• 제목/요약/키워드: Hands on Sensor

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UHF 대역 공진 주파수 및 반사 손실 오토튜닝 마이크로스트립 안테나 설계 (Design of UHF Band Microstrip Antenna for Recovering Resonant Frequency and Return Loss Automatically)

  • 김영로;김용휴;허명준;우종명
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.219-232
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    • 2013
  • 본 논문에서는 손과 같은 물체가 안테나에 접근하였을 때 이탈된 공진 주파수와 임피던스를 자동으로 복원하여 무선기기의 송수신 성능을 항상 최적의 상태로 유지하도록 할 수 있는 UHF 특정 소출력 무선주파수 대역(425 MHz)의 소형 마이크로스트립 안테나를 설계, 제작하였다. 반파장 마이크로스트립 방사체의 양쪽 끝단을 접지면 쪽으로 폴딩하여 소형화하고, 역시 방사체와 접지면 사이에 바랙터 다이오드에 의한 캐패시턴스를 장하한 다음, 각각 역바이어스 전압 조절에 의한 용량을 비대칭적으로 변화시킴으로써, -30 dB 이하의 일률적인 반사 손실을 유지하면서 395 MHz에서 455 MHz까지 연속적인 공진 주파수 조절이 가능한 전압 제어 안테나를 설계하였다. RF 모듈로부터 시험 신호를 안테나에 송출하여, 부정합에 의해 안테나로부터 되돌아 온 반사 신호 레벨을 RSS(Receive Signal Strength) 검출 회로와 오프셋 증폭기를 통하여 마이크로콘트롤러에 입력하고, 그 레벨이 최소가 되도록 안테나의 바이어스 전압을 자동 조절하는 펌웨어를 설계, 시스템을 완성하여 시험한 결과, 손, 금속판, 유전체 등의 물체를 접근시켰을 때 틀어졌던 안테나의 특성이 수 초 이내에 완전하게 복원됨을 확인하였다.

심페소생술 시행 시에 휴대용 압박 센서 활용이 흉부압박의 질에 미치는 영향: 마네킹 기반 시뮬레이션 연구 (The effect of portal compression sensor on the quality of chest compressions during cardiopulmonary resuscitation (CPR): A mannequin based simulation study)

  • 양현모;백경민;김광석;윤병길;김진우;김훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.744-750
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    • 2013
  • 본 연구는 평균 이송시간에 따른 흉부압박을 심정지 환자에게 수기로만 이루어진 압박과 깊이 보조 장치를 사용한 압박을 적용하여 그 결과를 분석하고 그에 따른 영향을 규명하여 심정지 환자의 심폐소생술을 위한 기초자료를 파악하고자 시도되었으며 2011년 9월부터 2012년 5월까지 청주시 소재 소방서에 근무하고 있는 1급 및 2급 응급구조사 20명과 BLS provider를 이수한 응급구조과 학생 20명을 대상으로 수기로만 이루어진 흉부압박과 깊이 보조장치를 사용한 흉부압박의 결과 기록지를 비교 분석하였다. 수기로만 이루어진 흉부압박은 시간이 지남에 따라 압박깊이는 떨어지고 횟수는 증가했으며 깊이 보조 장치를 사용한 흉부압박은 압박깊이를 유지하고 횟수는 일정하게 유지하는 기능을 나타내었고 두 그룹 모두 깊이 보조 장치를 사용하였을 때 압박 정확도는 의미 있는 차이를 보여 심폐소생술 시행 시에 깊이 보조 장치를 사용하는 것이 심정지 환자에게 유용한 영역이라 사료된다.

RGB-D 환경인식 시각 지능, 목표 사물 경로 탐색 및 심층 강화학습에 기반한 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 (Grasping a Target Object in Clutter with an Anthropomorphic Robot Hand via RGB-D Vision Intelligence, Target Path Planning and Deep Reinforcement Learning)

  • 류가현;오지헌;정진균;정환석;이진혁;;김태성
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권9호
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    • pp.363-370
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    • 2022
  • 다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.