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물리적 인간 기계 상호작용을 위한 근육의 기하학적 형상 변화를 이용한 상지부 움직임 예측
한효녕(Hyonyoung Han),김정(Jung Kim) 제어로봇시스템학회 2010 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.16 No.10
Estimation methods of motion intention from bio-signal present challenges in man machine interaction(MMI) to offer user’s command to machine without control of any devices. Measurements of meaningful bio-signals that contain the motion intention and motion estimation methods from bio-signal are important issues for accurate and safe interaction. This paper proposes a novel motion estimation sensor based on a geometrical muscle changes, and a motion estimation method using the sensor. For estimation of the motion, we measure the circumference change of the muscle which is proportional to muscle activation level using a flexible piezoelectric cable (pMAS, piezo muscle activation sensor), designed in band type. The pMAS measures variations of the cable band that originate from circumference changes of muscle bundles. Moreover, we estimate the elbow motion by applying the sensor to upper limb with least square method. The proposed sensor and prediction method are simple to use so that they can be used to motion prediction device and methods in rehabilitation and sports fields.
한효녕(Hyonyoung Han),최창목(Changmok Choi),이연주(Yunjoo Lee),하성도(Sungdo Ha),김정(Jung Kim) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
본 논문에서는 근전도 신호 기반의 무선 착용형 컴퓨터 인터페이스를 개발하였다. 밴드 형태의 무선 착용형 단말기는 4 채널 근전도 센서와 붙어있으며, 대역통과 필터 및 차단 필터, 신호증폭기를 이용하여 구별 가능한 근전도 신호를 추출하였다. 얻어진 신호는 무선통신을 통해 컴퓨터로 전송하게 된다. 컴퓨터 인터페이스를 위해 손목 움직임을 사용하였으며, 움직임으로부터 획득된 신호를 다층 인식 신경망을 사용하여 손목 움직임을 인식하게 하였다. 이를 통하여 마우스 커서의 움직임을 제어하고, 마우스 버튼을 클릭하는 동작을 할 수 있으며, 시각 디스플레이 장치에 표시된 핸드폰 자판과 같은 유저 인터페이스를 통해 컴퓨터에 글자를 입력할 수 있게 하였다. This paper presents an EMG-based wireless and wearable computer interface. The wearable device contains 4 channel EMG sensors and is able to acquire EMG signals using signal processing. Obtained signals are transmitted to a host computer through wireless communication, EMG signals induced by the volitional movements are acquired from four sites in the lower limb to extract a user' s intention and six classes of wrist movements are discriminated by employing an artificial neural network (ANN), This interface could provide an aid to the limb disabled to directly access to computers and network environments without conventional computer interface such as a keyboard and a mouse.