In this study, we study the development and control of motion of 3D character animation and discuss the development direction of technology. Character animation has been developed as a data-based method and a physics-based method. The animation generation technique based on the keyframe method has been made possible by the development of the hardware technology, and the motion capture device has been used. Various techniques for effectively editing the motion data have appeared. At the same time, animation techniques based on physics have emerged, which realistically generate the motion of the character by physically optimized numerical computation. Recently, animation techniques using machine learning have shown new possibilities for creating characters that can be controlled by the user in real time and are expected to be developed in the future.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the change in the posture of dental hygiene students and clinical dental hygienists when implementing dental scaling before and after posture correction training using the rapid upper limb assessment (RULA) method and 3D motion analysis. Methods: Thirty-two healthy volunteers performed dental scaling to remove artificial calculus on dental manikin. The movement and angle of the joints were verified by RULA and 3D motion analysis during the procedure. The subjects were also photographed for 1 minute during the procedure for 10 minutes while the calculus was removed. After the removal of the calculus, the subject and the instructor checked the video together. Posture correction training was conducted by the instructor so that the subject could perform the calculus removal operation in the correct posture. Artificial calculus of the adjacent teeth was then removed for the same period of time, and the change in posture was reviewed. Results: The total score of the posture change using RULA was $5.72{\pm}0.58$ before training and $4.31{\pm}0.10$ after training, showing a significant decrease after training (p<0.001), and upper arm, lower arm, wrist position, neck and waist position showed significant decrease after training. The three-dimensional motion analysis showed significant differences according to the criteria measured at all measurement sites except the left shoulder (p<0.05) Conclusions: It was confirmed through RULA and 3D motion analysis that postural correction training using calculus removal images was effective, and that correct postural education is essential to preventing musculoskeletal diseases caused by removal of calculus.
Problems with the control, oscillatory motion and compliance of pneumatic systems have prevented their widespread use in advanced robotics. However, their compactness, power/weight ratio, ease of maintenance and inherent safety are factors that could be potentially exploited in sophisticated dexterous manipulator designs. These advantages have led to the development of novel actuators such as the McKibben Muscle, Rubber Actuator and Pneumatic Artificial Muscle Manipulators. However, some limitations still exist, such as a deterioration of the performance of transient response due to the changes in the external inertia load in the pneumatic artificial muscle manipulator. To overcome this problem, a switching algorithm of the control parameter using a learning vector quantization neural network (LVQNN) is newly proposed. This estimates the external inertia load of the pneumatic artificial muscle manipulator. The effectiveness of the proposed control algorithm is demonstrated through experiments with different external inertia loads.
Problems with the control, oscillatory motion and compliance of pneumatic systems have prevented their widespread use in advanced robotics. However, their compactness, power/weight ratio, ease of maintenance and inherent safety are factors that could be potentially exploited in sophisticated dexterous manipulator designs. These advantages have led to the development of novel actuators such as the McKibben Muscle, Rubber Actuator and Pneumatic Artificial Muscle Manipulators. However, some limitations still exist, such as a deterioration of the performance of transient response due to the changes in the external inertia load in the pneumatic artificial muscle manipulator. To overcome this problem, a switching algorithm of the control parameter using a learning vector quantization neural network (LVQNN) is newly proposed. This estimates the external inertia load of the pneumatic artificial muscle manipulator. The effectiveness of the proposed control algorithm is demonstrated through experiments with different external inertia loads.
The mechanical seals, which are installed in rotating machines like pump and compressor, are gengrally used as sealing devices in the many fields of industries. The failure of mechanical seals such as leakage,fast and severe wear, excessive torque, and squeaking results in big problems. To monitor the failure of mechanical seals and to propose the proper monitoring techniques with artificial neural network, sliding wear experiments were conducted. Torque and temperature of the mechanical seals were measured during experiments. Optical microstructure was observed for the wear processing after every 10 minute sliding at rotation speed of 1750 rpm and scanning electron microscopy was also observed. During the experiment, the variation of torque and temperature that meant an abnormal phenomenon, was observed. That experimental data recorded were applied to the developed monitoring system with artificial neural network. This study concludes that torque and temperature of mechanical seals wil be used to identify and to monitor the condition of sliding motion of mechanical seals. An availability to monitor the mechanical seal failure with artificial neural network was confirmed.
The micro robot soccer playing system is introduced. Studying and learning, evolving in artificial agents are very difficult problem, but on the other hand we think more powerfully challenging task. In our laboratory, this soccer-system studies mainly centered on single agent learning problem. The construction of such experimental system has involved lots of kinds of challenges such as robot designing, vision processing, motion controlling. At last we will give some results showing that the proposed approach is feasible to guide the design of common agents system.
This paper proposes a wearable hand rehabilitation device, DULEX, for persons with functional paralysis of upper-limbs after stoke. DULEX has three degrees of freedom for rehabilitation exercises for wrist and fingers except the thumb. The main function of DULEX is to extend the range of motions of finger and wrist being contracture. DULEX is designed by using a parallel mechanism, and its parameters such as length and location of links are determined by kinematic analysis. The motion trajectory of the designed DULEX is aligned to human hand to prevent a slip. To reduce total weight of DULEX, artificial air muscles are used for actuating each joint motion. In feedback control, each joint angle is indirectly estimated from the relations of the input air pressure and the output muscle length. Experimental results show that DULEX is feasible in hand rehabilitation for stroke survivals.
이 논문은 이동 장애물 회피를 위한 새로운 로봇 동작 계획을 제안한다. 이동 장애물의 운동성을 고려하여, 로봇과 장애물 사이의 관계를 위해 가상거리 함수를 정의한다. 각각의 샘플링 시간에, 장애물의 움직임을 고려한 인공 전위계를 구성하기 위해 가상거리 함수를 이용한다. 로봇은 인공 전위 함수에 의해 유도된 인력과 척력 벡터에 따라 이동한다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 이동 장애물을 회피할 수 있었다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 입증한다.
This study introduces a method to generate artificial earthquakes in Korean Peninsular using historical earthquake catalogues and point source model. For this purpose, three earthquake catalogues compiled by different researchers are compared to each other. And epicenters and magnitudes of future earthquakes are generated based on those catalogues. In generating ground motion accelertation, point source model proposed by Boore and Atkinson was adopted. Parameters of the model for South-Eastern part of Korean Peninsular was proposed by Noh and kn. From the epicenters, magnitudes, and ground motion models, possible earthquakes for 50,000 years are generated. Using these generated earthquakes ground accelrations and uniform hazard response spectra (UHRS) having 2%, 5%, and 10% exceedance probability in 50 years are proposed.
본 논문에서는 이동 로봇이 자율주행을 하기 위해 사용되는 충돌회피 알고리즘을 실제 로봇과 똑같은 환경에 적용된 시뮬레이터를 통해 성능을 알아본다. 이동 로봇의 충돌회피를 위해 기존에 인공전위계 알고리즘과 Elastic force 알고리즘 등이 제안되어져있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 이 두 가지 방법에 의한 동작시간과 경로의 이동 길이를 비교하였다. 시뮬레이터는 IPC(Inter Process Communication)를 기반으로 개발되어졌으며, 알고리즘의 비교에는 차륜형 이동 로봇을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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