보행보조로봇은 고령화 사회에 노인 복지 및 중증 신경계 손상을 입은 환자에게 이동을 도울 수 있는 반드시 필요한 장비이다. 특히, 하지 마비 환자를 위한 보행보조로봇의 편리성을 위해서는 환자의 보행 의도를 내현적으로 파악함으로써 환자 의지에 따라 로봇을 통제할 수 있어야 한다. 본 논문은 보행 의도 감지 모델을 개발하기 위한 선행 연구로, 먼저 저항 센서와 기울기 센서의 융합을 통하여 3족 보행 모델을 기반으로 사용자의 보행 의도를 분석하였다. 저항 센서는 사용자의 양쪽 손바닥과 발바닥에 각각 부착되어, 부착된 위치의 압력을 센싱하였다. 양쪽 손바닥의 신호는 보행 의도를 파악하기 위해, 발바닥의 신호는 보행 단계를 확인하기 위하여 사용되었다. 기울기 센서는 몸의 움직임 상태를 측정하기 위한 센서로서, 사용자의 등 부분, 요추에 부착되어 상체의 움직임(roll, pitch)을 센싱하였다. 연구 결과, 사용자가 지팡이를 바닥에 짚을 때 양 손바닥에서 측정되는 2개의 저항 신호만으로 기본적인 보행 의도를 파악할 수 있었으나, 기울기 센서 정보를 함께 이용함으로써 오른발 뻗기, 왼발 뻗기 등의 움직임을 시작하려는 상태 등에 대한 보행 의도를 보다 구체적으로 확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 저항센서와 기울기 센서의 융합에 기반한 사용자의 보행 의도를 감지할 수 있었다.

본 연구에서는 근전도 신호를 활용하여 정상인의 보행과 관련된 상지와 하지 근육의 신호를 확인하고 저항센서를 이용하여 정상적인 보행 패턴을 확인하였다. 대학생 15명을 대상으로 정지해 있을 때와 평지를 보행할 때, 상지의 4부위(대흉근과 승모근)와 하지의 10부위(대퇴직근, 대퇴이두근, 내측광근, 외측광근, 반막양근, 반건양근, 가자미근, 장비골근, 내비복근과 외비복근)에 전극을 부착하여 근전도를 측정하였다. 저항센서는 양측 발바닥의 8부위에 센서를 부착하여 보행시 발에 가해지는 압력을 측정하였다. 그 결과, 근전도 신호는 정지상태에 비하여 보행 시에 허벅지의 외측광근과 반건양근을 제외하고 모든 근육에서 유의하게 높은 진폭을 가졌다. 또한 보행주기의 두 단계인 입각기와 유각기와 관련된 근육을 확인하였다. 저항 센서의 신호 분석 결과, 평균 보폭 주기 동안 크게 입각기와 유각기의 두 주기와 세부적으로 여덟 단계 - 초기 접지기, 하중 반응기, 중간 입각기, 말기 입각기, 전 유각기, 초기 유각기, 중간 유각기, 말기 유각기 - 의 보행 주기를 확인할 수 있었다.

1972년부터 2006년까지 30년 동안 군산연안 수질환경의 특성과 장기변동 경향을 조사하였다. 6개 정점에서 수층(표층과 저층)별 계절별로 년 4회 수온, 염분, 부유물질, 화학적산소요구량, 용존산소, 영양염류에 대해 조사한 결과, 표층수와 저층수 간에는 화학적산소요구량 및 인산인을 제외한 모든 조사항목에서 표 저층 간의 차이가 컸었다. 공간적 분포특성은 수온과 용존산소 및 부유물질은 정점 간 차이가 없었으나, 그 외 조사항목에서는 정점 간 차이가 컸으며 주성분 분석결과 금강 하구역인 정점 1과 중간해역인 정점 2-4 및 비교적 외해측인 정점 5-6의 세 그룹으로 구분되었다. 계절별로는 화학적산소요구량과 부유물질을 제외한 조사 항목에서는 유의성이 입증되었고, 정점별로 차이가 있어 내측은 계절에 따른 변화가 큰 상태이었고 외해측으로 갈수록 변화폭이 줄어드는 경향이었다. 24년 동안 수질의 장기 변동은 표층 네 그룹, 저층 다섯 그룹으로 구분되어 항목에 따라 부분적으로 차이기 있었으나 전반적으로 염분, 수소이온농도 및 용존산소는 점차 증가하는 경향이었고 화학적산소요구량은 불규칙한 변곡선 형태이며, 영양염류는 증가하는 경향으로 근래에 약간 안정화되었다가 2006년에 다시 약간 증가하는 특징을 보여 경인연안, 아산연안 및 천수만과 마찬가지로 육수 유입의 원인에 기인한 것으로 사료된다.

