As a part of development of Korean K2 main battle tank, embedded training computer to be operated in the main equipment, which makes it possible to train without a special-purposed training simulator, was adopted for tank combat training. The category of embedded training of Korean K2 main battle tank includes driving training, gunnery training, single tank combat training, platoon level combat training, and command and platoon leaders combat training. For realization unit level tank embedded training system, the virtual reality was utilized for real time image rendering, and network based real time communication system of K2 tank was utilized for sharing status information between tanks. As a result, it is possible to train themselves on their own tank for enhancing the operational skills and harmonized task with members.
수술 시뮬레이션은 의학 교육, 수술 훈련, 수술 계획과 정확한 수술을 위해 그 중요성이 더해지고 있다. 본 논문은 물리적 모델을 기반으로 3차원 객체의 변형을 인터액티브하게 수행할 수 있는 인체 내장 기관에 대한 수술 시뮬레이터의 개발을 목적으로 한다. 물리적 모델은 컴퓨터 애니매이션과 컴퓨터 그래픽 모델에 대한 새로운 시도로써 많이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 심장에 대한 3차원 자료를 매스-스프링 모델로 구현 및 변형을 수행하였다. 본 연구의 결과는 일차적으로는 심장 수술 시뮬레이션에 적용 가능하며 나아가 다른 내장 기관의 수술 시뮬레이션 및 non-rigid한 객체에 대한 변형에 적용 가능하다.
해군은 대한민국의 해양안보를 책임지기 위해서 항공모함 확보를 추진하고 있다. 항모가 주어진 임무를 완수하기 위해서는 운용요원들이 항모를 완벽하게 운용할 수 있어야 하며, 이를 위한 항모 운용요원들의 완벽한 항모 운용술은 끊임없는 훈련에서 비롯된다. 이에 본고에서는 함정에서도 항상 최고의 훈련을 시행할 수 있도록 함정 탑재형 훈련체계(OBTS)를 제안한다. 항모를 위한 OBTS는 함정에 최적으로 적용되고 운용요원들에게 최고의 교육훈련 환경을 제공하는 것이 가능하도록 합성훈련환경(STE) 기반의 철저한 시뮬레이터 형태로 구축되어야 한다. 그리고 항모의 다양한 훈련소요와 시행 조건을 만족시킬 수 있도록, 내장 훈련체계(ETS), VR 훈련체계, AR 정비체계, MR 훈련체계, MR Metaverse 훈련체계, 실감 시뮬레이터(Realistic Simulator) 훈련체계로 구성하는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.
수화를 사용하는 농아인은 의사소통의 제약에 의해 사회적인 불평등과 금전적 손실을 겪고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 농아인의 원활한 의사소통을 위해 8개의 근전도와 1개의 관성센서로 구성된 암밴드 센서를 이용하여 실시간으로 미국 수화를 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘의 성능 검증은 11명의 피험자를 통해 진행하였으며, 패턴 분류기 학습은 훈련 데이터베이스 크기를 증가시키면서 진행하였다. 실험 결과, 개발된 패턴 인식 알고리즘은 동작 별 20개의 훈련 데이터베이스에서 97%이상의 정확도를 가졌으며, 30개의 훈련 데이터베이스에서 99%이상의 정확도를 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 암밴드 센서를 이용한 수화 인식 알고리즘의 실용성과 우수성을 확인하였다.
