마찰전기 나노발전기(이하 TENG)의 새로운 발전 기술은 에너지 수집 및 자가 전력 공급 감지 응용 분야의 긍정적 전망으로 인해 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 또한 최근 소프트로봇의 부상은 플렉시블과 소프트센서, 액추에이터 개발에 대한 폭넓은 관심을 불러 일으키고 있다. TENG는 액추에이터와 자가 전력 공급 센서를 구동하는 유망한 전원으로 간주되어 소프트웨어 로봇, 소프트 센서 및 액추에이터 개발을 위한 독창적인 방법을 제공한다. 이 리뷰에서는 TENG를 기반으로 다양한 형태와 기능을 가진 소프트웨어 로봇을 소개하려 한다. 그 중 자연계의 구조, 표면 형태, 재료 특성과 센싱/발전 메커니즘을 모방한 바이오닉 소프트 로봇의 설계는 TENG 성능 향상에 큰 도움이 되었다. 또한 다양한 바이오닉 소프트 로봇은 TENG의 간단한 구조, 자체 전력 공급 특성 및 조정 가능한 출력으로 인해 이전 구동 방식보다 향상되었다. 그리하여 이 리뷰에서는 TENG가 활성화한 소프트 로봇 응용의 특정 핵심 영역에서 다양한 연구를 종합적으로 검토하려 한다. 리뷰를 요약하자면 먼저 최근 개발된 다양한 TENG 기반 소프트웨어 로봇을 정리하고 다양한 장비 구조, 표면 형태 및 자연적으로 영감을 받은 재료를 비교 분석하여 그에 따른 TENG 성능 개선을 수행한다. 자연계에 사용되는 다양한 유비쿼터스 감지 원리와 발전 메커니즘 및 유사한 인공 TENG 설계가 확인되었고 촉각 디스플레이 및 웨어러블 기기, 인공 전자 피부 등의 기기에 TENG를 활성화하는 바이오닉 응용에 대해 논의한다. 마지막으로 TENG 기반 센서 및 구동 장비의 로봇 실제 적용에 대한 발전 기회, 도전 및 미래 전망을 분석한다.
본 연구에서는 사용자의 자세에 따라 실시간으로 제공되는 진동모터에 의해서 촉각 피드백이 구현되는 골반교정 및 자세균형능력 증진을 위한 균형의자(balance chair)를 개발하고 그 유효성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 MC Nylon을 이용하여 몸체을 제작하고 사용자 인터페이스를 위한 터치 TFT와 아두이노를 사용한 주 제어모듈, 사용자 자세판별을 위한 9축 가속센서, 촉각피드백을 위한 진동모듈을 내장하고 사용자의 편안한 착석감을 위한 쿠션으로 외부를 둘러싼 균형의자 시제품을 제작하였다. 제작된 시제품을 이용한 자세균형 훈련시스템의 유효성을 확인하기 위해 여성 피험자 10명을 대상으로 척추움직임의 주요근육인 좌우 요장늑근에 대한 근활성도(%MVIC)를 측정하였고 자세균형능력 평가장비인 Spine Balance 3D를 이용하여 훈련 전후의 균형능력을 측정하였다. 균형의자를 통한 운동 및 자세균형 유지 시 진동을 통한 피드백 방법에 의해 사용자의 좌우 요장늑근이 균형적으로 활성화되고 또한 이를 통한 훈련 전후 균형능력이 증진되는 결과를 얻었다. 향후 본 연구는 다양한 자세균형 제품 개발에 기초 연구로 활용 가능하다고 사료된다.
