본 연구의 목적은 각기 다른 수직 점프 동작 시 근육의 길이와 근육의 수축속도 변화를 비교 분석하는데 있다. 피험자의 운동학적 변인들을 분석하기 위해 2대의 고감도 카메라를 (60 Hz, Panasonic AG455) 사용하여 점프 동작을 촬영하였다. 대퇴직근, 내측광근, 외측광근, 중간광근, 대퇴이두근(단두), 내측과 외측 비복근의 길이와 근수축 속도는 Brand et al. (1982)에 의해 제시되어진 하지근 기시 정지점의 3차원 좌표값과 동작분석을 통한 하지 분절간의 회전 및 변환행렬을 사용하여 측정되어졌다. 일반적인 근육 길이와 수축속도의 변화 형태는 각기 다른 점프간에 매우 유사한 형태를 보였다. 상승기 초기에 대퇴사두근의 길이가 최대인것으로 나타났으며, 이에 반해 대퇴이두근과 내외측 비복근은 공중 동작이 발생하는 시점에 근의 길이가 최대인 것으로 나타났다. 근육의 길이 변화 범위는 대퇴직근이 35.9에서 47.5 cm, 외측광근이 29.4에서 38.8 cm, 중간광근이 31.5에서 38.0 cm, 내측광근이 30.9에서 38.6 cm, 대퇴이두근이 21.3에서 39.1 cm, 외측비복근이 31.4에서 33.5 cm, 내측비복근이 30.5에서 33.2 cm인 것으로 나타났다. SQ와 CMJ에서는 대퇴사두근의 최대 단축성 수축 속도와 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 신장성 수축이 공중동작이 발생하기 바로 전에 이루어졌다. 대퇴사두근의 최대 신장성 수축과 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 단축성 수축은 일반적으로 피험자가 착지하는 순간에 발생되어졌다. 그러나 HJ와 DJ에서는 대퇴사두근의 최대 신장성 추축과 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 신장성 수축이 하강기 초반에 발생되어졌다.
정보화 시대의 발전에 따라 점점 더 많은 정보를 더욱 빠르게 처리할 수 있는 기기들이 요구되고 있다. 메모리는 그 중에서 핵심적인 부품으로써 소자의 고집적화와 고속화가 계속 진행되면서 기존의 메모리 소자들은 집적화에서 그 한계에 도달하고 있다. 기존 소자들의 집적화의 한계를 극복하기 위하여 새로운 비휘발성 메모리 소자들이 제안되었다. 그 중 resistive switching random access memory(ReRAM)은 저항의 변화특성을 사용하는 메모리로 간단한 구조를 가지고 있기 때문에 집적화에 유리하다는 장점을 가지고 있다. 그 외에도 빠른 동작 속도와 낮은 전압에서의 동작이 가능하여 차세대 메모리로써 각광받고 있는 추세이다. 본 연구실에서는 이미 nitride 물질을 기반으로 한 여러 ReRAM 소자들을 제안해 왔다. 그 중 AlN-based ReRAM 소자는 빠른 동작 속도와 좋은 내구성을 보인 바 있다. 하지만 상업화를 위해서 해결해야 할 문제점들이 아직 존재하고 있다. 대표적으로 소자의 배열에서 각 소자의 균일한 동작이 보증되어야 하기 때문에 소자의 셋/리셋 전압의 산포를 줄이고 동작 전류 레벨을 낮추어야 할 필요성이 존재한다. 이러한 ReRAM의 이슈를 해결하기 위해, 본 실험에서는 기존의 AlN-based ReRAM 소자에 Ti를 도핑 방법을 이용하여 소자의 동작 전압 및 전류의 산포를 줄이기 위한 연구를 진행 하였다. 본 실험은 co-sputtering 방법을 이용하여 Ti가 도핑된 AlN을 저항변화 물질로 사용하여 그 특성을 살펴보았다. Ti의 도핑 효과로 소자의 신뢰성 향상 및 동작 전압의 감소 등의 효과를 얻을 수 있었다. 이는 nitride 기반 물질에서 Ti dopant에 의해 형성된 TiN의 효과로 설명된다. TiN는 metallic한 특성을 지니고 있기에 저항변화물질 내에서 일종의 metallic particle의 역할을 수행할 수 있다. 따라서 conducting path의 형성과정에서 이러한 particle 들이 전계를 유도하여 좀 더 균일한 set/reset 특성을 나타내게 된다.
