본 논문에서는 4차 산업에서 필요로 하는 스마트 기기의 소형 및 저전력 부품에 사용되는 센싱 플랫폼을 제안하였다. 특히 스마트팩토리의 공장 자동화와 정밀 측정의 핵심 부품인 리니어 모션 가이드(LM Guide)를 고정밀, 고정도로 제어할 수 있는 센싱 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 기존의 변위 센서 기법의 한계를 극복할 수 있도록 와전류(Eddy Current) 기법을 이용함으로써 LC 공진기와 전도체를 LM 가이드에 장착할 수 있도록 구현하였다. 또한 미세 인덕턴스 값을 측정할 수 있도록 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터/산술 기술을 FPGA를 이용한 HW 시스템을 제작하여 구현함으로써 실험을 진행했다. 본 논문에서 구현한 HW 센싱 시스템을 이용하여 LM 가이드를 동작시킴으로 실시간으로 변위 값을 디스플레이 부로 출력되어 측정이 가능하고, 변위 값의 분해능과 응답속도 면에서 우수함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 4차 산업의 제조 혁신을 위한 새로운 방안의 스마트 팩토리를 실헌하기 위한 주요 부품 중에 하나인 리니어 모션 가이드(LM 가이드)에 필요한 센싱 시스템을 제안하였다. 공장 자동화와 정밀 측의 핵심 부품인 LM 가이드를 고정밀, 고정도로 제어할 수 있는 변위 센싱 시스템의 개발이다. 기존의 광학식이나 자기식 변위 센서 기술의 한계를 극복할 수 있도록 와전류(Eddy Current) 기법을 이용하여 LC 공진기와 전도체를 LM 가이드에 장착할 수 있도록 제안하였다. 또한 와전류 센싱부에서 출력되는 미세 인덕턴스 값을 측정할 수 있도록 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터/산술 기술을 FPGA를 이용한 HW 시스템을 제작하여 다양한 실험을 진행했다. 본 논문에서 구현한 HW 센싱 시스템을 이용함으로 LM 가이드를 실시간으로 직선 이동시킴으로 실시간으로 변위 값을 디스플레이 부로 출력되어 측정이 가능하다. 개발된 시스템은 LM 가이드의 직선 운동시 변위 값의 분해능과 응답속도 면에서 우수함이 확인됨으로 스마트 팩토리 뿐만 아니라 다양한 장비에도 적용이 가능하다.
본 논문은 주로 실버층을 위한 보행보조 역할을 하는 지팡이에 모션센싱 및 심박센싱, 데이터 처리 그리고 통신 기능을 탑재한 스마트 지팡이 개발을 기술한다. 지팡이는 사용자의 스마트폰과 통신하며, 모션센서를 활용하여 낙상이 발생하면 경보를 발생시킨다. 스마트폰은 클라우드와 연결되어 미리 지정된 보호자에게 낙상경보가 전파될 수 있도록 하였다. 또한 시간과 공간의 제약에서 벗어나 고령자에게 스마트 헬스케어 기능을 제공하며 사용자들에 대한 다양한 정보를 제공할 수도 있는 하나의 건강 플랫폼이기도 하다. 지팡이에 장착되는 심박센서와 모션센서는 사용자의 심박정보와 움직임 정보를 제공하여 다양한 부가기능을 가능하게 한다. 본 스마트지팡이는 기본적으로 보행보조 역할을 충실히 하며, IT기술과 접목되어 고령자를 돕는 IT융합 보행보조용 스마트지팡이라 하겠다.
인간의 모션을 센싱해서 로봇을 원격조정함에 있어서 각 관절에 대한 제어명령을 무선으로 전달함으로서 배선의 어려움 등을 없앨 수 있다. 이에 대한 기초 연구로서 DC모터에 대한 원격제어를 Labview를 이용해서 구현하였다. 인간의 움직임은 3축가속도 센서를 사용함으로써 관절의 각도변화를 측정하여 그에 따라 따라 모터의 회전각이 변하도록 하였다 모터의 제어에 있어서는 NI사의 PXI를 사용하였으며 모션센싱부와 PXI와의 데이터 전송은 하는 RS-232 기반의 무선 모듈을 사용하였다. 제어기는 LabView 프로그램으로 작성된 PID제어기를 사용하였다.
