현대의 인간은 시간과 공간에 상관없이 정보기기를 이용하여 네트워크에 접근할 수 있는 환경에 노출되어 있다. 이러한 환경에서 사용자들은 다수의 온라인 정보 기기들을 통해 정보를 수신, 입력, 가공이 가능하다. 하지만, 현대에 널리 사용되는 마우스, 조이스틱, 트랙볼 등과 같은 포인팅 시스템은 휴대가 불편하고, 사용시 손이 자유롭지 않기에 유비쿼터스 환경에서 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 휴대 및 설치가 간편하고, 사용시 사용자의 손이 자유로운 무선 센서기반의 다차원 사용자 움직임 탐지 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 사용자 팔 움직임을 감지하여 수신기로 전달하는 입력기와 입력기로부터 받은 데이터를 응용프로그램으로 전달하는 수신기, 수신한 데이터를 처리하여 명령을 수행하는 응용프로그램으로 구성된다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 사용자의 팔 움직임을 정확히 탐지하고, 해당된 입력 요구사항을 충분히 수행함을 보인다.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.137-145
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2020
Providing safety training to construction workers is essential to reduce safety accidents at the construction site. With the prosperity of visualization technologies, Immersive Virtual Reality (IVR) has been adopted for construction safety training by providing interactive learning experiences in a virtual environment. Previous research efforts on IVR-based training have found that the level of fidelity of interaction between real and virtual worlds is one of the important factors contributing to the sense of presence that would affect training performance. Various interactive devices that link activities between real and virtual worlds have been applied in IVR-based training, ranging from existing computer input devices (e.g., keyboard, mouse, joystick, etc.) to specially designed devices such as high-end VR simulators. However, the need for high-fidelity interactive devices may hinder the applicability of IVR-based training as they would be more expensive than IVR headsets. In this regard, this study aims to understand the impact of the level of fidelity of interactive devices in the sense of presence in a virtual environment and the training performance during IVR-based forklift safety training. We conducted a comparative study by recruiting sixty participants, splitting them into two groups, and then providing different interactive devices such as a keyboard for a low fidelity group and a steering wheel and pedals for a high-fidelity group. The results showed that there was no significant difference between the two groups in terms of the sense of presence and task performance. These results indicate that the use of low-fidelity interactive devices would be acceptable for IVR-based safety training as safety training focuses on delivering safety knowledge, and thus would be different from skill transferring training that may need more realistic interaction between real and virtual worlds.
모바일 슈팅 게임은 PC 게임이 그대로 옮겨진 대표적인 사례이다. 현재 대부분의 모바일 슈팅 게임에서 PC 게임에 사용되었던 조이스틱과 같은 UI가 터치버튼으로 옮겨졌지만, 모바일 장치의 디스플레이가 작기 때문에 사용자의 손가락이 게임 스크린을 가리는 불편함이 그대로 나타나고 있다. 본 논문은 모바일 슈팅 게임에 있어, 작은 디스플레이의 한계를 극복하고 게임의 몰입감을 높이기 위해, 캐릭터 이동과 조준을 통합한 UI와 디스플레이 회전, 흔들기, 진동 등의 직관적 UI를 도입한다. 또한 라운드마다 지난 경기를 분석하여 캐릭터의 부족한 능력을 파악하고 능력을 보충할 시너지를 추천하여 게임의 재미를 더한다. 본 논문은 이러한 기능을 가진 모바일 슈팅 게임을 안드로이드 스마트폰에서 실제로 설계하고 구현하여 논문에서 제시한 목적들이 성취됨을 증명하였다.
가상공간 탐색은 근본적으로 가상카메라의 조작으로 귀결된다. 이때 가상카메라는 자유도 6을 가지고 움직인다. 그러나 우리가 주로 사용하는 마우스나 조이스틱 등의 입력장치는 2D 장치이다. 따라서 입력장치의 운동에 대응되는 카메라의 운동은 어느 한 순간에는 2D운동이다. 그러므로 카메라의 6DOF(degrees of freedom) 운동은 2D 또는 1D 운동들의 결합으로 표현할 수밖에 없다. 많은 가상공간 탐색 브라우저에서는 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 탐색 모드를 사용한다. 그러나 다수의 모드를 설정하는데 사용된 기준이 분명하지 않고 각 모드에서 가능한 조작들이 서로 중복되는 경향이 있을 뿐만 아니라 입력장치의 감각 대응성(kinesthetic correspondence)이 미흡하기 때문에 사용자가 공간을 탐색할 때 상황을 장악하고 있다는 느낌을 가지기 힘들다. 이 문제를 해결하기 위해서는 일관적이면서도 포괄적인 단일 탐색 메타포어가 필요한데 본 논문에서는 이를 위해 헬리콥터 조종사 메타포어를 제안한다. 헬리콥터 조종사 메타포어를 이용한다는 것은 조종장치들에 의해 사용자가 공간에서 날고있는 가상 헬리콥터의 조종사가 되어 공간 영상을 탐색 한다는 의미이다. 본 논문에서는 헬리콥터의 6DOF 운동을 직관적으로 조작하기 위해서 이를 6개의 2D 운동공간, 즉, (1) 평면상의 이동, (2) 수직면상의 이동, (3) 현위치중심의 피치, 요회전, (4) 현위치중심의 롤, 피치회전, (5) 좌우상하 선회, (6) 물체중심회전, 으로 분할하고, 각 2D 운동공간을 가시화 시켜 그 공간 자체를 메뉴화 하였다. 이렇게하면 사용자로 하여금 의식적으로 특정 모드를 선택하는 부담없이 단지 필요에 의해 적절한 2D 운동공간을 시각적으로 판단할 수 있도록 해준다. 각 운동공간에서의 헬리콥터 운동은 조이스틱의 2D 조작으로 제어한다.
