Jang-hoon Shin;Hwang-Jae Lee;Dokwan Lee;Wan-hee Lee
Physical Therapy Rehabilitation Science
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제13권2호
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pp.205-212
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2024
Objective: The purpose of this study is to confirm the exercise effect when combining wearable exercise assist robot, Bot fit's resist mode (Samsung Electronics) and stair climbing. Design: Cross-section study Methods: Targeting 53 adults and seniors, foot pressure and muscle activity were measured when climbing 3-story stairs using foot pressure measurement equipment (W-insole Science System) and surface muscle activity measurement equipment (sEMG; FreeEMG, BTS Bioengineering, Italy) using Bot Fit's resist mode. All subjects were measured without wearing Bot Fit, and the data between the two conditions were compared and analyzed. Results: The front area(p<0.01) and middle area(p<0.05) foot pressures of adults significantly increased when wearing the Bot fit. Frontal area foot pressure significantly increased in elderly people with knee arthritis and obesity(p<0.05). The gastrocnemius activity in all subjects significantly decreased after wearing Bot Fit(p<0.01). In elderly people with knee arthritis, the muscle activity of the rectus femoris was significantly reduced(p<0.05)., and in obese elderly people, the muscle activity of the gastrocnemius muscle was significantly reduced(p<0.05). Conclusions: Based on the results of this study, it is possible to induce correct stair climbing posture when climbing stairs using Bot fit resistance mode. In particular, it is expected to be an effective exercise for strengthening muscle endurance by increasing the activity of the rectus femoris muscle.
Soft fluidic actuators (SFAs) are widely utilized in various areas such as wearable systems due to the inherent compliance which allows safe and flexible interaction. However, SFA-driven systems generally require a large pump, multiple valves and tubes, which hinders to develop a miniaturized system with small range of motion. Thus, a highly integrated soft actuator needs to be developed for implementing a compact SFA-driven system. In this study, we propose an electro-hydraulic soft zipping actuator that can be used as a miniature pump. This actuator exerts tactile force as a dielectric liquid contained inside the actuator pressurized its deformable part. In addition, the proposed actuator can estimate the internal dielectric liquid thickness by using its self-sensing function. Besides, the electrical characteristics and driving performance of the proposed system were verified through experiments.
본 논문에서는 하지 보행 장애를 가진 환자가 사용하는 크러치에 로봇 기술이 적용된 새로운 타입의 착용식 족형 보행 재활 로봇에 대해 서술하였다. 개발된 로봇의 주된 특징은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫 번째, 착용 방식의 특징으로서, 팔꿈치에 착용하여 환자를 보조하는 엘보 크러치와 달리 환자의 가슴부에 족형 로봇을 착용함으로써 보행 시 넓은 가슴 면적으로부터 하중을 분산시키고 팔에 작용하는 집중 하중을 제거하였으며, 팔과 손의 움직임을 자유롭게 하였다. 두 번째, 사용자의 보행 의지를 파악하는 방법으로서, 족형 로봇의 발에 부착된 3축 힘센서를 이용하여 지면 반발력의 크기와 방향으로부터 사용자의 보행의도를 추정하는 알고리즘을 제안하였고 이에 따라 가슴 착용형 로봇을 보행시켰다. 마지막으로, 계단 보행을 위한 근력 강화 방법으로서, 둔턱을 오르내리는 근력 훈련이 가능하도록 바닥 높낮이에 따라 상하 운동 궤적이 변화할 수 있는 둔턱 보행 기능을 구현하였다. 최종적으로 개발된 로봇이 보행 의도를 인지하고 로봇 다리로부터 보행 보조를 효과적으로 수행할 수 있다는 것을 실험을 통하여 확인하였고, 하지 근전도 측정을 통하여 보행 시 로봇이 하지 근력을 보조하는 성능을 정량적으로 검증하였다.
손가락 골절 치료 후에는 장시간 사용하지 않아 손가락 힘줄 운동 능력이 떨어져 관절이 뻣뻣해지고, 경직된다. 이것은 근력손실 및 유연성 저하를 비롯한 손 사용의 어려움으로 이어질 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 손가락의 유연성 회복과 근력 강화를 위한 반복적인 재활 훈련을 해야 한다. 본 연구에서는 집에서도 사용할 수 있는 손가락 힘 훈련용 웨어러블 장갑 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 FSR센서를 사용하여 힘을 측정하며, 신호 획득을 위한 맞춤형 PCB를 적용했고 고무 밴드를 사용하여 크기를 조정할 수 있다. 균형잡힌 손가락 근력 훈련 평가를 위해 네 가지 경우의 동작에서 쥐는 힘 측정 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 다섯 손가락 힘의 중심을 나타내는 벡터를 제안하며, 힘의 균형 수준을 수치적으로 나타낼 수 있음을 보였다.
