• 대한기계학회논문집A
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• 제34권12호
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• pp.1865-1870
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• 2010

이 논문에서는 뉴럴네트워크 모델에 기초하여 셀프 센싱이 가능한 IPMC 액추에이터를 개발하고자 한다. IPMC의 양면에 있는 두 개의 지정된 점에서 측정된 입력 전압과 입력 신호들을 뉴럴네트워크 모델의 입력 신호로 사용한다. CCD 레이저 변위 센서는 제시된 뉴럴네트워크 모델의 학습된 출력값으로 사용되는 IPMC 끝의 변위를 정확히 측정하기 위해 설치된다. 결과적으로 뉴럴네트워크 모델은 수집된 입력/출력 학습데이터에 의해 최대한으로 활용된 IPMC의 끝의 변위를 평가하기 위해 만들어진다. IPMC 액추에이터를 위해 설계된 모델의 효율성은 결과들을 모델링함으로서 증명되어진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.533-539
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• 2013

최근 의료 및 생체공학 분야의 액추에이터(actuator)와 센서 및 연료전지로 활용할 수 있는 새로운 재료인 IPMC(Ionic Polymer Metal Composite)에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 IPMC의 특징은 센서(sensor)와 액추에이터(actuator)의 성질을 동시에 가지는 있는 특이한 성질을 가진 복합재료로서 IPMC에 전압을 가하면 움직임이 생기며, IPMC에 움직임이 발생하면 IPMC 내부에 전압이 충전되는 성질이 있어 모션 센서나 힘 센서로도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 IPMC에 대한 몇 가지 특성을 파악하고 IT 기술인 스마트폰의 연계하여 원격지에서 IPMC의 동작을 제어할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 또한, 스마트폰을 기반으로 하여 영상정보를 전송하여 모니터링 하도록 하였다. IPMC의 동작제어는 스마트폰의 블루투스를 이용하여 동작명령을 전송하도록 시스템을 구현하였다. 본 논문의 실험 및 구현으로부터 IPMC 물성에 대한 정확한 분석은 부족하지만 향후 IPMC의 활용에 있어서 IT 기술과의 융합을 통하여 센서, 액추에이터, 연료전지 등과 같은 분야에 적극 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다.