본 연구는 한우에 있어서 인공수정후 수태율증진을 위한 기초자료를 확보할 목적으로 성숙 미경산 한우의 발정동기화를 위해 CIDR(EAZI-BREED CIDR Plus, USA)를 7일간 질내에 삽입하였고, CIDR처리 제 6일째에 PGF2$\alpha$(lutlyase, USA)제제 5 $m\ell$을 근육주사하여 발정이 유기된 92%의 개체를 인공수정을 실시하였다. 수태율증진을 위해 무처리구를 두었고, hCG처리구(Chorulon, Intervet, Netherlands)는 2000IU를 근육 주사하였으며, CIDR처리구에는 Estradiol-17$\beta$의 캡슐을 제거한 CIDR를 수정후 7일부터 일주일간 질내에 삽입 처리하여 각 처리당 15두씩 총 45두의 한우를 실험에 공시하였다. 발정이 유기된 개체는 인공수정후 30일까지 2일 간격으로 채혈하여 혈중 Progesterone, IGF, IGF-II 및 cortisol 농도를 RIA법으로 분석하였으며 수정 후 60일 이후에는 직장검사법으로 임신감정을 실시하였다. 수정후 수태율은 대조구와 CIDR 처리구에서는 평균 62%였으나 hOG처리구는 73%로서 대조구에 비해 유의적으로 수태율이 높게 나타났다. 이때의 혈중 progesterone농도를 분석한 결과, 대조구에 CIDR 처리구의 수정후 7일째부터 증가하기 시작하여 제 12일째에서 평균 5.5ng/$m\ell$까지 증가하다가 그 이후 재발정 예정일일 21일째에 다소 감소되다가 다시 증가되어 일정한 수준으로 유지되었다 그러나 hCG처리구의 경우 수정후 5일부터 progesterone이 증가하다가 제 15일까지 약 10ng/$m\ell$까지 높은 progesterone이 유지되었다. 이와 같은 결과로 보아 hCG는 혈중 progesterone농도를 증가시킴으로써 난소내 임신황체의 progestorone분비 능을 촉진시키는 작용을 하는 것으로 사료되나, 한편 혈중 IGF I과 IGF-II농도는 대조구, hCG처리구 및 CIDR 처리구간의 차이가 없이 수정 후 제10일까지는 다소 높은 수준이었으나 그 이후 감소되는 현상으로 혈중 progesterone농도와는 부의 상관관계를 보였다. 따라서 IGF-I과 IGF-II는 혈중 progesterone의 농도를 인위적으로 조절하거나 황체의 progesterone분비기능을 직접 조절하는 역할은 하지 않는 것으로 사료되며, 특히 초기 임신의 수태율에 직접적으로 영향이 없는 것으로 사료된다. 또한 혈중 cortisol농도는 처리간의 차이는 확인할 수 없으나 임신과 비임신간의 혈중 cortisol농도는 유의적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 실험의 결과로 인공수정이나 수정란이식 및 체세포복제 수정란뿐만 아니라 형질전환 수정란의 이식후 수태율을 증진시켜 첨단기술의 조기정착을 위해 이식 후 7일째나 인공수정 후 7일째 hCG제제를 근육주사로 간단하게 처리함으로써 수태율을 크게 개선될 수 있으며 이것은 난소의 황체기능 즉, 황체로부터 충분한 progesterone을 분비할 수 있는 내분비적 환경을 제공하는 것으로 사료된다.
액정 엘라스토머 섬유는 1차원 형태로서 소프트 로봇, 생체모방 구동기 등의 다양한 분야에서 광범위하게 응용되고 있다. 액정 엘라스토머는 액체의 유동성과 고체의 질서도 그리고 고무의 탄성을 포함하며 이를 바탕으로 한 자극-응답성을 가지고 있다. 특히, 형상가변 측면에서 열, 빛, 전기장, 자기장 등의 다양한 자극에 대한 응답성을 프로그래밍하여 사용하면 높은 자유도와 더불어 물건 들어올리기, 꼬임, 회전 등 다양한 움직임을 구현할 수 있다. 따라서, 액정 엘라스토머 섬유는 인공근육, 소프트로봇, 웨어러블 기술, 센싱 기술 등 다양한 분야로의 응용가능성을 가지고 있다. 이런 액정 엘라스토머 섬유의 연구는 기존 단순 섬유를 넘어서는 다양한 기능성을 포함할 수 있는 스마트 소재로서 도래한 4차 산업에서 다양한 분야에 활용도가 높다고 평가된다. 본 총설에서는 액정 엘라스토머 섬유의 구조 및 기본 특성에 대해 소개하고, 배향 기반 제작법과 이를 이용한 인공근육, 스마트 패브릭, 소프트 로봇 등, 다양한 응용에 대해 최신 연구 동향을 소개한다.
