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NTIS 바로가기한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.26 no.3, 2016년, pp.176 - 181
김진우 (중앙대학교 전자전기공학부) , 이우영 (중앙대학교 전자전기공학부) , 유제훈 (중앙대학교 전자전기공학부) , 심귀보 (중앙대학교 전자전기공학부)
In this paper, the autonomous mobile robot control system for detecting fire was proposed using the wearable device based on EMG(Electromyogram) signal. Myo armband is used for detecting the user's EMG signal. The gesture was classified after sending the data of EMG signal to a computer using Blueto...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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기존의 인터페이스 기기의 단점은? | 이러한 기술을 인간과 로봇의 상호작용 (HRI, Human-Robot Interaction)이라 하는데, 기존에는 사용자가 컴퓨터 혹은 로봇을 제어하기 위해 리모컨, 조이스틱, 터치패드 등의 인터페이스 기기를 이용하였다. 하지만 기존의 인터페이스 기기는 양손을 이용하기 때문에 일의 효율성이 떨어지는 단점이 있다. 최근에는 이러한 단점을 극복하기 위해 생체신호를 이용한 HRI 기술의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. | |
EEG 신호를 이용한 기술의 단점은? | EEG 신호를 이용한 HRI 기술은 사람의 뇌파를 측정하여 로봇을 제어하는 것으로 현재 활발히 연구되고 있는 분야이다 [2, 3]. 하지만 EEG 신호를 이용한 기술은 뇌파의 신호가 일정하지 못하고 외부로부터의 간섭을 쉽게 받기 때문에 분석이 어렵다는 단점이 있다. | |
EMG 신호를 이용한 HRI 기술을 이용하는 예는 무엇인가? | EMG 신호를 이용한 HRI 기술은 인터페이스 기기를 손으로 조작하지 않고 로봇을 제어할 수 있기 때문에 정찰 및 탐사의 목적으로 로봇을 조종하는데 유리하다. 예를 들면 군인이 총을 든 상태로 로봇을 조종하거나 연구자가 추운 지방에서 장갑을 끼고도 쉽게 로봇을 조종할 수 있다 [6]. 이와 같이 EMG 신호를 이용하면 양손에 자유를 가져다주고 극한의 환경에서도 손쉽게 로봇을 조종할 수 있다. |
M. R. Ahsan, M. I. Ibrahimy, and O. O. Khalifa, “EMG Signal Classification for Human Computer Interaction: A Review,” European Journal of Scientific Research, Vol. 33, No. 3, pp. 480-501, 2009.
M. Duguleana and G. Mogan, "Using eye blinking for eogbased robot control," in Emerging Trends in Technological Innovation, 2010, pp. 343-350.
M. Sathiyanarayanan, T. Mulling, and B. Nazir, "Controlling a Robot Using a Wearable Device (MYO)," International Journal of Engineering Development and Research, Vol. 3, No. 3, 2015.
Y. S. Moon, Y. N. Seo, N. Y. Ko, S. H. Roh, and J. P. Park, “Robot Design for Fire Detection and Data Processing,” The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences, Vol. 5, No. 1, pp. 31-36, 2010.
K. M. Jeong, J. K. Kang, G. H. Lee, S. U. Lee, Y. C. Seo, C. H. Choi, S. H. Jung, and S. H. Kim, “Development of a Robotic System for Searching Human Victims in Disasters,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol. 13, No. 2, pp. 114-120, 2007.
K. R. Kim, and J. T. Kim, "A Research of the Development Plan for a Highly Adaptable FSR (Fire Safety Robot) in the Scene of the Fire," Fire Science and Engineering, Vol. 24, No. 3, 2010.
Thalmic Labs. "Myo Gesture Control Armband," Available: https://www.myo.com/techspecs, 2015, [Accessed: February 26, 2016]
Huins Inc. "uBrain," Available: http://huins.com/new/main/main.php, 1992, [Accessed: April 29, 2016]
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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