동영상에서의 움직임 추적은 이전 프레임에서 얻어낸 정보를 이용할 수 있다는 점에서 프레임간의 연결 관계에 기반한 움직임 추적이 가능하다. 그러나 사람의 신체는 고정된 형태를 가지고 있지 않기 때문에 프레임 간의 단순한 연결 관계만으로 사람의 자세를 추정하고 움직임을 추적하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반한 인체 모델을 이용하여 이전 프레임에서 찾은 블랍들을 연속된 프레임에서 찾은 블랍들로 연결함으로써, 동영상에서 사람의 자세를 추적하는 방법을 제안한다. 주어진 모델에 따라 이전 블랍은 대응되거나, 여러 블랍으로 나뉘거나, 다른 블랍들과 결합되어 사라지거나, 새로 생성되는 등의 4 가지 경우로 나뉘어 질 수 있는데, 각 경우에 대한 처리 방안을 제안하였다. 제안된 방법은 인체들과 블랍들의 리스트 처리를 간단하게 할 뿐만 아니라, 추적의 전처리 과정으로 블랍화를 옳게 수행해야 하는 부담을 덜어주어 과도한 블랍화와 부족한 블랍화 등의 문제를 해결할 수 있다.
본 논문은 휴머노이드 로봇이 넘어질 경우, 충격에 의한 손상을 최소화하기 위한 자세의 자동 생성 방법을 제안한다. 유전알고리즘(GA)를 사용하여 로봇이 선방 또는 후방으로 넘어질 때 충격량등을 최소화 할 수 있는 관절각들의 궤적을 구하였다. 또한, 다양한 적합도 함수를 정의하여 서로 다른 넘어짐 자세를 생성할 수 있도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 Sony QRIO 로봇에 대해서 ODE 기반 물리적 특성의 시뮬레이션이 가능한 Webots를 이용하여 실험을 수행하였다.
우주시스템 연구실에서 개발 중인 HAUSAT-2의 피치모멘텀 바이어스 시스템을 설계하고 성능을 검증하였다. HAUSAT-2의 자세제어시스템은 초기자세획득모드와 정상모드로 분리되어 궤도에서 운용된다. 본 논문은 피치모멘텀 바이어스 시스템을 사용하여 위성이 운용될 경우 각 모드에 따라 자세제어가 가능한 범위를 해석하였고 ,모멘팀 휠 구동에 의하여 발생되는 모멘팀 덤핑 현상에 대하여 연구하였다.
인공위성은 임무에 따라 위성의 모든 항목에 대한 요구조건이 설정된다. 지구정밀관측 및 해양관측에 따른 요구조건으로는 보다 정밀한 자세지향이 필수적이고, 그 성능을 갖춘 자세센서와 자세 구동기를 설계하게 된다. 본 소형위성의 정밀 자세 센서로는 별추적기가 사용되고, 그에 따른 구동기로는 반작용휠로서 토크를 발생시킨다. 위성에 각 센서 및 구동기와 같은 유닛들이 장착될 경우, 요구되는 성능 및 기능시험을 수행하여야 한다. 본 논문에서는 해당 반작용휠을 위성에 장착하는 과정에서 수행되었던 성능시험의 방법과 결과를 분석하였다.
저궤도 위성에 사용된 반작용휠을 이용한 자세제어 로직의 임무기간 동안의 성능 변화 양상을 분석하였다. 분석에 사용한 저궤도 위성은 임무기간 3년에 고도 685km의 태양 동기 궤도이며 자세제어 센서로 별 추적기 2개를 사용하였고, 구동기로 반작용 휠 4개를 사용하였다. 시간에 따른 성능 감소 경향성을 분석하기 위해 2006년 8월부터 2009년 9월까지 원격측정 데이터를 분석하여 반작용휠을 이용한 자세제어기의 기동시의 기동각에 따른 수렴시간 분석을 수행하였다. 임무 초기에 수행한 기동 수렴시각과 임무 종료 시점 근처에서 수행한 기동 수렴 시각을 비교한 결과 여전히 초기와 유사한 성능을 보이고 있음을 확인하였다.
본 연구를 통해 당구를 처음 접하는 사람들이 혼자서도 올바른 스트로크 자세를 연습할 수 있도록 하기 위한 시스템을 설계하였다. 6 축 자이로 센서를 활용하여 가속도, 각속도 센서 값을 안드로이드와 BLE 통신으로 수집하고 그 값으로 스트로크의 속도와 각도, 방향을 계산하여 유사율을 나타낸다. 또한 터치센서에 스트로크 시에 타격감을 주기 위하여 모바일의 진동을 울려주며, 센서에 터치 된 값을 이용하여 사용자가 실제 타격한 당구공의 타점을 모바일에서 실시간으로 보여준다. 동시에 앞서 계산된 유사율을 그래프와 수치상으로 확인할 수 있다. 모범 자세와 비교한 피드백을 통하여 올바른 스트로크 자세를 익힐 수 있도록 도와준다.
