본 논문에서는 모바일 로봇이 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model)을 이용하여 인식해 원하는 명령을 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 손동작 기반 로봇 제어 방식은 정해진 몇 종류의 제스처를 사용했었고, 따라서 지시동작이 자연스럽지 않았다. 또한 정해진 제스처를 미리 공부해야하여 불편했었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 손동작을 인식하는 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 카메라를 사용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 얻어서, 사람의 손을 검색하고 그 동작을 인식한다. 여기서 동작을 인식하는 방법으로 HMM을 사용하였으며, 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
본 연구에서는 반복적인 동작 행위에 따른 뇌파의 훈련효과를 규명하고자 한다. 훈련 효과를 검증하기 위해 반복적인 동작시의 뇌파 출현량 및 EMG와 EEG의 coherence의 변화를 분석하였다. 피실험자는 5명으로 실험 시간은 총 48분이며, 반복 일에 대한 훈련 효과를 살펴보기 위해 5일간 진행하였다. 반복적인 동작은 손을 오므렸다 폈다 하는 행위로, 5초간의 동작실행과 10초간의 휴식시간으로 나눠 실험하였다. 동작 유무와 반복 일에 따른 뮤파와 베타파량의 차이를 살펴 본 결과, 반복시간에 따라 뮤파 및 베타파량이 증가되는 경향이 있었다. 그러나 5일 동안의 반복 일에 따른 훈련효과는 보이지 않았다. 또한 EMG와 EEG의 coherence는 반복 시간과 반복 일에 대한 훈련 효과를 확인할 수 없었다.
사람의 생체 신호를 측정하여 로봇 제어에 이용하는 연구는 최근까지 활발히 진행되고 있다. 하지만 정확한 센서 정보를 위한 복잡한 신호 처리가 필요하고 고가의 시스템을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 EMG 센서와 Flex 센서로부터 측정된 신호를 이용하여 사람의 손 동작을 인식한 후 해당 움직임을 원격지의 로봇 핸드로 구현하는 것을 목표로 한다. MCU(Micro Controller Unit) 와 해당 센서들을 이용하여 실험적으로 사람의 손과 팔 부근의 3개의 센서 부착 위치를 결정하고 움직임에 따른 출력 신호와 실제 동작 사이의 구분 방법을 결정한다. 동작 인식 정확도를 높이기 위해 MCU의 아날로그 기준 전압에 따른 디지털 값 변화 실험 수행 후 기준 전압을 3.3V로 선정하였다. 손 동작을 구현하기 위해 4개의 손가락과 손목부분으로 구성된 링크 구조의 로봇 핸드를 설계한 후 제작하였다. 결과적으로 간단한 센서와 저가의 MCU를 활용하여 원격지의 로봇 핸드를 제어할 수 있음을 보였다.
In this paper, we propose a novel security system using hand gesture recognition. Proposed system does not create a password as numbers, but instead, it creates unique yet simple pattern created by user's hand movement. Because of the fact that individuals have different range of hand movement, speed, direction, and size while drawing a pattern with their hands, the system will be able to accurately recognize only the authorized user. To evaluate the performance of our system, various patterns were tested and the test showed a satisfying result.
The study is to find relative EEG power spectrum and pattern of coherence discriminating attentive and inattentive hand movements. Eight undergraduate students aged from 20 to 27 who had not hand disability participated in this study. Participants were asked to perform visuo-motor task. EEG was measured at C3 in 10~20 international system and four areas orthogonally directed 2.5cm away from C3. Significant result discriminating movement and rest was found through coherence analysis between movement areas or movement area and non-movement area, but was individually different. Because it was anticipated that major factors caused by the differences among individuals were attributed to the attention of the subjects, relative power of alpha and beta bands was identified. As a result, significant relative powers of alpha and beta bands were found in a group of high coherence level, but were not found in a group of low level. Next, participants were divided into two groups according to relative powers of alpha and beta bands. The comparison between two groups was performed. As a result, the coherence of the alpha band in the attentive group was greater than that of the inattentive group. It was found that the coherence of the beta band in the inattentive group was happening. Therefore, individual differences of coherence were influenced by attention. The significant coherence patterns that could discriminate attentive movement and inattentive movement were found.