Joint force/torque estimation by inverse dynamics is a traditional tool in biomechanical studies. Conventionally for this, kinematic data of human body is obtained by motion capture cameras, of which the bulkiness and occlusion problem make it hard to capture a broad range of movement. As an alternative, inertial motion sensing using cheap and small inertial sensors has been studied recently. In this research, the performance of inertial motion sensing especially to calculate inverse dynamics is studied. Kinematic data from inertial motion sensors is used to calculate ground reaction force (GRF), which is compared to the force plate readings (ground truth) and additionally to the estimation result from optical method. The GRF estimation result showed high correlation and low normalized RMSE(R=0.93, normalized RMSE<0.02 of body weight), which performed even better than conventional optical method. This result guarantees enough accuracy of inertial motion sensing to be used in inverse dynamics analysis.
가상현실 상황에서 모션인식 사용자 인터페이스는 사용자 경험의 현실감을 향상시킨다. 본 연구는 모션인식 인터페이스로 활용되는 제품인 '립모션'에 대한 잠재고객들의 혁신저항 및 수용 메커니즘을 지각된 위험 이론을 기반으로 연구하였다. 기존 혁신저항 및 제품 수용에 관련된 연구들은 지각된 위험의 결과 또는 지각된 가치가 수용의도에 미치는 영향을 단면적으로 다루어 왔다. 본 연구는 수용과 저항의 다차원적 관점을 기반으로 선행연구를 종합적으로 검토하여 지각된 위험 및 가치에 영향을 미치는 선행요인들을 제시하고 지각된 위험과 가치가 혁신저항에 미치는 복합적인 역학관계를 다루고자 하였다. 분석 결과, 기존의 수용 관점 모형에 포함되었던 선행요인들이 지각된 위험을 감소시킬 수 있고, 지각된 가치가 높으면 혁신저항이 감소한다는 점을 발견하였다.
탈 장르화와 영상의 다양화로 예술에서의 표현의 한계는 극대화 되고 있으며, 디지털 매체를 통한 인터랙션 역시 디지털 아트에서의 보편적인 표현 방법으로 전환 되었다. 예술에서의 상호작용은 보여주는 것에서 참여하는 것으로의 전환을 꿰 하고 있고, 디지털을 기반으로 한 다매체, 다중화가 이를 뒷받침 한다. 상호작용을 위한 디지털 아트 작품을 위해서는 센서를 이용한 표현방법들이 있으나, 기타의 센서도구를 사용치 않고, 단지 카메라로부터 입력된 신호만을 기반으로 영상과 관객의 상호작용을 끌어 낼 수 있다. 이를 위해서는 모션트레킹을 위한 알고리즘을 응용함으로써 사물의 밝기 값에 충족한 데이터를 만들어 낼 수 있고 그에 해당하는 밝기의 변환 값을 이용해 미세한 사물의 변화를 감지 할 수 있는 것이다. 이런 일련의 영상작업을 위해서는 사물의 움직임과 반복성을 얼마만큼 인지하고 감지 해내느냐고 관건인데, 다시 말해 한번 측정한 움직임이 있는 사물의 데이터도 프로그램상에서 계속하여 인지가 되어야 하고, 그 데이터 값을 영상으로 반환하여야 하는데, 이는 영상의 지속적인 변화를 가져 올 수 있다는 걸 의미한다. 따라서 본 논문에서는 모션 트래킹의 기본 알고리즘을 제시하고 영상작품과 인턱래션작품의 변환를 위해 사용된, 센서 대체도구인 웹 캠의 데이터 즉, 색상 값과 밝기 값을 적절하게 활용함으로써 표현의 다양성을 이끌어 내고 디지털 인터랙티브 작품으로써의 제작을 꾀하고자 한다.