The aim of this study ultimately is verifying that PGO gait is more efficient than RGO fur paraplegics because the air muscle assists hip flexion power in heel off movement. The gait characteristics of the paraplegic wearing the PGO or RGO are compared with that of a normal person. PGO with air muscles was used to analyze the walking of patients with lower-limb paralysis, and the results showed that the hip joint flexion and pelvic tilt angle decreased in PGO. In comparison to RGO gait, which is propelled by the movements of the back, PGO uses air muscles, which decreases the movement in the upper limb from a stance phase rate of 79$\pm$4%(RGO) to 68$\pm$8%. The energy consumption rate was 8.65$\pm$3.3 (ml/min/Kg) for RGO, while it decreased to 7.21t2.5(ml/min/Kg) for PGO. The results from this study show that PGO decreases energy consumption while providing support for patients with lower-limb paralysis, and it is helpful in walking for extended times.
This paper is concerned with the position control of the ond degree-of freedom manipulator using pneumatic artificial muscle actuator which is built to have a proper compliance. For t his pneumatic artificial muscle actuator though, it is difficult to make an effective control scheme due to the nonlinearity and uncertainties on the dynamics of the actuator. In this paper, a third-order equation of motion is derived for the actuator including the dynamics of the pneumatic servovalve. Later, various modeling uncertainties due to the nonlinearity and unmodeled dynamics of the servo vlave and the actuator are taken care of, as a trade-off between the closed-loop performance of the controlled system and its robustness to uncertainties. A controller using .mu. synthesis thchnique is designed, and robust performance against measurement noise, various modeling uncertainties due to the dynamics of the servo valve and actuator is achieved. The effectiveness of the proposed control methods is illustrated through simulations and experiments.
Pneumatic cylinder is one of the low cost actuation sources which have been applied in industrial and prosthetic application since it has a high power/weight ratio, a high-tension force and a long durability However, the control problems of pneumatic systems, oscillatory motion and compliance, have prevented their widespread use in advanced robotics. To overcome these shortcomings, a number of newer pneumatic actuators have been developed such as McKibben Muscle, Rubber Actuator and Pneumatic Artificial Muscle (PAM) Manipulators. In this paper, one solution for position control of a robot arm, which is driven by two pneumatic artificial muscles, is presented. However, some limitations still exist, such as a deterioration of the performance of transient response due to the changes in the external load of the robot arm. To overcome this problem, a switching algorithm of the control parameter using a learning vector quantization neural network (LVQNN) is proposed in this paper. This estimates the external load of the pneumatic artificial muscle manipulator. The effectiveness of the proposed control algorithm is demonstrated through experiments with different external working loads.
논문에서는 인간과의 안전한 접촉이 가능한 내부형 연속체로봇에 대한 설계개념과 로봇 말단장치의 운동특성실험을 제시한다. 인간의 근육과 유사한 상극구동방식으로 작동하는 공압인공근육을 연속체로봇의 백본 및 구동장치로 사용하기 때문에, 외부환경과의 부드러운 접촉과 강한 접촉을 선택적으로 제어할 수 있는 로봇 관절에서의 가변강성이 가능하다. 그러나 내부형 연속체로봇은 백본소재의 굽힘운동을 예측하기 어렵기 때문에 로봇 말단장치에서의 자세를 추정하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프를 이용한 칼만필터 방법을 제안하고 개발된 내부형 연속체 로봇의 자세추정에 적용하여 실제 실험을 통해서 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.
본 연구에서는 하지마비 장애인의 족하수 방지를 위하여 족배굴곡 보조를 위한 외골격 보조기를 개발하였다. 본 보조기는 인공 근육형 공압 액추에이터를 이용한 동력 전달부, 동력부의 고정을 위한 무릎 관절 착용부 및 보행 신호 검출을 위한 발목 관절 착용부로 구성되었다. 보조기는 무릎 관절 착용부와 발목 관절 착용부에 고정되어 족배굴곡 토크를 발생시켰으며, 발바닥 압력센서를 통해 사용자의 보행 단계를 검출하고, 족배굴곡 보조 타이밍을 감지하도록 하였다. 보행에 이상이 없는 건강한 65세 이상 고령자 7명과 20대 성인 10명을 대상으로 외골격 보조기의 족배굴곡 보조에 대한 성능을 확인한 결과, 인공 근육형 공압 액추에이터의 보조 시 전경골근의 근활성이 감소하는 결과가 나타났다. 향후 연구에서는 하지마비 환자를 대상으로 외골격 보조기의 효과를 검증할 것이다.
최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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