• 한국수자원학회논문집
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• 제41권11호
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• pp.1135-1142
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• 2008

하천제방의 붕괴 요인중 구조물(배수통문) 주변 제방의 붕괴는 전체 요인의 l0% 이상을 차지하고 있으며, 특히 2002년 홍수시 낙동강에서 발생한 제방 유실 지점은 거의 배수통문 주위에서 발생하였다. 이러한 제방 파괴는 이질 재료인 통문 구조물과 제체 접합부 사이에 공극이나 공동이 형성된 후 홍수시 내부 침식으로 인해 공동이 확대되어 발생하는 파괴구조를 가지고 있다. 이러한 상황에서 하천제방의 안전관리를 위해 배수통문 주변의 공동발생 여부 혹은 공동내의 흐름 인지 등을 목적으로 한 연구가 진행되고 있으며, 본 연구에서는 Flex센서와 Fiber bragg grating 센서의 변이 계측에 대한 실험을 통해 두 센서의 특징을 파악하고, 하천제방의 안전관리를 위해 보다 적합한 센서의 결정이 가능하도록 하였다. 실험결과 현 시점에서 변이 계측과 관련하여 계측치의 일관성, 미소변이 계측 등 Flex센서의 단점을 보완할 수 있는 FBG센서의 여러 특징을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.57-62
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• 2017

차량의 전자화가 진행됨에 따라 차량내 전자제어장치의 사용이 증가하고 있으며 각 제어장치들은 급증하는 정보의 처리를 위해 차량 통신 네트워크에 연결되고 있다. 본 논문에서는 FlexRay-CAN의 이종 통신망에 연결된 액추에이터의 네트워크 기반 제어를 위한 FlexRay-CAN 게이트웨이를 구현하고 FlexRay 슬롯의 2분법을 사용하여 할당된 최소한의 FlexRay 프레임 ID (Frame ID)를 사용하여 필요한 센서 정보를 제어 안정성을 보장하는 최대 허용 지연시간 이내로 전송하기 위한 패킹 알고리즘 제안한다. 접촉 힘 센서 정보를 대상으로 패킹맵을 구성하였으며 제안된 알고리즘은 이종의 네트워크에 분산되어 있는 시스템의 제어에 적용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.102-103
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• 2021

의료 IT 기술의 발전으로 스마트헬스케어 사업의 발전을 통해 실버산업시대 개인 맞춤 의료서비스가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 아두이노 환경에서 다양한 센서를 활용해 스마트 헬스케어 개인 맞춤형 서비스를 제공할수 있는 관절재활 운동이 가능한 손가락 모델링을 구현하였다. 아두이노 기반의 구부림 센서(Flex sensor)를 이용해 개인별 손가락 관절의 활동성을 측정함으로 향후 스마트 헬스케어 분야에서 개인 맞춤형 재활운동에 활용하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1205-1212
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• 2021

재난상황이나 인명 구조, 위험물 처리와 위험지역 정찰 등 사람들이 하기 어려운 위험작업을 대신 처리해 실질적으로 많은 도움을 줄 수 있는 로봇들이 지속적으로 이슈가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사람의 모션 의지를 로봇팔에 구현하여 상황에 따른 능동적인 대응이 가능하도록 한다. 또한 손동작에 따라 차량을 제어하여 이동성을 부여할 수 있는 이동형 로봇팔을 구현하고자 한다. 플렉스 센서와 자이로센서를 활용하여 컨트롤러를 제작하고 자이로센서 2개의 Roll과 Pitch 값을 조절하여 로봇팔의 각도를 제어하며 차량의 방향을 지정한다. 또한 플렉스 센서 3개의 레벨을 지정함으로써 손동작에 따라 모터가 동작되며 물체를 집고 이동할 수 있도록 로봇팔을 구현하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제35권1호
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• pp.68-72
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• 2015

초음파 로봇 검사시스템은 발전설비 등 상시감시가 요구되는 구조물의 감시를 위해 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 설비의 구조물은 형상과 구조가 매우 다양하고 복잡하여 단순한 패턴으로 이동과 검사가 가능한 로봇으로는 상시감시에 한계를 가지게 된다. 복잡한 구조물의 정밀검사는 정교한 행동이 가능한 로봇 시스템이 필요하다. 로봇의 제어를 초음파검사 작업자의 손의 형상에 따라 직관적으로 움직이도록 한다면 보다 정밀한 검사 로봇의 개발이 가능할 것으로 판단된다. 폴리머 굽힘센서는 대변형의 측정이 가능하고 곡면에 적용성이 높아 최근 인체 형상 측정 및 재활보조 등 다양한 활용을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 구조물의 상시감시를 위한 초음파검사 로봇이 작업자의 손동작에 따라 동작이 가능한 직관적 제어를 위해 폴리머 굽힘센서를 이용하여 사람 손의 형상 감시 연구를 수행하였다. 다수의 센서를 적용하여 손의 다양한 움직임을 추정하고 실험적 검증을 통해 사람 손의 형상에 따른 직관적 로봇의 제어가 가능함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.738-743
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• 2007

