• 해양환경안전학회지
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• 제19권1호
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• pp.17-22
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• 2013

가까운 거리에서 상대선과의 마주치는 상황 또는 교차된 상황에서 상호 피항동작을 취하게 되는데, 상대선박의 변침의도를 정확히 파악하지 못해 서로 같은 방향으로 피항동작을 취함으로써 충돌위험에 처하게 되기도 한다. 항해사는 피항동작을 취함에 있어 시각에 의한 판단, 레이더 또는 AIS 벡터를 이용한 판단, 또는 VHF 통신을 활용하여 피항동작을 취하고 있으나, 레이더 및 AIS를 이용한 기존의 방식은 선박이 선회 후 선수방위가 표시되기 때문에 선회를 탐지하기까지는 상당한 시간이 요구된다. 따라서 조타기 작동 신호를 상대선박에 신속하게 전달하여 상대선의 선회의도를 보다 신속히 판단할 수 있는 선회조기감지 방안을 제안하였다. 이러한 방법은 상대선의 변침의도를 보다 신속하게 파악함으로써 선박 상호간 충돌예방에 효과적이며, VTS 시스템 및 해양사고 분석에서 활용이 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.330-334
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• 2009

본 연구는 뇌의 편측 영역 에서의 EEG(Electroencephalography) coherence 로 손동작 의도를 예측하고자 하는 연구이다. 손 동작 예측을 위한 실험에 신체에 이상이 없는 6 명의 피실험자가 참여 하였다. 실험은 데이터 트레이닝 6 분과 동작 의도 판단 6 분으로 진행되었으며 무작위 순서로 손 동작을 지시한 후 편측적 영역 5 개 지점의 EEG 와 동작 시점을 알기 위한 오른손 EMG(Electromyography)를 측정하였다. 측정된 EEG 데이터를 분석하기 위해 주파수 별 Alpha 와 Beta 를 분류하였고 EMG 신호를 기준으로 동작과 휴식으로 분류된 Alpha 와 Beta 데이터를 5 개의 측정 영역별 Coherence 분석을 하였다. 그 결과 동작과 휴식을 구분할 수 있는 통계적으로 유효한 EEG Coherence 영역을 통하여 동작 판단을 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.738-743
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• 2007

본 연구는, 팔(하완)을 잃은 장애자용 인공 의수를 장애자가 자신의 의도에 따라 제어하기 위한 센서 시스템과 제어알고리즘에 관한 것이다. 먼저 장애자의 여러 가지 동작 의도를 검출할 수 있는 센싱 시스템을 연구하고 이 센싱 시스템으로부터 발생된 신호를 사용하여 인공의수를 제어하는 방법에 대하여 연구한다. 센서로서는 전기 저항식 굽힘 센서를 사용한다. 이 굽힘 센서를 팔의 상완 이두근과 오구완근에 각각 1개씩 단단히 부착한다. 부착된 센서로부터 출력된 신호는 근육의 굴곡량을 나타내며 팔의 동작의도를 판단 할 수 있는 신호처리 시스템을 통과시켜 하완의 굴곡과 신전 운동, 손의 내전과 외전 운동을 구별한다. 그리고 구별된 신호로부터 실제 팔의 운동 각도를 추정하여 인공의수의 각도를 제어한다. 본 연구의 효용성을 증명하기 위해 2개의 액추에이터와 포텐셔미터를 가진 간단한 인공의수를 제작하여 제어 실험을 하였다. 실험에서 실제 팔의 각도와 인공의수의 제어 각도 사이에는 센서 외부에서 발생되는 노이즈 및 인공의수의 회전 관성, 기계적인 마찰 등으로 인한 오차가 발생하였다. 따라서 오차 값과 오차의 변화 값에 근거한 퍼지 제어 알고리듬을 이용하여 재 실험을 한 결과 하완의 굴곡/신전 운동에서는 평균 약 4도, 손의 회내/외 운동에서는 평균 약 3도의 오차가 측정되어, 퍼지제어기를 설치한 이전보다 오차가 크게 개선되었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.65-73
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• 2010