본 연구에서는 배선용차단기의 트립부 동작 신뢰성 향상과 트립부의 구조 최적화를 위하여 트립부 동작 특성을 정량적으로 예측할 수 있는 자계-동역학 연성해석기술을 연구하였다. 먼저 전류와 트립부 가동자 변위에 따라 가동자에 유기되는 전자기력을 예측할 수 있는 수식을 도출하였으며, 전자기력 수식과 가동자의 회전운동방정식을 시간에 따라 과도해석하여 가동자의 변위와 동작전류, 트립하중을 정량적으로 예측할 수 있는 트립부 동특성 해석기술을 개발하였다. 그리고 개발된 해석기술을 검증하기 위하여 양산 배선용차단기를 이용하여 트립실험을 실시하였으며 동작전류의 실험값과 해석값이 비교적 일치함을 확인하였다. 또한 본 연구에서는 개발된 해석기술의 활용성을 제고하기 위하여 윈도우즈 환경의 트립부 동특성 해석 프로그램을 개발하였으며, 이를 활용하여 트립부 설계변수별 동작 특성을 분석하였다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.559-568
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1992
MODAPTS는 1966년 호주에서 MTM을 기초로 하여 개발되었으며, 이 시스템은 학습과 사용이 용이해서 널리 사용되고 있다. 그러나 본 논문의 연구결과, MODAPTS의 시간단위는 동작구간의 쇠대치를 기준으로 하고 MTM의 동작시간을 합성하여 설정된 것이 증명되었으며, MTM의 동작시간은 "낮은 과업 표준(Low Task Standard)"을 기준으로 하였기 때문에 MODAPTS는 그 정확성에 대하여 검증을 필요로 한다. 본 논문에서는 "높은 과업 표준(High Task Standard)"을 기준으로 하여 설정된 WF를 기초로 하여 MODAPTS의 구성과 정확성에 대하여 분석하였으며, "High Task MODAPTS"의 동작시간을 설정하였다. "High Task MODAPTS"(약칭 HITMAP)는 WF에 대한 정확도가 95%이상으로서 성과급용 표준시간 설정에 충분하므로 생산활동의 생산성을 측정하고 개선하는데 이바지할 것으로 기대된다.하므로 생산활동의 생산성을 측정하고 개선하는데 이바지할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 E-textile 기반 신축성 센서의 모양과 부착 위치가 동작 센싱 성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 인체 동작 센싱에 가장 적합한 의복 구조 요건을 규명하고자 하였다. 실험 대상 아동에게 센서의 모양과 부착 위치에 따라 조작된 실험복을 착의시킨 후 60 deg/sec의 속도로, $60^{\circ}$, $90^{\circ}$, $120^{\circ}$의 동작 각도별로 팔과 다리의 굽힘, 폄 동작 의한 직물 센서의 신장과 수축에 따른 전압의 변화량을 측정하였으며, 가속도 센서를 함께 부착하여 동작의 일치도를 검증하였다. 또한 아동의 모형 팔과 다리를 제작하여 이를 대상으로 동일한 실험을 수행함으로써 인체의 팔, 다리의 동작 실험 결과와 비교하였다. 분석 결과 센서의 모양에서는 모형 대상 실험과 아동 대상 실험 모두에서 보트형의 센서 보다 장방형의 센서가 더 균일하고 안정적인 경향을 보여 재현성과 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 센서의 부착 위치는 모형 대상 실험에서는 팔꿈치와 무릎의 관절부로부터 4 cm 아래 지점에 부착된 경우, 아동 대상 실험에서는 팔꿈치와 무릎의 관절부에 위치했을 때 재현성과 신뢰성이 더 높았다. 본 연구에서는 아동의 사지 동작 측정에 적합한 센서를 개발하고 동작 센싱에 적합한 센서의 모양과 부착 위치의 조건을 분석하였으며, 의복에 통합된 유연한 직물 센서를 활용하여 인체 부위별 동작 센싱이 가능하다는 것을 규명하였다.
