• Journal of Platform Technology
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• 제11권1호
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• pp.38-51
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• 2023

인공지능에 기반한 손 제스처 인식 정보를 활용한 지능형 인터페이스 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기능적으로 사용자 손 제스처의 추적 및 인식을 미디어파이프와 KNN, LSTM, CNN의 인공지능 기법을 사용해 다양한 동작을 빠르고 지능적으로 인식되는 인터페이스이다. 제안한 알고리즘 성능 평가를 위해 자체 제작한 2D 탑뷰 레이싱 게임과 로봇제어에 적용한다. 알고리즘 적용 결과 게임의 가상 객체의 다양한 움직임을 세밀하고 강건하게 제어할 수 있었으며, 실세계의 로봇 제어에 적용한 결과 이동과 정지, 좌회전, 우회전 등의 제어가 가능하였다. 또한 게임의 메인 캐릭터와 실세계 로봇을 동시에 제어하여 가상과 현실의 공존공간 상황 제어를 위한 지능형 인터페이스로 최적화된 동작도 구현하였다. 제안한 알고리즘은 신체를 활용한 자연스럽고 직관적 특성과 손가락의 미세한 움직임 인식에 따른 정교한 제어가 가능하며, 빠른 기간 내에 숙련되는 장점이 있어 지능형 사용자 인터페이스 개발을 위한 기본자료로 활용될 수 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.490-493
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• 2003

This paper describes the development of a small 6-axis force/moment sensor for robot's finger, which measures forces Fx. Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously. In order to safely grasp an unknown object using the robot's gripper, and accurately perceive the position of it in the gripper, it should measure the force in the gripping direction, the force in the gravity direction and the moments each direction. and perform the control using the measured forces and moments. Thus, the robot's gripper should be composed of 6-axis force/moment sensor that can measure forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My. Mz simultaneously. In this paper, the small 6-axis force/moment sensor for measuring forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously was newly modeled using several parallel-plate beams, designed, and fabricated. The characteristic test of made sensor was performed, and the result shows that interference errors or the developed sensor are less than 3%. Thus, the developed small 6-axis force/moment sensor may be used for robot's gripper.

• 센서학회지
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• 제15권6호
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• pp.411-416
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• 2006

This paper describes the development of a 3-axis finger force sensor to grasp an unknown object safely in an intelligent robot's hand. In order to safely grasp an unknown object, robot's hand should measure the weight of an object and the force of grasping direction simultaneous. But, in the published papers, the grippers and hands equippd with the force sensor that could only measure the force of grasping direction, and grasped objects using their sensors. These grippers and hands can't safely grasp unknown objects, because they can't measure the weight of it. Thus, it is necessary to develop 3-axis force sensor that can measure the weight of an object and the force of grasping direction for an intelligent gripper. In this paper, 3-axis finger force sensor to grasp an unknown object safely in an intelligent robot's hand was developed. In order to fabricate a 3-axis finger force sensor, the sensing elements were modeled using parallel plate beams, and the theoretical analysis was performed to determine the size of sensing elements, then the 3-axis finger force sensor was fabricated. Also, the characteristic test of the developed 3-axis finger force sensor was performed.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권3호
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• pp.51-58
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• 2004

This paper describes the development of a small 6-axis force/moment sensor for robot's finger, which measures farces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously. In order to safely grasp an unknown object using the robot's gripper, and accurately perceive the position of it in the gripper, it should measure the force in the gripping direction, the force in the gravity direction and the moments each direction, and perform the force control using the measured forces and moments. Also, it should detect the moments Mx (x-direction moment), My and Mz to accurately perceive the position of the object in the grippers. Thus, the robot's gripper should be composed of 6-axis force/moment sensor that can measure forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously. In this paper, the small 6-axis force/moment sensor for measuring forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously was newly modeled using several parallel-plate beams, designed, and fabricated. The characteristic test for the developed sensor was performed, and the result shows that intereference errors of the developed sensor are less than 4.23％. Thus, the developed small 6-axis force/moment sensor may be used a robot's gripper.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제17권2호
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• pp.93-100
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• 2011