최근 고령화 사회로의 진입 및 장애 인구의 증가로 인해, 인간의 복지를 위한 자동화 시스템에 대한 수요가 늘고 있다. 특히 재활 자동화와 관련한 로봇 시스템은 환자 본인 및 치료 보조자에 대한 수고를 덜어주면서도 기존의 전통적인 재활효과에 상응하는 성과를 얻을 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구는 하지 근력이 약화된 사용자들의 신체 자중을 보상해줌과 동시에 정상인과 같은 패턴의 보행 훈련을 수행할 수 있는 모바일형 보행 재활 시스템을 제안하고자 한다. 특히, 자중보상 시스템은 신체의 자세 변화 특징을 반영하여, 기구학적인 분석을 통해 구현하였으며 보행 가이드를 위한 제어 알고리즘과 더불어 메인 컨트롤 시스템이 내장된 모바일 플랫폼에 통합 적용되었다. 이러한 모바일 플랫폼은 사용자의 보행 속도의지를 반영하는 UCS(User Command System)와 플랫폼 자체에 내장된 자율주행 알고리즘의 병합되어 운용되도록 고안되었으며, 본 논문에서는 보행 훈련시의 BWS(Body Weight Support)의 효과에 대한 검증에 집중하고자 한다. 이를 위해 인체의 근전도 신호를 측정할 수 있는 EMG(Electromyography) 센서를 활용하여, BWS 및 모바일로봇을 활용한 자중 보상 시의 피험자의 하지 근력 패턴을 측정 및 분석하여, 정상 보행자와의 차이점을 비교함으로서 본 연구의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 불안정판(unstable platform)을 이용한 새로운 인체 평형감각 증진용 훈련 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 불안정판, 컴퓨터 인터페이스, 다양한 소프트웨어로 구성되어 있다. 불안정판은 기울기 센서와 무선 모듈을 내장한 타원형의 단순한 구조이다. 균형 훈련의 효과를 평가하기 위해 표적으로의 이동시간(moving time to the target)과 표적 내 유지시간(duration time in the target)과 같은 파라미터(parameter)를 측정하였다. 균형 훈련은 2주간 행해졌고, 훈련 프로그램에 따라 피험자를 두 그룹으로 나누었다. 그 결과, sine curve trace (SCT)와 block game의 훈련 프로그램을 이용한 반복적인 훈련을 통해 이동시간은 짧아졌고, 유지시간은 길어졌다 특히, 피험자가 균형을 유지하기 어려웠던 방향에서의 개선이 두드러졌다. 이로써 본 시스템은 훈련 후 피험자의 평형감각을 향상시킬 수 있었고, 효과적인 평형감각 훈련시스템으로써 임상에의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 각 행위 별 가속도 데이터의 시간적 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계에서는 결정트리(DT) 학습을 수행하고, 2단계에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 은닉 마코프 모델(HMM) 학습을 수행한다. 또한, 견고한 행위 인식기를 얻기 위해, 동일한 행위에 대해 서로 사용자와 서로 다른 스마트폰 위치와 방향으로부터 수집한 다양한 대용량 데이터를 이용하여 본 시스템을 훈련하였다. 6가지 실내 행위들에 대해 수집한 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 시스템은 앞서 설명한 설계 방식을 기초로 높은 인식 성능을 보여주었다.
본 연구는 하퇴의지 착용자와 정상 성인간의 시간-거리, 운동형상학 변수를 조사하고 비교하기 위하여 실시하였다. 연구 대상자는 외상으로 인한 하퇴 절단자로서 내골격식 하퇴의지를 착용하고 독립적으로 보행이 가능한 20명과 연령, 신장으로 짝짓기한 대조군(matched control group) 20명이 참여하였다. 보행분석은 Vicon Clinical Manager Software (VCM)를 내장한 PC에 5개의 카메라가 연결되어 있는 Vicon 512 Motion Analysis System (MAS, Oxford Metrics Inc.)을 이용하였다. 하퇴의지 착용군의 단하지 지지시간이 정상 성인군에 비해 유의하게 짧았으며(p<.05), 하퇴의지 착용군에서 슬관절의 선전이 증가되었으며 족관절의 저측굴곡이 감소되었다(p<.05). 하퇴절단자들의 보행개선을 위해서는 하퇴절단자 개인의 보행능력에 알맞은 부품의 선택, 체계적인 보행훈련 및 평가, 보행능력 향상을 위한 근력강화 프로그램 등 체계적인 재활훈련 프로그램이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구는 연구대상자의 수가 제한되어 있으므로 연구의 결과를 일반화하기에는 제한점이 있으나, 향후 편측 하퇴절단자의 보행연구에 대한 기초 자료로 사용될 수 있을 것이라고 생각된다.
본 연구는 주기적인 알츠하이머 병의 중증도 모니터링을 위해 스마트 인솔을 통한 보행 특징 추출과 머신러닝 기반 중증도 분류의 성능에 대해 살펴보았다. 최근 고령화가 가속화되는 추세에 있어 치매 환자가 급증하고 있으며, 중증도가 심해질수록 필요한 치료 비용 및 노력이 급증하기 때문에 조기 진단이 최선의 치료 전략으로 보여진다. 환자 친화적이고 저비용의 관성 측정 장치가 내장된 스마트 인솔만을 사용하여 다양한 보행 실험 패러다임에서 환자의 보행 특징을 추출하고, 이를 알츠하이머 병의 중증도 진단을 위한 머신러닝 기반 분류기를 훈련시켜 성능을 평가한 결과, 숫자세기와 같이 뇌에 부하를 주는 하위 작업이 포함된 복합 보행을 측정한 데이터셋을 사용하여 훈련된 분류 모델이 일반 걷기 데이터셋을 사용한 모델보다 성능이 높게 나타나는 것이 관찰되었다. 본 연구는 안전하고 환경적 제약이 적은 방법을 사용하여 시기 적절한 진단뿐만 아니라 주기적인 중증도 모니터링 시스템의 일환으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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