본 보행 로봇의 자세 제어는 일반적으로 센서 시스템을 통한 외부 환경 및 기타 정보의 인식을 통해 수행된다. 보다 정교한 로봇의 제어를 위해서는 필연적으로 고성능 센서를 요구하게 되지만, 이들은 대부분 고가이거나 내구성 측면에서 매우 취약한 것이 사실이다. 따라서 필드로봇과 같이 야지의 환경에서 운용되는 로봇 시스템의 제어를 위해서 이러한 센서 시스템을 다수 채용하는 것은 비현실적이며, 특히 양산시에도 큰 걸림돌로 작용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 신경망 이론의 역전파 알고리즘에 기반을 둔 가상센서 알고리즘을 활용하여 기존의 센싱 데이터를 추정할 수 있는 기법을 소개하고자 한다. 특히 본 논문에서는 추정된 센서 데이터의 품질을 향상 시킬 수 있는 알고리즘 측면에서의 변수 조절 및 센서 시스템과 같은 하드웨어 측면에서의 변화를 통해 성능인자에 영향을 미치는 요소를 파악함과 동시에, 본 기법의 타당성에 대한 측면을 함께 논하였다.
본 논문에서 마네킨에 착용된 의상 이미지를 분할하고 사용자의 사진에 입히는 가상의상착용 (VTON) 기술을 개발하였다. 의상과 모델의 3차원 정보가 필요하지 않는 2차원 이미지 기반 가상착용연구는 실용적인 가치가 크지만, 연구결과 현재 기술로는 의상 분할 시 가림이나 왜곡에 의한 문제 등 제약사항이 존재한다. 본 연구는 마네킨 의상을 사용함으로써 이러한 어려움을 줄였다는 가정 하에서, 딥러닝 기반 영역분할과 자세추정을 통하여 얻은 결과를 사용자 사진에 입히는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 연구 대비 성능 개선을 위하여 사전 자세정보의 신뢰성 검사, 외곽선을 이용한 변형개선, 분할 영역개선 등을 사용하였다. 결과로 시각적으로 만족할 만한 의상착용의 경우가 전체의 50%이상으로 상당히 개선된 결과를 얻었다.
대퇴의족은 절단하지를 대체하여 보행을 수행하는 기기이며, 불연속적으로 변하는 보행 환경에 대응하기 위해 사용자의 의도 제공을 통한 보행 모드 변경을 요구한다. 외부의 제어 기기 없는 자연스러운 보행 모드 변경을 위한 요구로 절단 부위와 직접 접촉하는 소켓 내부의 생체 역학적 특징을 통해 사용자의 의도를 검출하는 연구가 수행되어 왔다. 하지만 아직까지 절단 부위의 신체 및 소켓 내부 환경에 적합한 센서 시스템의 요구가 남아있다. 따라서 본 연구에서는 절단 부위의 신체 특성에 적합하고 소켓 내부 온습도 조건에 영향을 받지 않으며 다양한 크기의 제작이 쉬운 필름 형태의 센서 시스템을 제안하였다. 제안된 센서는 Velostat 필름으로 제작되었으며 크기에 따라 달라지는 압력 계측 특성이 고려되었다. 실험을 통해 착용자의 의도적인 자세 수행에 의한 소켓 내부 압력 변화를 계측하였으며 보행 모드 변경 의도 검출의 가능성을 확인하였다.