본 연구는 로봇 착유시스템의 유두인식을 위한 기초연구로 레이저 스캔 센서를 이용하여 모형유두의 위치정보를 획득 및 분석하고 이를 통하여 로봇 착유시스템에 적용가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 실제유두와 같은 모양과 크기의 모형유두를 제작하였으며, 각 모형의 재질에 따른 특성을 파악하고 센서의 거리에 따른 오차, 각도에 따른 오차를 분석하였다. 또한 4개 유두모형을 이용하여 각 유두의 2차원 거리정보를 동시에 획득하였으며 결과는 다음과 같다. 1. 모형유두의 재질선택을 위한 실험에서 손가락의 경우 거리오차가 최대 4.3 mm, 최소 1.3 mm, 평균 2.8 mm로 가장 작게 나타났으며, 고무재질의 모형유두가 평균 4.3 mm로 나타나 모형유두로 가장 적합한 것으로 판단되었다. 2. 거리에 따른 오차는 기준거리 100 mm에서 가장 크게 나타났으며, 거리가 증가할수록 감소하다 300 mm를 지나 다시 증가한 후 다시 감소하는 경향을 나타내었다. 3. 각도별 오차는 $170^{\circ}$에서 10.1 mm로 최대오차가 발생하였으며, $70^{\circ}$일 때 0.2 mm로 최소 오차를 나타내었다. 각도에 따른 오차는 특별한 경향을 나타내지 않는 것으로 판단되었다. 4. 4개 모형유두에 대한 2차원 위치오차를 측정한 결과 거리오차의 경우 최소 3.8 mm, 최대 7.2 mm로 나타났으며, 각도 오차는 최대 $1.2^{\circ}$로 오차가 발생한 것으로 나타났다. 모든 오차가 센서 정밀도 내에 포함되며, 센서의 측정 속도와 착유컵의 구멍크기 등을 고려해 볼 때 로봇 착유시스템을 위한 유두의 거리측정에 적용이 가능할 것으로 판단되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.95-103
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• 1998

접촉센서가 제공하는 tactile영상을 이용하여 접촉면의 형태를 인식할 때 영상의 모양은 접촉면에 가해지는 힘의 크기에 따라 변화된다. 따라서 많은 노력에도 부루하고 tactile 센서만을 이용하여 접촉면의 형태를 완전히 인식하는 것은 매우 어려운 일로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 tactile 영상이 얻어지는 때의 힘을 동시에 측정하고 힘에 따라 변화하는 영상의 모양을 퍼지융합 알고리즘을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 접촉센서의 tactile 영상은 eigen vector해석 방벅을 적용하여 장축과 단축의 길이로 표현된다. 이들은 접촉 시에 가해지는 힘의 분포에 따른 경계선의 변호를 측정하여 만들어진 소속함수에 의해 퍼지화되며 Averaged Minkowski's distance를 이용하여 융합된다. 제안된 알고리즘은 다중센서시스템에 구현하여 실험하였으며 측정 시에 가해지는 힘의 크기 및 측정면의 종류에 고르게 86% 이상의 인식률을 보여 주었다. 제안된 알고리즘은 복수개의 손가락을 갖는 로봇의 손에 구현하면 작은 힘에도 변형되는 물체의 정밀한 조자이나 인식에 응용될 수 있다.

• 한국생산제조학회지
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• 제24권6호
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• pp.703-709
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• 2015

In this work, a robot aimed at grapping and delivering an object by using a simple finger-pointing command from a hand- or arm-handicapped person is introduced. In this robot system, a Leap Motion sensor is utilized to obtain the finger-motion data of the user. In addition, a Kinect sensor is also used to measure the 3D (Three Dimensional)-position information of the desired object. Once the object is pointed at through the finger pointing of the handicapped user, the exact 3D information of the object is determined using an image processing technique and a coordinate transformation between the Leap Motion and Kinect sensors. It was found that the information obtained is transmitted to the robot controller, and that the robot eventually grabs the target and delivers it to the handicapped person successfully.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.15-21
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• 2010

지문정보를 이용한 사용자 인증은 편리함과 동시에 강력한 보안을 제공한다. 그러나 유한개의 손가락 개수로 인해 패스워드처럼 변경을 자유롭게 할 수 없기 때문에 사용자 인증을 위해 저장된 지문정보가 타인에게 도용된다면 심각한 문제를 일으키게 된다. 지문정보를 안전하게 보호하기 위한 지문 퍼지볼트 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 기하학적 해싱 기법을 적용하여 지문 정렬 문제를 해결하려는 연구도 진행되었다. 본 논문에서는 기하학적 해싱 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈로 통합 구성된다. 하드웨어 모듈은 등록 해시 테이블과 인증 해시 테이블의 변환 특징점의 정합을 담당한다. 실험결과, 제안한 하드웨어 구조의 수행 시간은 지문 특징점의 수가 36개이고 거짓 특징점의 수가 100개 일 때 0.2초, 400개 일 때, 0.53초이다.