곰소만 조간대 퇴적물의 장기적 변화를 조사하기 위하여 1991년과 2006년에 채취된 표층퇴적물 시료를 분석하고, 그 결과를 비교하였다. 만 입구 조간대에서는 실트와 점토의 함량이 감소하고 모래의 함량이 증가하였다. 만의 중부와 상부 조간대에서는 모래와 점토의 함량이 감소하고 실트의 함량이 증가하였다. 특히 점토의 함량은 주변의 다른 반폐쇄된 조간대에 비해 상대적으로 매우 낮은 함량 분포를 보였으며, 1991년에 비해서도 뚜렷하게 감소하는 경향을 보였다. 퇴적물 구성성분의 뚜렷한 함량 변화는 퇴적상의 변화를 초래하였다. 이러한 변화는 매립 및 호안건설에 의한 해안선의 변형과 간조선 부근에 빽빽하게 설치된 양식장의 구조물, 그리고 곰소만 북쪽의 새만금 방조제 건설 등에 의한 수리에너지 조건의 변화에 기인한 것으로 해석된다.

This study deals with the design of a spring backboned soft arm, which will be employed for generation of human gesture as an effective means of Human‐Robot interaction. The special features of the proposed mechanism are the light weight and the flexibility of the whole mechanism by using a spring backbone. Thus, even in the case of collision with human, this device is able to absorb the impact structurally. The kinematics and the design for the soft arm are introduced. The performance of this mechanism was shown through experiment emulating several human gestures expressing human emotion and some service contents. Finally, this soft arm was implemented as the wing mechanism of a penguin robot.

In order to produce a convenient robot for the aged and the lower limb disabled, it is needed for the research detecting implicit walking intention and controlling robot by a user's intention. In this study, we developed sensor module system to control the walking- assist robot using FSR sensor and tilt sensor, and analyzed the signals being acquired from two sensors. The sensor module system consisted of the assist device control unit, communication unit by wire/wireless, information collection unit, information operation unit, and information processing PC which handles integrated processing of assist device control. The FSR sensors attached user's the palm and the soles of foot are sensing force/pressure signals from these areas and are used for detecting the walking intention and states. The tilt sensor acquires roll and pitch signal from area of vertebrae lumbales and reflects the pose of the upper limb. We could recognize the more detailed user's walking intention such as 'start walking', ''start of right or left foot forward', and 'stop walking' by the combination of FSR and tilt signals can recognize.

This paper proposes a novel face detection method that finds tiny faces located at a long range even with low-resolution input images captured by a mobile robot. The proposed approach can locate extremely small-sized face regions of 12x12 pixels. We solve a tiny face detection problem by organizing a system that consists of multiple detectors including a mean-shift color tracker, short- and long-rage face detectors, and an omega shape detector. The proposed method adopts the long-range face detector that is well trained enough to detect tiny faces at a long range, and limiting its operation to only within a search region that is automatically determined by the mean-shift color tracker and the omega shape detector. By focusing on limiting the face search region as much as possible, the proposed method can accurately detect tiny faces at a long distance even with a low-resolution image, and decrease false positives sharply. According to the experimental results on realistic databases, the performance of the proposed approach is at a sufficiently practical level for various robot applications such as face recognition of non-cooperative users, human-following, and gesture recognition for long-range interaction.