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- 저자 : 최현기(Hyeonki Choi) (검색결과 3 건)
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컴퓨터 그래픽 모델을 이용한 족부 관절의 생체역학적 해석
서민좌,김시열,조원학,최현창,최현기,Seo Min Jwa,Kim Si Yeol,Cho Won Hak,Choi Hyeon-Chang,Choi Hyeonki 대한의용생체공학회 2003 의공학회지 Vol.24 No.6
본 연구의 목적은 컴퓨터 그래픽 모델을 사용하여 보행 시 족부 관절의 기구학적 특성을 알아보는 것이었다. 모델에서 모든 관전은 단일중심(monocentric), 1 자유도 힌지 관절로 구성되었다. 보행 시 족부의 모션데이터는 4대의 카메라를 사용한 모션측정기로 얻었으며, 이 모션데이터를 피험자의 밭의 크기에 맞게 스케일링된 모델에 입력하여 시뮬레이션을 수행하였다. 첫 번째 발목발허리관절(tarsometatarsal joint)의 운동 범위(range of motion)는 $-8^{\circ}\;\~\;-13^{\circ}$ 이었으며, 발허리발가락관절(metatarsophanlangeal joint)에서의 운동범위는 $-13^{\circ}\;\~\;-48^{\circ}$ 이었다. 발목발허리관절과 발허리발가락관절에서의 기구학적인 데이터는 이전 연구와 비교했을 때 비슷한 경향을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 컴퓨터 그래픽을 기반으로 한 족부 모델링은 족부 관절의 생체역학적 해석을 위한 유용한 방법이라 할 수 있을 것이다. The purpose of this investigation was to study the kinematics of joints between the foot segments based on computer graphic model during the stance? phase of walking. In the model, all joints were assumed to act as monocentric. single degree of freedom hinge joints. The motion of foot was captured by a video collection system using four cameras. The model fitted in an individual subject was simulated with this motion data. The range of motion of the first tarsometatarsal joint was $-8^{\circ}\;\~\;-13^{\circ}$, and the first metatarsophanlangeal joint was $-13^{\circ}\;\~\;-48^{\circ}$. The kinematic data of tarsometatarsal joint and metatarsophanlangeal joint were similar to the previous data. Therefore, our method based on the graphical computer model is considered useful.
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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.
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