Jang-hoon Shin;Hye-Kang Park;Joonyoung Jung;Dong-Woo Lee;Hyung Cheol Shin;Hwang-Jae Lee;Wan-Hee Lee
Physical Therapy Rehabilitation Science
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제11권4호
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pp.478-487
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2022
Objective: This study was conducted to analyze the effect of wearable complex muscle support system on energy efficiency during walking in elderly. Design: Cross sectional study Methods: Twenty healthy elderly participated in this study. All subjects performed a 6 minuteswalk test(6MWT) and stair climbing test in dual, slack and no suit conditions. In each condition, oxygen consumption(VO2), metabolic equivalents(METs), energy expenditure measures(EEm), physiological cost index(PCI), walking velocity and heartrate were measured. Through repeated measured ANOVA, it was investigated whether there was a statistically significant difference in the measurement results between the three conditions. Results: In over-ground walking, VO2, METs and EEm showed significant differences between no suit and slack conditions(p<0.05). In stair climbing, VO2 showed significant difference between slack and dual conditions(p<0.05). Also, METs and EEm showed significant differences between no suit and slack, and between slack and dual conditions(p<0.05). Conclusions: Wearing the wearable complex muscle support system for elderly does not have much benefit in energy metabolism efficiency in over-ground, but there is a benefit in stair walking.
최근 IoT를 활용한 웨어러블 기기 및 무인 이동체에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 무인 이동체는 IT 기술들의 집약체라고 할 수 있다. 로봇, 자율 주행, 장애물 회피, 데이터 통신, 전력, 영상 처리 등의 기술들이 합쳐진 것을 무인 이동체 또는 무인 로봇이라고 부른다. 무인 이동체의 최종 목표는 수동이 아닌 자율 주행을 하여 목적지까지 안전하고 신속하게 도달하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 무인 이동체의 기술들 중 하나인 영상 처리 분야를 다루고자 한다. 현재 배터리의 기술로는 무인 이동체가 최대 1시간까지 주행할 수밖에 없다는 것을 감안하여, 전력 소비를 최소한으로 줄이기 위해 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이3를 사용하여 영상 인식 시스템을 설계하고자 한다. 제안하고자 하는 시스템은 카메라로부터 받는 영상의 모든 것을 인식하는 시스템을 목표로 한다.
인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.
To achieve synchronized motion between a wearable robot and a human user, the redundancy must be resolved in the same manner by both systems. According to the seven DOF (Degrees of Freedom) human arm model composed of the shoulder, elbow, and wrist joints, positioning and orientating the wrist in space is a task requiring only six DOFs. Due to this redundancy, a given task can be completed by multiple arm configurations, and thus there exists no unique mathematical solution to the inverse kinematics. This paper presents analysis on the kinematic and dynamic aspect of the human arm movement and their effect on the redundancy resolution of the human arm based on a seven DOF manipulator model. The redundancy of the arm is expressed mathematically by defining the swivel angle. The final form of swivel angle can be represented as a linear combination of two different swivel angles achieved by optimizing different cost functions based on kinematic and dynamic criteria. The kinematic criterion is to maximize the projection of the longest principal axis of the manipulability ellipsoid for the human arm on the vector connecting the wrist and the virtual target on the head region. The dynamic criterion is to minimize the mechanical work done in the joint space for each two consecutive points along the task space trajectory. As a first step, the redundancy based on the kinematic criterion will be thoroughly studied based on the motion capture data analysis. Experimental results indicate that by using the proposed redundancy resolution criterion in the kinematic level, error between the predicted and the actual swivel angle acquired from the motor control system is less than five degrees.
This paper presents a novel knitted data glove system for pattern classification of hand posture. Several experiments were conducted to confirm the performance of the knitted data glove. To find better sensor materials, the knitted data glove was fabricated with stainless-steel yarn and silver-plated yarn as representative conductive yarns, respectively. The result showed that the signal of the knitted data glove made of silver-plated yarn was more stable than that of stainless-steel yarn according as the measurement distance becomes longer. Also, the pattern classification was conducted for the performance verification of the data glove knitted using the silver-plated yarn. The average classification reached at 100% except for the pointing finger posture, and the overall classification accuracy of the knitted data glove was 98.3%. With these results, we expect that the knitted data glove is applied to various robot fields including the human-machine interface.
Remote control intervention surgery robotic system improves treatment effect on cardiovascular patients and reduces X-ray exposure. However, at the time of the first procedure, CT (computerized tomography) and other ultrasound diagnostic equipment should be used because the operator must insert the cannula directly into the patient's leg. Improvements to this have been un-met-needs of hospitals. In this paper, we developed a system that can insert the cannula intuitively and quickly by displaying blood vessels at a glance through the system using smart wearable glasses. The core development method is as follows. In order to project augmented reality onto the surgical image, CT scan angiography image is extracted and processed. In the process, three CT-Markers are used to create a coordinate system of blood vessel images. Additionally, a reference marker is photographed on a single camera to obtain a camera coordinate system. Since the CT marker and the reference marker are in the same position, 3D registration is performed. In the text, a detailed explanation will be given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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