• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1797-1798
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• 2008

환자의 환부를 최소한으로 절개하여 시술하는 최소 침습 수술 수술은 많은 장점을 가지고 있어 그 활용도가 점차 확대되고 있다. 하지만 조작하는 조직으로부터 눈과 손이 분리되어 있기 때문에 많은 문제점들이 발생한다. 그 중 하나는 수술 영역과 시각 영역이 분리되어 발생하는데, 최적의 위치조정을 위한 자동 복강경 수술 로봇 팔 시스템 도입으로 이러한 문제를 해결하고 있다. 본 연구에서는 복강경 수술 로봇 팔을 설계하는데 있어 동작 범위를 빠르게 시각화하여 설계 단계에서 다양한 파리미터를 적용하여 보다 효율적인 복강경 수술 로봇 팔의 설계 방법을 제시한다. 제안된 물리 엔진을 이용한 동작 범위 분석 방법은 역기구학을 계산할 필요가 없으며, 설계가 바뀌어도 추가로 산출해야 하는 수식 없이 바로 수정된 기구학만으로 동작 범위 분석이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.05a
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• pp.235-236
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• 2009

금속 아세테이프가 금속으로 열분해하는 반응을 이용하여 템플레이트 안에 잘 정렬된 금속 나노 구조물을 얻는 것은 센서 (sensor), 분리 막(separation), 저장 장치(storage), 에너지 전환 장치 (energy conversion)에 응용이 가능하다. 실버 아세테이트와 팔라듐 아세테이트에서 순수 실버와 팔라듐 나노 구조의 제조 및 형태의 차이를 밝히는 것을 목적으로 나노 입자의 크기와 활성화 에너지가 이에 영향을 주는 것으로 확인할 수 있었다. 금속 나노 구조의 확인 및 나노입자의 크기와 활성화 에너지를 분석 관찰하기 위해 DSC, TG, XRD, FE-SEM 등을 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.240-243
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• 2002

본 연구에서는 인간공학적 평가를 위한 한국인 인체모델을 개발하고, 인체 모델의 평가를 위해 팔 동작의 시뮬레이션 및 리치 평가를 수행하였다. 한국인의 인체측정자료를 이용하여 통계학적 분석을 실시하고, 인체 자료생성 프로그램을 통해 인체 각 지체들의 특성치와 상관관계를 얻었다. 이를 바탕으로 인체 모델을 구성하고 가상 공간에서의 용이한 적용을 위해 인체 모델은 3차원 그래픽 기술을 통해 가시화되었다. 차량모델과 인체모델을 통합하고 차량 내에서 운전자의 팔 동작 표현 및 리치 평가기능을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.118-119
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• 2016

This paper proposes manual therapy with regards to shoulder diseases accompanied by pain when arms are lifted while spread straight. In the experiment, the angle of the arm when lifted straight is inserted for a manual diagnosis and in case of abnormality, the diagnosis and the therapy are proposed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.259-260
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• 2014

IT 기술의 발달로 인해 로봇공학은 전문가의 영역에서 비전문가의 영역까지 두루 사용되고 있다. 그러나 현재 존재하는 소프트웨어는 여전히 높은 진입 장벽을 가지고 있다. 비전문가가 실질적으로 참고자료가 많이 부족하기 때문에 로봇 제어가 쉽지 않다. 본 논문에서는 5 자유도를 가진 로봇 팔을 움직이게 할 때 사용하는 기존의 역기구학(Inverse Kinematics)을 활용하여 기존 방법의 난도보다 직관적인 방법을 제시하여 비전문가들에게 로봇에 대한 높은 접근성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.250-253
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• 2013

최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1513-1516
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• 2013

본 연구는 최근 개발된 다양한 저비용 센서와 기계 학습 알고리즘을 이용한 게임을 위한 사람 팔 제스처 인식에 관한 것이다. 게임의 입력으로 사용할 수 있는 동작 10개를 정의하고, 이러한 동작들을 센서에서 수집된 팔 관절의 좌표를 추적하여 전처리했다. 자료의 시간성을 고려하여 HMM(Hidden Markov Model)을 학습 알고리즘으로 사용하였으며 제안한 방법의 유용성은 실험을 통해 검증했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.417-420
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• 2021

본 논문은 서비스 로봇 분야에서 활용 가능한, ROS기반의 객체검출과 이동 기능을 갖는 6축 로봇 팔의 설계 방법 및 성능 개선결과를 제시한다. 기구설계, 물체검출, 3D좌표생성을 통한 실시간 역 기구학 해석 방법 및 지능적 모터 및 센서 제어 방법 등에 대해 제시하였다. 특히 영상과 센서기반 처리를 통해 고정된 작업반경 내 물체를 지능적으로 검출하고 목표지점까지 이동시키며, ROS기반의 추출된 정보를 이용하여 동작의 오차를 최소화하기 위해 다관절 로봇 팔의 운동을 최적화하여 설계하였으며 다양한 관련 실험을 통해 주요성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.413-416
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• 2021

본 논문에서는 서비스용 다관절 로봇팔의 주요기능인 다양한 컵의 검출과 조작, 이동등을 지능적으로 구현하기 위해 로봇 오픈소스 운영체제인 ROS(Robot Operation System)을 기반으로 관련 프로 그램을 개발하고 기능을 구현하였다. 연구의 주요 목표인 다양한 종류의 컵, 병과 같은 물체를 실수없이 집어서 옮기기 위한 처리과정으로 관심물체인식, 3D좌표생성, 결과데이터의 역 기구학 해석등을 수행하였으며, 이를 통해 각 기구부의 축들이 물체에 정확히 도달하고 동작의 오류를 최소화하기 위해 ROS기반의 6축 서비스 로봇팔을 활용한 경로 생성과정과 물체의 검출 성능 과정 및 실험등을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.652-655
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• 2020

최근 딥 러닝을 이용해 기계로 인간을 대체하는 스마트 팩토리에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 FPCB를 Placing하는 방법에 기계를 도입하는 과정은 발전이 더딘 상태이다. 현재 로봇 팔을 이용해 Placing하는 방법은 사람이 직접 로봇 팔을 튜닝해 사용하고 있다. 이에 본 논문은 딥 러닝을 이용한 영상처리 기법을 활용해 FPCB를 사람의 개입 없이 트레이에 삽입하는 기법을 개발하였다. 이를 위해 여러 알고리즘을 비교한 후 각각의 장단점을 고려해 적합한 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 기법은 FPCB에 아무 행동을 가하지 않으며, 힘 센서, 깊이 센서 등 기타 센서들의 도움 없이 RGB 센서(카메라)를 통해 획득한 이미지만을 이용해 자동화가 가능하다. 또한, 개발 단계에서 실제 기계를 이용해 이미지 촬영, 이동 등을 진행했기 때문에 조명, 로봇 팔 위치 등 알고리즘 외 조건들에 영향을 받지 않고 실제 사용이 가능하다.