본 논문에서는 평판 디스플레이용 유리의 평탄 도와 두께를 측정하기 위한 검사시스템을 구성한다. 유리 계측에 필요한 레이저센서와 로봇 암의 성능을 분석 및 해석한다. 3가지 레이저 센서를 사용하여 비교 분석하였고, 로봇암은 볼 스크루 타입을 사용하여 유리 계측 방법을 논하고, 문제점을 찾아내어 해결책을 제시한다. 유리의 평탄도와 두께 측정에 있어 스테이지와 로봇암에 의한 오차를 최소화하기 위해서 기구적 오차를 고려한 계측을 통해 성능을 개선한다.
Kim, Ki-Beom;Jeon, Seung-Jin;Hwang, Dal-Yeon;Choi, Young-Jun;Park, Suk-Ho
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2524-2528
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2003
High-precision position system is widely used in lots of fields such as semiconductor industry, biotechnology, display and other up-to-date industry field. One of the main issues is to have a long traveling range with precision. There are a few solutions. For instance, there are inchworm methods, lever principle. In this study, we use lever principle to amplify output displacement with a new mechanical amplification structure. We designed new type 3DOF stage with PZT actuator and capacitive sensor. Non-monolithic structure is suggested to obtain the convenience of assembly and modification. Driving parts are designed as modules that generate displacement amplification of each axis. Designed motion module consists of 3 flexure hinges and a PZT actuator with double L lever structure.
인간 동보행의 원리를 3축가속도 센서를 이용 소형 휴머노이드의 보행원리를 적용시키는 것을 목적으로 건강한 일반인 20명을 대상으로 3축가속도를 사람의 신발 앞꿈치에 장착하여 각 축에 따른 가속도를 측정하였다. 이에 앞서 사람들의 다리길이(골반부터 발목), 개인의 평균 보폭등을 측정하여 각각을 평균화하는 과정을 거치고 이 평균화된 데이터를 기준으로 제작된 소형 휴머노이드의 다리길이에 따른 보폭 및 보행원리를 적용함으로서 소형 휴머노이드의 보행을 간단한 비을 적용하여 제어할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 무인비행선 비행제어시스템의 HILS(Hardware-In-the-Loop-Simulation) 시스템 개발 결과를 소개한다. HILS 시스템은 비행선 제어를 위해 설계된 비행제어컴퓨터의 지상시험을 위해 개발되었다. HILS 시스템을 구성하기 위해 각각 별도의 컴퓨터에서 작동하는 통신장비 모사 시스템, 탑재장치 모사 시스템, 비행선 운동 모사 시스템, 그리고 운동 가시화 시스템을 개발하였고, 이와 함께 3축 운동 시험대와 관성항법장치(Inertial Navigation Unit)도 포함하였다. 개발된 HILS 시스템을 이용한 단계적인 시험을 통해 비행 제어컴퓨터의 기능과 성능을 검증하였다.
The purpose of this study suggests a personalized algorithm of physical activity energy expenditure prediction through comparison and analysis of individual physical activity. The research for a 3-axial accelerometer sensor has increased the role of physical activity in promoting health and preventing chronic disease has long been established. Estimating algorithm of physical activity energy expenditure was implemented by using a tri-axial accelerometer motion detector of the SVM(Signal Vector Magnitude) of 3-axis(x, y, z). A total of 10 participants(5 males and 5 females aged between 20 and 30 years). The activities protocol consisted of three types on treadmill; participants performed three treadmill activity at three speeds(3, 5, 8 km/h). These activities were repeated four weeks.
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.
La 조성이 $5{\sim}15%$이고 PbO과잉인 PLT 타겟을 이용하여 MgO(100) 단결정 기판위에 고주파 마그네트론 스펏터링법으로 PLT 박막을 제조하였으며, 고온 XRD 분석을 하였다. 제조조건은 기판온도를 $580^{\circ}C$, 분위기압을 10mTorr, 고주파 전력밀도를 $1.7W/cm^{2}$ 및 $Ar/O_{2}$를 10/1로 하였을 때 PLT 박막들은 La 농도가 증가할수록 c-축 성장율과 정방정형성(c/a)이 감소하였고 확산형 상전이 특성을 나타내었다. 이러한 PLT 박막을 이용하여 초전형 적외선 센서를 제조하였으며, 이력특성과 광특성을 측정하였다. 제조된 적외선 센서는 $1.71{\mu}C/cm^{2}$ 이상의 잔류 분극도를 보였고 500 mV이상의 초전전압을 보였으며 신호대 잡음비는 10:1 이하로 낮았다.
최근 피부의 마찰계수를 이용하여 한의학에서의 체질을 구별하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 피부의 마찰계수는 여러 고문헌에서도 알려져 있듯이 태음인과 소양인의 체질을 구별하는 인자로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다축 로드셀과 일정하중식 접촉 프로브를 이용하여 피부의 마찰계수를 정량적으로 측정하는 장비를 개발하였고 이의 측정 불확도를 측정하였다. 개발된 장비의 상대 반복도는 2 %였다. 태음인과 소양인의 체질진단 구분을 위해 왼속 손등을 측정부위로 선택하여 실험한 결과 약지를 따라 측정하는 것이 가장 효과적임을 알 수 있었다. 20명의 피험자를 대상으로 임상측정을 한 결과, 개발된 장비의 경우 3 % 이내의 측정 불확도를 가지고 태음인과 소양인의 체질 구분을 할 수 있었다.
본 논문에서는 균형평가도구 중 임상에서 가장 많이 사용되는 BBS(Berg Balance Scale)를 머신러닝 기법을 이용하여 점수 분류 정확도를 제시한다. 데이터취득은 Noraxon 시스템을 이용하여, 신체 8군데(왼쪽 오른쪽 발목, 왼쪽 오른쪽 엉덩이 위, 왼쪽 오른쪽 손목, 등(Back), 이마)에 관성센서를 부착하였다. 관성센서의 3축 가속도데이터를 기반으로 특징벡터 STFT(Short Time Fourier Transform), SAM(Signal Area Magnitude)를 추출하였다. 그 다음, BBS의 항목을 동작특성에 따라 정적인 동작(static movement)과 동적인 동작(dynamic movement)으로 나누었고, BBS의 각 항목에 대하여 점수에 영향이 있는 센서부착위치에 따라 특징벡터를 선별하였다. BBS의 항목마다 선별된 특징벡터는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류하였다. 실험대상자 40명에 대한 정확도 산출결과, 1번순으로 차례대로 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%의 분류 정확도를 확인하였다.
본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ 0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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