The aim of this study is to understand problems with both fit and sizing system of gloves by analyzing the glove production industries with an emphasis on the sizing system, production measurement system, and general marking situation. Also, to suggest the basic raw materials for improving sizing system for gloves, actual glove control sizes were compared to the anthropometric data of the previous study Fifteen domestic production companies were participated in this study-Domestic glove production companies established their own sizing system by copying inter-national brand's glove sizing system or by their experience. The Korean Standard of gloves and the 1997 Korean Standard Anthropometrics Measurement for producing glove patterns are not considered because of its discordance with the reality of the required measurements. Domestic glove production companies used different size designation and labeling system. Size measurement unit also showed difference among the glove production companies. Some companies used 'cm', some used 'mm', some used 'inch' for the measurement unit. In general, companies produced 5 to 4 sizes in one design of glove and the production was the highest in M and L size. In 9 out of 15 companies preferred control size as hand length and hand circumference. For reference size, most of the companies preferred finger circumference, finger length, palm length, hand breadth, crotch height, and hand thickness. Actual glove sizes were compared to the anthropometric data of the previous study. The results indicated that most of the measurements of actual glove sizes were significantly larger than the anthropometric data.
This paper presents a novel knitted data glove system for pattern classification of hand posture. Several experiments were conducted to confirm the performance of the knitted data glove. To find better sensor materials, the knitted data glove was fabricated with stainless-steel yarn and silver-plated yarn as representative conductive yarns, respectively. The result showed that the signal of the knitted data glove made of silver-plated yarn was more stable than that of stainless-steel yarn according as the measurement distance becomes longer. Also, the pattern classification was conducted for the performance verification of the data glove knitted using the silver-plated yarn. The average classification reached at 100% except for the pointing finger posture, and the overall classification accuracy of the knitted data glove was 98.3%. With these results, we expect that the knitted data glove is applied to various robot fields including the human-machine interface.
Selection of a key dimension (s) by considering the characteristics of hand dimensions is needed to design gloves and construct a sound sizing system for gloves The present study identified key dimensions of glove design by analyzing the relationships between hand dimensions and demonstrated the construction process of a glove sizing system. By conducting correlation and regression analyses on 70 hand dimensions including 3 key dimension candidates (hand length; hand circumference; hand breadth) with the 1988 US Army data, hand length and hand circumference were selected as key dimensions for glove design. Glove sizing systems were constructed for males and females by applying the selected key dimensions, 0.5 inch of sizing intervals, and 2% of presence rate criterion to the US Army data. This study suggests that glove sizing systems for males and females be very different from each other and a glove sizing system for males include more sizes than that for females.
Kim, Ji-Hwan;Park, Jin-Woo;Thang, Nguyen Duc;Kim, Tae-Seong
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.324-329
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2009
Hand Motion Modeling and Recognition (HMR) are a fundamental technology in the field of proactive computing for designing a human computer interaction system. In this paper, we present a 3D HMR system including data glove based on 3-axis accelerometer sensor and 3D Hand Modeling. Data glove as a device is capable of transmitting the motion signal to PC through wireless communication. We have implemented a 3D hand model using kinematic chain theory. We finally utilized the rule based algorithm to recognize hand gestures namely, scissor, rock and papers using the 3-D hand model.
The purpose of this study was to provide basic information requisite in the new sizing system for gloves. KS glove standards' size dimensions, size designation and labeling systems were analyzed. Also, KS glove standards' control sizes were compared to the anthropometric data of 824 Korean adults taken in the previous study. As well, the ISO hand size system was also compared to the anthropometric data of the previous study according to frequency tables of hand length and hand circumference. The size dimensions showed differences among KS standards and there was no size designation and labeling systems existed in KS standards. Among KS glove size systems, protective rubber gloves for radioactive contamination and surgical rubber gloves' size which followed ISO system were accurately indicate the hand size of the person a glove is intended to fit. ISO glove sizing system comprised the control dimensions of hand length and hand circumference. The coverage of ISO size A was 84.8% which was highest among ISO size A. B, C. And in hand circumference 178, 191, 203, 216mm showed the frequencies above 3% and in hand length 167, 175. 183, 191, 199mm showed the frequencies above 3%.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.10
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pp.1014-1020
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2011
This presents a motion and force estimation system of human fingers by using an Electromyography (EMG) sensor module and a data glove system to be proposed in this paper. Both EMG sensor module and data glove system are developed in such a way to minimize the number of hardware filters in acquiring the signals as well as to reduce their sizes for the wearable. Since the onset of EMG precedes the onset of actual finger movement by dozens to hundreds milliseconds, we show that it is possible to predict the pattern of finger movement before actual movement by using the suggested system. Also, we are to suggest how to estimate the grasping force of hand based on the relationship between RMS taken EMG signal and the applied load. Finally we show the effectiveness of the suggested estimation system through several experiments.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.284-287
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2012
GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
Few studies on the biomechanical analysis of hand postures and tool handling tasks exist because of the lack of appropriate measurement techniques for hand force. A measurement system for the finger forces and joint angles for the analysis of manual tool handling tasks was developed in this study. The measurement system consists of a force sensing glove made from twelve Force Sensitive Resistors and an angle-measuring glove (Cyberglove$^{TM}$, Virtual technologies) with eighteem joint angle sensors. A biomechanical model of the hand using the data from the measurement system was also developed. Systems of computerized procedures were implemented inte- grating the hand posture measurement system, biomechanical analysis system, and the task analysis system for manual tool handling tasks. The measurement system was useful in providing the hand force data needed for an existing task analysis system used in CTD risk evaluation. It is expected that the hand posture measurement developed in this study will provide an efficient and cost-effective solution to task analysis of manual tool handling tasks.s.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.7
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pp.209-216
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2000
Recently, Wearable Computers have been applied to medical equipments, inspection system, military and various fields of industries. To support the various application of wearable computer, many researches into the input device for wearable computer have been executed. This paper describes the glove-like hand input system for wearable computer. the characteristics of sensed values, and coupling effects between each sensor. Using these characteristics and coupling effects, the general relation between flexion angles of joints and the values from sensors are proposed as exponential functions. Also, the error range of sensed values is proposed and the glove-like hand input system is calibrated as well by the experiments.
본 연구에서는 손동작(Hand Motion)과 수작업(Manual Task) 분석에 VR환경에서 사용되는 각도 측정 장갑(3-D Glove)을 이용하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 개발된 손동작(Hand Motion)과 수작업(Manual Task)의 분석 시스템은 18-sensor $Cyberglove^{TM}$정 시스템으로부터 측정된 angle data를 기초로 손동작이나 수작업에 대한 totalmuscle moment값과 total muscle excursion값을 구하고, digit와 joint의 moment값을 X,Y.Z방향별고 구하는 기능을 가지고 있다. 시스템의 구성은 : (1) $Cyberglove^{TM}$ System과 분석 시스템의 digital data 처리를 기반으로 하는 손동작의 측정 시스템 ; (2) $Cyberglove^{TM}$ System에서 얻어진 자료를 바탕으로 3차원 공간에서 손동작을 표현할 수 있는 Kinematic Hand Model ; (3) Hand Model과 $Cyberglove^{TM}$ Systme을 기반으로 3차원에서 손동작의 역학적 분석을 할 수 있는 3-D Hand Biomechanical Model ; 등으로 되어있다. 본 시스템은 Telerobotics, Medicine, Virtual Reality 등 다양한 분야에 응용이 가능하며, 수작업에 관련되는 Product Design, Manual Control Device, Computer I/O Device의 설계에도 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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