현재 손가락 및 제스춰 인식 같은 영상처리를 이용하여 로봇의 움직임을 제어하는 방법이 많이 연구되고 있지만, 인식 속도가 느려서 빨리 제어하지 못하는 단점이 있다. 하지만 데이터 글러브와 같은 입력 장치를 이용하면 쉽고 빠르게 제어가 가능하다. 이에 본 논문에서는 로봇 키트를 이용하여 자동차 로봇을 구현하고, 이를 데이터 글러브(Data Glove)와 연동시켜 움직임을 제어하는 방법을 제안한다.
An efficient measurement and evaluation system for hand tool tasks will provide a practical solution to the problem of designing and evaluating manual tool tasks in the workplace. Few studies on the biomechanical analysis of hand postures and tool handling tasks exist because of the lack of appropriate measurement techniques for hand force. A measurement system for the finger forces and joint angles for analysis of manual tool handling tasks was developed in this study. The measurement system consists of a force sensing glove made from twelve Force Sensitive Resistors and an angle-measuring glove (Cyberglove$\^$TM/, Virtual technologies) with eighteen joint angle sensors. A biomechanical model of the hand using the data from the measurement system was also developed. Systems of computerized procedures were implemented integrating the hand posture measurement system, biomechanical analysis system, and the task analysis system for manual tool handling tasks. The measurement system was useful in providing the hand force data needed for an existing task analysis system used in CTD risk evaluation. It is expected that the hand posture measurement developed in this study will provide an, efficient and cost-effective solution to task analysis of manual tool handling tasks. These tasks are becoming increasingly important areas of occupational health and safety of the country.
An, Sang-Sup;Park, Kwang-Hyun;Kim, Tae-Hee;Jeon, Jae-Wook;Lee, Sung-Il;Choi, Hyuck-Yeol;Choi, Hoo-Gon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1633-1637
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2003
Existing input devices for desktop computers are not suitable for wearable computers because they are neither easy to carry nor convenient to use in a mobile working environment. Different input devices for wearable computers must be developed. In this paper, a wireless glove-based input device for wearable computers is proposed. The proposed input device consists of a pair of chording gloves. Its keys are mounted on the fingers and their chording methods are similar to those of a Braille keyboard. RF (Radio Frequency) and IrDA (Infrared Data Association) modules are used to make the proposed input device wireless. Since the Braille representation for numbers and characters is efficient and has been well established for many languages in the world, the proposed input device may be one of good input devices to computers. Furthermore, since the Braille has been used for visually impaired people, the proposed one can be easily used as an input device to computers for them.
Tight fitting glove pattern is necessary to convey oscillation to the skin from the sensors attached on the hands as found in the haptic device. However, it has been difficult to provide customized glove pattern for haptic device so far. The objective of the paper is to develop a 2D pattern that fit tightly to hands by adopting the recent 3D technology to the clothing science. In this study, the user graphic interface application software(2C-AN) for the semi-automatic garment pattern generation has been utilized to develop the methodology of construct tight-fitting glove pattern for the hand in natural position. A basic pattern was developed directly from the 3D images of hand and the verification of the proposed pattern was also provided.
비젼 카메라를 이용하여 작업자의 장갑 칼라 및 위치를 인식하고 이를 기반으로 로봇팔의 모션을 제어하는 시스템을 개발하였다. 시스템은 물체의 영상정보를 인식하는 카메라, 로봇팔 제어 알고리즘, 자체 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 카메라는 작업자가 착용한 장갑의 모양과 색을 인지하여 크기 및 위치정보를 출력하게 되며, 본 연구에서는 이러한 위치 및 물체를 둘러싼 크기 정보를 이용하여 로봇 팔의 모션 속도를 제어한다. 연구 방법의 검증은 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 손동작 조종에 의한 실험을 통해 제안한 영상정보 제어 및 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.
아산화 및 저온의 코아 퇴적물 중 부시료 채취시 실험자에게 미치는 온도 충격과 글러브박스내의 공기를 질소가스로 교체할 때의 난점을 개선하기 위하여, 이동이 가능 하고 냉장고와 기체교환풍성을 가진 글러브박스를 제작.실험했다. 본 글러브박스는 3$0^{\circ}C$의 실온에서 200미터의 기체를 5분 이내에 2$^{\circ}C$$\pm$2$^{\circ}C$로 냉각시킬 수 있다. 또한 기 체교환풍선을 이용해 글러브박스내의 기체를 질소가스로 쉽게 교체할 수 있다. 이 글 러브박스는 태평양의 클라리온, 클리퍼톤 균열대 지역에서 수행된 KODOS-89 탐사에서 성공적으로 작동되었으며, 얻어진 공극수 자료로부터 퇴적물 시료의 가열 또는 산화의 흔적을 찾을 수 없었다.