스크린골프는 단순히 실내에서 골프를 즐기는 수준을 넘어 실제 골프코스와 같은 환경을 체감할 수 있도록 정교한 센서와 3D 그래픽으로 구현하여 사용자에게 보다 현장감 있는 인터페이스를 제공한다. 이러한 인터페이스 환경을 경험한 사용자들은 골프에 대한 재미를 더 크게 느끼고 몰입하게 되는 행동성향을 보임에 따라 효과적인 실감 인터페이스의 제공은 무엇보다 중요하다 하겠다. 본 연구에서는 체감형 스포츠로서 스크린골프가 가지는 의미와 스크린골프에 구현된 다양한 인터페이스 요소를 정리하여 사용자가 필드골프와 같은 실재감과 재미를 느끼며, 스크린골프에 보다 몰입할 수 있는 요인들을 규명하였다. 감각 요소를 근거로 한 인터페이스 요소들을 시각·청각·촉각 측면에서 정리하였고, 골프존과 카카노VX 사례를 대상으로 주기적으로 스크린골프를 즐기는 사용자 FGI와 골프 프로 전문가 심층 인터뷰 등을 통해 스크린골프의 효과적인 실감 인터페이스 제공을 위한 개선 방안 및 방향성을 제시하였다. 분석결과 시각 측면에서는 야디지를 포함한 코스정보와 플레이 연출 그래픽이 몰입하게 만드는 요소임을 확인하였고, 촉각 측면에서는 실제 장비를 사용한다는 점과 함께 다양한 코스 환경과 플레이 상황을 구현한 물리적 인터페이스 실재감이 중요하게 나타났다. 특히 청각 측면에서는 보다 진보된 기술로 정교하게 구현한 필드골프 캐디와 같은 AI 캐디를 통해 사용자별 맞춤형 서비스를 제공한다면 보다 큰 재미와 실재감으로 스크린골프에 몰입하게 만드는 가장 효과적인 방안임을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 배우 모델링을 위해, 깊이 카메라를 이용하여 깊이 영상 획득 시 손실되는 머리카락 영역에 대한 복원기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 센서가 장착된 깊이 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이면서 어두운 재질로 되어있을 경우 획득한 깊이 영상에서 그 부분 전체가 손실되는데, 이는 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되어 매우 부자연스러운 결과를 초래한다. 이러한 문제점을 손실된 영역의 복원을 통해 해결한다. 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아내고, 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
'Multi modal 인터페이스'란 인간과 기계의 통신을 위해 음성, 키보드, 펜을 이용, 인터페이스를 하는 방법을 말한다. 최근 들어 많은 휴대용 단말기가 보급 되고, 단말기가 소형화, 지능화 되어가고, 단말기의 어플리케이션도 다양해짐에 따라 사용자가 보다 편리하고 쉽게 사용할 수 있는 입력 방법에 기대치가 높아가고 있다. 현재 휴대용 단말기에 가능한 입력장치는 단지 단말기의 버튼이나 터치 패드(PDA 경우)이다. 하지만 장애인의 경우 버튼이나 터치 패드를 사용하기 어렵고, 휴대용 단말기로 게임을 하는데 있어서도, 어려움이 많으며 새로운 게임이나 어플리케이션 개발에도 많은 장애요인이 되고 있다. 이런 문제점들은 극복하기 위하여, 본 논문에서는 휴대용 단말기의 새로운 Multi Modal 인터페이스를 제시 하였다. PDA(Personal Digital Assistants)를 이용하여 더 낳은 재미와 실감을 줄 수 있는 Multi Modal 인터페이스를 개발하였다. 센서를 이용하여 휴대용 단말기를 손목으로 제어를 가능하게 함으로서, 사용자에게 편리하고 색다른 입력 장치를 제공 하였다. 향후 음성 인식 기능이 추가 된다면, 인간과 인간 사이의 통신은 음성과 제스처를 이용하듯이 기계에서는 전통적으로 키보드 나 버튼을 사용하지 않고 인간처럼 음성과 제스처를 통해 통신할 수 있을 것이다. 또한 여기에 진동자를 이용하여 촉감을 부여함으로써, 그 동안 멀티 모달 인터페이스에 소외된 시각 장애인, 노약자들에게도 정보를 제공할 수 있다. 실제로 사람은 시각이나 청각보다 촉각에 훨씬 빠르게 반응한다. 이 시스템을 게임을 하는 사용자한테 적용한다면, 능동적으로 게임참여 함으로서 좀더 실감나는 재미를 제공할 수 있다. 특수한 상황에서는 은밀한 정보를 제공할 수 있으며, 앞으로 개발될 모바일 응용 서비스에 사용될 수 있다.
