본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.
얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.
로봇 매니퓰레이터를 이용한 대부분의 작업은 환경과의 상호작용을 요구하며, 위치제어, 충돌제어 그리고 힘제어로 구성된다. 위치제어는 환경에 도착하는 방법을 의미하고, 환경에 접촉하는 순간은 충돌제어 문제를 야기하며, 힘제어는 환경과의 충돌후에 원하는 힘궤적을 유지하는 것이다. 이러한 세 가지 제어문제는 순차적으로 발생하므로, 각각의 제어 알고리즘은 독립적으로 개발되어야 한다. 특히 여자유도 매니퓰레이터에서 이러한 세 가지 제어문제는 독립된 중요한 연구 주제이다. 예를 들어, 관절 토크 최소화와 충격힘 최소화는 여자유도 매니퓰레이터의 대표적인 연구주제이다. 본 논문에서는 단일 작업을 통하여 세 가지 제어문제를 구성하였다. 위치제어는 각 관절의 토크와 토크변화 그리고 충돌 시의 충돌힘 최소화를 위하여 개발되었다. 따라서 충돌제어의 초기조건은 이전의 위치제어 알고리즘으로부터 최적화 되고, 그러한 제어 전략은 충돌제어의 결과를 개선시킨다. 유사하게, 힘제어 문제의 초기조건은 이전의 위치제어와 충돌제어로부터 간접적으로 최적화된다. 힘제어 알고리즘은 각 관절 토크와 힘외란 최소화시키는 개념을 사용하였다. 모의실험 결과는 제안된 알고리즘의 타당성을 보여준다.
Modem drug discovery requires rapid pharmacokinetic evaluation of chemically diverse compounds for early candidate selection. This demands the development of analytical methods that offer high-throughput of samples. Naturally, liquid chromatography / tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) is choice of the analytical method because of its superior sensitivity and selectivity. As a result of the short analysis time(typically 3-5min) by LC-MS/MS, sample preparation has become the rate- determining step in the whole analytical cycle. Consequently tremendous efforts are being made to speed up and automate this step. In a typical automated 96-well SPE(solid-phase extraction) procedure, plasma samples are transferred to the 96-well SPE plate, internal standard and aqueous buffer solutions are added and then vacuum is applied using the robotic liquid handling system. It takes only 20-90 min to process 96 samples by automated SPE and the analyst is physically occupied for only approximately 10 min. Recently, the ultra-high flow rate liquid chromatography (turbulent-flow chromatography)has sparked a huge interest for rapid and direct quantitation of drugs in plasma. There is no sample preparation except for sample aliquotting, internal standard addition and centrifugation. This type of analysis is achieved by using a small diameter column with a large particle size(30-5O ${\mu}$m) and a high flow rate, typically between 3-5 ml/min. Silica-based monolithic HPLC columns contain a novel chromatographic support in which the traditional particulate packing has been replaced with a single, continuous network (monolith) of pcrous silica. The main advantage of such a network is decreased backpressure due to macropores (2 ${\mu}$m) throughout the network. This allows high flow rates, and hence fast analyses that are unattainable with traditional particulate columns. The reduction of particle diameter in HPLC results in increased column efficiency. use of small particles (<2 urn), however, requires p.essu.es beyond the traditional 6,000 psi of conventional pumping devices. Instrumental development in recent years has resulted in pumping devices capable of handling the requirements of columns packed with small particles. The staggered parallel HPLC system consists of four fully independent binary HPLC pumps, a modified auto sampler, and a series of switching and selector valves all controlled by a single computer program. The system improves sample throughput without sacrificing chromatographic separation or data quality. Sample throughput can be increased nearly four-fold without requiring significant changes in current analytical procedures. The process of Bioanalytical Method Validation is required by the FDA to assess and verify the performance of a chronlatographic method prior to its application in sample analysis. The validation should address the selectivity, linearity, accuracy, precision and stability of the method. This presentation will provide all overview of the work required to accomplish a full validation and show how a chromatographic method is suitable for toxirokinetic sample analysis. A liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) method developed to quantitate drug levels in dog plasma will be used as an example of tile process.
