인체의 질량분포, 부피, 무게중심 등은 운동역학적 변인들을 분석하기위한 중요한 파라미터로 활용된다. 본 연구는 이러한 파라미터, 즉 인체분절계수를 추정하기 위한 분석도구의 개발에 관한 연구이다. 분석은 CT촬영을 통해 얻어진 2차원 의료영상데이터에 대해, 영상정보를 읽어 watershed 알고리즘을 통해 체성분에 따라 지방조직, 뼈조직, 근육조직에 따른 영역경계를 반 자동으로 구분할 수 있다. 분절계수의 추정은 최종적으로 확보한 영상에 대해, 분절경계면을 구분하여 이에 따른 질량, 부피 및 무게중심에 대한 비율을 계산하고 결과는 CSV 타입으로 저장한다. 개발된 분석도구는 연구목적에 따라 다양하게 분절화가 가능할 뿐만 아니라 영상데이터의 확보를 통해 인체분절계수 데이터베이스의 확장 구축에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.
Muscle force prediction in forward dynamic analysis of human motion depends many muscle parameters associated with muscle actuation. This research studies the effects of various parameters of Hill type muscle model using the simple hand raising motion. Motion analysis is carried out using motion capture system, and each muscle force is recorded for comparison with muscle model generated muscle force. Using Hill type muscle model, muscle force for generating the same hand rasing motion was setup adjusting 5 activation parameters. The test showed the importance of activation parameters on the accurate generation of muscle force.
The analysis of human movement requires the knowledge of the Hill type muscle parameters, the muscle-tendon and moment arm length change as a function of joint angles. However, values of a subject's muscle parameters are very difficult to identify. It turns out from a sensitivity analysis that the tendon slack length and maximum muscle force are the two critical parameters among the Hill-type muscle model. Therefore, it could be claimed that the variation of the tendon slack length and maximum muscle force from the Delp's reference data will change the muscle characteristics of a subject remarkably. A numeric optimization method to search these tendon parameters specific to a subject is proposed, and the accuracy of the developed algorithm is evaluated through a numerical simulation.
본 연구에서는 매미가 소형이면서도 광대역의 소리를 낼 수 있는 원리가 무엇인지를 파악하고 이중 음향 발생 장치 제작에 적용할 수 있는 요소를 도출하였다. 매미의 발음기관에서 가장 중요한 부분은 복부 공명실과 진동판이다. 복부 공명실은 위상 반전형 인클로져 시스템으로 모델링 할 수 있으며, 진동판은 돔 형태의 박판으로 볼 수 있다. 근육에서 발생된 입력 신호는 진동판의 곡면에 의해 판에 좌굴을 일으켜 높은 음압의 소리를 발생시킨다. 발생된 소리는 복부를 통해 위상이 반전되어 특정 대역이 강조된다. 진동판의 가장 큰 특징은 곡면구조에 의한 비선형적인 출력이며 이를 통하여 가진 주파수와 상이한 주파수 성분들을 효과적으로 발생시키게 된다. 이러한 구조를 음향 발생장치로 활용하기 위하여 단순한 곡면판의 기하학적 파라미터 변화에 따른 출력 변화 경향을 관찰 하였으며, 이러한 원리를 활용한 음향 발생장치를 구성하였다.
The paper presents how to update impedance control parameters for dual-arm manipulators using EMG signals and motions of the operator. Since the hand motions of the dual-arm are modeled to be the mass-spring-damper system in this paper, the impedance parameter update method is an important issue to reflect the operator's force. However, task space inertia to be used as the mass parameter goes to infinity if the manipulator approaches a kinematic singularity. To alleviate this issue, the impedance (stiffness and damping) parameters are divided with a diagonal element of the task space inertia. Also, the stiffness and damping matrices are updated using the normalized EMG signals captured from the operator's forearm. Through this process, the motion of the dual-arm manipulator is more stabilized even though it approaches the kinematic singularity.
본 논문은 노약자들의 발목근력보조를 위한 착용형 로봇에 대해서 서술하였다. 기존 착용형 로봇들은 보행 시 필요한 근력을 보조하기 위해 대부분 모터와 감속기를 사용하였다. 하지만 모터와 감속기의 조합은 무게가 무거울 뿐만 아니라 감속기 치차의 마찰때문에 실제 사람의 근육과 달리 강성과 토크를 동시에 제어하기 어려운 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 모터/감속기 조합보다 가볍고 안전하며 근력을 보조하는 힘을 충분히 발휘할 수 있는 Mckibben 공압 근육을 사용하였다. 발목의 피칭 모션에 이용되는 종아리 가자미근 및 앞정강근의 힘을 한 쌍의 공압 근육을 사용한 상극구동으로 보조하였으며, 상극구동제어를 위해 상극구동 모델 파라미터들을 실험적으로 도출하였다. 사용자의 보행의지를 판단하고자 발바닥에 부착된 압력변위센서로 압력과 압력중심위치를 측정하여 발바닥의 하중과 발목토크를 계산하였고, 이를 기반으로 공압 근육 관절의 강성과 토크를 동시에 제어하였다. 최종적으로, 트레드밀에서 근전도 신호를 측정하여 발목근력보조로봇의 성능을 실험적으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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