A precise linear motion stage supported by magnetically preloaded air bearings is introduced where preloading magnetic actuators are combined with permanent magnets and coils to adjust air bearing clearance by controlling magnetic force actively. Each of the magnetic actuators has a permanent magnet generating nominal magnetic flux for required preload and a coil to perturb the magnetic force resulting adjustment of air-bearing clearance. The characteristics of porous aerostatic bearing are analyzed by numerical analysis, and analytic magnetic circuit model is driven for magnetic actuator to calculate nominal preload and variation of force due to current. A 1-axis linear stage motorized with a coreless linear motor and a linear encoder is built for verifying this design concept. With the active magnetic preloading actuators controlled with DSP board and PWM power amplifiers, the active on-line adjusting tests about the vertical, pitching and rolling motion were performed, and the result shows very good linearity.
A self-propulsive polishing robot is proposed as a method which automates a floor polisher. The proposed robot with two rotary brushes does not require any mechanism such as wheels to obtain driving forces. When the robot polishes a floor with its two brushes rotating, friction forces occur between the two brushes and the floor. These friction forces are used to move the robot. Thus, the robot can move in any direction by controlling the two rotary brushes properly. In this paper, firstly a dynamics model of a brush is presented. It computes the friction force between the brush and the floor. Secondly, the dynamics of the proposed robot is presented by using the bush dynamics. Finally, the inverse dynamics is solved for the basic motions, such as the forward, backward, leftward, rightward motions and the pure rotaion. This paper will contribute to realize a self-propulsive polishing robot as proposed above, In addition, this paper will give basic ideas to automate the concrete floor finishing trowel, because its basic idea for motion is similar to that of the proposed robot.
Applied by periodic Stimulating Currents in Bonhoeffer-Van der Pol(BVP) model, chaotic and periodic phenomena occured at specific conditions. The conditions of the chaotic motion in BVP comprised 0.7182< $A_{1}$ <0.792 and 1.09< $A_{1}$ <1.302 proved by the analysis of phase plane, bifurcation diagram, and lyapunov exponent. To control the chaotic motion, two methods were suggested by the first used the amplitude parameter $A_{1}$,$A_{1}={\varepsilon}((x-x_{s})-(y-y_{s}))$ and the second used the temperature parameter c, c=c$(1+ {\eta}cos{\Omega}t)$ which the values of $\eta$, ${\Omega}$ varied respectlvly, and $x_{s}$, $y_{s}$ are the periodic signal. As a result of simulating these methods, the chaotic phenomena was controlled with the periodic motion of periodisity. The feasibilities of the chaotic and the periodic phenomena were analysed by phase plane and lyapunov exponent.
내츄럴 유저 인터페이스는 마우스, 키보드, 펜과 마커를 이용하지 않는 신체를 이용한 자연스런 모션 인터페이스이다. 지금까지 대표적인 동작 인식 방법은 마커를 이용하는 방식이었고 그 인식 방법은 각 마커의 좌표를 상대적인 데이터로 입력 받아 데이터베이스에 각 좌표 값을 저장하는 것이었다. 그러나 정확한 동작을 인식하기 위해서는 더 많은 마커들이 필요하고 그 마커들을 붙이는 것과 데이터들을 처리하는 데에 상당한 시간이 걸린다. 또, NUI/NUX 프레임워크를 개발하면서, 가장 중요한 직관성을 배제한 개발로 사용상에 문제가 생겼고 계속해서 사용자에게 암기만을 강요하고 있다. 이 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 마커를 이용하지 않았고 남녀노소 누구나 다룰 수 있도록 구현했다. 또, 목소리, 신체 동작, 얼굴 표정 등을 동시에 인식하는 멀티모달 NUI/NUX 프레임 워크를 설계했고, 직관적인 손동작을 인식하는 것과 모니터에 그것을 매핑하기 위해 새로운 마우스 이벤트 알고리즘을 제안했다. 우리는 사용자들이 쉽고 직관적으로 핸드마우스 이벤트를 다루도록 구현했다.
Wireless Sensor network를 이용하여 객체를 추적하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 객체 추적에 사용되는 방법에 따라 에너지의 양과 추적의 정확도 사이에 존재하는 상관관계를 관찰하고, 움직임 예측 방법에서 에너지 소비량을 최소화할 수 있음을 확인하였다. 추적에 사용되는 에너지는 센서노드가 객체를 감지하기 위해 소모하는 것이며, 추적의 정확도는 객체의 실제위치와 감지에 의해 계산된 위치의 차이이다. 몇 가지 추적방법과 파라미터의 조절에 따라 추적의 정확도와 소비되는 에너지의 양에 차이가 있고, 움직임 예측 알고리즘을 사용할 때 가장 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다. 또한 가속도를 고려한 움직임 예측 알고리즘의 개선을 통해 더 나은 정확도와 에너지 효율을 기록하였다. 시뮬레이션 결과 움직임 예측 알고리즘에서 목표의 미래위치에 따라 노드를 활성화시키는 범위는 예측 알고리즘이 정확할 경우 센서 노드의 감지범위 정도로 제한하는 것이 유리함을 알 수 있었다.
