보행자가 생활환경에서 겪을 수 있는 위험을 인지하기 위하여 감지하여야 하는 목표를 두 가지로 고려할 수 있다. 위험을 감지하기 위하여 보행자의 상태와 보행 환경 요인을 함께 인지하는 것이다. 생활 안전을 위하여 사물인터넷 기술이 좋은 기여를 할 수 있다. 본 연구는 보행자의 상태와 주변 환경 요인들에 대한 데이터 융합 처리를 이용하여 위험을 인지하는 방안을 제안하였다. 3축 가속도 센서를 이용하여 보행자의 걸음을 인식하고 이를 개인의 상태 추정에 활용하였으며, 조도 센서로부터의 측정값으로 보행환경을 추정하였다. 위험 요인들을 평가하고 융합 처리함으로써 보행자의 위험도를 산출하였다.
This paper describes the development of 6-axis force/moment sensor for a humanoid robot. In order to walk on uneven terrain safely, the robot's foot should perceive the applied forces Fx, Fy, Fz and moments Mx, My, Mz to itself, and be controlled by the foot using the forces and moments. Also, in order to grasp unknown object safely, the robot's hand should perceive the weight of the object using the mounted 6-axis force/moment sensor to its wrist, and be controlled by the hand using the forces and moments. Therefore, 6-axis force/moment sensor should be necessary for a humanoid robot's hand and foot. In this paper, 6-axis force/moment sensor for a humanoid robot was developed using many PPBs (parallel plate-beams). The structure of the sensor was newly modeled, and the sensing element of the sensor was designed using theoretical analysis. Then, 6-axis force/moment sensor was fabricated by attaching strain-gages on the sensing elements, and the characteristic test of the developed sensor was carried out. The rated outputs from theoretical analysis agree well with the results from the experiments.
유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society)로의 진입에 발맞추어 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 인간 중심적 편의 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중 대형 시장을 갖는 차량 편의시설에 관한 연구는 지능형 차량 시스템(Intelligent Car System)을 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 지능형 차량 시스템의 주요 연구는 자동 항법 장치, 사고 예방 장치, 자가 진단 시스템 등 탑승자의 편의성과 안전성을 중심으로 진행되었다. 그러나 탑승자의 사고 발생 시 응급 상황 처리를 위한 지원 시스템은 미미하다. 탑승자 부상으로 사고 신고를 하지 못할 경우, 사고지점 확인, 탑승자의 위급(현재) 상황, 부상 정보와 같은 정보를 얻을 수 없어 응급 상황 대처에 신속하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 센서를 이용하여 차량의 정보를 수집하고, 사고 판단 시 차량 위치 정보, 탑승자 상황 정보를 응급 기관에 전달할 수 있는 차량용 스마트 안전장치를 설계 및 구현하였다. 테스트를 위해 Intel PXA255 MCU와 AM-3AXIS(3축 가속 센서), MDSM-1000A(지자기 센서), RX-M800S CDMA, GPS520, Alpha cam, Flex Sensor로 시스템을 제작하였으며 모의 도로 모형에서 테스트 하였다.
CNUSAIL-1은 태양돛을 탑재한 3U 크기의 큐브위성이다. 저궤도에서 태양돛을 전개하고, 이에 따른 자세와 궤도에 대한 영향을 확인하는 임무를 수행한다. 본 논문에서는 CNUSAIL-1을 위한 자세결정 알고리즘의 구현 가능성을 제시하였다. 위성의 기준센서는 태양센서, 3축 지자기센서를 이용하며, 관성센서는 MEMS 자이로센서를 사용한다. 큐브위성용 센서는 상대적으로 저가이며, 성능 및 잡음특성이 좋지 않은 단점이 있다. 따라서 자세결정 알고리즘으로 노이즈 특성을 고려할 수 있는 확장칼만필터를 적용하였다. 또한 자세결정의 결정론적 방법인 QUEST 알고리즘과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
수중 방파제 피복작업은 사석의 유실을 방지하기 위해 방파제 겉면에 2-3ton의 돌을 쌓는 작업으로 현재 잠수부에 의해 수작업으로 시공을 하고 있다. 수중에서의 사야문제와 작업의 특성상 잠수부의 육감에 의해 공사가 시행되며 작업 과정에서 산업재해가 빈번히 발생한다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해 수중 방파제 피복작업을 위한 수중항만공사 로봇을 개발하였다. 로봇의 유압 실린더 제어를 위한 위치 센서가 필요하며 기존 센서는 구동축에 부착되어 방수가 어렵고 건설현장에서 사용하기에는 내구성이 좋지 못하다. 하지만 압력센서는 유압라인상의 임의의 위치에 부착이 가능하므로 방수박스 내부에 설치할 수 있어 방수가 용이하고 내구성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 압력센서를 이용하여 수중항만공사 로봇의 유압 실린더 길이를 간접적으로 측정하는 실린더 길이 옵서버를 설명한다.
