• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.337-338
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• 2008

2008년 현재 우리나라는 10%의 인구가 60세 이상인 이른바 고령사회에 접어들었다. 노인 인구의 증가로 인해 노인이 여가생활 또는 일반생활을 보조하기 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 대부분 동력이 없는 보행보조기를 사용하고 있으며 이러한 기구는 경사로 공간 또는 힘이 약한 노인들에게 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조로봇에 관심이 증가하고 있다. 동력형 보행보조로봇 역시 경사로에 있어서 편리성과 안전성을 높이기 위한 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 보행보조로봇이 경사로에 진입 하였을 경우 기울어진 경사로의 정도를 인식하여 모터를 제어 한다. TILT 센서를 이용하여 기울이짐 정도를 측정 하였고, 또한 로봇의 전류 실시간으로 체크하여 로봇의 안전성을 향상 하였다. 제어 시스템 구성은 사용자의 보행의지를 파악하기위해 FSR 센서를 부착하여 조향장치로 사용하였으며, 경사로를 인식하기 위해 Liquid 타입의 TILT 센서를 사용하였으며, 모션 제어를 위해 DSP를 사용하였다. 본 제어 시스템을 보조보행로봇에 적용하였을 때, 보행보조로봇이 오르막 경사로에 진입시 기존보다 힘을 적게 사용하여 경사로를 진행하였으며, 경사로에서 브레이크 작동속도가 향상 되었다. 또한 내리막 경사로에서는 모터의 힘을 적게 사용하고 중력의 힘을 사용하여 이를 통해 전류의 소비량을 개선 하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.3
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• pp.1296-1301
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• 2012

This paper deals with development of the driving-will control system in power-assisted electric wheelchair. Nowadays, population of elderly people has been increased rapidly, and also an electric wheelchair has been considered as the device for the elderly. Especially, power-assisted electric wheelchair can overcome problems that a conventional electric wheelchair holds, such as lack of movement of wheelchair user. In this paper, we propose the sensors system to measure the driving-will force and perform the control action for a power-assisted electric wheelchair. And motion performance of the proposed system is verified through the experiment.

• Physical Therapy Korea
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• v.7 no.4
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• pp.39-46
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• 2000

본 연구는 강직성 편측 뇌성마비 환자의 보행 기시(gait initiation)의 특성을 파악하고, 동적 단하지 보조기(dynamic ankle foot orthosis : DAFO)가 이런 환자들의 보행 기시에 미치는 영향을 알아보기 위하여 실시하였다. 연구대상자는 19세 선천성 강직성 우측 뇌성마비를 가진 여자 대학생이었다. 연구대상자는 4개의 다른 보행 기시 조건에서 각 조건당 7회의 보행 기시를 하였는데, 각각의 보행 기시 조건은: 1) 보조기 없이 좌측 하지로 보행 기시; 2) 우측 하지 보조기 착용 상태에서 좌측하지로 보행 기시; 3) 보조기 없이 우측 하지로 보행 기시; 4) 우측 하지 보조기 착용 상태에서 우측 하지로 보행 기시였다. 두개의 힘 판(force plate) 위에서 본인이 선택한 가장 편안한 방법과 속도로 2 m를 걷도록 하였다. 연구대상자가 보행 기시를 하는 동안 양쪽 가자미근과 앞정강근에 부착된 4개의 표면 전극으로부터 근 전도 신호와 보행 기시를 하는 연구 대상의 양 발 아래 놓인 두개의 힘 판의 자료를 분석하여 체중(body weight : BW)으로 정량화 하였다. 실험결과는 각 조건마다 7회 실시된 측정값들의 평균을 이용하였다. 본 사전연구의 결과는 다음과 같다. 1. 보행 기시 전 양다리로 선 상태에서 환측보다 건측으로 많은 체중지지를 하였으나(환측 42.57%BW, 건측 58.03%BW) 보조기의 착용이 환측으로의 체중지지를 향상시켰다(환측 44.46%BW, 건측 55.54%BW). 2. 보행 기시 중 가자미근과 앞정강근의 동시수축(coactivation)이 계속되었는데 이러한 양상은 보조기의 착용 유무에 따라 크게 달라지지 않았다. 3. 힘 판에서 들어온 지면 반발력(ground reaction force)의 수직 분력(vertical element, Fz)과 전후 분력(anterior-posterior element, Fx)을 분석한 결과, 건측 다리로 보행 기시를 할 때 보조기 착용은 가속을 촉진시켜 역학적으로 유리하였다. 이상의 연구 결과는 보조기의 착용이 건측 다리로 보행 기시를 할 때 미치는 신경학적, 역학적 장점들에 대한 구체적 연구의 필요성 및 근거를 제시하고, 환자들의 보행훈련 접근에 보다 효율적인 보행방법을 소개하는데 이용될 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.1
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• pp.80-85
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• 2011

