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문제 정의
- 이 연구에서는 MR 유체를 사용한 촉감구현장치를 설계하고 성능을 확인하였다. 이를 위하여 실제 인체를 통해 촉감을 느낄 수 있는 반력의 크기를 측정하였고 영구자석과 자기장 해석을 통해 실제 제작을 하였다.
제안 방법
- 각 영역에서 발생되는 반력을 인접하는 두 핀에 인가되는 전류에 변화를 주면서 동일한 방식으로 측정하였다. MR 효과로 생성된 반력을 측정하기 위하여 Fig. 6과 같이 지그앞 단에 포스센서를 장착하고 일정한 속도로 반력을 측정하기 위하여 구동동력은 모터를 사용하였다. 또한 측정된 반력의 신뢰성을 향상시키기 위하여 각 포인트 별로 실험을 반복 수행하였다.
- 그리고 왼쪽 상단의 핀을 pin 1로 하여 시계방향으로 pin 2, pin 3, pin 4로 설정하였으며 각 핀에 걸리는 전류는 I1, I2, I3, I4이다. 각 영역에서 발생되는 반력을 인접하는 두 핀에 인가되는 전류에 변화를 주면서 동일한 방식으로 측정하였다. MR 효과로 생성된 반력을 측정하기 위하여 Fig.
- 이를 위하여 실제 인체를 통해 촉감을 느낄 수 있는 반력의 크기를 측정하였고 영구자석과 자기장 해석을 통해 실제 제작을 하였다. 그리고 인접한 핀에 인가되는 전류에 따라 각 영역에서 발생되는 반력의 크기가 어떻게 변하는지 실험을 통해 확인하였고 전류와 그에 따른 반력을 테이블로 작성하였다. 또한 제한된 영역 내에서 실험이 이루어졌기 때문에 모든 영역으로 확대하기 위하여 뉴로-퍼지 알고리즘을 도입하였고 성능도 확인하였으며 매우 일치함을 알 수 있었다.
- 다이어프램에 수직한 방향으로 측정하였으며 반력의 크기가 Table 1의 범위를 만족할 때 가우스미터를 사용하여 자기장의 범위를 구하였다.
- 6과 같이 지그앞 단에 포스센서를 장착하고 일정한 속도로 반력을 측정하기 위하여 구동동력은 모터를 사용하였다. 또한 측정된 반력의 신뢰성을 향상시키기 위하여 각 포인트 별로 실험을 반복 수행하였다. Table 2는 area 5의 반력의 크기를 인접한 네 핀에 걸리는 전류 I1, I2, I3, I4의 변화에 따른 값을 나타낸 것이다.
- Table 4는 설계된 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용하여 실험을 한 결과이다. 먼저 임의의 위치에서 구현할 힘의 크기(desired force) 5가지를 선정하여 뉴로-퍼지 알고리즘을 통해 자기회로에 인가될 전류의 크기를 결정하였다. 이렇게 결정된 전류를 자기회로에 입력한 후 실제 촉감구현장치에서 발생되는 힘(actual force)을 측정하여 오차를 비교하였다.
- 5와 같이 4개의 핀이 배열되어 있다. 실험을 위해 Fig. 5와 같이 상단 부분을 area 1으로 하여 시계방향으로 area 2, area 3, area 4로 하고 가운데부분을 area 5로 나누어 총 5개의 구역을 설정하였다. 그리고 왼쪽 상단의 핀을 pin 1로 하여 시계방향으로 pin 2, pin 3, pin 4로 설정하였으며 각 핀에 걸리는 전류는 I1, I2, I3, I4이다.
- 이 연구에서는 MR 유체를 사용한 촉감구현장치(tactile device)를 설계하였다. 그리고 인가되는 자기장에 따라 발생되는 반력을 측정하여 테이블과 실험식을 도출하였으며, 실제 장기에서 발생하는 반력을 표현하기 위한 자기장 입력을 구하기 위하여 뉴로-퍼지 알고리즘(neuro-fuzzy algorithm)을 사용하여 성능을 평가하였다.
- 먼저 임의의 위치에서 구현할 힘의 크기(desired force) 5가지를 선정하여 뉴로-퍼지 알고리즘을 통해 자기회로에 인가될 전류의 크기를 결정하였다. 이렇게 결정된 전류를 자기회로에 입력한 후 실제 촉감구현장치에서 발생되는 힘(actual force)을 측정하여 오차를 비교하였다. 오차는 평균 1.
- 이 연구에서는 MR 유체를 사용한 촉감구현장치를 설계하고 성능을 확인하였다. 이를 위하여 실제 인체를 통해 촉감을 느낄 수 있는 반력의 크기를 측정하였고 영구자석과 자기장 해석을 통해 실제 제작을 하였다. 그리고 인접한 핀에 인가되는 전류에 따라 각 영역에서 발생되는 반력의 크기가 어떻게 변하는지 실험을 통해 확인하였고 전류와 그에 따른 반력을 테이블로 작성하였다.
