로보트기술에는 크게 나누어 3가지가 있다. 동적기술, 지적기술 그리고 시스템구성기술이 바로 그것이다. 로보트의 동적기술은 기계기술의 연장으로써 정밀기계, 제어기술이 그 중핵이 되고 있다. 로보트의 손가락, 손, 팔 등의 기구와 동적기능은 로보트의 기본적인 것으로써 로보트의 제일의적인 기능이라 할수 있다. 그래서 로보트의 기본적인 기능을 해결하는데 필요한 기술은 정밀기계요소가공과 servo 기술이 되는데, 그 중에서도 serve 기술이 가장 중요하다. 로보트가 제 아무리 높은 지능과 우수한 감각을 가지고 있다 해도 소기의 동작이 따르지 않으면 모든 것이 허사이기 때문이다. 이 강좌에서는 이 servo 기술을 먼저 다루어 보기로 한다.
본 연구의 목적은 업무의 효과적 기능을 높일 수 있는 호텔구성원의 자발적 행동 연구를 통하여 호텔의 목표달성에 기여할 수 있는 호텔 인적자원관리의 시사점을 제시하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위한 연구방법으로 문헌연구와 실증연구 두 가지 방법을 차례로 진행하고자 한다. 수집된 자료는 빈도분석, 타당성분석, 신뢰성분석, 상관관계 분석, 확인적 요인분석, 공분산 구조분석을 실시하였다. 분석은 SPSS 10.1과 AMOS 4.0 통계패키지를 활용하였으며, 중요한 결과를 제시하면 다음과 같다. 팔로워십의 구성요인 중 비판적 사고와 열정 요인은 서비스지향성에 유의적인 영향관계를 나타냈다. 반면 능동적 참여 요인은 서비스 지향성에 유의적인 영향관계를 나타내지 않았다. 이 연구를 통한 기대효과는 다음과 같다. 첫째, 팔로워십과 관련된 심리적 요인의 검증을 통하여 팔로워십에 대한 이론을 다양화 할 수 있다. 둘째, 호텔구성원의 중요성을 강조하여 서비스의 질을 향상 시킬 수 있는 대안을 제시하였다.
본 연구는 생체역학 모델에 기반한 상지훈련을 통해서 강직성 사지마비(spastic quadriplegia) 아동의 균형능력과 상지기능의 변화를 알아보고자 하였다. 매 회기마다 앉은 자세 및 선 자세에서 기능적 팔 뻗기 검사를 실시하였고, 초기와 마지막 회기에 아동 균형척도(Pediatric Berg Balance Scale)와 3차원 동작분석 시스템(CMS-70P, Zebris Medizintechnik Gmbh, Germany)을 사용하여 움직임을 측정하였다. 1주간 기초선 측정 후, 4주간 매 40분씩 12회기 동안 생체역학적 모델에 기반한 상지훈련을 실시한 결과, 기능적 팔 뻗기 검사에서 모든 측정값이 기초선 평균의 +2SD(standard deviation)를 벗어났다. 동작 분석 시스템 상에서 수행 시간, 최고 속도, 최고 속도 도달 시간, 움직임 단위 수가 향상되었고, 아동 균형 척도 검사결과가 향상되었다. 따라서, 생체역학 모델에 기반한 상지훈련은 상지기능 향상뿐만 아니라 균형 향상에도 긍정적 도움이 될 것으로 사료되며, 연구 결과의 일반화를 위해서 대상자와 과제를 다양화한 추후 연구가 필요할 것이다.
아기가 세상에 태어났을 때 아기와 산모의 건강에 대한 염려 다음에는 흔히 손가락과 발가락이 모두 10개씩 맞는지 물어보고 헤아려 본다. 우리 몸에서 비슷한 기능을 하는 구조물이 10개씩 되는 것은 손과 발 이외에는 그렇게 흔치 않다. 그래서인지 손에는 눈에 잘 띄지 않는 경한 기형에서부터 팔이 짧든지 손가락이 없는 심각한 변형까지 다양하게 나타난다. 손의 기형에 대해 알아보자.
본 논문에서는 노령화 사회에서 노인들의 기본 건강과 생활을 케어 할 수 있는 홈 웰니스 로봇 플랫폼을 개발한다. 실내 환경에서 웰니스 서비스에 초점을 맞추어 로봇 및 센서 플랫폼을 구현한다. 로봇플랫폼에서는 정밀제어 이동기능과 정교한 로봇 팔 및 핸드를 개발하고 인간친화형 로봇구조로 설계되어진다. 이동로봇은 옴니휠 기반의 쾌속 시스템으로 제어된다. 로봇팔은 섬세한 조작기능을 수행할 수 있도록 인간의 팔과 유사한 구조로 구현한다. 센서 플랫폼에서는 RF태그와 스테레오 카메라를 활용하여 로봇자신과 대상물체의 위치 인식시스템을 구축한다. 정확한 위치와 자세 인식을 위하여 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 끝으로 웰니스 로봇 플랫폼의 좋은 성능들이 실시간 시험 구동을 통하여 확인되어 진다.
