상체 지원 외골격 로봇은 크게 인간의 근력을 보조하는 형태와 인간의 근력을 증강하는 형태가 있다. 여기서는 인간의 근력을 증강하는 외골격 로봇을 중심으로 기술하고자 한다. 이러한 외골격 로봇은 팔의 EMG (Electromyograph;근전도) 신호를 측정하는 방법보다는 손의 힘을 직접 감지하는 방법을 통한 팔꿈치와 어깨의 엑추에이터를 구동하는 방식을 취하는 경향이 있다. 본 논문에서도 후자의 방식을 이용하여 손에 작용하는 힘을 분석하여 외골격 로봇을 움직이는 방식을 취하였다. 손의 힘 중에서도 인간을 중심으로 볼 때 위방향과 전진방향의 힘을 분석하기 위하여 2개의 F/T(Force/Torque) 센서를 사용하였으며 팔을 벌리는 동작은 엑추에이터 없이 자유롭게 동작이 가능하도록 설계하였다. 이러한 위방향 및 전진방향 힘의 크기를 팔꿈치와 어깨의 엑추에이터의 동작으로 바꾸어 인간의 동작을 도울 수 있고 힘을 증폭할 수 있는 외골격 로봇을 설계 제작하였다. F/T 센서는 손의 힘을 전기적 신호로 바꾸어주는 로드셀로 이루어지며 손의 힘을 최대한 잘 반영하기 위한 구조를 고안하였다. F/T 센서의 전기신호는 증폭기를 거쳐서 잡음을 제거한 후에 A/D 변환하여 processor에서 처리되어진다.
인간의 근육에 걸리는 힘에 대한 연구는 치료나 생체공학분야에서 대단히 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 팔을 전두면(Frontal plane) 상에서 0.deg. 부터 90.deg. 까지 외전(Abduction)시킬 때 어깨근육에 작용되는 힘을 결정하는 방법을 개발시켰다. 여기에서는 해부한, 생리학적인 데타와 벡타해석 및 수학의 방법을 사용하였으며 정력학적으로 부정정(Inderterminant)인 문제를 ㅂ풀기 위하여 Minimal Effort Principle이 사용되었다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제10권2호
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pp.169-177
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1999
인간은 여러 가지의 관점에서 정의될 수 있다. 첫째는 생물학적인 측면이며, 두 번째는 심리적인 측면이며, 세 번째는 사회적인 측면이다. 생물학적인 측면과 심리적인 측면은 인간내적(intrapersonal)인 면을 다루고, 사회적인 측면은 대인관계(interpersonal)적인 면을 다루고 있다. 인간의 행동이나 정신병리에 대하여는 그 동안 수많은 이론과 가설들이 있어왔으나 몸(body)과 마음(mind), 인간내적인 면과 대인관계적인 면을 동시에 통괄적으로 설명하는 이론은 없다고 할 것이다. 이에 저자는 신체와 정신에 동시에 적용이 가능한 용어들인 '힘(power)과 통제(control) 그리고 생존(survival)'의 개념으로 이 네 가지 측면을 모두 통괄하는 방법을 강구하고자 한다. 즉 힘에는 신체적인 힘, 정신적인 힘, 내적인 힘, 외적인 힘의 네 종류가 있다. 통제에도 역시 신체적인 통제, 정신적인 통제, 내적인 통제, 외적인 통제의 네 종류의 통제가 존재한다. 내적이란 자신에게로 향하는 과정을 의미하며, 외적이란 타인에게로 향하는 과정을 뜻한다. 한 개인에 있어서의 생존과 건강, 인격적 성숙, 성격적인 특성은 이 네 종류의 힘과 네 종류의 통제의 조화와 균형에 의하여 유지될 수 있다. 또한 이에 바탕을 두어 이 네 종류의 힘과 네 종류의 통제의 부조화와 불균형의 특성에 따라서 정상(normality)과 비정상(abnormality)에 대한 새로운 정의를 내리고자 한다.
1) 연구배경 및 연구 목적 보행권 및 이동권은 인간의 기본권 중 하나이다. 지난 수십 년 간 보행약자1)들은 그들이 가진 장애 때문에 자유로이 이동하지 못하였고, 그 결과 정치적, 경제적, 사회적, 문화적으로 소외되어 온 것이 사실이다. 현실적으로, 휠체어 이용자들이 타인의 힘을 빌리지 않고 스스로의 힘으로 이동하는 것은 거의 불가능하다. (중략)
우리가 상상하는 로봇의 궁극적인 형태는 인간을 닮고 인간의 행위를 모방할 수 있으며 인간의 지적능력을 갖춘 로봇으로서 많은 공상과학 영화나 소설 등에 여러 형태로 묘사 되어있다 이들은 주로 엄청난 물리적 힘과 지적 계산능력을 소유하고 있으며 인간을 주인으로 받들고 봉사하는 모습으로 그려져 왔다 이러한 모습의 로봇을 현실에서 구현한 것이 휴머노이드 로봇(humanoid robot)이다. 다시 말해 휴머노이드 로봇이란 인간의 기능을 수행 할 수 있는 궁극적인 로봇의 한 형태이다.(중략)
마리오네트는 끝단에 연결된 줄을 이용하여 사용자가 제어 할 수 있는 인형이다. 본 연구는 마리오네트 원리를 적용하여 인간의 동작을 통해 로봇을 직접 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 인간 손과 로봇 손의 사이에 가상의 줄(Virtual Elastic strip)이 연결되어 있는 모델을 사용한다. 실시간으로 측정되는 인간의 동작에 따라 가상 줄의 길이가 변하게 되고 가상 힘이 발생된다. 이 가상 힘을 고려하여 로봇 팔의 정동역학(Forward dynamics) 해를 구한 후, 제어를 위한 로봇의 각 관절값을 얻게 된다. 제안한 방법을 이용하여 인간 동작을 실시간으로 가상 로봇의 동작으로 변환하고 제어하는 실험을 수행하였다.
