Uninterrupted power supply has become indispensable during the maintenance task of active electric power lines as a result of today's highly information-oriented society and increasing demand of electric utilities. This maintenance task has the risk of electric shock and the danger of falling from high place. Therefore it is necessary to realize an autonomous robot system using electro-hydraulic manipulators because hydraulic manipulators have the advantage of electric insulation and power/mass density. Meanwhile an electro-hydraulic manipulator using hydraulic actuators has many nonlinear elements, and its parameter fluctuations are greater than those of an electrically driven manipulator. So it is relatively difficult to realize not only stable contact work but also accurate force control for the autonomous assembly tasks using hydraulic manipulators. In this paper, the robust force control of a 6-link electro-hydraulic manipulator system used in the real maintenance task of active electric lines is examined in detail. A nominal model for the system is obtained from experimental frequency responses of the system, and the deviation of the manipulator system from the nominal model is derived by a multiplicative uncertainty. Robust disturbance observers for force control are designed using this information in an H$\_$$\infty$/ framework, and implemented on the two different setups. Experimental results show that highly robust force tracking by a 6-link electro-hydraulic manipulator could be achieved even if the stiffness of environment and the shape of wall change.
의료영상분할은 다양한 의료영상처리를 수행하기에 앞서 먼저 수행되어야 하는 영상처리 기술이다. 그래서 빠르고 정확한 의료영상분할이 요구되고 있으며 다양한 의료영상분할 방법이 연구되고 있다. 의료영상에는 특성이 유사한 다양한 장기가 존재하기 때문에 분할영역의 정확한 판단이 필요하다. 그러나 의료영상은 장기의 일부가 작게 촬영되는 경우가 발생된다. 이 경우에는 분할영역을 판단하기 위한 정보가 부족하게 되며 그 결과 분할과정에서 분할영역이 제거된다. 본 논문에서는 볼륨 데이터와 선형 방정식을 이용하여 작은 영역에서의 분할결과를 개선하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 흉부 CT 영상의 폐 분할을 수행하였다. 실험 결과, 의료영상의 분할 정확도는 0.978에서 0.981로 표준편차는 0.281에서 0.187로 개선되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 물체의 열전도 특성을 감지하여 임의의 대기온도에서도 열전도가 다른 몇가지 물체의 재질을 식별할 수 있는 센서에 대해 연구하였다. 임의의 대기온도에서 센서의 온도 값을 계산하기 위해 3차 Spline 보간식을 적용하여 계산된 센서의 온도에 따라 재질을 식별하는데, 실측된 온도와 비교하였을 경우 매우 잘 일치하였다. 열전도 특성을 이용한 물체의 재질인식용 능동센서를 설계하였으며 C 언어를 이용한 물체의 재질 식별 프로그램을 개발하였다. 동일한 대기 온도상에서의 재질별 온도응답특성을 조사하였으며 대기온도변화에 따른 재질별 온도응답특성을 조사하였으며, 대기온도 변화에 따라 3 비교점의 온도는 거의 직선적으로 변화하고 평행상태를 유지함을 알 수 있었다.
Recently, technologies to help the elderly or disabled people who have difficulty in walking are being developed. In order to develop these technologies, it is necessary to construct a system that gathers the gait data of people and analysis of these data is also important. In this research, we constructed the development of sensor system which consists of pressure sensor, three-axis accelerometer and two-axis gyro sensor. We used k-means clustering algorithm to classify the data for characterization, and then calculated the symmetry index with histogram which was produced from each cluster. We collected gait data from sensors attached on two subjects. The experiment was conducted for two kinds of gait status. One is walking with normal gait; the other is walking with abnormal gait (abnormal gait means that the subject walks by dragging the right leg intentionally). With the result from the analysis of acceleration component, we were able to confirm that the analysis technique of this data could be used to determine gait symmetry. In addition, by adding gyro components in the analysis, we could find that the symmetry index was appropriate to express symmetry better.
가공이 용이한 방사능 차폐 소재, 특히 3D 프린팅이 가능한 소재는 원전용 로봇을 구현하거나 개인용 보호 장구 설계에 매우 중요하다. 본 연구에서는 FDM 방식의 3D 프린팅에 널리 사용되는 고분자 소재인 PLA와 ABS에 방사능 차폐 성능이 우수한 텅스텐 입자를 도입함으로써 3D프린팅이 가능한 방사능 차폐 소재를 구현하였다. 해당 소재는 거시적인 응집체 형성 없이 질량비 기준 텅스텐 함량을 50%까지 도입할 수 있으며, 3D 프린팅을 통해 임의의 형상을 갖는 구조체를 형성할 수 있다. 본 연구에서는 하나의 적용예로 방사능에 취약한 PCB를 보호할 수 있는 로봇 부속품을 텅스텐-고분자 복합체를 이용해 출력하고, 이들을 조립하여 실제 구동 가능한 로봇을 구현하였다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.61-64
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2008
Seasonal distribution of the oceanic water intrusion was investigated using satellite SST (sea surface temperature) and chl-a (chlorophyll-a) images taken by the MODIS Aqua sensor. The warm water mass emanating periodically from the meandering Kuroshio Current brings the oceanic water intrusion, known as the 'Kyucho' phenomenon, into Kagoshima bay during the winter. Satellite SST images and buoy robot data show that this warm water intrusion has the characteristics of a semigeostrophic gravity current influenced by the Coriolis effect. However, it is difficult to find the oceanic water intrusion during the summer season considering that it is accompanied by thermal stratification, and SST shows almost the same temperature between the inner side of the bay and the ocean. In this research, the satellite chl-a images taken by MODIS Aqua were employed instead of SST images to reveal the oceanic water intrusion in each season. The enclosed bay has the tendency to undergo eutrophication caused by organic materials from land and differences in chl-a concentration of the bay water and the oceanic water. As a result, distribution of low concentration chl-a with oceanic water intrusion in summer season shows almost the same pattern in winter season. On the other hand, in spring season, both SST and chl-a images are available to differentiate the oceanic water intrusion. Therefore, applying the suitable satellite sensor images for each season is effective in the monitoring of oceanic water intrusion. Moreover, in this area, SST and chl-a distribution reveal not only the oceanic water intrusion into Kagoshima bay but also the intrusion at Fukiage seashore facing East China Sea.