모션 데이터 글러브는 손의 움직임을 측정하여 컴퓨터에 입력하는 대표적인 인간과 컴퓨터간의 인터페이스 도구로서, 홈 오토에이션, 가상 현실, biometrics, 모션 캡쳐 등의 컴퓨터 신기술에 사용되는 필수 장비이다. 본 논문에서는 대중화를 위하여, 별도의 특수 장비 없이 사용 가능한 저가형 비주얼 모션 데이터 글러브를 개발하고자 한다. 본 방식의 특징은 기존의 모션 데이터 글러브에 사용되었던, 고가의 모션 센싱 섬유를 사용하지 않음으로써, 저가형으로 개발이 가능하다는 것이다. 따라서 제작이 용이하고 대중화에 크게 기여할 수 있다는 장점을 가진다. 본 방식에서는 모션 센싱 섬유를 사용하는 기계적인 방식대신 광학적 모션 캡쳐 기술을 개량한 비주얼 방식을 채택한다. 기존의 비주얼 방식에 비해 본 방식은 다음과 같은 장점과 독창성을 가진다. 첫째, 기존의 비주얼 방식은 가려짐 현상을 제거하고 3차원 자세 복원을 위해 많은 수의 카메라와 장비를 사용하는 데 비해, 본 방식은 모노비전 방식을 채택하여 장비가 간소하고 저가형 개발이 가능하다. 둘째, 기존의 모노비전방삭은 가려짐 현상에 취약하여 영상에서 가려진 부분은 3차원 자세 복원이 어려웠다. 하지만 본 논문은 독창적으로 설계된 막대 모양의 지시자를 사용하여, 영상에서 가려진 부분도 3차원 자세 복원이 가능하다. 셋째, 기존의 모노 비전 방식은 비선형 수치해석 형태의 영상 해석 알고리즘을 사용하는 경우가 많아서 초기화나 계산시간 면에서 불편하였다. 하지만, 본 논문에서는 독창적인 공식화 방법을 사용하여 닫힌 형태의 영상해석 알고리즘을 도출함으로써 이와 같은 불편을 개선하였다. 넷째, 기존의 닫힌 형태의 알고리즘은 공식화 과정에서 근사화 방법을 도입하는 경우가 많아서 정확도가 떨어지고 특이점에 의한 응용분야에 제한이 있었다. 하지만 본 방식은 오일러 각과 같은 국부적인 매개화나 근사화 등을 사용하는 대신 지수형태의 트위스트좌표계를 사용하는 독창적인 공식화 방법을 사용하여, 공식화 단계에서의 근사화 방법 없이 닫힌 형태의 알고리즘을 도출함으로써 이 문제들을 개선하였다.
정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 상시 근로자 50명 이상 사업장에 대해 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년동기 대비 10.7% 증가하였고, 화학 가스 누출 및 폭발로 인한 안전사고도 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 고위험 산업 현장에서는 종합적인 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 산업현장에 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합센서 AIoT 디바이스로부터 위험 상황을 가스 센싱값, 음성, 모션값으로 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서 AIoT 전송 정보를 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값 분석과 판단을 통해 위험 상황을 실시간으로 모니터링한다. 본 연구를 통한 가스센싱, 음성 및 모션인식이 가능한 AIoT 디바이스와 AI 적용 안전관리 시스템의 개발로, 고위험군 산업현장에 확대 적용시켜 사회안전망 확대에 기여할 것이다.
With the advancement of virtual reality technology, virtual reality contents and devices are being competitively released. This research deals with an early stage adoption model of a motion-sensing input device which enhances the user experience of these virtual reality contents and devices. In contrast to the previous research on the adoption or resistance of innovative products, this work compares and analyzes the antecedents in MIR(Model of Innovation Resistance) of resistance-perspective as well as those in UTAUT2(Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) and IDT(Innovation Diffusion Theory) of adoption-perspective, and suggests a resistance-incorporated adoption model from a new viewpoint. The analysis of questionnaire data indicates the following results: Performance expectancy, effort expectancy, price value, hedonic motivation in UTAUT2 and visibility in IDT have a significant negative influence on innovation resistance. Compatibility in IDT and MIR exerts a positive influence on perceived value. Social influence and hedonic motivation in UTAUT2 positively relates to perceived value. Higher innovation resistance results in lower perceived value, with innovation resistance and perceived value negatively and positively affecting intention to use, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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