This paper presents the design of the power-assisted controller for the in-wheel type smart wheelchair by using torque estimation that is predicted by relationship between input voltage and output wheel angular velocity. Nowadays, interest of the moving assistant aids is increased according to the increase in population of the elderly and the handicapped person. However some of the moving assistant aids have problems. For example, manual wheelchair has difficulty moving at the slope, because users lack the muscular strength of their arm. In electric wheelchair case, users should be weak by being decreased muscles of upper body. To overcome these problems, power-assisted electric wheelchair are proposed. Most of the power-assisted electric wheelchair have the special rims that can measure the user's power. In here, the rims have to be designed to install the sensors to measure user's power. In this paper, we don't design the rim to measure the man power. To predict the man power, we propose a control algorithm of the in-wheeled electric wheelchair by using torque estimation from the wheel. First, we measure the wheel velocity and voltage at the in-wheel electric wheelchair. And then we extract driving will forces by using proposed mathematical model. Also they are applied at the controller as the control input, we verify to be able to control in-wheel type smart wheelchair by using simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.259-260
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• 2008

이 논문은 노인 및 장애인의 활동을 보조하기 위한 보행보조 로봇의 기술인 사용자의 진행하고자 하는 방향과 속도를 검출하는 보행 보조 로봇의 조향 장치를 구현 하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로 경사 등의 공간에서 취약성을 가지 고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 대부분의 경우 보행보조기의 제어가 조정한다는 의미가 적합하였다. 그러나 이 논문에서는 사용자의 움직임이 손에 전달되는 힘에 의해 사용자의 의지력을 파악 하는 두가지형태의 조향장치를 구현하였다. 첫째로 가변저항을 이용하여 보행의지를 파악하고, 두 번째로 힘센서를 이용하여 보행의지를 파악하였다. 위 두가지 센서를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동 속도 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동 구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.21 no.2
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• pp.7-13
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• 2004

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.5
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• pp.364-371
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• 2016

We developed a prediction model of assistance force for the opening/closing of an automobile door depending on the condition of the parking ground. The candidates of the learning models for the operating assistance force were compared to determine the proper force according to the slope and user's force, etc. The reduced experimental model was developed to obtain learning data for the estimation model. The learning algorithm was composed to predict the assistance force to incorporate real assistance force data. Among these algorithms, an Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine(SVM) were applied and the adaptability was compared between these models. The SVM provided more adaptability for the learning process of the door assistance force prediction. This paper proposes a system for determining the assistance force to control a door motor to compensate for the deviation of required door force in the slope condition, as needed in the plane condition.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.8
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• pp.3360-3365
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• 2011

This paper deals with method to measure the user's driving-will force and to control the power-assisted wheelchair. To solve this problem, we extract the user's driving-will by using the mathematical motor model. And then, we get the linear and angular velocity at the center of the vehicle. Wheel velocities are also measured from center velocity. Finally, power-assisted electric wheelchairs are controlled by these data. Here all processes are verified by simulation.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.841-847
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• 2007

최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1918-1919
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• 2011

상체 지원 외골격 로봇은 크게 인간의 근력을 보조하는 형태와 인간의 근력을 증강하는 형태가 있다. 여기서는 인간의 근력을 증강하는 외골격 로봇을 중심으로 기술하고자 한다. 이러한 외골격 로봇은 팔의 EMG (Electromyograph;근전도) 신호를 측정하는 방법보다는 손의 힘을 직접 감지하는 방법을 통한 팔꿈치와 어깨의 엑추에이터를 구동하는 방식을 취하는 경향이 있다. 본 논문에서도 후자의 방식을 이용하여 손에 작용하는 힘을 분석하여 외골격 로봇을 움직이는 방식을 취하였다. 손의 힘 중에서도 인간을 중심으로 볼 때 위방향과 전진방향의 힘을 분석하기 위하여 2개의 F/T(Force/Torque) 센서를 사용하였으며 팔을 벌리는 동작은 엑추에이터 없이 자유롭게 동작이 가능하도록 설계하였다. 이러한 위방향 및 전진방향 힘의 크기를 팔꿈치와 어깨의 엑추에이터의 동작으로 바꾸어 인간의 동작을 도울 수 있고 힘을 증폭할 수 있는 외골격 로봇을 설계 제작하였다. F/T 센서는 손의 힘을 전기적 신호로 바꾸어주는 로드셀로 이루어지며 손의 힘을 최대한 잘 반영하기 위한 구조를 고안하였다. F/T 센서의 전기신호는 증폭기를 거쳐서 잡음을 제거한 후에 A/D 변환하여 processor에서 처리되어진다.