본 논문에서는 생체 신호를 이용하는 체감형 게임 인터페이스 개발을 위하여 근전도 신호로부터 사용자의 동작 의도를 실시간으로 인식할 수 있는 장치를 개발하여 방향성을 필요로 하는 게임에 적용하였다. 근전도 신호를 획득하기 위한 장치는 4 채널로 이루어지며, 정의되는 손목동작으로는 Up, Right, Down, Left로 규정하였다. 각각의 동작으로부터 획득한 신호를 문턱치와 채널 간의 비교를 통하여 사용자의 의도를 인식하게 하였다. 방향성 분류 결과를 통하여 키보드의 방향키를 제어하고, 게임에 적용하게 된다. 개발된 장치는 재미와 흥미를 유도하여 효과적인 운동을 기대할 수 있으며, 상용화된 게임에도 적용할 수 있다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.21-26
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• 2015

NUI(Natural User Interface)는 사용자의 자연스러운 동작이나 동작 시 발생하는 생체 신호를 해석하여 기계에 명령을 내리는 것을 말한다. 물리적인 변화가 있어야 사용이 가능한 가속도 센서나 영상 기반의 NUI와는 달리 특정 동작과 관련된 근육의 표면 근전도(surface Electromyogram, sEMG)를 측정하면 실제 움직임이 발생하지 않아도(isometric contraction) 동작 의도를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 근전도 기반으로 손목 동작 의도를 분류할 때 전극 개수에 따른 정확도를 확인하고, 키보드 등에 적용 가능한 인터페이스 기술을 제안한다. 손목의 동작 중 신전(extension, up), 굴곡(flexion, down), 외전(abduction, right), 내전(adduction, left)의 네 가지 동작 의도를 분류하는 실험을 진행하였다. 50ms 간격으로 계산된 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS)을 특징으로 사용하였고, 동작 의도 인식을 위해 역전파 알고리즘으로 학습한 다층 퍼셉트론 분류기를 사용하였다. 전극 쌍의 개수를 네 개(91.9%), 세 개(87.0%), 두 개(78.9%)로 줄여가며 정확도를 확인했다. 전극 쌍의 개수가 네 개에서 두 개로 줄었을 때 정확도는 약 13% 감소하였다. 두 쌍의 전극만 사용하는 경우의 분류 정확도를 높이기 위하여 직전의 RMS를 특징에 추가하였다. 150 ms 이전까지의 정보를 사용하였을 때, 분류 정확도가 78.9%에서 83.6%로 4.6% 증가하였다. 전극 쌍의 개수가 감소함에 따라 정확도는 감소하였지만, 이전 데이터를 함께 사용한 경우 부분적으로 증가 시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.775-776
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• 2012

• 한국정밀공학회지
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• 제26권7호
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• pp.7-14
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• 2009

• 전기전자학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.754-765
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• 2020

최근 다양한 환경에서의 보행과 특정 동작에서 해당 모드를 지원하는 지능형 대퇴 의족이 개발되고 있다. 계단 상행, 하행과 같은 특정 제어는 동작 전 모드를 변경해야하기 때문에 사용자의 의도를 기반으로 제어명령을 구분하는 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 지능형 대퇴 의족 시스템에서 사용자의 의도에 기반하여 다양한 제어명령을 구분할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 근전도 신호의 보상이 필요하다고 판단되는 경우, 평상시의 근전도 신호의 세기 및 주파수 성분과 압력센서로 추정한 근육의 부피 정도의 상관관계를 이용하여 근전도 신호를 보상하는 것이며 실험을 통해 근피로가 축적되어 있는 상황에도 사용자의 의도를 정확하게 검출하는 것을 확인하였다. 향상된 사용자 의도 검출 기법을 통해 정해진 시간 내 근육의 수축 횟수를 기반으로 5개의 제어모드를 구분할 수 있도록 하였으며 실험 결과 운동 후 근피로로 인해 근신호의 세기가 평시와 다를 경우에도 근신호 보상을 통해 97.5%의 정확도를 갖는 것을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.175-176
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• 2008

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1595-1596
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• 2011