과거 10년 동안 과학기술교육의 문제점 중에 하나는 학업성취에 비해 낮은 과학기술에 대한 학습동기와 흥미, 이공계 기피현상이다. 이를 극복하기 위한 해결책으로 등장한 것이 STEAM 교육이다. 그러나 학교 교육현장에서 STEAM 교육의 필요성과 가치를 드러낼 수 있는 다양한 실천적 연구가 부족하며, 기존의 STEAM 교육연구는 주로 학생들의 태도 변화에 초점을 맞추고 있다. 그래서 이 논문에서는 학교현장에서 첨단과학을 체험할 수 있는 직접 만드는(Hands on) 센서를 활용하는 STEAM 프로그램을 구안하여 초등학교 4학년 110명의 학생들에게 적용하고 그 효과를 연구하였다. 또한, STEAM 교육의 효과를 연구하기 위해 과학적 태도 검사, 아동 인성검사, 과학적 문제해결력 검사, 창의적 과학문제해결검사, 교육과정 만족도 검사를 실시하였다. 그 결과 측정한 모든 영역에서 STEAM 교육처치에 의해 향상되었다는 것을 확인하였다.
Stroke patients should exercise for the rehabilitation of their fingers, because they can't use their hand and fingers. Their hand and fingers are fixed on the hand fixing system for rehabilitation exercise of them. But the hands clenched the fist of stroke patients are difficult to fix on it. In order to fix the hands and fingers, their palms are pressed with pressing bars and are controlled by reference force. The fixing system must have a five-axis force/moment sensor to force control. In this paper, the five-axis force/moment sensor was developed for the hand fixing system of finger-rehabilitation exercising system. The structure of the five-axis force/moment sensor was modeled, and designed using finite element method(FEM). And it was fabricated with strain-gages, then, its characteristic test was carried out. As a result, the maximum interference error is less than 2.43 %.
영구자석과 홀소자로 구비된 두 대의 집게형 맥진기 시제품을 이용하여 비가압 상태에서 양손 요골동맥의 맥진파형을 동시측정한 신호들을 비교 분석하였다. 20대 남성 피실험자 22명을 대상으로 측정된 오른손잡이와 왼손잡이의 두 맥진파형들은 위상차를 갖고 뚜렷하게 구별되었다. 서로 다른 빠름과 늦음으로 인해 두 개의 맥진파형들의 위상차 부호는 맥파전달속도가 오른손과 왼손 혈관의 총길이 보다는 자주 사용하는 팔의 근육 특성에 의존한다는 분석이 가능하였다.
Motion recognition is very useful for implementing an intuitive HMI (Human-Machine Interface). In particular, hands are the body parts that can move most precisely with relatively small portion of energy. Thus hand motion has been used as an efficient communication interface with other persons or machines. In this paper, we design and implement a light-weight ANN (Artificial Neural Network)-based hand motion recognition using a state-of-the-art flex sensor. The proposed design consists of data collection from a wearable flex sensor, preprocessing filters, and a light-weight NN (Neural Network) classifier. For verifying the performance and functionality of the proposed design, we implement it on a low-end embedded device. Finally, our experiments and prototype implementation demonstrate that the accuracy of the proposed hand motion recognition achieves up to 98.7%.
본 논문은 키넥트 센서 (Kinect sensor)를 탑재한 Human Robot Interface (HRI) 시스템에서 손 위치 데이터를 측정하여 제스처 인식 및 처리성능을 높이기 위하여 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘($CAPUH_{MMS}$)을 제안하였다. 또한, $CAPUH_{MMS}$의 성능을 자체 개발한 실시간 성능 시뮬레이터로 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율을 다른 보정 기법인 $CA_{KF}$ (Kalman-Filter 기반 보정 알고리즘) 및 $CA_{LSM}$ (Least-Squares Method 기반 보정 알고리즘)의 성능과 비교하였다. 실험결과, $CAPUH_{MMS}$의 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율은 양손 상하 운동에서 평균 19.35%으로, 이는 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 13.88%, 16.68% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을, 그리고 양손 좌우 운동에서 평균 28.54%으로 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 9.51%, 17.31% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을 나타낸 것이다.
