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외골격 로봇의 동작인식을 위한 보행의 운동학적 요인을 이용한 보행유형 분류
조재훈,봉원우,김동현,최현기,Cho, Jaehoon,Bong, wonwoo,Kim, donghun,Choi, Hyeonki 대한의용생체공학회 2017 의공학회지 Vol.38 No.3
외골격 로봇은 군사, 산업 및 의료와 같은 다양한 분야에서 사용되도록 개발된 기술이다. 외골격 로봇은 착용자의 움직임을 감지하여 작동한다. 외골격 로봇이 착용자의 일상적인 행동을 인지함으로써 착용자를 신속하게 보조하고 시스템을 효율적으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 피실험자로부터 얻은 운동학적 데이터를 통해 LDA, QDA, kNN을 활용하여 보행유형을 분류한다. 보행은 주로 일상생활에서 수행되는 일반보행과 계단보행을 선정하였다. 피실험자에게 7개의 IMUs 센서를 정해진 위치에 부착하여 운동학적 요소를 측정 하였다. 결과적으로, LDA는 78.42%, QDA는 86.16%, kNN는 k값에 따라 87.10% ~ 94.49%의 정확도로 분류하였다. The exoskeleton robot is a technology developed to be used in various fields such as military, industry and medical treatment. The exoskeleton robot works by sensing the movement of the wearer. By recognizing the wearer's daily activities, the exoskeleton robot can assist the wearer quickly and efficiently utilize the system. In this study, LDA, QDA, and kNN are used to classify gait types through kinetic data obtained from subjects. Walking was selected from general walking and stair walking which are mainly performed in daily life. Seven IMUs sensors were attached to the subject at the predetermined positions to measure kinematic factors. As a result, LDA was classified as 78.42%, QDA as 86.16%, and kNN as 87.10% ~ 94.49% according to the value of k.
신동훈(DongHoon Shin),김동현(DongHun Kim) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1A
현대 사회는 무선통신 기술의 급속한 발달로 인해 사용자가 자신의 위치에 상관없이 어디서든지 네트워크에 접속하여 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 하지만, 무선은 유선에 비해 상대적으로 보안에 취약하여 정보보호에 특별한 주의가 필요하다. 유선 네트워크는 침투를 위해서 물리적으로 침투위치를 확보해야만 공격을 수행할 수 있었으나, 무선의 경우에는 전파도달 거리내의 아무 곳에서나 공격을 시도할 수 있어 무선랜을 통한 많은 공격시도가 현실화되고 있다. 또한, 공격자가 공공장소, 대학교, 카페 등의 개방된 곳에서 자신이 습득한 다른 사용자의 ID를 사용하여 공중 무선랜 서비스에 접속하여 어느 특정 기관을 공격, 해킹할 경우에 공격 근원지와 공격자에 대한 추적이 사실상 불가능하다. 이러한 무선랜이 갖는 취약성을 보완하고 안전한 무선랜 환경을 구축하기 위해서, 본 논문에서는 무선랜 장비인 AP를 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제시하고 있다. 제시된 방법은 현재 사용되어지고 있는 무선랜 환경에 추가적인 장비의 도입을 하지 않고, AP의 기능을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 향후 AP와 무선 센서를 기반으로 하여 좀 더 정밀하고, 정확하게 침입자를 탐지하는 기술을 보강할 예정이다.