인간과 로봇이 같은 공간에서 작업을 할 경우가 많아짐에 따라 안전성을 고려한 로봇의 제어가 필요하다. 안정성을 위해서 로봇은 인간의 힘에 순응해야 함으로 낮은 임피던스가 요구되는 반면에 높은 제어성능을 갖도록 하기 위해서는 외란에 강인하기 위해서는 높은 임피던스가 요구된다. 이러한 이율배반적인 목적을 달성하기 위해서 본 연구에서는 적분슬라이딩모드와 외란관측기(DOB)를 사용하여 인간의 힘 이외의 외란에는 강인한 특성을 보이고 인간의 힘에는 순응할 수 있는 제어기를 설계한다. 인간의 동작이 특정 주파수의 범위에 있다는 사실에 근거하여 인간에 의한 외란인 경우의 외란에 대해서는 로봇이 순응하도록 슬라이딩모드를 설계하는 것이 본 논문의 독창적인 아이디어이다.
스피노자는 인간의 생각과 태도, 행위를 규정하고 이끌어내는 힘을 언어가 가지고 있다고 생각했다. 인간의 의식과 행동을 결정하는 힘이 언어에 있는 한, 인간 공동체에서 언어는 매우 중요한 것이다. 그런데 스피노자에게 이 언어의 의미는 고정적인 것이 아니라 역동적으로 변화하는 것으로서 드러난다. 스피노자에게 언어를 이루는 기호와 그 의미는 서로 다른 것이다. 한 사회에서 널리 통용되는 기호로서의 언어는 숙고되지 못한 신체적 이미지들에 기반하여 성립하기 쉬운 까닭에 자주 부적합한 관념으로서의 상상지를 수반한다. 그러나 그렇다고 해서 언어가 참된 관념을 표현하지 못하는 도구인 것은 아니다. 의미의 질서는 이미지들의 연쇄, 관념의 연쇄를 통해서만 결정된다. 의미는 항존적인 것이 아니라, 이미지와 관념의 질서를 바꿈으로써 바뀐다. 단어가 함축하는 이미지들과 관념들의 질서를 재배치하는 과정을 통해 언어는 참되고 적합한 관념을 표현할 수 있게 된다. 물론 참된 관념을 언어로 표현하는 것만으로는 부족하다. 인간의 관념과 행위를 결정하는 언어의 힘은 그것이 참된 것을 표현하느냐 아니냐에 따라 결정되는 것이 아니라, 어떤 의미의 질서가 보다 큰 헤게모니를 가지는가에 따라 결정되기 때문이다. 이런 의미에서 이 세계는 서로 다른 의미의 질서들이 충돌하고 힘겨루기를 하는 장으로 보아도 무방할 것이다. 이성의 질서를 표현하는 언어의 의미를 수용하는 이들이 많아지면 많아질수록, 언어를 통해 매개되어 연대한 이들의 힘이 이 세계를 보다 더 이성적이며 합리적인 방향으로 바꾸게 될 것임을 의미한다. 그럼에도 불구하고 이 모든 변화는 바로 언어의 질서를 바꾸는 일, 다시 말해 기존의 관념이 옳지 않다는 것을 밝히고 널리 알리는 일에서 시작되는 것임에 틀림없다. 이것이 바로 스피노자가 "신학 정치론"에서 "성서"의 허구적 측면을 언어 분석을 통해 폭로하고, 사상의 자유를 역설한 까닭이다.
인간-로봇 상호작용에서 접촉은 인간에게 정서적 안정을 줄 수 있는 중요한 상호작용 방법 중 하나이다. 그러나 지금까지 음성과 영상을 기반으로 인간-로봇 상호작용이 이루어지는 연구가 대부분이었다. 본 논문에서는 접촉을 통한 인간-로봇 상호작용을 위해 인간의 접촉행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 인식 방법에서 인식 과정은 전처리 단계와 인식 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 접촉감지부에서 생성된 데이타로부터 인식할 수 있는 특징들을 계산하는 단계이고 인식 단계는 인식기를 통해 접촉행동으로 분류하는 단계이다. 접촉감지부는 힘 센서인 FSR 센서를 이용하여 제작하였고 인식기는 신경망 모델인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 실험은 남자 여섯 명에 의해 생성된 세 가지 접촉행동; '때리다', '쓰다듬다', '간질이다' 데이타를 가지고, 사람별로 인식기를 생성하여 cross-validation으로 평가한 결과 82.9%의 평균인식률을 보였고, 사람별 구분 없이 한 개의 인식기로 실험한 결과는 74.5%의 평균 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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