최근에 웹이나 가상환경에서 아바타의 활용이 점차 증가하고 있으나, 아바타의 행위를 사용자가 직접 제어하는 수준의 서비스는 이루어지지 못하고 있다. 또한 아바타의 동작 제어를 위해 제공되었던 기존의 언어들에는 일반 사용자가 언어를 작성하는데 까다로움이 많다. 따라서 본 연구에서는 아바타의 행위언어를, 작업도메인별 아바타의 행위를 작성 할 수 있는 작업 수준의 행위 표현 언어(Task-Level Behavior Description Language)와 동작과 관련된 복잡한 데이터를 포함할 수 있는 동작 표현 언어(Motion Representation Language)로 각각 정의하였고, 시스템 내에 행위표현 언어를 동작 표현 언어로 자동변환 시킬 수 있는 인터프리터를 두어 사용자가 행위 표현 언어만으로 아바타의 행위를 쉽게 제어 할 수 있는 시스템을 구성하였다. 이러한 정의를 이용하여 쇼핑몰의 작업 수준 행위 표현 언어와 동작 표현 언어를 정의하였으며, 이때 정의한 행위 표현 언어와 기존의 언어들과 비교해 보고, 본 연구에서 정의한 작업 수준의 행위 표현 언어가 아바타의 행위를 얼마나 간단히 표현할 수 있는지 검토하였다.
The balance ability significantly decreased in the elderly because of deterioration of the neural musculature regulatory mechanisms. Several studies have investigated methods of improving balance ability using real-time systems, but it is limited by the expensive test equipment and specialized resources. Recently, Kinect system based on depth data has been applied to address these limitations. Little information about accuracy/inaccuracy of Kinect system is, however, available, particular in motion analysis for evaluation of effectiveness in rehabilitation training. Therefore, the aim of the current study was to evaluate accuracy/inaccuracy of Kinect system in specific rotational movement for balance rehabilitation training. Six healthy male adults with no musculoskeletal disorder were selected to participate in the experiment. Movements of the participants were induced by controlling the base plane of the balance training equipment in directions of AP (anterior-posterior), ML (medial-lateral), right and left diagonal direction. The dynamic motions of the subjects were measured using two Kinect depth sensor systems and a three-dimensional motion capture system with eight infrared cameras for comparative evaluation. The results of the error rate for hip and knee joint alteration of Kinect system comparison with infrared camera based motion capture system occurred smaller values in the ML direction (Hip joint: 10.9~57.3%, Knee joint: 26.0~74.8%). Therefore, the accuracy of Kinect system for measuring balance rehabilitation traning could improve by using adapted algorithm which is based on hip joint movement in medial-lateral direction.
In general, the swing motions of a crane are controlled and suppressed by controlling the trolley motion. In many of our previous studies, we suggested a new type of anti-sway control system for a crane. In this proposed control system, a small auxiliary mass (moving-mass) is installed on the spreader and moving this auxiliary mass controls tire swing motion. The actuator reaction against the auxiliary mass applies inertial control forces to the container in order to reduce the swing motion in the desired manner. However, measuring systems based on a laser sensor or other means are not veryuseful in real-worldapplications. So, in this paper, animage sensor is used to measure the motions of the spreader and the measured data are fed back to the controller in real time. The applied image processing technique is a kind of robust template matching method called Vector Code Correlation (VCC), which was devised to consider real environmental conditions. The H $\infty$ based control technique is applied to suppress the swing motion of the crane. Experimental results showed that the proposed measurement and control system based on an image sensor is useful and robust to disturbances.
본 연구는 스쿱 동작 시 남자 우수하키 선수들의 동작 특성을 구명하고 경기력 향상을 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 8명의 남자 대학 학키 선수들을 두 집단(우수집단 Vs. 비우수집단)으로 구분하여 스쿱 동작을 3차원 동작분석을 이용하여 운동학적 변인을 산출하고 비교분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 우수그룹이 비우수 그룹에 비하여 전방으로의 무게중심 이동변화가 크고 속도도 다소 빠른 것으로 나타났으나 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다 (p>.05). 둘째, 스틱헤드의 전방 선속도가 우수그룹이 빠른 것으로 나타났으나 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다 (p>.05). 그러나 스틱의 수직 선속도는 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타나 (p<.05) 비우수 그룹이 우수그룹에 비하여 공을 띄우는 기술이 부족한 것으로 판단된다. 셋째, 우수그룹이 비우수 그룹에 비하여 릴리즈 시 스틱을 강하게 내전시키며 공을 투사하는 것으로 나타났으며, 두 그룹간 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (p<.05).넷째, 우수그룹이 비우수 그룹에 비하여 릴리즈 시 상체의 강한 내회전력을 이용하여 볼을 투사시키는 것으로 나타났다 (p>.05).
본 논문에서는 차세대 게임 인터페이스를 활용한 기능성 런닝게임을 제시한다. 게임은 2인용 대결방식으로 개발하였으며, 방식은 다음과 같이 나뉜다. 첫째, 뇌파측정기를 이용하여 사용자1의 감정 변화, 집중력의 강도, 안면의 움직임을 측정한다. 둘째, 모션 캡쳐 장치인 키넥트를 이용하여 사용자2의 달리기, 좌우 방향전환, 점프 등의 모션을 측정한다. 본 게임의 핵심은 사용자의 뇌파 그래프가 실시간으로 게임내의 맵의 형태로 표현되는 것이다. 사용자는 자신의 뇌파가 게임 내의 맵으로 시각화되는 것을 보며 뇌파를 스스로 조절하는 학습능력을 배울 수 있다. 따라서 사용자1은 이러한 기능성 게임을 플레이하면서 뇌의 활성화를 통한 집중력 향상을 꾀할 수 있고, 사용자2는 실제로 달리고 점프하는 동작을 통한 운동능력을 증진하는 효과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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