수중 방파제 피복작업은 사석의 유실을 방지하기 위해 방파제 겉면에 2-3ton의 돌을 쌓는 작업으로 현재 잠수부에 의해 수작업으로 시공을 하고 있다. 수중에서의 사야문제와 작업의 특성상 잠수부의 육감에 의해 공사가 시행되며 작업 과정에서 산업재해가 빈번히 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 수중 방파제 피복작업을 위한 수중항만공사 로봇을 개발하였다. 로봇의 유압 실린더 제어를 위해 위치 센서가 필요한데 기존 센서는 구동축에 부착되어 방수가 어렵고 건설현장에서 사용하기에는 내구성이 좋지 못하다. 하지만 압력센서는 유압라인상의 임의의 위치에 부착이 가능하므로 방수박스 내부에 설치할 수 있어 방수가 용이하고 내구성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 압력센서를 이용하여 수중항만공사 로봇의 유압 실린더 변위를 간접적으로 측정하는 관측기를 설명한다.
해상과 같이 고립된 장소에서 발생하는 작업자의 사고는 일반적인 건설 사고와는 달리 통신의 제한 등의 문제로 구조에 어려움이 따른다. 또한 CCTV의 부재로 인한 사고 현장의 수색에 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 이 논문에서는 작업 현장에서 필수적으로 착용해야 하는 안전모에 IoT 기술을 접목한 장치를 제안한다. 제안 장치는 기존의 안전모에 심박센서, 체온 센서, 가속도 센서 및 카메라 센서를 부착하여 설계 및 구현하며, 사용자 및 관제 센터에서 작업자의 상태를 모니터링 할 수 있게 한다. 또한 작업자에게 비정상적인 생체 신호나 낙상이 발생하면 영상을 관제센터로 전송한다. 제안 시스템을 활용하면 작업자의 상태를 실시간으로 확인할 수 있으므로 작업자의 사고에 대해 빠른 대처를 할 수 있는 장점을 가진다.
로봇이 실제 가정환경에 존재하는 모든 물체를 사전에 모델화하여 데이터베이스에 보존하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 가정 내에서 흔히 볼 수 있으며 로봇에게도 조작이 용이한 컵, 병, 캔 등의 실린더 형 물체를 우선적 모델링 대상으로 선정하고, 이 물체들의 공통된 범주적 특성을 정의한 보편적 모델(Generic Model)을 사용하여 부분적 데이터로부터 전체 형상을 추정하는, 로봇 자가 모델링에 활용 가능한 새로운 물체 모델링 기법을 제안한다. 구체적으로 3D 센서로부터 얻은 3D 영상으로부터 우리가 모델링 하기를 원하는 실린더 형의 물체를 분리해낸 후 물체 표면상의 점의 좌표와 법선벡터를 이용해서 실린더의 초기 중심축을 구하는 방법, 오차를 가지고 있는 중심축을 교정해주는 방법, 최종적으로 실린더 단면의 중심축과 반지름을 이용하여 전체 실린더 형 물체를 모델링하는 방법 등을 제안하고 또한 실험을 통해서 우리가 제시하는 모델링 기법이 노이즈가 존재하는 실제 환경에서도 얼마 만큼의 정확성을 갖는지를 평가하였다.
본 연구에서는 인공위성의 자세제어용으로 사용될 3-축 flux-gate 마그네토 미터를 개발 제작하였다. 제작된 3-축의 flux-gate 마그네토 미터는 소비전력이 1W 미만에서 정확도는 ${\pm}1%$ 이내였으며 noise는 1Hz에서 $0.2nT/\sqrt{Hz}$이였다. 또한 제작된 마그네토미터를 인공위성에 적용하기 위한 환경시험을 수행하였다. 환경시험으로 가속도시험은 진동주파수의 범위가 $10Hz{\sim}1000Hz$에서 15g(g : 지구의 중력가속도)의 가속도에서 수행하였고, themal cycle 시험은 $1x10^{-6}$ Torr의 진공에서 $-55^{\circ}C{\sim}80^{\circ}C$의 온도 사이에서 24시간 동안 4회의 thermal cycle 시험을 한 결과 모두 정상 작동 되었다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출과 활동량으로 변환 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude :SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm :HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm :ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm :ALPA)을 제안한다. 그리고 인체 활동량 측정을 위하여 가속도 센서 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%를 보였으며 활동량 변환 알고리즘도 Actical의 성능보다 1.61% 향상 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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