This paper presents the design and the control performance of a novel dynamic compliant-arm support with parallel elastic actuators that was developed to assist with the daily living activities of those whose arms are compromised by muscular disease or the aging process. The parallel elastic-arm support consists of a compliant mechanism with combined passive and active components for human interaction and to reach the user's desired positions. The achievement of these tasks requires impedance control, which can change the virtual stiffness, damping coefficients, and equilibrium points of the system; however, the desired-position tracking by the impedance control is limited when the end-effector weight varies according to the equipping of diverse objects. A prompt algorithm regarding weight calibration and friction compensation is adopted to overcome this problem. A result comparison shows that, by accurately assessing the desired workspace, the proposed algorithm is more effective for the accomplishment of the desired activities.
본 연구는 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 하여 불안정한 지지면과 안정 지지면에서의 균형 훈련이 균형능력향상에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 한다. 이 연구의 대상자는 만성 뇌졸중 환자 30명(남: 16, 여: 14)으로 안정지지면 군과 불안정 지지면 군으로 무작위로 배분하여 주 5회 6주 동안 실시하였다. 균형증진 운동은 선행 연구를 참조하여 수정 보완한 것으로 6가지의 운동으로 구성하였다. 대상자들의 균형능력의 측정은 기능적 기립 균형 검사, 기능적 전방 팔 뻗기 검사, 실행능력 지향형 운동성 평가를 이용하였다. 기능적 기립 균형검사와 실행능력 지향형 운동성 평가에서는 안정지지면 운동군과 불안정 지지면 운동군 두 군에서 향상되었다. 기능적 전방 팔 뻗기 검사에서는 불안정 지지면 군에서만 향상되었다. 따라서, 안정 지지면에서의 운동도 만성 뇌졸중 환자의 균형능력 향상을 시키지만 불안정 지지면 운동군에서의 균형운동이 균형 능력 향상에 더 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 일상생활에서 사람과 교감하며 돌봄 인력의 공백을 완화할 수 있는 인간 공존형 반려 로봇을 연구하였다. 음성인식 모듈과 서보모터, 아두이노 보드를 기반으로 음성인식을 이용한 로봇팔 제어기능, RC카를 활용한 위치 이동 기능, 음성인식 기능을 활용하여 도트 매트릭스를 이용한 반려 로봇의 감정표현 기능을 탑재한 반려 로봇을 실험, 제작하였다. 실험 결과로 거리에 따른 음성인식 실험 결과 5~30cm의 거리에서 최적의 인식률을 보였고 성별에 따른 음성인식 실험 결과에서는 남성의 인식률이 더 높은 것을 확인할 수 있었으며 성조에 따른 음성인식 실험 결과 첫 번째 성조인 단조로운 톤에서 높은 인식률을 보였다. 이러한 동작 실험에 대한 평가 결과를 통해 반려 로봇을 만들 수 있음을 확인할 수 있었다.
연구 I에서 수행한 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN)의 분석 결과와 제안된 능률적 학습 알고리즘들에 의거하여 이차원 비선형 함수치의 출력 모의시험과 팔의 형태에 따라 두개의 목적치를 갖는 2 자유도 머니퓨레이터의 동작지령 산출 모의시험을 행하였다. 특히 2 자유도 머니퓨레이터의 경우, 작업공간에 적절한 입력네트의 변수를 선정하고 하나의 입력공간을 공유하는 두개의 세부 소뇌모델 선형조합 신경망을 서로 연결하는 구조로써 팔의 형태와 목적 지점에 따라 네트를 선정하는 구조를 갖도록 하였다. 제안한 학습 알고리즘의 성능 및 CMLAN의 학습에 따른 효과를 학습이득에 따라 컴퓨터로 모의시험하였으며 그 결과를 분석하였다. 잘 알려진 신경망인 BACK-PROPAGATION 다층(Multi-Layer) 신경망과 함수연결 신경망(Functional Link Net)을 이용한 모의시험 결과를 비교 분석하였다. CMLAN의 학습 능률성은 학습에 소요되는 컴퓨터의 cpu시간과 학습 중의시스템의 최대 편차와 RMS 편차의 변이도 및 최종 시스템 수렴치로서 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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