기존의 제품에서는 음악을 들으며 운동하는 과정에서 음악속도에 맞게 운동을 하는 방법을 사용하였다. 사용자가 운동중에 직접 음악 재생을 조절하는 방법은 좀 더 격한 음악을 재생하고자 했을 때 음악을 검색중 사용자의 운동의 흐름이 끊어지는 경우가 빈번하게 발생한다. 그러나 사용자의 걸음 속도를 이용해 음악 재생속도를 더 빠르게 한다면 효율적인 운동이 될 것이다. 본 논문에서는 신발의 깔창에 장착된 1개 이상의 압전센서를 활용하여 아두이노에서 걸음 수를 수집하고 수집된 압전센서 데이터를 이용하여 걸음 수를 이용한 걸음 속도의 측정 과정을 안드로이드 스마트폰에서 처리한다. 이렇게 측정된 걸음 속도를 통해 안드로이드 스마트폰에서 음악 재생 속도를 결정하여 사용자에게 쾌적한 운동 환경을 제공하는 것을 목적으로 한다.
이 연구의 목적은 젊은 아시아인과 코카시아 여성의 보행패턴 중 보폭시간(step time) 과 보폭 (step length)을 비교하고 두 집단의 골반넓이와 보폭과 상관관계가 있는지 알아보는 것이다. 연구대상자는 15명의 아시아인과 15명의 코카시아 여성이었으며 나이는 23세에서 35세 범위에 있었다. 보행분석을 위해서는 GAITRite System을 사용하였으며 분석방법으로는 인종(아시아인대 코카시아인)과 신체부위(좌측, 우측)를 요인으로 하여 반복측정에 의한 분산분석을 하였다. 아시아인 여성보다 코카시아인 여성의 보폭, 다리길이, 골반 넓이가 통계학적으로 유의하게 높았고 왼쪽 다리의 걸음과 오른쪽 다리의 걸음에 있어서는 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 그리고 보폭시간, 속도, 걸음수(cadence)에 있어서도 두 여성 인종간에 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 이러한 결과는 보행변수 중에서 걸음수나 속도와 같은 시간변수에 았어서는 아시아인 여성과 코카시아인 여성간에 차이가 없음을 의미한다.
GA 기반의 4족 보행로봇의 걸음새의 속도와 안정성을 최적화하는 걸음새의 자동 생성 방법을 구현한다. 기존에 사용된 걸음새 파라미터 집합에서 중요 파라미터의 영향을 분석하였고, 이를 통해 효율적인 탐색 방향을 설정하였다. 또한 속도 위주의 기존 연구와는 달리 반 정확도가 수반된 결과를 얻도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 SONY Aibo 4족 보행 로봇에 대해서 ODE 기반의 물리적 특성을 포함한 정교한 시뮬레이션이 가능한 Webots 을 이용하여 실험을 수행하였고, 속도와 안정성 면에서 향상된 결과를 얻었다.
다리를 가진 로봇은 지형에 대한 높은 적응능력을 가졌다할지라도 바퀴의 차량과 비교했을 때 일반적으로 그 속도가 상당히 낮다. 다리를 가진 로봇으로 빨리 움직이는 속도를 얻기 위해서는 두발 로봇의 달림과 4족 로봇의 속보나 뛰는 것과 같이 동적으로 안정한 걸음걸이가 좋은 해결법이다. 그러나 동적으로 안정한 걸음걸이의 에너지 효율은 일반적으로 느린 걸음걸이와 같은 안정한 걸음걸이보다 낮다. 본 논문에서는 네발로 걷는 로봇의 에너지 효율에 관한 실험적 연구를 보여준다. 빠른 걸음걸이의 2가지 패턴의 에너지 소모에 대한 TITAN-VIII을 이용한 실험을 통해 연구하였다.
음악의 속도에 따라 운동하는 방법을 제공하는 기존의 연구에서는 사용자가 직접 재생되는 음악을 변경해주어야 하는 방법이 사용되었다. 그러나 사용자가 직접 음악 재생을 조절하는 방법에서 빠른 음악을 재생하고자 했을 때 사용자가 음악을 검색하다가 운동 흐름이 끊어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웨어러블 스마트 신발의 사용자로부터 걸음 수를 측정하는 모듈을 아두이노 기반으로 설계하고 안드로이드 기반의 스마트폰으로 데이터를 전송하여 정확한 걸음 수를 측정 할 수 있도록 구현하였다. 그리고 GPS를 활용함으로써 걸음속도 및 이동 거리를 측정하여 보다 정확한 운동량을 측정할 수 있도록 하였다. 또한 이동거리에 따른 칼로리 소모량과 걸음 수에 따른 칼로리 소모량의 평균값을 측정해 기존의 제품보다 정확한 칼로리 소모를 측정하며, 걸음속도에 따라 음악 장르 변경 알고리즘을 적용시켜 사용자에게 운동 동기를 부여하고 동시에 운동효과를 증대시킬 수 있게 하였다.
