최근 들어 청각 장애인들에게 정상인들이 소리로부터의 느끼는 청감과 유사한 느낌을 전달하기 위한 방안으로써 시각은 물론 진동감과 같은 촉감을 활용하는 연구가 시도되고 있다. 특히 시각 정보의 보조 감각으로써 스피커나 진동 모터를 이용한 촉감이 제공되는 경우 생동감은 상당히 개선되는 측면이 있으나 정서감 측면에서는 그 효과가 거의 없는 것으로 보고되었다. 따라서 본 연구에서는 유사 청감을 재현할 수 있는 또 하나의 보조 감각으로서 열감을 설정하고 열감이 유사 청감 재현 효과를 가질 수 있는가에 관하여 조사하였다. 이를 위해 열감을 효과적으로 재현할 수 있는 열감 재현 모듈을 구현하였다. 그리고 실험 대상자들에게 시각 정보와 더불어 청각 정보, 진동 촉감, 그리고 열감을 혼합한 다양한 형태의 자극을 제공한 실험을 수행하였다. 실험에서 얻어진 데이터 통계 분석을 통하여 i) 영상과 함께 열감 자극을 제공하거나 또는 ii) 영상과 함께 열감 자극과 진동 자극을 동시에 제공하는 경우가 영상만을 제공하는 경우보다 실험 대상자들이 영상과 소리로부터 느끼는 실제 열감에 더 가까운 유사 열감을 느낄 수 있다는 사실을 확인하였다. 결론적으로 실험 대상자의 피부에 제공되는 열감이 유사 청감 재현 보조 매체로서의 활용 가능성이 있음을 확인할 수 있었다.

Tendon driven robot mechanisms have many advantages such as allowing miniaturization and light-weight designs and/or enhancing flexibility in the design of structures. When designing or analyzing tendon driven mechanisms, it is important to determine how the tendons should be connected and whether the designed mechanism is easily controllable. Graph representation is useful to view and analyze such tendon driven mechanisms that are complicatedly interconnected between mechanical elements. In this paper, we propose a method of generalized graph representation that provides us with an intuitive analysis tool not only for tendon driven manipulators, but also various other kinds of mechanical systems which are combined with tendons. This method leads us to easily obtain structure matrix - which is the one of the most important steps in analyzing tendon driven mechanisms.

In this paper, we present a grasp planning method using grasp taxonomy and object primitives. Our grasp taxonomy includes newly defined grasp methods such as thumb supported pinch and palm supported pinch, to enhance grasp robustness. On the target surface, locations of finger-print that will be contacted by the robot fingers are sampled. The sampling is made to be consistent to the grasp taxonomy, called preformed grasps, matched to the target object. We perform simulations to examine the validity and the efficacy of the proposed grasp planning method.

This paper introduces a position-based robust visual servoing method which is developed for operation of a human-like robot with two arms. The proposed visual servoing method utilizes SIFT algorithm for object detection and CAMSHIFT algorithm for object tracking. While the conventional CAMSHIFT has been used mainly for object tracking in a 2D image plane, we extend its usage for object tracking in 3D space, by combining the results of CAMSHIFT for two image plane of a stereo camera. This approach shows a robust and dependable result. Once the robot's task is defined based on the extracted 3D information, the robot is commanded to carry out the task. We conduct several position-based visual servoing tasks and compare performances under different conditions. The results show that the proposed visual tracking algorithm is simple but very effective for position-based visual servoing.