목적 : 본 연구의 목적은 부산, 울산, 경남지역에서 근무하고 있는 작업치료사들의 작업기반 중재에 대한 인식도와 실행현황을 조사하는 것이다. 연구방법 : 부산, 울산, 경남지역의 작업치료사들에게 설문지를 배포하였고, 총 194명의 설문지를 분석하였다. 설문지는 응답자의 일반적 특성 7문항, 작업기반 중재의 인식도 3문항, 작업기반 중재의 실행 9문항, 총 19문항으로 구성되었다. 결과 : 작업치료사가 생각하는 작업기반 중재에 대한 정의는 ‘클라이언트가 작업을 스스로 인식하고 치료에 관계하고 참여하는 것’, ‘클라이언트가 직접 선택한 작업 및 활동’, ‘작업을 평가와 중재로 활용하는 것’ 등이었다. 작업기반 중재에 대한 인식도는 평균 5.21점이었고, 작업에 대한 이해와 지식수준은 평균 4.98점이었다. 작업기반 중재의 실행정도는 하루 평균 10명 중 2.68명이었고, 아동센터와 지역사회기관이 종합병원보다 높았다. 작업기반 중재를 시행하기 위해 자주 사용하는 평가도구는 인터뷰, 임상적 관찰, 캐나다 작업수행 측정 등이었다. 국내 임상에서 작업기반 중재를 적용하기 위해 필요한 것은 치료실의 구조 및 장비의 변화, 작업 및 작업기반 중재 관련 지식수준 및 활용방법 이해의 증가, 클라이언트 및 보호자의 작업에 대한 이해도 증가 등이었다. 결론 : 부산, 울산, 경남지역 작업치료사의 작업기반 중재의 인식도는 중간 정도의 수준이며, 실행 정도는 낮았다. 대상자들이 생각하는 작업기반 중재에 대한 정의, 사용하는 평가도구, 실행현황에 대한 다양한 정보를 확인할 수 있었다.

The versatility of a human hand is what the researchers eager to mimic. As one of the attempt, the redundant degree of freedom in the human hand is considered. However, in the force domain the redundant joint causes a control issue. To solve this problem, the force control method for a redundant robotic hand which is similar to the human is proposed. First, the redundancy of the human hand is analyzed. Then, to resolve the redundancy in force domain, the artificial minimum energy point is specified and the restoring force is used to control the configuration of the finger other than the force in a null space. Finally, the method is verified experimentally with a commercial robot hand, called Allegro Hand with a force/torque sensor.

This paper presents a method of improving the pose recognition accuracy of objects by using Kinect sensor. First, by using the SURF algorithm, which is one of the most widely used local features point algorithms, we modify inner parameters of the algorithm for efficient object recognition. The proposed method is adjusting the distance between the box filter, modifying Hessian matrix, and eliminating improper key points. In the second, the object orientation is estimated based on the homography. Finally the novel approach of Auto-scaling method is proposed to improve accuracy of object pose estimation. The proposed algorithm is experimentally tested with objects in the plane and its effectiveness is validated.