야구에서 데이터분석의 중요성은 점점 더 커지고 있는데, 이는 Billy Beane의 머니볼 이론을 적용한 MLB의 오클랜드 구단과 2020년 KBO 우승팀인 NC다이노스의 사례에서도 알 수 있다. 미국 뿐 만 아니라 우리나라에서도 데이터를 이용한 다양한 연구이 이루어지고 있는데, 특히 경기의 승패를 예측하기 딥러닝 및 머신러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구의 경우 경기 승패 예측에 초점이 맞추어져 있으며, 어떠한 요인이 경기에 중요한 영향을 주었는지에 대한 결과 해석이 어렵다는 한계점이 존재한다. 이에 따라 본 논문에서는 포지션별 최고의 선수에게 수여되는 골든글러브 수상 예측 모형을 개발하고, 어떠한 요인이 수상에 영향을 주는지를 파악함으로써, 우수한 선수로 구분되는 척도를 찾고자 한다. 분석 모형으로는 Boosting 기법 중의 하나인 XGBoost를 이용하였으며, 어떠한 요인이 골든글러브 수상에 중요한 영향을 주었는지 파악하기 위하여 XGBoost의 변수 중요도를 이용하였다. 이와 같은 분석을 통해 각 포지션별 중요한 지표를 파악할 수 있었다.
The goal of the proposed Intelligent Assisting System - IAS is to assist human operators in an intelligent way, while leaving decision and goal planning instances for the human. To realize the IAS the very important issue of manipulation skill identification and analysis has to be solved, which then is stored in a Skill Data Base. Using this data base the IAS is able to perform complex manipulations on the motion control level and to assist the human operator flexibly. We propose a model for manipulation skill based on the dynamics of the grip transformation matrix, which describes the dynamic transformation between object space and finger joint space. Interaction with a virtual world simulator allows the calculation and feedback of appropriate forces through controlled actuators of the sensor glove with 10 degrees-of-freedom. To solve the sensor glove calibration problem, we learn the nonlinear calibration mapping by an artificial neural network(ANN). In this paper we also describe the experimental system setup of the skill acquisition and transfer system as a first approach to the IAS. Some simple manipulation examples and simulation results show the feasibility of the proposed manipulation skill model.
모션 데이터 글러브는 손의 움직임을 측정하여 컴퓨터에 입력하는 대표적인 인간과 컴퓨터간의 인터페이스 도구로서, 홈 오토에이션, 가상 현실, biometrics, 모션 캡쳐 등의 컴퓨터 신기술에 사용되는 필수 장비이다. 본 논문에서는 대중화를 위하여, 별도의 특수 장비 없이 사용 가능한 저가형 비주얼 모션 데이터 글러브를 개발하고자 한다. 본 방식의 특징은 기존의 모션 데이터 글러브에 사용되었던, 고가의 모션 센싱 섬유를 사용하지 않음으로써, 저가형으로 개발이 가능하다는 것이다. 따라서 제작이 용이하고 대중화에 크게 기여할 수 있다는 장점을 가진다. 본 방식에서는 모션 센싱 섬유를 사용하는 기계적인 방식대신 광학적 모션 캡쳐 기술을 개량한 비주얼 방식을 채택한다. 기존의 비주얼 방식에 비해 본 방식은 다음과 같은 장점과 독창성을 가진다. 첫째, 기존의 비주얼 방식은 가려짐 현상을 제거하고 3차원 자세 복원을 위해 많은 수의 카메라와 장비를 사용하는 데 비해, 본 방식은 모노비전 방식을 채택하여 장비가 간소하고 저가형 개발이 가능하다. 둘째, 기존의 모노비전방삭은 가려짐 현상에 취약하여 영상에서 가려진 부분은 3차원 자세 복원이 어려웠다. 하지만 본 논문은 독창적으로 설계된 막대 모양의 지시자를 사용하여, 영상에서 가려진 부분도 3차원 자세 복원이 가능하다. 셋째, 기존의 모노 비전 방식은 비선형 수치해석 형태의 영상 해석 알고리즘을 사용하는 경우가 많아서 초기화나 계산시간 면에서 불편하였다. 하지만, 본 논문에서는 독창적인 공식화 방법을 사용하여 닫힌 형태의 영상해석 알고리즘을 도출함으로써 이와 같은 불편을 개선하였다. 넷째, 기존의 닫힌 형태의 알고리즘은 공식화 과정에서 근사화 방법을 도입하는 경우가 많아서 정확도가 떨어지고 특이점에 의한 응용분야에 제한이 있었다. 하지만 본 방식은 오일러 각과 같은 국부적인 매개화나 근사화 등을 사용하는 대신 지수형태의 트위스트좌표계를 사용하는 독창적인 공식화 방법을 사용하여, 공식화 단계에서의 근사화 방법 없이 닫힌 형태의 알고리즘을 도출함으로써 이 문제들을 개선하였다.
본 논문에서는 원격 작업 환경에서 명령자의 제스처를 자동으로 인식하기 위하여 글로브 센서 기반의 인식 기법을 이용한 3차원 제스처 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 PinchGlove에 부착하여 사용되는 Polhemus 센서로부터 획득한 손 궤적의 3차원 위치 좌표열을 입력으로 사용한다. 또한 본 논문에서는 제스처 인식을 위해 제스처를 구성하는 스트로크를 기본 인식 단위로 사용하는 방법을 제안한다. 각 스트로크는 이산 HMM으로 모델링 되며 이들 HMM을 연결하여 생성된 결합 HMM으로 원격 작업에 사용될 각 제스처들을 모델링 한다. 이 방법은 새로이 정의되는 제스처에 대해 추가의 학습 과정을 필요로 하지 않아 인식 시스템의 확장성을 높일 수 있다. 16개의 제스처를 사용한 인식 실험에서 스트로크 기반의 결합 HMM은 제스처를 기본 단위로 사용한 HMM에 비해 더 좋은 인식 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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