공연에 사용하는 로봇이 인간과의 상호작용하기 위한 기본 성능 중 하나는 인간의 행동을 빠르고 정확하게 파악하는 것이다. 따라서 로봇이 인간의 자세를 추정할 때 자세 인식의 정확도를 높임과 동시에 가능한 빠른 속도로 인식할 수 있어야 한다. 그러나 현재 인공지능 기술의 대표적인 방식인 딥 러닝을 사용하여 인간의 자세를 추정할 경우, 인식의 정확도와 속도라는 두 가지 성능을 동시에 만족하지 못하고 있다. 따라서 사용 목적에 따라 추론정확도가 높은 하향식 자세추정과 처리속도가 빠른 상향식 자세추정 중 하나를 선택해서 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 방식이 가진 장점을 모두 포함하면서 단점을 보완한 두 가지 방식을 제안한다. 첫 번째는 다중 그래픽 처리 장치를 활용해 상향식 자세추정과 물체검출을 병렬로 사용하는 방식이고, 두 번째는 상향식 자세추정과 단항분류를 융합하는 방식이다. 실험을 통해 두 가지 방식 모두 속도가 개선됨을 증명했다. 공연로봇에 이 두 가지 방식 중 하나를 사용한다면, 관객과 신뢰도 높으며 보다 빠른 상호작용을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 의사의 동작을 흉내 낼 수 있는 내시경 취급로봇의 형상 예측방법이 제안된다. 3축 지자기계와 3축 가속도 계로 이루어진 단위센서가 CAN버스 통신을 통하여 네트워크를 구성한다. 각각의 센서 유니트는 연성 튜브로 만들어진 로봇의 길이방향 위에 있는 점들의 각들을 검출하는 데 사용된다. 센서 네트워크로부터 수신된 신호들은 Butterworth lowpass filter를 이용하여 필터링 된다. 여기서 우리는 노이즈 제거를 위하여 버터워쓰 필터를 설계하였다. 최종적으로 로패스 필터에 의하여 노이즈가 걸러진 신호들을 처리하여 Euler 각이 추출된다. 이 Euler 각을 이용하여 sensor network 상에 있는 각 센서의 위치가 추정된다. 우리는 로봇 바디가 링크와 관절들로 구성되어 있다고 가정한다. 그러면 각 센서의 위치는 각 링크의 중심에 부착되어 있는 것으로 가정할 수 있다. Euler 각과 kinematics chain model로부터 링크의 위치를 결정할 수 있다. 각 링크를 매끈하게 연결할 수 있도록 하기 위해 각 센서의 위치사이에 보간이 수행되어 최종적으로 작동 중에 있는 내시경의 최종형상이 얻어진다. 실험 결과는 제시된 센서 네트워크에서 추정된 Euler angle과 kinematic chain model을 이용하여 추정된 serial link의 형상으로부터 내시경형상을 가시화 할 수 있음을 보여준다.
가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.
병원이나 검사실 등에 널리 이용되는 평형 기능 검사법은 고감도 압력센서를 이용한 균형감각조절임상검사(CTSIB, clinical test of sensory integration on balance)이다. 바로 선 자세에서 발바닥의 압력중심(center of pressure)의 변화를 관찰함으로써 흉부 흔들림을 객관적으로 측정한다. 본 논문에서는 가정에서도 손쉽게 흉부의 흔들림을 측정할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 위 밸런스보드(Wii balance board, WBB)는 게임기임에도 불구하고 흉부 흔들림과 상관관계가 높은 압력중심을 측정할 수 있기 때문에 기존의 임상용 제품과 유사한 결과를 보인다. 하지만 위 리모트 컨트롤러(Wii remote controller, WRC)는 WBB보다 저렴하고 손쉽게 구할 수 있음에도 불구하고 흉부 흔들림 분석에서는 압력 측정 방식이 아니기 때문에 기대만큼 활용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 정상인 10명(남자:5명, 여자:5명)을 대상으로 WRC의 가속도 정보로부터 convex hull 혹은 ellipse area 분석법을 이용하여 WBB와 유사한 결과를 보였다.
스쿼트운동은 운동방법과 자세에 대한 이론적 근거 및 동작에 대한 기준 확립을 통해 안전하고 효과적으로 운동성과를 기대할 수 있는 중요한 프리웨이트운동 중의 하나이다. 그러나 바르지 못한 운동에 의한 부작용과 그에 대한 과학적 대응방안에 대한 연구와 운동모형의 개발 또한 필요하다. 스쿼트운동을 위한 풋플레이트를 설계하기 위한 구조해석의 주안점은 동적 거동을 단순화하여 구분 동작으로 모델링을 수행한다. 모델링을 기반으로 설계된 풋플레이트 바닥면에 위치한 로드셀의 한계 하중으로 인한 구조적 안전성 여부를 변형율과 응력의 크기를 산출함으로써 구조의 안정성과 이로 인한 운동기구의 설계방법을 제시한다. 이러한 스쿼트운동에 따른 세그먼트별 모델링과 지면반발력에 대응한 역학적 시뮬레이션 분석, 그리고 하중해석을 통한 운동역학분석의 결과를 통해 프리웨이트운동을 지원하는 운동보조장치, VR, 등의 기구에 적용하여 관련 시스템설계를 완성할 수 있다. 본 논문에서는 스쿼트운동 기구에 활용되는 풋플레이트의 설계 시에 인가되는 수직하중분포에 대한 설계방법을 제시하고 이러한 결과를 토대로 보다 안전하고 신뢰성 높은 운동보조기구시스템의 설계 및 제작기술을 제시하였다.
낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반료묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다음(물 많이 마심), 다뇨(소변의 양이 많음), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 서버에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient버전, 2) 객체 검출 yolov4, 3) 행동 예측은 LSTM을 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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