칼새 비행의 생체모방 초소형 비행체 적용 가능성을 확인하기 위한 공력측정과 위상동기 PIV 연구가 수행되었다. 2축 회전자유도의 로봇 날개 모델과 불어내기식 풍동을 사용하였다. 비틀림 각은 ${\pm}0$, ${\pm}5$, ${\pm}10$, ${\pm}20$도의 진폭을 갖고, 스트로크각은 90도의 위상차를 갖는 단순조화함수로 변화시켰다. 비틀림 각에 따른 시간에 대한 양력계수 변화는 작은 공력감소와 지연만을 나타내며 주목할 만한 차이를 보이지 않았다. 그러나 항력은 작은 비틀림 각 변화가 큰추력을 생성할 수 있음을 보여주었다. 이러한 것들은 칼새가 비행 중에 작은 비틀림 각을 사용하는 이유를 간접적으로 설명해 준다. PIV연구 결과는 공력지연이 날개주위의 와류구조와 밀접한 관계있다는 것을 보여준다. 이러한 결과는 칼새 모방형 초소형비행체 설계에 있어 비틀림 각은 필수적인 파라미터로서 반드시 고려되어야 함을 의미한다.
본 연구에서는 포도 수확기 개발을 위하여 가장 중요한 영상처리 알고리즘을 개발하고자 두 대의 카메라를 이용한 스트레오 영상 시스템을 개발하였다. 따라서 3차원 공간상의 포도를 카메라로부터 얻어진 2차원 평면 영상을 분석한 후 알고리즘을 개발하였다. 이를 이용하여 포도 수확을 위한 3차원 공간영상의 거리정보를 획득할 수 있도록 알고리즘을 연구한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 가. 모형 포도를 이용한 실내에서의 스트레오 영상 거리 계측 결과 실제거리 1100mm까지는 오차가 5mm 이하로 비교적 정확하게 계측할 수 있었다. 그러나 실제거리 1200mm이상에서는 10mm 이상으로 비교적 오차가 크게 나타났다. 이는 거리가 멀어지면서 영상의 화소값을 통한 거리 계측에서 단위화소에 해당하는 실제거리의 정확도가 감소하였기 때문인 것으로 판단되었다. 나. 현장에서 획득한 포도 영상을 이용한 스트레오 영상 거리계측 결과 실제거리와 계측거리간의 오차가 5mm 이내로서 비교적 정확하게 측정되었다. 따라스 스트레오 영상을 이용한 포도까지의 거리계측용 영상처리 시스템은 현장에서도 적용가능 할 것으로 판단되었다.
21세기는 과히 로봇 혁명의 시대이다. 불과 몇 해 전만 하더라도 로봇 시장에서의 주류는 산업용 로봇이었다. 그러나 현재는 다양한 유형의 로봇이 여러 가지 목적으로 우리의 일상생활에서 활용되고 있으며, 가까운 미래에는 인간과 유사하게 사고하고 행동하는 로봇이 등장할 전망이다. 결과적으로 로봇 혁명은 인류의 생활양식을 통째로 변화시킬 것으로 예상된다. 따라서 미래 로봇사회에 적응할 창의적 인재 양성을 위해 로봇교육이 이루어져야 하며 특히 로봇의 움직임을 프로그래밍 할 수 있는 기회는 초등정보과학영재에게 논리적 사고력을 함양할 수 있는 효과적인 교육이 될 것이다. 본 논문에서는 로봇교육의 가장 큰 특징인 '다양한 알고리즘을 통한 프로그래밍 교육을 강화하여 일반학생이 아닌 초등정보과학영재를 대상으로 하는 로봇교육과정을 설계하였다. 로봇교육에 대한 연구가 아직은 부족한 실정으로 본 논문의 교육과정을 설계하기 위해 로봇에 대한 흥미를 갖고 있는 학생을 대상으로 한 특기적성 로봇교육과정을 분석하며 그 시사점을 초등정보과학영재를 위한 로봇교육과정 설계 시에 적용하였다. 또한 설계된 교육과정의 타당성을 검증하기 위하여 전문가 집단을 선정한 후에 델파이 조사를 실시하였다.