본 연구에서는 적은 힘으로도 누워있는 환자의 자세를 바꾸어 줄 수 있는 침대 모형을 만들었다. 시중에서 판매되고 있는 변형 환자 침대는 침대의 변형을 수동으로 바꾸거나 침대에 연결되어 있는 구동기로 단순히 환자의 자세를 바꿀 수 있다. 본 연구에서 만들어진 침대는 침대를 다리 하단 / 다리 상단 / 상체 파트로 나누어 따로 또 병렬로 자세를 바꿀 기능을 구현하였을 뿐 아니라, 스마트폰 앱에 의한 제어 구동도 가능하고, 편안한 자세를 이루는 각 파트의 각도를 편리하게 기억시킬 수 있고, 버튼 한번 누름으로 기억된 형태로 구성이 가능하다. 또 누워있는 환자가 관절을 사용하지 않아 굳는 형태를 방지하기 위한 운동 기능이 추가되어 파트별로 운동을 시킬 수 있도록 하였다.
최근 좌식생활과 컴퓨터사용의 증가로 전방머리자세 가진 젊은 성인이 증가하고 있으며 이를 개선하기 위한 슬링 뉴렉기법을 적용한 복합운동의 효과를 알아보고자 실시되었다. 이 연구의 결과 운동군에서 통증, 목뼈 앞굽은각, 중력중심선에서 유의한 감소가 나타났다(p<.001). 이러한 결과는 슬링뉴렉을 적용한 복합운동이 억제된 근육에 신경근 활성화와 근육의 재교육을 통해 통증 및 목뼈정렬에 긍정적인 역할을 한 것으로 생각되며 전방두부자세 개선을 위한 효율적인 중재 방법이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 키넥트 센서를 기반으로 한 휘트니스(Fitness) 동작의 정확성을 피드백 하는 윈도우 애플리케이션 KITNESS를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 키넥트의 카메라와 관절 인식 센서를 활용하여 사용자가 정확한 휘트니스 자세로 운동할 수 있도록 피드백을 주는 것이다. 이때 키넥트의 IR Emitter와 IR Depth Sensor를 이용하여 사용자와 키넥트 간의 거리를 측정하고, 사용자의 관절 위치인 조인트(Joint)와 각 관절의 스켈레톤(Skeleton) 데이터를 측정한다. 이러한 데이터를 이용하여 사용자의 관절 위치와 자세마다 일정 거리를 계산하고 자세의 정확도를 판단한다. 그리고 키넥트의 RGB 카메라를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 구현한다. 즉, 사용자의 자세가 정확하면 스켈레톤 정보를 초록색 선으로 표시하고, 정확하지 않으면 정확하지 않은 부분을 빨간색 선으로 표시하여 직관적으로 알려준다. 사용자는 이 애플리케이션을 통하여 운동하는 자세의 정확도를 피드백 받기 때문에 혼자서도 정확한 자세로 운동할 수 있다. 이 애플리케이션은 운동 부위를 목, 허리, 다리 세 가지 영역으로 분류하고, 각 운동 부위의 자세에서 관절이 겹쳐서 키넥트가 인식하지 못하는 자세를 제외함으로써 키넥트의 인식률을 높인다. 그리고 애플리케이션 종료 시에는 마지막 운동 모습을 이미지로 5초간 보여줌으로써 성취감을 고취시키고 지속적으로 운동할 수 있도록 구현한다.
본 논문은 2바퀴로 수직 자세를 유지하며 원하는 방향으로 이동할 수 있도록 다수개의 센서를 혼합하여 정확한 각도 정보를 얻을 수 있는 방안과 이를 이용한 로봇주행 방법을 연구하였다. 로봇이 2바퀴로 수직 자세를 취하면 시스템이 안정하기 위하여 항상 앞, 또는 뒤로 넘어지려는 성질을 가진다. 따라서 이를 지속적인 수직상태로 유지하기 위하여 기울어지는 각도 정보가 필요하며 이를 이용하여 기울어지는 방향으로 신속한 자세 제어를 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 각속도 정보를 얻을 수 있는 자이로센서와 이를 보상하기위한 방안으로 가속도 센서를 혼합하여 사용하였다. 현재 자이로센서와 가속도센서를 혼합하는 알고리즘은 Kalman Filter가 일반적으로 이용되고 있으며 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 고성능의 DSP 프로세서 및 성능이 우수한 시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 간단하면서 고 효율의 성능을 발휘할 수 있는 자이로센서와 가속도 센서의 혼합 알고리즘과 PID제어를 이용한 자세제어를 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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