- Table 1과 같이 동일한 힘을 구현하기 위해서는 필요한 자기장 입력 값을 알아야 한다. 이를 위해 코일대신 4개의 영구자석을 사용하였으며 영구자석과 MR 유체 층의 간격을 바꿔가며 MR 유체 층에서 발생되는 반력의 크기를 포스센서를 사용하여 측정하였다. 다이어프램에 수직한 방향으로 측정하였으며 반력의 크기가 Table 1의 범위를 만족할 때 가우스미터를 사용하여 자기장의 범위를 구하였다.
대상 데이터
- 인체의 실제 장기의 다양한 반력을 표현하기 위하여 자기회로의 설계가 필요하다. 또 실제 장기의 촉감을 구현하기 위해서는 실제 장기의 반력 값을 알아야 하지만 이는 매우 어렵기 때문에 이와 유사할 것이라 판단되는 인체의 각 부위를 실험대상으로 정하였다. 자기회로에 인가되는 전류는 0A~3A로 설정하였고 회로의 설계를 위해 실제 인체의 각 부위별 반력 값을 알아야 할 필요가 있다.
이론/모형
- 이 연구에서는 MR 유체를 사용한 촉감구현장치(tactile device)를 설계하였다. 그리고 인가되는 자기장에 따라 발생되는 반력을 측정하여 테이블과 실험식을 도출하였으며, 실제 장기에서 발생하는 반력을 표현하기 위한 자기장 입력을 구하기 위하여 뉴로-퍼지 알고리즘(neuro-fuzzy algorithm)을 사용하여 성능을 평가하였다.
- 이 연구에서는 수학적 모델을 세우는 다양한 방법 중에서 뉴로-퍼지시스템을 사용하였다. Fig.
- 따라서 모든 영역에서 원하는 반력을 구현하기 위해서는 테이블만으로는 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 뉴로-퍼지 알고리즘(neuro-fuzzy algorithm)(7)을 도입하였다. 이 알고리즘은 수학적 개념이 간단하고, 복잡하고 부정확한 데이터에 대해 허용적이며, 주어진 시스템에 부가적인 기능을 추가하기에도 쉬우며 매우 유연하다는 장점이 있어 이 연구에 적합하다.
성능/효과
- 그리고 인접한 핀에 인가되는 전류에 따라 각 영역에서 발생되는 반력의 크기가 어떻게 변하는지 실험을 통해 확인하였고 전류와 그에 따른 반력을 테이블로 작성하였다. 또한 제한된 영역 내에서 실험이 이루어졌기 때문에 모든 영역으로 확대하기 위하여 뉴로-퍼지 알고리즘을 도입하였고 성능도 확인하였으며 매우 일치함을 알 수 있었다.
- 위의 식은 자기장과 전류간의 관계를 나타내는 식으로 B는 자기장의 세기, k는 상수, n은 단위길이당감은 횟수 그리고 I는 인가된 전류이다. 위 식과 실험으로 구한 자기장 범위를 가지고 Ansoft Maxwell을 이용하여 시뮬레이션을 한 결과 Fig. 2와 같이 0.3 mT~18 mT가 나왔고 이를 통해 영구자석을 이용했을 때 얻었던 결과를 충분히 구현할 수 있음을 알 수 있었다.
- 이러한 문제를 해결하기 위해 뉴로-퍼지 알고리즘(neuro-fuzzy algorithm)(7)을 도입하였다. 이 알고리즘은 수학적 개념이 간단하고, 복잡하고 부정확한 데이터에 대해 허용적이며, 주어진 시스템에 부가적인 기능을 추가하기에도 쉬우며 매우 유연하다는 장점이 있어 이 연구에 적합하다.
- 자기회로에 전류가 흐르면 자극에 자기장이 발생하게 되고 MR 유체로 가득 찬 다이어프램을 누를 때 항복응력이 발생되어 반력을 느끼게 된다. 이때 MR 유체 층의 두께는 두꺼워지면 자기장의 영향을 적게 받고 너무 얇아지면 장기의 촉감을 구현하기 어려워져서 10 mm가 최적임을 반복된 실험을 통해 알 수 있었다.
후속연구
- 그리고 직접 사람이 눌러보았을 경우 실제 인체 및 장기와 촉감이 어떻게 다른지 알 필요가 있다. 이를 위해 추가적인 알고리즘의 개발과 심리테스트(psychophysical test)가 진행될 예정이다.
- 하지만 실제 최소침습수술에 사용될 시 슬레이브 로봇과 연동을 위해 추가적인 알고리즘의 개발이 필요하다. 그리고 직접 사람이 눌러보았을 경우 실제 인체 및 장기와 촉감이 어떻게 다른지 알 필요가 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.