동작 인식은 동작을 인식하여 처리하는 기술로 사용자에게 편이성과 직관성을 제공한다. 이러한 장점 때문에 동작 인식 기술은 군사, 의료, 교육 등 여러 분야에 융합되어 응용되고 있다. 특히, 게임 분야에서 동작 인식은 실제 동작과 유사하게 플레이할 수 있다는 장점 때문에, 의료, 군사, 교육 등의 분야와 융합되어지고 있다. 본 논문은 이러한 배경을 바탕으로 동작 인식 게임의 융합 발전 방향을 논하기 위한 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 동작 인식 기술 현황과 게임을 살펴보고 동작 인식 게임의 문제점과 개선 방안을 기술한다. 본 논문은 국내 동작 인식게임의 융합 경쟁력을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다.
본 논문은 Kinect와 같은 저가형 동작 포착 기기로부터 획득한 부정확한 동작데이터를 보정하여 올바른 동작을 생성하는 기술을 제안한다. 미리 정의된 동기화된 동작 데이터베이스를 활용하여 보정하는 것을 핵심아이디어로, 동기화된 데이터베이스란 Kinect와 함께 전문동작 포착 장비로 다양한 동작을 동시에 포착하여 시간축 상에서 동기화시켜 구성한 것을 의미한다. 구축된 동기화된 데이터베이스와 함께 오류가 있는 Kinect 동작 포착 데이터를 입력으로 받으면, 데이터베이스 검색을 통해 비슷한 자세군을 얻고 이로부터 올바른 자세를 통계학적으로 예측하는 지연학습방식의 보정방법을 제안한다. 본 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 동작들에 대해 자세 보정을 실시하여 보정이 이뤄지는 것을 보였다.
동작 포착(motion capture)된 결과의 사용에 있어서, 포착 과정 중의 잡음 등에 의해 생기는 거친 동작을 수정하거나 몇 개의 단위 동착을 결합하기 위한 사후 편집 과정이 필요하다. 본 논문은 Kalman filter 기법을 사용하여 포착된 동작을 편집하는 방법을 기술한다. 제안된 방법은 특히 인체 모형이 갖는 제약 조건을 만족하는 동작을 자동적으로 생성할 수 있다. 아울러, 관측 모텔에 포함되는 불확실성의 조절을 통한 동작의 해상도의 다단계 제어와 매끄러운 동작 전이가 가능하다.
제품이나 환경에 대한 인간의 반응은 생리적 변화로 나타나기도 하지만, 동작 반응(motor-response)으로 나타나기도 한다. 특히 제품으 감성적 설계를 위해서는 가장 기본적으로 이를 조작하는 인체의 자세와 동작에 대한 분석을 필요로 한다. 본 연구는 이를 위해 3차원 동작측정시스템과 힘판(forceplatform)에서 얻어진 원시 데이터로부터 인체의 자세와 동작을 평가하는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 하였다. 개발된 소프트웨어는 누락 (mission)된 데이터의 보간(interpolation), 동작 애니메이션, 관절의 각도계산, 관절에서의 모멘트(momint)계산 기능등을 포함하고 있다. 본 논문은 진공청소기를 사용하는 동작을 기준으로, 이러한 S/W 개발 과정에 사용한 인체 모델과 각 관절의 모멘트 계산 방법에 대해 주로 기술 하였다. 3차원 동작측정시스템과 본 소프트웨어를 이용하면, 진공청소기, 냉장고 등의 제품을 사용할 때의 사용자의 작업 자세와 부하 평가가 가능해져 감성공학적 제품 개발에 활용할 수 있을 것이다.
아바타는 최근 각광 받고 있는 기술로서 다양한 분야에서 많은 활용 및 발전이 기대된다. 그러나 현재 아바타 행위 표현 및 제어에는 체계적이고 표준적인 접근 방식이 결여되어 있어 아바타 행위 표현의 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 도메인 환경에서 아바타의 제어를 보다 용이하게 하기 위해서 아바타 행위 표현의 계층적 접근 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 도메인 환경에서 사용되는 작업레벨 행위 모델을 정의하여 사용자가 특정 도메인에서 아바타에게 필요한 작업레벨 행위들을 할당하도록 하고, 이것은 아바타의 동작을 특정 도메인이나 구현환경과 독립적 및 추상적으로 설계한 상위레벨 동작으로 표현된다. 마지막으로 상위레벨 동작은 아바타 엔진이 제어할 수 있는 기본 동작으로 표현되어 다양한 구현 환경에 적용된다. 이와 같은 접근 방식을 통하여 사용자 측면에서 보다 쉽게 아바타의 행위를 제어할 수 있으며, 계층적인 표현 및 제어방식으로 스크립트의 호환성, 확장성 및 재사용성을 높였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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