비디오흉강경수술은 조직에 손상을 덜 주고, 통증완화 및 미용효과가 우수하며, 환자의 회복이 빠른 장점이 있어 흉부외과 영역에 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 2차원 평면이미지의 한계, 내시경기구들의 제한된 움직임 등의 단점이 있어 이를 극복하고자 많은 기술적 발전이 이루어져 왔으며, 이 중 현재 가장 앞선 것이 다빈치 수술로봇(da $Vinci^{TM}$ Surgical System)이다. 구미에서는 이미 많은 기관에서 다빈치 수술로봇을 이용한 수술이 시행되고 있으며, 국내에는 2005년 5월 연세대학교 의과대학 세브란스병원에 도입된 후 7월에 식품의약품안전청의 승인을 받아 수술에 이용되기 시작하였다. 저자들은 전종격동에 발생한 기형종에 대하여 다빈치 수술로봇을 이용한 종양적출술을 성공적으로 시행하였기에 보고하는 바이다.
Lee, Ho-Joon;Park, Hyun-Jong;Won, Sung-Hong;Ryu, Gwang-Hyun;Lee, Ju
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권1호
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pp.90-96
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2013
As the need of electric motor is increased rapidly throughout our society, the various application fields are created and the service market called robot gets expanded as well as the existing industrial market. Out of those, the joint systems such as humanoid that is servo actuator for position control or all fields which require multi-degree of freedom (multi-DOF) require the development of innovative actuator. It is multi-DOF spherical motor that can replace the existing system in multi-DOF operating system. But, multi-DOF spherical motor that has been researched up to date is at the stage which is insufficient in performance or mechanical practicality yet. Thus, first of all the research results and limitation of the previously-researched guide frame-type spherical motors were analyzed and then the feature of double air-gap spherical motor which was devised to complement that was studied. The double air-gap multi-DOF spherical motor is very suitable spherical motor for system applying which requires the multi-DOF operation due to its simple structure that does not require other guide frame as well as performance improvement due to its special shape which has two air-gaps. So, the validity of the study was verified by designing and producing it with 3D-FEM through the exclusive jig for multi-DOF spherical motor.
고층 건물 외벽의 유지보수작업은 매우 위험하며 건설부분 산업재해에서 추락이 상당부분을 차지하고 있다. 국내에서 수행되는 고층 건물 외벽의 유지보수작업은 재래식 로프와 곤돌라를 이용한 방법이 대부분이며, 이는 잦은 안전사고의 발생과 생산성 저하의 원인이 된다. 특히 비정형 형태의 고층 건물이 증가함에 따라 외벽 유지보수작업의 안전사고율이 매년 증가하고 있으며 사고의 상당부분이 사망으로 이어지고 있다. 이와 같은 산업재해와 숙련공의 노령화는 향후 건설인력수급의 불균형을 초래할 것으로 예상된다. 이에 대한 해결책으로 건설 산업의 자동화가 필수적이다. 고층 건물 외벽 유지보수의 자동화는 산업재해의 감소와 비용의 절감을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 빌트-인 가이드 방식의 로봇시스템에 탑재되어 청소를 수행할 수 있는 자동화 기구를 기안하고 상용화를 위한 연구를 수행하였다.
머신비전을 사용하여 사람의 얼굴을 인식하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 머신비전은 기계에 시각을 부여하여 이미지를 분류 혹은 분석하는 기술을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 머신비전 기술을 적용한 얼굴을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 분류 알고리즘을 구현하기 위해 컨볼루셔널 신경망(Convolution neural network)과 Cascade 안면 검출기를 사용하였고, 피험자들의 얼굴을 분류하였다. 구현한 얼굴 분류 알고리즘의 학습을 위해 한 피험자 당 이미지 2,000장, 3,000장, 40,00장을 10회와 20회 컨볼루셔널 신경망에 각각 반복하여 학습과 분류를 진행하였고, 학습된 컨볼루셔널 신경망과 얼굴 분류 알고리즘의 실효성을 테스트하기 위해 약 6,000장의 이미지를 분류하였다. 또한 USB 카메라 영상을 실험 데이터로 입력받아 실시간으로 얼굴을 검출하고 분류하는 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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