다리를 가진 로봇은 지형에 대한 높은 적응능력을 가졌다할지라도 바퀴로 구동되는 로봇과 비교했을 때 일반적으로 그 속도가 상당히 느리다. 다리를 가진 로봇으로 빨리 움직이는 속도를 얻기 위해서는 두발로봇의 달리는 것과 4족 로봇의 속보나 뛰는 것과 같이 동적으로 안정한 걸음걸이가 좋은 해결법이다. 그러나 동적으로 안정한 걸음걸이의 에너지 효율은 일반적으로 느린 걸음걸이와 같은 안정한 걸음걸이보다 낮다. 본 논문에서는 4족으로 걷는 로봇의 에너지 효율에 관한 실험적 연구를 보여주고 있다. 걷는 보행 방법에 따른 2가지 패턴에 따른 에너지 효율관계를 TITAN-VIII이라 명명된 4발로 걷는 로봇을 기준으로 시뮬레이션을 통하여 비교분석 하였다.
최근 생체 인식 기술의 하나로, 걸음걸이 인식에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 실루엣기반 걸음걸이 인식은 걸음걸이 인식을 위한 가장 보편적인 방법으로, 본 논문에서는 실루엣 기반 걸음걸이 인식에서 걸음걸이의 특성을 결정하는 정보에 대해 분석한다. 걸음걸이는 크게, 정적인 신체 모양(static body shape)과 동적인 신체 운동(dynamic body motion), 두 가지 단서(cue)에 의해 표현될 수 있다. 최근, 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되며 신체 운동과 관련된 동적인 단서는 걸음걸이의 특성에 거의 영향을 주지 않는다는 연구들이 보고되고 있다. 이와 달리, 본 논문에서는 신체운동과 관련된 동적인 단서 역시 걸음걸이의 특성을 결정짓는 중요한 요소라고 판단하여 이를 실험적으로 검증하고자 한다. 이를 위해, 크게 두 개의 걸음걸이 데이터베이스(UBC DB, Southampton Small DB)를 이용하여 실험을 수행하였다. UBC DB는 보편적인 걸음걸이를 저장한 것이고, Southampton DB는 다른 종류의 옷이나 신발, 가방을 착용하거나, 걸음걸이의 속도를 바꾸는 등 보편적인 걸음걸이와 다른 특성을 가지는 걸음걸이를 저장한 것이다. 실험 결과, 인식률은 UBC DB에서 신체 모양을 이용할 경우 $100\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $95.2\%$이고, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 $50.0\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $55.8\%$이다. 잘못된 인식을 할 위험도(risk)는 UBC DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.91, 신체 운동을 이용할 경우 0.97, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.98, 신체 운동을 이용할 경우 0.98이다. 결과적으로, 보편적인 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되지만, 옷이나 가방 등에 의해 가장된(disguised) 걸음걸이에서는 신체 운동과 관련된 동적인 단서에 의해 주로 결정된다.
세상은 급속도로 변하고 있다. 어리둥절할 지경이다. 문명이 발달한 나라일수록 변화는 심하다. 그러나 그 심한 변화 속에서 세계의 인류는 용케도 살아간다. 그런데 우리는 어떨까. 우리의 생활 주변에는 어리둥절하고 제자리걸음 하는 일은 없을가. 고쳐야 할 버릇, 고쳐야 할 생각은 없을가.
본 논문에서는 육족 보행 로봇의 새로운 힘 분배 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 육족 보행 로봇은 다리 하나에 관절고착고장이 발생하여 내고장성 정적 세다리 걸음새로 보행한다. 제안되는 힘 분배 알고리듬의 핵심은 내고장성 걸음새가 가지는 안정여유도를 결정하는 지지 다리의 미끄러짐을 최소화시키는 것이다. 불연속적으로 움직이는 내고장성 세다리 걸음새는 정상 걸음새보다 안정도가 떨어진다는 약점이 있다. 본 논문에서 제안하는 힘 분배 알고리듬은 이러한 약점을 고려하여 내고장성 걸음새의 지지 다리가 세 개라는 성질과 Zero-Interaction Force 원리를 이용하여 최적화 기법을 쓰지 않고 대수적으로 모든 다리의 힘 성분을 구한다. 컴퓨터 시뮬레이션 사례 연구를 통해서 제안된 힘 분배 알고리듬과 기존 방법의 비교 분석을 실시하고 제안된 방법의 효용성을 입증한다.
본 논문은 손목에 착용한 3축 가속도계 신호로부터 걷기, 달리기 상태일 때 걸음 수를 검출하는 방법을 제안한다. 성인 남자 4명의 피 실험자를 대상으로 트레드밀에서 2km/h, 4km/h, 6km/h, 8km/h의 속도로 신호를 수집하였다. 3축 가속도 신호에서 SMV를 계산한 후 Moving Max를 적용한 후 Vally Detection을 하여 걸음 수를 검출하였다. 약 2300보의 수집 신호에서 약 97.77%의 인식 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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