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- 저자 : 김한길(Hangil Kim) (검색결과 4 건)
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Whole-Body Control Based Strategy Simulation of Exo-Suit considering Singularity
강정욱(Jeonguk Kang),김한길(Hangil Kim),김경수(Kyung-Soo Kim) Korean Society for Precision Engineering 2022 한국정밀공학회지 Vol.39 No.11
Many human movements can be aided by exo-suit. One of them is that humans put a lot of strain on their knee and waist joints while lifting large objects, but using an exo-suit can lessen the risk. However, since the weight of the exo-suit itself acts as an additional burden on body, an appropriate torque distribution strategy considering the entire system is necessary. To solve this problem, this paper proposed an assistive technique based on whole-body control. Meanwhile, when the legs are fully extended during torque control, the system has a singularity problem and the required torque will be highly increased. Singularity is serious problem because it is essential to fully straighten the legs during the lifting operation. In this paper, this problem was solved by adding a straight-leg term to the whole-body control cost function. The feasibility of the proposed method was verified through simulation, and it was shown that the exo-suit could stably perform lifting motions due to the method.
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YOLO-v4를 활용한 작업장의 위험 객체와 작업자 간 거리 예측 모델의 구현
이태준(Taejun Lee),조민우(Minwoo Cho),김한길(Hangil Kim),김택천(Taekcheon Kim),정회경(Heokyung Jung) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2
산업재해로 인한 사망사고와 함께 시민재해로 인한 사망사고 발생 등이 사회적 문제로 지적됨에 따라 작업장에서 발생하는 중대재해 처벌 등에 관한 법률이 제정되어 시민의 안전권 보장과 중대재해를 사전에 방지하기 위한 노력이 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 지게차와 같은 중장비에 작업자가 치이는 경우와 관련해 거리 예측 모델을 제안한다. 데이터는 실제 지게차와 작업자가 배회하는 환경을 CCTV로 직접 촬영한 영상을 사용했으며 유클리디안 거리 기반으로 진행하였다. 산업 현장에서 데이터셋을 직접 구축해 YOLO-v4를 학습하고 이를 통해 거리를 예측하여 위험한 상황인지 판정하는 모델을 구현하여 종합 위험 상황 판단 모델의 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다. As fatal accidents due to industrial accidents and deaths due to civil accidents were pointed out as social problems, the Act on Punishment of Serious Accidents Occurred in the Workplace was enacted to ensure the safety of citizens and to prevent serious accidents in advance. Effort is required. In this paper, we propose a distance prediction model in relation to the case where an operator is hit by heavy equipment such as a forklift. For the data, actual forklift trucks and workers roaming environments were directly captured by CCTV, and it was conducted based on the Euclidean distance. It is thought that it will be possible to learn YOLO-v4 by directly building a data-set at the industrial site, and then implement a model that predicts the distance and determines whether it is a dangerous situation, which can be used as basic data for a comprehensive risk situation judgment model.
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비대면 환경에서의 ‘기계학습’ 지도 사례 연구 : 융합전공 학생들을 중심으로
이성옥(Sungock Lee),이지은(Jieun Lee),송현옥(Hyunok Song),김한길(Hangil Kim),정회경(Hoekyung Jung) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.1
본 연구에서는 프로그래밍 과목을 수강하는 융합전공 학생들의 학습 패턴 파악하여 과목 운영을 실시한 교수자의 사례를 살펴봄으로 향후 융합전공학생들을 대상으로 하는 SW 교과 운영에 시사점을 찾고자 한다. 융합전공의 프로그래밍 수업은 다양한 학년과 전공 학생들이 수강을 하는데 비대면 환경가운데 이들의 학습 패턴을 파악하고자 설문을 실시하였다. 교수자는 대면이 불가한 경우에도 학습자들의 수업참여도를 끌어낼 수 있을지 연구하였고 학습자들의 학습 성향을 파악하여 수업을 운영하고자 하였다. 코로나-19 상황가운데 자기주도 학습에 대한 성공경험을 유지하고 있는 학생들이 다수임에 따라 자기 주도적으로 과제를 해결할 수 있도록 매주 과제설정을 하였고 전원에 가까운 학생들이 과제를 제출하였다. 본 연구는 코로나-19로 인한 비대면 상황가운데 기계학습활용 과목을 융합전공 학생들에게 운영함으로서 학생들의 학습 패턴과 과제 수행여부, 프로그래밍 성취도를 연구하였다는 점에서 의의가 있다. In this study, we examine the cases of instructors who conducted subject management by understanding the learning patterns of convergence major students taking programming courses Therefore, we intend to find implications for the operation of SW curriculum for convergence majors in the future. In the programming class of the convergence major, students of various grades and majors take the course, and a survey was conducted to understand their learning patterns in a non-face-to face environment. The instructor studied whether it would be possible to induce learners’ participation in class even when face-to-face communication was not possible, and tried to operate the class by understanding the learning propensity of the learners. As there are many students who have maintained successful experiences in self-directed learning amid COVID-19. weekly assignments were set so that they could solve their own problems independently, and almost all students submitted assignments. This study is meaningful in that it studied students’ learning patterns, task performance, and programming achievement by operating ‘Machine Learning’ subject to students of the convergence major in a non-face-to-face situation due to COVID-19.
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