본 논문에서 제안한 캔위성은 2017년 캔위성 경연대회에 출전한 $HA+RC^2S$ CanSat (High Agility and Remote Control Camera System Can Satellite)이다. 주요임무는 수동진동감쇠기인 동흡진기를 사용하여 카메라를 회전시킨 직후에 발생하는 잔류진동을 감쇠하여 고품질의 영상획득이 가능한 고기동 안정화 카메라 시스템을 검증하는 것이다. 부가적으로는 지상국의 조이스틱을 사용하여 무선으로 제어되는 원격 제어 셀프카메라로 캔위성 자체의 이미지데이터를 획득하는 것이다. 본 논문에서는 임무 정의, 시스템 설계, 제작, 기능 및 성능시험, 최종 비행시험을 포함하는 $HA+RC^2S$ CanSat의 개발과정에 대해 서술하였다.
본 논문에서는 다양한 장애를 가진 사용자들을 위한 지능형 휠체어의 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템의 주된 목적은 전동휠체어의 조이스틱을 사용하기 힘든 장애인들에게 효율적인 인터페이스를 제공함으로써 그들의 안전한 이동성을 보장하여 독립적인 삶을 이끌어 나갈 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 제안된 시스템은 사용자의 얼굴 기울기를 인식하여 휠체어의 회전을 수행하고 입 모양을 인식하여 휠체어의 전진과 정지를 수행 한다. 이러한 얼굴 특징을 인식하기 위해 제안된 시스템은 얼굴 특징 검출기, 얼굴 특징 인식기, 전환기로 구성된다. 얼굴 특징 검출기는 Adaboost를 이용하여 얼굴 영역을 먼저 검출한 후 에지 정보를 이용하여 입 영역을 검출한다. 검출된 결과들은 얼굴 특징 인식기에저 statistical analysis와 K-means clustering을 이용하여 얼굴 각도와 입 모양을 인식한다. 전환기는 인식된 결과들을 휠체어의 모터를 제어하기 위한 명령어로 변환하여 사용자의 얼굴 및 입의 움직임으로 휠체어를 제어할 수 있도록 한다. 제안된 지능형 휠체어의 효율성을 증명하기 위하여 34명의 사용자를 대상으로 다양한 환경에서 실험한 결과 제안된 시스템은 전동 휠체어의 조이스틱을 사용 할 수 없는 장애인들에게 편리한 이동성을 제공하며, 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 사용 될 수 있음을 보여 주었다.
본 논문은 플레이어와 게임간의 상호작용의 의미를 조이스틱, 키보드와 같이 조작적 상호작용 뿐만 아니라 플레이어가 게임을 플레이하면서 보고 듣고 이해하는 표상적 상호작용을 포함하여 접근하고 있다. 기존게임 내에 삽입되는 동영상(cut-scene)은 주로 게임의 배경스토리를 전달하는 오프닝 영상과, 플레이어 행동의 결과를 재생(replay)하거나 플레이어의 상태를 부가적으로 표현하는 수동적인 의미의 영상으로 인식되어 왔다. 그러나 게임연출 측면에서 대표적인 비디오게임 '언차티드2'의 인터랙션 무비에 대한 플레이어의 행동과 그 결과를 조사해 보면 크게 3가지의 기능(상황연출, 선택적 행동유발, 정보전달)으로 인터랙션 무비를 분류할 수 있었다. 그 결과, 인터랙션 무비는 게임플레이를 위한 부가적인 요소가 아닌 인터페이스로써의 기능을 수행하고 있다고 판단된다. 인터랙션 무비의 효과적인 적용은 플레이어 관점에서 인지하고 주인공 캐릭터 관점에서 플레이하는 과정을 유기적으로 연결시킬 수 있어 게임의 스토리 전달을 극대화하는 직접적인 수단으로 활용될 수 있다.