목적 : 본 연구는 로봇보조 치료가 뇌졸중 환자의 상지기능에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 뇌졸중 편마비 환자를 대상으로 발병 12개월 이내의 입원 환자 4명과 발병 12개월 이후의 외래환자 7명에게 각각 5~6주간 로봇보조 치료를 실시하였다. 로봇보조 치료는 상지기능 훈련을 위한 다양한 운동프로그램을 가지고 있는데, 그 중 앞으로 팔 뻗기 훈련을 통해 환자의 능력에 적합한 운동모드를 치료사가 선택하여 이루어졌다. 환자는 30분간 3차원의 피드백을 제공하는 모니터를 바라보며 앞으로 팔뻗기 운동을 반복적으로 수행하였다. 대상자들의 상지기능 변화를 위해 장악력 검사(Grip strength test), 한글판 울프운동기능검사(Korean-Wolf Motor Function Test: K-WMFT), 상자와 나무토막검사(Box & Block Test: BBT)와 팔 뻗기 수행시간을 중재 전 후에 측정하였다. 결과 : 로봇보조 치료를 통한 상지기능의 변화를 살펴보기 위해 중재 전 후의 측정값의 변화량을 비교하여 살펴본 결과, 연구 대상자 모두에서 결과값의 향상을 보였다. 통계적인 유의성을 확인하기 위해 윌콕슨 부호 순위 검증을 실시한 결과, 외래환자의 장악력과 상지기능, 기민성, 수행시간에서 유의한 차이를 보였고(p<0.05), 입원 환자의 경우에는 통계학적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 결론 : 로봇보조 치료가 뇌졸중 환자의 상지기능 회복에 긍정적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 따라서 향후 본 연구를 기초로 작업치료 영역에서도 로봇보조 치료를 통한 중재적 접근이 필요할 것으로 생각되며, 뇌졸중 환자의 기능회복을 위한 로봇보조 치료의 유용한 사용이 기대된다.
본 논문은 나사 가공을 위한 원재료 공급부터 시작해서 선반 머신으로 가공되어 제품의 불량 여부에 대한 검수를 스마트팩토리 기술이 도입된 로봇이 자동으로 조립 및 분해 작업을 통해 검수를 해주는 모니터링 시스템에 대해 제안하였다. 생산 지시 수량과 생산 지시에 따른 완료 체크는 변위센서로 원재료 입고 여부에 따른 생산 현황을 체크하였고 가공된 Female, male 의 피치, 외형 검사를 진행하여 OK, NG 판별을 한다. 로봇시스템에서는 원자재 적재, 반출, 파레트 이송 및 전반적인 공정에 개입하며, 유기적으로 구동될 수 있도록 중계역할을 하였고 나사 가공품에 대한 위치 정보는 비접촉 무선 태그를 활용하여 위치 정보를 수집하였고 Energy Saving System으로 장비 생산 효율성 및 가동율에 대해 체크하였다. 환경센서는 공조환경 데이터(온도, 습도)를 수집하여 정확한 온도 및 습도 측정 하여, 제품 가공 품질 영향 체크 제품의 구동 위험 수준 환경(과열, 다습)에 대해 관리 감시하였고 CNC 및 로봇모듈에 대한 제어는 PLC로 하여 이기종 시스템 통합 운영하였다.
Aerosol observation with Raman LIDAR in NIES (National Institute for Environmental Studies, Japan) LIDAR network was conducted from 17 April to 12 June 2008 over Beijing, China. The aerosol optical properties derived from Raman LIDAR were compared with the retrieved data from sun photometer and sky radiometer observations in the Aerosol Robotic Network (AERONET). The comparison provided the complete knowledge of aerosol optical and physical properties in Beijing, especially in pollution and Asian dust events. The averaged aerosol optical depth (AOD) at 675 nm was 0.81 and the Angstrom exponent between 440 nm and 675 nm was 0.99 during experiment. The LIDAR derived AOD at 532 nm in the planetary boundary layer (PBL) was 0.48, which implied that half of the total AOD was contributed by the aerosol in PBL. The corresponding averaged LIDAR ratio and total depolarization ratio (TDR) were 48.5sr and 8.1%. The negative correlation between LIDAR ratio and TDR indicated the LIDAR ratio decreased with aerosol size because of the high TDR associated with nonspherical and large aerosols. The typical volume size distribution of the aerosol clearly demonstrated that the coarse mode radius located near 3 ${\mu}m$ in dust case, a bi-mode with fine particle centered at 0.2 ${\mu}m$ and coarse particle at 2 ${\mu}m$ was the characteristic size distribution in the pollution and clean cases. The different size distributions of aerosol resulted in its different optical properties. The retrieved LIDAR ratio and TDR were 41.1sr and 19.5% for a dust event, 53.8sr and 6.6% for a pollution event as well as 57.3sr and 7.2% for a clean event. In conjunction with the observed surface wind field near the LIDAR site, most of the pollution aerosols were produced locally or transported from the southeast of Beijing, whereas the dust aerosols associated with the clean air mass were transported by the northwesterly or southwesterly winds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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