• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.73-81
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• 2003

An autonomous stair robot recognizing the stair, and climbing up and down the stair by utilizing a robot vision, photo sensors, and appropriate climbing algorithm is introduced. Four arms associated with four wheels make the robot climb up and down more safely and faster than a simple track typed robot. The robot can adjust wheel base according to the stair width, hence it can adopt to a variable width stair with different algorithms in climbing up and down. The command and image data acquired from the robot are transferred to the main computer through RF wireless modules, and the data are delivered to a remote computer via a network communication through a proper data compression, thus, the real time image monitoring is implemented effectively.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.815-817
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• 2022

This paper is about the development of an automatic stair climbing trolley for carrying loads without manpower. The design of tri-wheeled structure and center of mass enable the trolley to move on flat ground and also to ascend stairs by self-balancing. The overall design enables the trolley to avoid collision to walls when the trolley rotates on domestic landings. When the camera recognizes the stair, the sensor measures distance from the trolley to the stair. Then the trolley can move to align itself in the middle of the stair and it starts climbing. It can ascend to a specific floor based on the floor number entered by the user. As a result, the automatic stair climbing trolley is expected to help humans by protecting from accidents of dropping loads and saving their power. It is also expected to use for various purposes such as delivering packages, moving and carrying heavy loads in buildings without elevator.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-10
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• 1996

In this paper, describe the automatic climbing wheelchair system use an articulated crawler mobile robot. This wheelchair system(call system) is composed of sensor detecting part and wireless communication part with PC. The sensor parts are consisted of sloping sensor and ultrasonic sensor part. The sloping sensor measures the sloping angle of system, and the ultrasonic sensor measures the distance of system's front wheel center from stair. PC will generate the operation data to climb up the stair using the measured data and make primitives for the system. At firsts This system transfer from sensor data to the PC. PC calculate the operation data to climb up the stair from the internal algorithm. We simulated the system in various stair angle slope($25^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$), and tested it on the real staircase with width 37cm, highlt 18cm, Angle $26^{\circ}$ . There were $0.350^{\circ}$ - $1.060^{\circ}$ Angle errors while climbing because adapted sensor has a precision $0.35^{\circ}$ in resolution. Finally, We implemented the sensor detecting part and the wireless communication park and practiced our system in 4cm/sec speed.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제27권5호
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• pp.661-669
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• 1995

원자력시설에서 점검 및 보수작업을 위하여 이동로보트 KAEROT을 개발하였다. 이동로보트의 주행장치는 소차륜들이 부착된 유성차륜의 형태로 구성되어 높은 안정성을 유지하며 계단을 포함한 많은 장애물의 승하강이 가능하도록 설계하였다 본 논문에서는 로보트의 원격조작을 용이하게 하기 위하여 이동로보트의 기구학적 해석을 통하여 역기구학 해를 구하였고, 자동 계단승월 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 이동경로를 결정한 후 제안된 기준경로를 추종할 수 있도록 각 차륜의 각속도를 구하는 것이다. 제작 오차가 있는 실험실내 계단에 대하여 시뮬레이션 및 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 로보트 몸체의 경사각도를 낮게 유지시킬 수 있었고, 주행중 안정성을 높혀주었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.15-22
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• 2012

외골격 보행보조로봇은 로봇 시스템을 인체에 직접 착용하는 형태이므로 기구적인 측면에서는 인체 근골격 구조에 최적화된 메커니즘으로 구성되어야 하며, 제어적인 측면에서는 근골격계의 손상을 일으킬 수 있는 로봇의 부적합한 거동을 예방할 수 있는 안전장치를 갖추어야 한다. 외골격 보행보조로봇을 개발하기 위해서는 보행이나 근골격계의 거동특성에 대한 이해 및 분석이 필요하다. 본 연구에서는 최적화된 로봇시스템 설계를 위하여 구동장치의 관절력과 동력 용량을 예측하였으며 몇 가지 보행동작에 대한.관절거동특성을 파악할 수 있는 자료를 획득하였다. 평지보행을 제외한 나타나는 주요한 동작으로는 계단오르고 내리기, 안기, 서기, 경사면 걷기 등이 있다. 본 연구에서는 경사면 걷기를 제외한 모든 동작에 대한 동작 실험을 수행하고 분석하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.163-172
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• 2007

A swarm-bot docking with two independent robots aiming at overcoming obstacles or climbing up/down stairs is introduced how it can be manufactured and controlled. Utilizing the fast mobility of the vehicle robot and cooperating between robots expands the applications of the robot. An algorithm for identifying the partner robot and its generic mechanism enabling the docking of two robots are addressed. The designed swarm-bot has advantages in terms of overcoming obstacle or stair climbing which is not easily implemented by a single robot, increasing the adaptability to the environment.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.602-613
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• 2022

본 논문은 차륜형 캐터필러 및 좌석 위치 가변 구조를 갖는 휠체어 계단 이동 보조기기의 구조에서 비롯되는 계단 이동 중 직진 주행 이탈 상황을 모델링 하고 추정 및 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 주행 이탈 상황은 플랫폼의 Yawing 상황 모델 분석으로 주행 환경 특성상 Roll, Pitch와 Yaw 사이에 관계를 이용하여 Yaw값 변화 추이를 추정 하였으며, 차륜 구동 제어기의 제어변수 및 좌석 위치 제어 변수로 활용하였다. 정량적 검증 결과 약 10°의 Yawing 상황에서 약 7초 내외로 직진성 보정을 확인 하였으며, 좌석 위치 변화로 경로 보정간 회전 각속도를 47.5% 감소 시켜 직진성 보정에 효과가 있음을 확인 하였다.

• 운동영양학회지
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• 제25권1호
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• pp.23-29
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• 2021

[Purpose] This preliminary study aimed to develop a regression model to estimate the non-exercise activity thermogenesis (NEAT) of Korean adults using various easy-to-measure dependent variables. [Methods] NEAT was measured in 71 healthy adults (male n = 29; female n = 42). Statistical analysis was performed to develop a NEAT estimation regression model using the stepwise regression method. [Results] We confirmed that age^A, weight^B, heart rate (HR)_average^C, weight × HR_average^D, weight × HR_sum^E, systolic blood pressure (SBP) × HR_rest^F, fat mass ÷ height^2G, gender × HR_average^H, and gender × weight × HR_sum^I were important variables in various NEAT activity regression models. There was no significant difference between the measured NEAT values obtained using a metabolic gas analyzer and the predicted NEAT. [Conclusion] This preliminary study developed a regression model to estimate the NEAT in healthy Korean adults. The regression model was as follows: sitting = 1.431 - 0.013 × (A) + 0.00014 × (D) - 0.00005 × (F) + 0.006 × (H); leg jiggling = 1.102 - 0.011 × (A) + 0.013 × (B) + 0.005 × (H); standing = 1.713 - 0.013 × (A) + 0.0000017 × (I); 4.5 km/h walking = 0.864 + 0.035 × (B) + 0.0000041 × (E); 6.0 km/h walking = 4.029 - 0.024 × (C) + 0.00071 × (D); climbing up 1 stair = 1.308 - 0.016 × (A) + 0.00035 × (D) - 0.000085 × (F) - 0.098 × (G); and climbing up 2 stairs = 1.442 - 0.023 × (A) - 0.000093 × (F) - 0.121 × (G) + 0.0000624 × (E).