Lee, Jung Ah;Kim, Eun Joo;Hwang, Pil Woo;Park, Han Ram;Bae, Jae Hyuk;Kim, Jae Nam
Physical Therapy Rehabilitation Science
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제5권3호
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pp.143-148
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2016
Objective: This study aimed to quantify one of the useful upper extremity movements to evaluate motor control abilities between the groups of people with mild and moderate arm impairments performing a door handling task. Design: Cross-sectional study. Methods: Twenty-one healthy participants and twenty-one persons with chronic stroke (9 mild stroke and 12 moderate stroke) were recruited for this study. Stroke participants were divided into 2 groups based on Fugle-Meyer Assessment scores of 58-65 (mild arm) and 38-57 (moderate arm). All they performed door handling task including the pronation and supination phases 3 times. We measured some movement factors which were reaction time, movement time, hand of peak velocity, hand of movement units to perform door handling task using the three-dimensional motion analysis. Results: The majority of kinematic variables showed significant differences among study groups (p<0.05). The reaction time, total and phase of movement time, hand of peak velocity, the number of movement units discriminated between healthy participants and persons with moderate upper limb stroke (p<0.05). In addition, reaction time, total and phase of movement time, the number of movement units discriminated between those with moderate and mild upper limbs of stroke patients (p<0.05). Conclusions: Three-dimensional kinematic motion analysis in this study was a useful tool for assessing the upper extremity function in different subgroups of people with stroke during the door handling task. These kinematic variables may help clinicians understand the arm movements in door handling task and consist of discriminative therapeutic interventions for stroke patients on upper extremity rehabilitation.
가상현실 경험에서 높은 감각적 몰입으로 시각으로 지각되는 정보와 전정기관, 체성감각 등 감각기가 지각하는 정보 간에 불일치가 생기면서 가상현실 멀미가 일어나 기기의 보급에 장애가 되고 있다. 본 연구는 기존의 감각의 충돌 이론에 착안하여 모션 컨트롤러로 대표되는 새로운 전반적인 신체의 움직임이 각성 정도와 현존감에 영향을 끼치며, 가상현실 멀미를 촉발할 수 있고 각성 정도는 감각적 몰입, 현존감과 깊은 관계가 있다는 가설을 세우고 실험을 통해 검증하였다. 특히 컨트롤을 위한 전체적인 신체의 움직임에 집중하여, 몸-머리 움직임과 대조하여 연구하였다. 실험의 결과로 신체 움직임과 각성 정도 간에 유의한 상관관계를 확인할 수 있었고, 현존감에 대해서도 일정 정도 유의한 상관 관계가 있음을 확인할 수 있었다. 또, 신체의 움직임이 있을 때, 안경의 착용 유무가 관측되는 가상현실 멀미에 중재변수로 역할을 하는 것을 확인할 수 있었다.
팩맨(Pacman)은 이전에 오락실에서 선택을 받던 세계적으로 유명한 게임 중의 하나이다. 본 논문에서는 팩맨 게임을 간단한 손동작만으로 수행할 수 있도록 한다. 우선 피부색 추출을 위해 이진 RGB 영상을 구하고, 이 영상에서 휘도를 뺀 이진 YCbCr 영상으로 변환하도록 한다. 다음으로 이진 RGB 영상과 이진 YCbCr영상의 곱 연산을 수행하여 손의 영역을 추출하도록 하였다. 마지막으로, 손 영역의 무게 중심은 최소 경계 사각형과 손의 픽셀 영역 중심을 구하고, 이 두 중심의 평균으로 손 영역의 중심점을 구하는 방법을 사용하였다. 즉, 손의 좌표 중심점을 이용하여 방향키를 대신할 수 있도록 한 모션을 이용한 게임을 제시하였다. 또한 실험을 통하여 평균 움직임과에러율을 나타내었고, 에러의 종류에 따른 원인도 규명하였다.
Ryu, Jae-Hun;Miyata, Natsuki;Kouchi, Makiko;Mochimaru, Masaaki;Lee, Kwan H.
International Journal of CAD/CAM
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제3권1_2호
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pp.61-66
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2003
This paper describes a novel experiment that measures skin movement with respect to the flexional motion of a hand. The study was based on MR images in conjunction with CAD techniques. The MR images of the hand were captured in 3 different postures with surface markers. The surface markers attached to the skin where employed to trace skin movement during the flexional motion of the hand. After reconstructing 3D isosurfaces from the segmented MR images, the global registration was applied to the 3D models based on the particular bone shape of different postures. Skin movement was interpreted by measuring the centers of the surface markers in the registered models.
This paper introduces a method to control an industrial robot arm to imitate the movement of the human arm and hand using electromyography (EMG) signals. The proposed method is implemented on the UR3 robot that is a popular industrial robot and a MYO armband that measure the EMG signals generated by human muscles. The communications for the UR3 robot and the MYO armband are integrated in the robot operating system (ROS) that is a middle-ware to develop robot systems easily. The movement of the human arm and hand is detected by the MYO armband, which is utilized to recognize and to estimate the speed of the movement of the operator's arm and the motion of the operator's hand. The proposed system can be easily used when human's detailed movement is required in the environment where human can't work. An experiments have been conducted to verify the performance of the proposed method using the teleoperation of the UR3 robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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