최근 멀티미디어 기술과 가상/증강현실 기술의 발전으로 사용자에게 몰입감 있는 콘텐츠를 제공하는 여러 시스템들이 제안되고 있다. 또한 기존의 시각과 음향효과만으로 이루어진 시스템의 한계를 넘어서 실제와 같은 느낌을 전달할 수 있는 햅틱기술을 적용하여 보다 몰입감있는 체험형 실감책들이 고안되고 있다. 본 논문은 과학교과서를 중심으로 과학적 이론을 보다 효과적으로 가르치고 배우기 위해 필요한 다양한 촉감(Haptic)을 분류하고, 이를 실감책에 적용하여 책이 담고 있는 주요 내용 또는 삽화와 관련된 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 가상/증강환경에서 시청각정보와 함께 촉각콘텐츠를 독자에게 제공함으로써 보고, 듣고 만질 수 있는 적극적인 촉감 상호작용이 가능한 실감책 ('Sil-Gam' Book) 시스템의 기본 프레임워크를 제시한다. 제시된 실감책은 크게 세 부분으로 구성된다. 첫째, 실감책을 읽고 있는 사용자의 손가락의 위치, 시선과 같은 사용자의 움직임을 추적하고 책의 크기, 페이지 등을 인식하는 센서가 부착된 센싱 부; 둘째, 장비에 따라 적용 가능한 촉감 속성, 물체의 움직임에 따라 적용할 수 있는 촉감 속성등 다양한 촉감콘텐츠의 속성을 저작하고 편집하는 소프트웨어 부; 마지막으로 사용자에게 저작된 실감 콘텐츠를 사용자가 쉽고 직관적으로 체험하게 하기 위한 디스플레이부로 구성된다. 여기서 디스플레이 부는 세부적으로 시청각 콘텐츠를 전달하는 시청각 디스플레이 부와 역촉감 콘텐츠를 전달하는 역촉감 디스플레이부로 구성된다. 본 논문에서는 또한 실감책 촉감 저작도구를 사용하여 제시할 수 있는 다양한 촉감을 중고등학교 교육과정에서 배우는 과학 이론에 적용하여 과학 실험시 경험할 수 있는 다양한 역/촉감을 전달하는 몇 가지 시나리오를 예시하였다.
최근 지구적인 기상 변화와 함께 태풍, 집중 호우 등으로 인한 재산 및 인명 피해가 크게 늘어가고 있다. 각 분야에서 재난을 소재로 한 여러 주장이 있어 왔다. 특히 영화까지 출시될 정도로 앞으로 이 세계에 불어 닥칠 기상변화에 촉각을 곤두세우고 있다. 해상에서 기상현상은 이런 피해를 줄이고 장기적으로 기상의 변화를 예측하려는 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 적조현상을 다중선형 회귀분석과 인공신경망 기법을 통해 미리 예측하는 방법을 제시한다. 적조현상이 발생하는 원인에 위험수치를 보일시에 센서로 감지하여 기상 예측관에 데이터를 실시간으로 전송해줄 수 있는 유비쿼터스 기반의 맞춤형 해양 정보 서비스 시스템의 활용방안을 통하여 기상재해의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
스마트폰의 보급과 SNS의 확산으로 우리는 과거와는 비교할 수 없을 정도로 많은 사람들과 관계를 맺고 유지하며 살아가고 있다. 관계 유지를 위해서는 지속적인 커뮤니케이션이 필수적인데, 이를 위해 사람들은 가장 효율적인 커뮤니케이션 방식을 찾을 수밖에 없다. 본 논문에서는 최근에 많은 주목을 받고 있는 증강현실과 MPEG-V를 이용해 차세대 실감 멀티미디어 시스템을 구성할 수 있도록 하였다. 그러면서 페어링 서비스와 연계하여 새로운 형태의 SNS 플랫폼 서비스를 제안하였다. SNS 서비스를 이용한 단순 채팅이 아닌 증강현실 서비스를 이용해 실세계 처럼 특정 공간의 마을을 만들고, 그 안에서 대화를 나누며 정보를 교환할 수도 있다. 이 시스템은 시각, 청각, 촉각 등의 오감에 대한 경험과도 연동하여 사람들이 원하는 형태의 다양한 서비스를 제공할 것이다.
The accurate object recognition is important for the precise and accurate manipulation. To enhance the recognition performance, we can use various types of sensors. In general, acquired data from sensors have a high sampling rate. So, in the past, the RNN-based model is commonly used to handle and analyze the time-series sensor data. However, the RNN-based model has limitations of excessive parameters. CNN-based model also can be used to analyze time-series input data. However, CNN-based model also has limitations of the small receptive field in early layers. For this reason, when we use a CNN-based model, model architecture should be deeper and heavier to extract useful global features. Thus, traditional methods like RN N -based and CN N -based model needs huge amount of learning parameters. Recently studied result shows that Fast Fourier Convolution (FFC) can overcome the limitations of traditional methods. This operator can extract global features from the first hidden layer, so it can be effectively used for feature extracting of sensor data that have a high sampling rate. In this paper, we propose the algorithm to recognize objects using tactile sensor data and the FFC model. The data was acquired from 11 types of objects to verify our posed model. We collected pressure, current, position data when the gripper grasps the objects by random force. As a result, the accuracy is enhanced from 84.66% to 91.43% when we use the proposed FFC-based model instead of the traditional model.
인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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