원격제어 이동로봇은 임의의 사용자가 조이스틱과 같은 장치를 이용하여 조작함으로서 사용자가 직접 나서지 않고 간접적으로 주어진 업무를 수행하는 로봇을 말한다. 이러한 원격제어 이동로봇은 기본적으로 사용자에게 보다 많은 정보를 제공하기 위하여 영상정보를 이용하며, 사용자는 로봇으로부터 전송되는 영상정보를 눈으로 보고 판단하여 로봇에게 명령을 전달하는 형태로 이루어져 있다. 이러한 원격제어 이동로봇의 단점은 통신시스템에서 발생하는 통신지연과 영상정보에서 발생하는 사각지대로 인하여 사용자가 보지 못하는 장애물과의 충돌 가능성이 존재한다는 것이다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하고자 원격제어 이동로봇에 퍼지 제어를 적용하여 사용자의 명령에 추종하면서 실시간으로 장애물 회피가 가능한 시스템을 제안하고자 한다. 여기서 제안한 퍼지 제어기의 성능 평가 및 적용 가능성을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여, 장애물 회피와 경로 추종, 추종 경로위에 장애물이 존재할 때 이동로봇의 장애물 회피에 관한 모의실험을 통하여 퍼지 제어기의 적용 가능성을 보였으며, 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문은 보다 높은 실재감과 안전성을 확보하기 위한 무인차량 원격주행제어 환경 개발에 대한 내용을 설명한다. 주로 무인차량 원격주행제어를 위한 환경은 조이스틱 형태의 장치를 활용하여 조향과 가/감속이 가능하도록 개발되어 사용되었다. 그 외 일반 차량처럼 간이 조향-휠(steering-wheel)을 기반으로 개발된 시뮬레이터 환경도 있으나, 현재 주행 상황을 피드백하는 기술이 적용되어 있지 않거나 가/감속부를 포함하지 않는 것이 대부분이다. 피드백 기술이란 일반 차량을 직접 운전할 때 조향-휠과 가/감속 페달을 통해 느껴지는 현재 주행 상황을 시뮬레이터 환경에 구현하는 것을 의미한다. 이렇듯 무인차량 원격주행제어에 이질감을 감소시키는 피드백 기술 개발과 더불어 실재감을 높일 수 있는 시뮬레이터 환경 구축이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 선행 연구를 통해 개발된 힘반향 햅틱제어 기술을 적용할 수 있는 시뮬레이터 환경을 구축하고 시뮬레이터 하드웨어의 최소 요구사양을 도출하는 연구를 수행하였다. 하드웨어 구성은 일반 차량과 유사한 조향-휠 모듈과 가/감속 페달 모듈로 구성하였으며, 조향부와 가/감속부 모두 피드백 기술을 적용할 수 있도록 별도의 액추에이터를 설치하였다. 또한 제어부 PC를 통해 두 가지 조작부에 피드백 명령을 전달할 수 있도록 CAN(controller area network) 통신 환경을 구성하였다. 이렇게 구성한 시뮬레이터 환경의 성능을 검증하기 위하여 기 개발된 힘반향 햅틱제어 알고리즘을 직접 적용하여 각 상황 별 알고리즘 동작을 평가하였다.
KRISO (Korea Research Institute of Ship & Ocean Engineering) started a project to develop the core algorithms for autonomous intervention using an underwater robot in 2017. This paper introduces the development of the robot platform for the core algorithms, which is an ROV (Remotely Operated Vehicle) type with one 7-function manipulator. Before the detailed design of the robot platform, the 7E-MINI arm of the ECA Group was selected as the manipulator. It is an electrical type, with a weight of 51 kg in air (30 kg in water) and a full reach of 1.4 m. To design a platform with a small size and light weight to fit in a water tank, the medium-size manipulator was placed on the center of platform, and the structural analysis of the body frame was conducted by ABAQUS. The robot had an IMU (Inertial Measurement Unit), a DVL (Doppler Velocity Log), and a depth sensor for measuring the underwater position and attitude. To control the robot motion, eight thrusters were installed, four for vertical and the rest for horizontal motion. The operation system was composed of an on-board control station and operation S/W. The former included devices such as a 300 VDC power supplier, Fiber-Optic (F/O) to Ethernet communication converter, and main control PC. The latter was developed using an ROS (Robot Operation System) based on Linux. The basic performance of the manufactured robot platform was verified through a water tank test, where the robot was manually operated using a joystick, and the robot motion and attitude variation that resulted from the manipulator movement were closely observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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