최근 아침형 인간이 유행하면서 아침운동을 즐기는 사람들이 많아졌다. 특히 저녁 약속이 많아서 규칙적인 운동이 힘든 사람은 아침운동이 적합하다. 한편으로는 하루의 과업을 모두 마치고 늦게 시작하는 야간운동을 선호하는 사람들도 늘어났다. 그렇다면 아침운동과 야간운동의 효능은 어떠한 차이점이 있을까?
현재 게임시장에서는 사용자가 직접 게임을 체험하는 체감형 게임기가 활발히 개발되고 있다. 대다수의 제품들은 운동을 재현하기 위하여 6개의 축으로 이루어진 Stewart 형의 모션 플랫폼을 사용하고 있다. 본 연구개발에서 시도되고 있는 게임기는 모션이 가미된 콘솔형 아케이드 시뮬레이션 게임기에 해당되는데, 인간의 감성인자중 운동감성에 바탕을 둔 운동 재현을 고려하여 워시아웃(Washout) 알고리즘을 적용하였고, 일반적으로 6개의 축으로 구현하는 운동 자유도를 짐발(Gimbal)형으로 재현하고자 하였다. 또한 실시간 스케줄러와 H/W 입출력 및 통신 드라이버에 대한 개발을 수행하였으며, 게임용 실시간 시뮬레이션에 적합한 정확도와 실시간성을 유지하도록 롤러코스터 상에서 이루어지는 차량운동이 모델링 되었다. 특히, 연구사례를 찾기 어려운 짐발형 운동판에 대한 워시아웃 필터를 시뮬레이터 탑승자의 감성공학적 특성을 반영할 수 있도록 설계하였다.
Many human-body motions such as walking, running, jumping, etc. require a significant amount of power. To achieve a high power-to-weight ratio of the humanoid robot system, this paper proposes a new design of the bio-mimetic leg mechanism resembling musculoskeletal system of the human body. The hip joints of the system considered here are powered by 5 human-like bi-and mono-articular muscles, and the joints of knee and ankle are redundantly actuated by both bi-articular muscles and joint actuators. The kinematics for the leg mechanism is derived and a kinematic index to measure force transmission ratio is introduced. It is demonstrated through simulation that incorporation of redundant muscles into the leg mechanism enhances the power of the mechanism approximately 2 times of the minimum actuation.
보행 로봇은 두발로 걷는 인간형 로봇으로 인간과 유사한 운동성을 가지는 로봇을 일컫는다. 그러나 다리로 걷는 기능을 구현하기에는 기술적으로 경제적으로 많은 시간이 걸리고, 수학적 모델로 풀 수 있는 문제가 아니기 때문에 보행 로봇의 보행 패턴을 구하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 2관절 보행 로봇의 최적의 보행 패턴을 찾기 위하여 진화 알고리즘을 연구하였다. 또한, 기존의 언덕 오르기법과 진화기법인 누적적 선택 및 유전자 알고리즘에 의해 보행 패턴 학습을 하는 시뮬레이터를 각각 구현하였으며, 세 가지 실험에 대한 결과를 비교 분석하였다.
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.
본 연구는 육상운동에 대한 중등예비체육교사의 주관성을 탐색하는데 목적이 있다. 연구대상은 D시의 사범대학 체육교육과 2학년 학부생과 교육대학원생으로 총 28명으로 하였다. 연구방법은 인간의 주관적 인식을 탐색할 수 있는 Q방법론을 활용하였다. Q연구 과정을 통해 얻은 자료는 QUANL 프로그램을 통해 Q요인분석을 실시하여 총 4개의 유형으로 분류되었다. 제1유형은, 육상운동은 성취감을 느끼게 해 주고 리듬감이 중요하며 도전의식의 가치를 강조하여 '교육적 가치 인식형'으로 명명하였다. 제2유형은, 육상운동은 체력향상을 위한 트레이닝과 재미있는 보조운동의 필요성을 강조하여 '보조 활동 중요성 인식형'으로 명명하였다. 제3유형은, 육상운동은 복잡한 동작 구성에 따른 기능 습득의 어려움과 높은 집중력의 요구 그리고 경험 부족을 강조하여 '기능 습득 곤란 인식형'으로 명명하였다. 제4유형은, 육상운동은 모든 활동과 운동의 기초이고 도전의식을 갖게 하며 모든 건강체력요소를 포함하는 운동이라는 점을 강조하여 '기초 운동 가치 인식형'으로 명명하였다.
