 기존의 developmental robotics의 접근과는 달리, 본 연구에서는 사전단서 패러다임을 이용해서 목표물, 단서, 주의반응 간의 삼자관계를 수학적으로 개념화하였다. 간단한 목표물 탐사과제를 통해서 계산모형의 수행을 검증하였다. 연구결과에서는 컴퓨터 시스템의 시각적 주의 모형이 사용자가 지시하는 단서(손가락 지시)의해 목표물(이온음료)을 주의를 할당하는 것을 보였다. 본 연구는 심리학에서 연구된 사전단서 패러다임을 인간-로봇 상호작용에 적용될 수 있음을 보여준다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.12 no.11
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• pp.1102-1110
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• 2006

This paper addresses the problem of computing grasp stability of the object for two-fingered robots in two dimensions. The concepts of force-closure and dual space are introduced and discussed in novel point of view, and we transform friction cones in a robot work space to line segments in a dual space. We newly define a grasp stability index by calculating intersection condition between line segments in dual space. Moreover, we propose a method to find the optimal grasp points of the given object by comparing the defined grasp stability index. Its validity and effectiveness are investigated and verified by simulations for quadrangle object and elliptic objects.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2007.11a
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• pp.221-222
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• 2007

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.159-162
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• 2007

The inverse kinematics problem in robotics is an essential work for grasping and manipulation tasks by robotic and humanoid hands. In this paper, an intelligent neural learning scheme for solving such inverse kinematics of humanoid fingers is presented. Specifically, a multi-layered neural network is utilized for effective inverse kinematics, where a dynamic neural learning algorithm is employed. Also, a bio-mimetic feature of general human fingers is incorporated to the learning scheme. The usefulness of the proposed approach is verified by simulations.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2011.06a
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• pp.345-346
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• 2011

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.2 no.1
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• pp.45-49
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• 2009

This paper proposes a data glove for a rehabilitation robot interface for the upper extremity paralysis. The designed data glove uses seven flexible sensors so as to measure the flexion angles of fingers and wrist. We verified the performance of the data glove using a 3D graphic interface developed. The experimental results show that the proposed data glove is feasible to sense hand motions and applicable to the robot interface.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.23 no.7 s.184
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• pp.67-75
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• 2006

One of challenging topics for humanoid hands is to modulate a human-like motion of humanoid fingers handling an object. To this end, recognizing the motion behavior of human fingers is very important aspect. Based on this concept, this paper identifies the .joint trajectories of human fingers for an operation of hand opening and closing, and specifies an empirical model that coordinates an inter-articular relationship of human fingers doing the given motion. It is expected that the inter-articular model presented in this paper is applicable for humanoid fingers to mimic the natural motion of human fingers.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.20 no.6
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• pp.663-668
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• 2014

This paper presents a hook-type finger force measuring system with force sensors. The system is composed of a body, two three-axis force sensors, a hook, and so on. The two three-axis force sensors system was specially designed using FEM(Finite Element Method) and fabricated using strain-gages. The sensors measure the finger forces of both normal people and handicapped people in the system, and the forces are combined. The developed hook-type finger force measuring system can measure the pulling finger force of both normal and handicapped people. The pulling force tests of men and women were performed using the developed the system. It is thought that the developed system can be used to measure the pulling force of fingers.