본 논문은 고령화되는 현대 사회에서 고령층 근로자들의 팔꿈치 근력 보조를 위한 웨어러블 로봇의 개발에 대해서 서술하였다. 기존에 연구 개발된 다양한 웨어러블 로봇들은 착용자가 사용하기에 가격, 휴대성 측면 뿐만 아니라 느린 착용자 의도 파악에 단점들이 있어왔다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 최소화하기 위해 다음과 같은 특징을 강조하였다. 첫째, 양팔 작업 시 가장 많은 모멘트를 받는 팔꿈치 관절에만 구동기를 부착하여 무게와 부피 및 가격을 줄이고 실용성을 높였다. 둘째, 웨어러블 로봇의 작동을 추종 모드와 근력 증강 모드로 나누고, 본 연구에서 개발한 상박 근력 측정 장치로부터 착용자의 의지를 실시간 파악하여 모드가 자동적으로 전환 될 수 있도록 하였다. 이로부터 빠른 착용자 의도 파악과 동작 전환이 가능하도록 하였다. 개발된 로봇을 이용하여 무 부하 시 착용자의 모션 추종 성능을 측정하고, 부하 시 EMG (Electromyography) 센서로부터 상박의 근력을 측정함으로써 착용자의 근력 보조 성능을 실험적으로 입증하였다. 결과적으로, 초당 120 도의 모션 추종 성능과 60% 이상의 근력 보조 성능을 얻을 수 있었다.
본 연구는 직물구조인자인 위사밀도와 직물의 조직을 변화시켜 시직한 면직물을 이용하여 역학특성 및 태의 변화를 KES-FB System을 이용하여 측정하였다. 그 결과 위사밀도가 증가할수록 굽힘특성 및 전단특성이 증가하는 것으로 나타났고, 위사밀도의 변화에 따른 역학특성치 중 굽힘 및 전단특성의 값은 평직이 높게 나타났으며, 인장특성, 압축특성 그리고 표면특성의 값은 조직 및 밀도에 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 한편, 위사밀도 변화에 따른 의복착용성능 중 WC/T, MMD/SMD를 제외한 B/W 및 2HG/G, 2HB/B, 2HB/W, W/T, 그리고 WC/W는 위사밀도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 위사방향의 직축은 굽힘특성, 전단특성, 압축회복도(RC), 표면거칠기(SMD), 태와 의복착용성능에 높은 상관을 보이는 것으로 나타났다. 그리고 Tightness는 굽힘특성, 전단특성, 압축특성 그리고 표면 마찰계수와 높은 상관을 보였고, 기본태 및 T.H.V., 의복착용성능에도 높은 상관이 있는 것으로 나타났다.
코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.
본 연구의 목적은 고추 수확과 같은 여름철 농작업 시 농민의 온열 스트레스 경감을 위한 피복 장비 개발 연구의 일환으로 두 종류의 기능성 모자를 개발하고 그 성능을 비교 검토하는 것이다. 피험자로는 건강한 남자 대학생 열 두 명이 참가하였다. 인공기후실 실험 조건은 네 가지로 모자를 쓰지 않은 경우 (Control), 챙이 넓은 시판 농작업모를 착용한 경우 (Hat A), 반사 소재의 냉각 모자를 착용한 경우 (Hat B), 반사소재이면서 통기 구조를 갖는 냉각 모자를 착용한 경우 (Hat C)이다. 인공 기후실 내 환경 조건은 기온 33$\pm$0.5$^{\circ}C$, 습도 65$\pm$5%RH, 복사 온도 39$\pm$1$^{\circ}C$로 WBGT 33$^{\circ}C$를 유지하였고, 피험자들은 120분(50분 작업, 10분 휴식, 50분 작업, 10분 휴식) 동안 모델화된 고추 수확 작업을 수행하였다.
전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.
인구의 고령화 사회에 접어든 최근에는 스마트 의류와 접목된 다양한 형태의 착용형 유헬스 디바이스가 개발되어 일상생활과 가정에서의 생활에 양손을 자유로이 하여 불편함 없이 건강변수 측정이 가능하게 되었다. 하지만 착용형 유헬스 디바이스의 보급과 더불어 이를 응용한 디바이스에 대한 연구 및 개발만이 우선되고 있는 현재, 이에 대한 성능 평가의 중요성에 대한 인식은 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 착용형 유헬스 디바이스와 스마트 의류에 접목하여 전극으로 사용될 수 있는 전도성 섬유를 이용한 전극을 구성하여 심전도(ECG) 신호 측정을 위해 일반적으로 사용되는 패치타입의 Ag-AgCl 전극과 임피던스(Impedance), 심전도(ECG) 신호의 상관관계 비교와 CMRR 측정을 통하여 착용형 유헬스 디바이스에의 사용 가능성을 밝히기 위해 시험을 통한 성능차이를 평가 하였다.
본 논문은 더위나 고온의 환경에서 열적스트레스를 줄이기 위한 착용형 개인 냉방시스템 개발에 관한 것이다. 개인 냉방시스템은 냉매압축 냉동사이클로 작동되는 소형 냉동시스템이 적용되었다. 소형 냉동시스템은 이동과 착용이 가능하도록 소형화와 경량화에 맞게 구성되었다. 증발기는 나일론튜브를 사용하여 조끼 내부에 매립하여 열전도에 의해 신체 열을 저감시키는 직접냉각방식이 적용되었다. 착용형 개인 냉방시스템은 냉방능력은 대략 100W이며 주위온도보다 12~$13^{\circ}C$ 정도 낮게 유지되는 성능을 가진다. 착용형 개인 냉방시스템의 무게는 조끼, 케이스, 배터리를 포함하여 약 3kg이다.
본 연구는 기계학습 기법 중 토픽 모델링을 활용하여 건설현장에서 발생하는 추락재해에 대한 토픽을 분류하고 각 토픽에 따른 재해요인을 분석하였다. 잠재 디리클레 할당 기반의 토픽 모델링을 적용하기 위해 텍스트 데이터의 전처리를 하였고 Perplexity 점수로 평가하여 모형의 신뢰성을 높였다. 각 토픽에서 공통으로 도출된 추락재해의 대부분은 소규모 사업장에 속한 일용직 작업자들에게 발생하였다. 추락재해의 대부분의 원인은 안전장비 미착용, 현장 정리 정돈 미흡, 안전장비의 성능 및 착용 상태로 인해 제대로 작동하지 않은 것으로 판단되었다. 추락재해를 예방하고 절감하기 위해서는 소규모 사업장에 맞는 안전교육과 작업장의 정리 정돈과 개인 안전장비의 적절한 착용 상태 및 성능을 확인하는 것이 중요한 것으로 도출되었다.
본 논문은 최적의 방호력과 편의성, 착용감을 갖춘 지뢰 탐지 및 지뢰 제거용 방호복의 국내 기술현황을 분석, 정리한 내용이다. 경량방호 소재는 고강도 직물 및 부직포 소재의 적절한 적층 배열 구조로 구성되어 있어 전체적인 방호복의 중량과 두께를 줄임으로써 착용감을 향상시켜야 한다. 한편 방호복은 인체 부위별 치명상의 정도에 따라 방호성능을 보강하도록 구성함으로써 최대한의 방호성능을 갖추면서 활동성 및 착용감을 향상시켜야 한다. 특히 디자인에 있어서 탈착 및 부착이 용이하고, 부상 시 환자를 움직이지 않고도 인체로부터 방호복을 분리해 낼 수 있도록 고안하여야 한다. 이와 함께 고강도/초경량 하이브리드 방탄 재료 기술 현황에 관하여서도 간략히 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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