인간의 안구는 색과 모양을 식별하는 데에 관여하는 원추 세포와 물체의 명암을 구분하는 간상 세포로 구성되어지는 시세포를 가진다. 망막 위에 분포되어 있는 시세포들은 시축을 중심으로 각기 다른 밀도로 분포 되어 있다. 특히 광축과 만나는 중심 지역은 Fovea라고 하는 직경 1mm 정도의 작은 우물을 이루고 있는데 원추 세포들이 고해상도로 분포되어 있고 시신경과 일대일로 연결되어 있어 시각 처리의 중심이 된다. 특히, 글자나 물체를 인식하기 위해 인간은 대상물을 응시하여 대상물의 영상이 Fovca영역에 맺히도록 추적 운동을 계속한다. 본 논문에서는 인간의 눈과 유사한 망막 모델의 하나인 Log-polar Image를 이용한 물체 인식을 위해 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시키기 위한 모멘텀(Momentum)기반 정합 알고리즘(Alignment Algorithm)을 제시한다. 이는 눈동자 운동이 가능한 능동형 시각 장치의 Tracking 및 Pursuit 동작 중에 밭생하는 추적 오차를 보상함으로써 운동 중에도 효과적인 물체 인식이 가능하게 한다. 또한, 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시킴으로써 물체의 위치 이동, 회전이동 그리고 크기 변화에 무관하게 물체를 인식한 수 있음을 제시한다.
현재 대부분의 시뮬레이터는 6개의 축으로 대상체의 운동자유도를 모사하는 모션 시스템을 사용하고 있다. 본 연구개발에서 개발되어지고 있는 시뮬레이터는 일반적인 Stewart 형식이 아닌 운동 대상체의 운동자유도를 짐발(Gimbal)형으로 재현하고자 하였다 이를 위해 실시간 스케줄러와 H/W 입출력 및 통신 드라이버에 대한 개발을 수행하였고, 시뮬레이션에 적합한 정확도와 실시간성을 유지하도록 롤러코스터 상에서 이루어지는 차량운동을 모델링 하였다. 또한 인간감성의 절용을 고려한 짐발형 모션 시스템의 운동 재현을 위해 워시아웃(Washout) 알고리즘을 개발하였다. 특히, 짐발형 모션 시스템은 그 연구 사례를 찾기 힘든 것으로 운동 모사성의 객관적 검증과 탑승자에 대한 시뮬레이터의 영향을 평가하기 위해 감성평가를 실시하였다. 감성평가를 위해 평가지에 의한 주관적 평가 방법과 탑승자의 생리신호를 측정하는 객관적 평가방법을 사용하였다.
생체 공학이나 신경생리학, 로봇공학에서는 인간의 2족 보행 메커니즘을 알아내는 것이 중요한 연구과제이며 그에 대한 연구 성과는 재활도구나 컴퓨터 애니메이션 및 인간형 로봇과 같은 다양한 응용분야에 있어서의 기초 기술로서 제공되어질 것을 기대하고 있다. 반면에 인간의 2보행 운동은 신경계와 역학계에 의한 복잡한 상호작용으로, 그 실현 메커니즘에 있어 신경계의 구체적인 제어방법에 관해서는 그 복잡성 때문에 아직 많은 부분이 불명확하게 남겨져 있다. 따라서 전문가에 의한, 매번 시행착오를 통해 신경계의 상세한 설계를 할 필요가 있다. 이 논문은 유전자 프로그래밍을 이용하여 신경계의 구조와 Parameter를 자동적으로 최적화하는 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 확인하였다.
본 연구개발에서 개발되어지고 있는 시뮬레이터는 롤러코스터를 모사 대상체로 하였고, 일반적인 Stewart 형식이 아닌 운동 대상체의 운동자유도를 짐발(Gimbal)형으로 재현하고자 하였다. 이를 위해 실시간 스케쥴러와 H/W 입출력 및 통신 드라이버에 대한 개발을 수행하였고, 시뮬레이션에 적합한 정확도와 실시간성을 유지하도록 롤러코스터 상에서 이루어지는 차량운동을 모델링 하였다. 또한 인간감성의 적용을 고려한 짐발형 모션 시스템의 운동 재현을 위해 워시아웃(Washout) 알고리즘을 개발하였다. 특히, 짐발형 모션 시스템의 운동 모사성을 객관적으로 검증하고 탑승자에 대한 시뮬레이터의 영향을 평가하기 위해 감성평가를 실시하였다. 감성평가를 위해 평가지에 의한 주관적 평가 방법과 탑승자의 생리신호를 측정하는 객관적 평가방법을 사용하였으며, 감성평가를 통한 결과치를 이용하여 워시아웃 알고리즘을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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