Though there are many kinds of type in the expansion joint of bridges, Transflex joint was usually used from 1970's to 1980's. But it made of rubber is needed to exchange to new one often because of the breakage by wheel load. This study performed the safety estimation which is to exchange the transflex joint to finger joint kept the part of situ-cast-concrete. The standard of finger joint is same as that of transflex joint, we investigated the safety of finger joint with experimental results and FEM (Finite element method) analysis.
The purpose of this study was to evaluate the manual workload in repetitive wrist and finger motion. To evaluate manual workload, angular displacement of the joint, EMG of the muscle and subjective rating were studied. Both wrist motion and finger motion were studied. A screw-driving task was used for the wrist motion experiment. A keyboard typing task was used for the finger motion experiment. All finger joint angles and wrist angles were measured by an angle-measuring glove($CyberGlove^{TM}$, Virtual Technologies, Inc.). Surface EMG was recorded from FCU muscle and FDS muscle simultaneously with the angle measurement. Subjective ratings of exertion were also recorded using the modified Borg's CR-10 scale. Repetition rates of 0.5, 1, 2 motions per second were used with each task. As a result, manual workload increased with increasing repetitiveness. Peak spectral magnitude and frequency components corresponded closely with joint angular displacement amplitudes and repetition rates. Results of the correlation analysis showed that there were significant correlation among EMG, frequency-weighted motion and subjective measurement. Both EMG and frequency-weighted filtering showed consistent workload estimation with increasing task frequency. Subjective ratings showed slight over-estimation of the workload as the task frequency is increased.
낙엽송을 이용하여 구조용 집성재를 제조하였다. 핑거 조인트나 라미나의 강도 등의 인자들이 집성재의 강도적 성질에 영향하는 바를 조사하였다. 집성재의 강도적 성질 예측을 위해 입력변수로 라미나의 MOE만을 사용하였을 때는 실측치와 예측치 사이의 차이가 라미나의 개수가 증가함에 따라 커졌는데 이것은 라미나의 성질의 변이가 집성재의 강도에 영향하는 바가 라미나의 개수 증가에 따라 누적되기 때문이다. 따라서, 집성재의 MOR을 예측하기 위해서는 좀더 신중한 접근법이 필요하였다. 입력변수의 영향을 비교하기 위하여 라미나의 MOE와 MOR을 동시에 입력변수로 사용하였다. 핑거접합을 실시한 라미나가 인장측에 배치되었을 때 집성재의 MOE는 라미나의 MOE 값에 상당한 변이가 존재하고 옹이에 대한 자료가 충분치 않아서 약간의 영향을 받았다. 핑거 접합을 실시한 라미나가 인장측에 배치되지 않았을 경우에는 인장측에 배치된 경우보다 더 정확한 예측이 가능하였다. 이러한 결과를 종합하면, 핑거 접합과 옹이를 동시에 고려하였을 경우 좀 더 정확한 집성재의 강도적 성질 예측이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 손가락 마디 추정을 이용한 비전 및 깊이 정보 기반 손 인터페이스 방법을 제안한다. 먼저 비주얼 영상 및 깊이 정보 영상을 매핑한 후 왼손과 오른손의 영역의 레이블링 및 윤곽선 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 중심점 및 회전각을 구현한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격의 원을 확장하여 손 경계 교차점의 중간 지점을 계산하여 손가락 끝점과 마디를 추정하여 사용자의 손가락 동작을 인식한다. 본 방법을 실험한 결과 손의 회전 및 손가락 시작점 및 끝점을 정확하게 추정하여 다양한 손동작 인식 및 제어가 가능함을 보였다. 왼손과 오른손을 사용하여 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과, 본 논문의 제안 방법은 평균 90% 이상의 정확도로 초당 25프레임 이상의 처리 성능을 보였다. 제안 방법은 컴퓨터간의 HCI 제어, 게임, 교육 등의 비접촉식 인터페이스 응용분야에 적용될 수 있다.
본 연구에서는 카메라 기반의 6DoF(6 Degrees of Freedom) 추적 및 포즈 추정 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히, 6DoF 로봇 팔을 활용하여 사용자의 모든 손가락에 대한 위치와 자세를 정밀하게 추정하는 방법을 제안한다. 시스템은 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 하여, Mediapipe와 OpenCV 라이브러리를 활용하여 개발되었다. Mediapipe는 손가락의 키포인트를 실시간으로 추출하는 데 사용되며, 각 손가락의 관절 위치를 정확하게 인식한다. OpenCV는 카메라에서 수집된 이미지 데이터를 처리하여 손가락의 위치를 분석하고, 이를 통해 포즈 추정을 수행한다. 이러한 접근법은 다양한 조명 조건과 손의 위치 변화에도 불구하고 높은 정확도를 유지할 수 있도록 설계되었다. 제안한 시스템은 실험을 통해 그 성능을 검증하였으며, 손동작 인식의 정확성과 로봇 팔의 제어 능력을 평가하였다. 실험 결과, 본 시스템은 실시간으로 손가락의 위치를 추정하고, 이를 기반으로 6DoF 로봇 팔의 정밀한 동작을 구현할 수 있음을 보여주었다. 본 연구는 로봇 제어 및 인간-로봇 상호작용 분야에 중요한 기여를 할 것으로 기대되며, 향후 다양한 응용가능성을 열어줄 것이다. 본 연구의 결과는 로봇 기술의 발전과 더불어 사람과 로봇 간의 자연스러운 상호작용을 촉진하는 데 기여할 것이다.
The joinery technique, as one of manufacturing techniques for the wooden furniture, influences the production process, the economic efficiency, and the diversification of design. Especially, the usage of machine tools can determine how much the students can enhance their design expression capabilities during the practice class in furniture design courses of domestic universities, in accordance with whether to utilize the machine tools or not, and how much and frequent to use the machine tools. The study proved that the joinery techniques, based on the high-tech machine, has more efficiencies in the various aspects, including the easiness to manufacture the products, and the diversity of design than the joinery technique, based on the handcraft-only. As the ground of this, this study estimated the time to produce the wooden furniture by machine tools and by handcraft-only, each. Also, this study show the comparison of the features of three different joinery techniques. On the basis of this comparison, this study made the conclusion that the machine-based joinery technique, which is used in the practice class, is the best method to bring the best results in manufacturing the wooden furniture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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