In this study, a new method that can estimate ICG data from a subject's both hands to measure Cardiac Output under convenient sensor environment. With this aim, a grip-type electrode was implemented to measure ICG. To improve the accuracy of measurement, the regression equation was extracted using multiple bio-parameters and our result was compared with the thoracic ICG equipment(Physio Flow$^{(R)}$, PF104D, Manatec Biomedical, France), which is being used in clinics. The subjects consist of 26 men and 4 women(age in $22.0{\pm}3.32$). They are no cardiac disease. Parameters available for regression model were used gender, BMI, MBP, LVET, dZ/dt(max), distance between the measured electrodes, body impedance, and PTT. As a result of analyzing the ICG measurement value on thorax and both hands, the correlation with stroke volume, heart rate, and cardiac output was $R^2$=0.853, $R^2$=0.958 and $R^2$=0.899, respectively.
A control method for a robot hand grasping a object in a partially unknown environment will be proposed, where a proximate sensor detecting the distance between the fingertip and object was used. Particularly, the finger joints were driven servo-pneumatically in this study. Based on the proximate sensor signal the finger motion controller could plan the grasping process divided in three phases ; fast aproach, slow transitional contact and contact force control. That is, the fingertip approached to the object with full speed, until the output signal of the proximate sensor began to change. Within the perating range of the proximate sensor, the finger joint was moved by a state-variable feedback position controller in order to obtain a smooth contact with the object. The contact force of fingertip was then controlled using the blocked-line pressure sensitivity of the flow control servovalve for finger joint control. In this way, the grasping impact could be reduced without reducing the object approaching speed. The performance of the proposed grasping method was experimentally compared with that of a open loop-controlled one.
본 연구에서는 게임 콘텐츠 제작을 위해 관성 센서를 이용하여 체험자의 동작을 인식하고 정의된 동작과 비교하여 게임을 즐길 수 있는 관성센서 기반의 제스처 인식방법을 제안하고자 한다. 또한 3축 가속도 센서를 이용한 소형 컨트롤러를 손에 착용하고 여러 가지 동작을 취함으로써 체험자에게 다양한 입력 방식을 제공하고자 한다. 체험자는 화면에 순서대로 출력되는 동작 리스트와 같은 움직임을 취하거나 동작의 정확도 및 타이밍에 따라 체험형 게임을 진행할 수 있다. 다수개의 소형 무선 컨트롤러를 손과 발 등 주요부위에 착용하고 논문에 제안된 방법을 활용하게 되면 사용자의 흥미와 몰입감을 더해줄 것으로 기대된다.
Most serious stroke patients have the paralysis on their wrists, and can't use their hands freely. But their wrists can be recovered by rehabilitation exercises. Recently, professional rehabilitation therapeutists help stroke patients exercise their wrists in hospital. But it is difficult for them to rehabilitate their wrists, because the therapeutists are much less than stroke patients in number. Therefore, the wrist twist-exercise rehabilitation robot that can measure the twist force of the patients' wrists is needed and developed. In this paper, the six-axis force/moment sensor was designed appropriately for the robot. As a test result, the interference error of the six-axis force/moment sensor was less than 0.85%. It is thought that the sensor can be used to measure the wrist twist force of the patient.
Most people with visual impairments can not use both hands freely because they carry a cane. And unnecessary contact with people around you during walking can occur. Other guides include guide dogs, but the price and maintenance cost are expensive and difficult to manage. In this paper, we propose a smart glove, which prevents unnecessary contact when blind people use the cane, detects the obstacle ahead by using the ultrasonic sensor, and informs the presence of the obstacle by using the servo motor. In addition, the electrostatic proximity touch module on the fingers executes a specific application of the smart phone connected by Bluetooth when the finger touches each other. It is designed to allow you to use text or phone calls when you are lost or in an emergency. The results of this study will be used as a tool to provide a more convenient life for the visually impaired.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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