본 연구는, 팔(하완)을 잃은 장애자용 인공 의수를 장애자가 자신의 의도에 따라 제어하기 위한 센서 시스템과 제어알고리즘에 관한 것이다. 먼저 장애자의 여러 가지 동작 의도를 검출할 수 있는 센싱 시스템을 연구하고 이 센싱 시스템으로부터 발생된 신호를 사용하여 인공의수를 제어하는 방법에 대하여 연구한다. 센서로서는 전기 저항식 굽힘 센서를 사용한다. 이 굽힘 센서를 팔의 상완 이두근과 오구완근에 각각 1개씩 단단히 부착한다. 부착된 센서로부터 출력된 신호는 근육의 굴곡량을 나타내며 팔의 동작의도를 판단 할 수 있는 신호처리 시스템을 통과시켜 하완의 굴곡과 신전 운동, 손의 내전과 외전 운동을 구별한다. 그리고 구별된 신호로부터 실제 팔의 운동 각도를 추정하여 인공의수의 각도를 제어한다. 본 연구의 효용성을 증명하기 위해 2개의 액추에이터와 포텐셔미터를 가진 간단한 인공의수를 제작하여 제어 실험을 하였다. 실험에서 실제 팔의 각도와 인공의수의 제어 각도 사이에는 센서 외부에서 발생되는 노이즈 및 인공의수의 회전 관성, 기계적인 마찰 등으로 인한 오차가 발생하였다. 따라서 오차 값과 오차의 변화 값에 근거한 퍼지 제어 알고리듬을 이용하여 재 실험을 한 결과 하완의 굴곡/신전 운동에서는 평균 약 4도, 손의 회내/외 운동에서는 평균 약 3도의 오차가 측정되어, 퍼지제어기를 설치한 이전보다 오차가 크게 개선되었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권4호
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• pp.28-36
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• 2006

본 연구에서는, 팔의 4가지 운동을 구별할 수 있는 계측 시스템과, 구별된 팔의 운동 위치를 추정할 수 있는 제어 알고리즘에 관하여 기술한다. 먼저 4가지(굽히기와 펴기, 내전과 외전) 운동을 구별하기 위해 굽혀진 정도를 측정할 수 있는 전기 저항 형태의 굽힘 센서를 사용한다. 이 센서를 왼팔의 상완 이두근과 오구완근에 1개씩 부착한다. 부착된 두 개의 센서로부터 출력되는 신호는 증폭기와 필터 등으로 구성된 계측 시스템을 통과한다. 이 시스템에서는 상완이두근에 부착된 센서 신호는 굽히기와 펴기 운동 중에서만 On/OFF 작동을 하도록 하고, 오구완근에 부착된 센서 신호는 모든 운동에 작동하도록 설계하였다. 이렇게 출력된 신호들로부터 4가지 운동은 구별하여 출력하고, 출력된 신호들로부터 팔의 운동 위치를 측정한다. 마지막으로, 제안된 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 RC 서보 모터와 포텐션미터로 구성된 2자유도의 인공팔을 제작하여 실험한다. 실험을 통해 인공 팔의 위치는 모터의 회전 관성, 센서의 노이즈 등으로 실제 팔의 위치와 차이가 발생하였다 이 오차를 감소하기 위해 오차값과 오차의 변화값에 근거한 퍼지 PID 제어기를 사용하였고, 이로써 오차가 5도 이내로 감소되었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1944-1947
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• 2005

In this paper, the control of a prosthetic arm using the flex sensor signal is described. The flex sensors are attached to the biceps and triceps brchii muscle. The signals are passed a differential amplifier and noise filter. And then the signals are converted to digital data by PCI 6036E ADC. From the data, position and velocity of arm joint are obtained. Also motion of the forearm - flexion and extension, the pronation and supination are abstracted from the data by proposed algorithm. A two D.O.F arm with RC servo-motor is designed for experiment. The arm length is 200 mm, weight is 4.5 N. The rotation angle of elbow joint is $120^{\circ}$. Also the rotation angle of the wrist is $180^{\circ}$. Through the experiment, we verified the possibility of the prosthetic arm control using the flex sensor signal. We will try to improve the control accuracy of the prosthetic arm continuously.

• 패션비즈니스
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• 제18권4호
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• pp.1-14
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• 2014

Currently smart textile market is rapidly expanding and the demand is increasing integration of an electronic fiber circuit. The garments are an attractive platform for wearable device. This is one of the integration techniques, which consists of is the selective introduction of conductive yarns into the fabric through knitting, weaving or embroidering. The aim of this work is to develop a golf bend driven prototype design for an attachable Arduino that can be used to assess elbow motion. The process begins with the development of a wearable device technique that uses conductive yarn and flex sensor for measurement of elbow bending movements. Also this paper describes and discusses resistance value of zigzag embroidery of the conductive yarns on the tensile properties of the fabrics. Furthermore, by forming a circuit using an Arduino and flex sensor the prototype was created with an assistance band for golf posture training. This study provides valuable information to those interested in the future directions of the smart fashion industry.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.229-237
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• 2022

Motion recognition is very useful for implementing an intuitive HMI (Human-Machine Interface). In particular, hands are the body parts that can move most precisely with relatively small portion of energy. Thus hand motion has been used as an efficient communication interface with other persons or machines. In this paper, we design and implement a light-weight ANN (Artificial Neural Network)-based hand motion recognition using a state-of-the-art flex sensor. The proposed design consists of data collection from a wearable flex sensor, preprocessing filters, and a light-weight NN (Neural Network) classifier. For verifying the performance and functionality of the proposed design, we implement it on a low-end embedded device. Finally, our experiments and prototype implementation demonstrate that the accuracy of the proposed hand motion recognition achieves up to 98.7%.