Smart Exo-skin Glove

Fabric bending sensor

• Thomson이 1856년에 철과 구리의 신장률에 대한 저항 변화를 처음 보고 한 이래로 변형 센서(strain sensor)는 다양한 금속과 반도체를 사용하여 광범위하게 제조됨
• 전통적인 센서(금속 및 반도체 스트레인 게이지)의 스트레인 측정은 민감도가 높고 비용이 저렴하나 일정한 방향으로만 측정 할 수 있는 단점이 있음. 따라서 나노 스케일에서 낮은 분해능을 가지며 구조 재료에 내장 될 수는 없음
• 소형화, 고성능 및 경량화에 대한 센서 디바이스의 발달로 인해 탄소 나노 재료는 금속 및 무기 반도체 재료를 기반으로 하는 기존 센서 분야에 획기적인 관심을 일으킴
• 나노 기술을 이용하면 기존 센서의 새로운 개념과 디자인을 넣을 수 있음. 나노 구조 탄소는 다양하며 주로 카 본 블랙 (CB), 탄소 나노 섬유 (CNF), 탄소 나노 튜브 (CNT), 그래핀 및 탄소 나노 리본이 사용됨. 이 중에 서도 그래핀(graphene)은 최근 몇 년 동안 주목을 받아 왔으며 준 1차원 (1D) CNT에 비해 그래핀은 2차원 및 6각형 허니컴 구조를 가지고 있음.4,5) 그래핀 필름의 가장자리는 스트레스 하에서 쉽게 파괴 또는 인장될 것이고, 이는 전자 에너지 밴드를 변화시켜 저항 변화를 일으킴.6) 일반적으로 완벽한 그래핀은 견고하고 낮은 감도 저항 감도를 가지고 있어서 다양한 종류의 방법을 사용하여 감도를 높이려고 노력해 왔음
• 본 연구과제에서는 그래핀 CPC의 압전저항 특성을 이용해 fabric force 센서와 bending 센서를 구현하고자 함

전기활성 물질 기반 Fabric tactile actuator  

• 현재 활발히 연구가 진행되어지고 있는 VR/AR 기술과 함께 사용자에게 가상의 촉감을 제공하여 가상환경으로의 몰임감을 더욱 높일 수 있는 햅틱 장갑에 대한 연구도 활발히 진행중임. 사용자에게 가상물체의 재질감이나 마찰감등을 제공하기 위하여 진동 촉각 감각을 많이 이용하고 있음
• 하지만 현재 진동을 생성하기 위하여 사용중인 대부분의 액츄에이터는 유연하지 않고 단단하기 때문에 사용자의 손가락 거동에 불편함을 제공할 뿐만 아니라 시스템 자체가 Bulky 해지는 단점이 있음
• 장갑 자체의 형태를 유지하면서도 사용자에게 진동촉각을 제공하기 위해서는 유연하면서도 강한 진동을 생성할 수 있는 새로운 액츄에이터의 연구가 필요함
• 본 연구팀은 사용자에게 진동촉각을 제공할 수 있는 햅틱 장갑을 제작하기 위하여 전기활성 물질 기반의 직물 소재를 개발하고, 개발된 직물 소재를 이용하여 진동촉각을 생성할 수 있는 Fabric tactile actuator를 제안함
• 본 연구에서는 전기활성 물질 기반의 직물 소재를 제작하기 위하여 용융 압출 기법을 이용할 예정이며, 전기활성 물질의 용융압출을 통해 전기활성 실을 제작하고 제작된 실을 이용하여 전기활성 물질 기반 Fabric을 개발함

Haptic Shoes

Haptic shoes용 Fabric force sensor 개발

• 햅틱 신발은 잔디, 진흙, 모래, 아스팔트와 같은 다양한 지형조건과 날카롭거나 곡면의 물체 등 교육 상황에 맞는 지물을 감지할 책임이 있음
• 센서는 신발 밑 부분에 내장되며 착용하는 사람의 체중 효과를 줄이기 위해 복합재료 커버에 배치. 사용자의 체중 이상을 견디도록 허용 하중을 높게 가지도록 디자인될 예정
• Fabric force sensor는 다음 섹션에 설명될 역감을 주는 햅틱 신발과 함께 교육 상황에 따른 사용자의 로컬 중량 분포를 측정하여 이를 역감을 주는 자기활성폴리머의 제어에 피드백해주는 역할을 함

Resistivity measurement in tension

• 제작된 센서의 piezoresistivity 성능을 조사하기 위해 맞춤형 인장 시험기를 사용하여 시험편에 인장 변형을 가하고 4개의 탐침 저항 측정 방법을 사용하여 저항성(resistivity)의 변화를 모니터링
• 센서의 piezoresistivity를 더 자세히 알아보기 위해 주기적인 인장 하중과 증분주기 인장 하중 하에 손상이나 최대 하중을 측정

Electrical impedance tomography

• 다 지점 촉각 센서의 경우에 사용되는 전기 임피던스 단층 촬영 (electro impedance tomography, EIT)은 전도성 재료의 경계를 따라 제작된 전극을 사용하여 연속체 전도 모델로부터 내부 전도도 분포를 계산하는 기술
• 이 기술을 이용하면 전체 감지 영역 내에서 복잡한 신축성 있는 배열의 전극을 제작할 필요가 없이 센서의 전극이 경계를 따라 위치 할 수 있기 때문에 다양한 접촉 조건에 견고성을 제공 할 수 있어서 인가된 힘과 전극 사이에 직접적인 물리적 접촉이 발생하지 않음

자기활성 폴리머를 이용한 haptic shoes용 Kinesthetic display 개발

• 최근 VR/AR은 시각구현을 위한 HMD 뿐만 아니라 청각, 촉각, 역감, 냄새 등 신체의 다양한 감각을 자극하는 형태로 발전하고 있음. 특히 역감(Kinesthetic)이 추가된 VR/AR은 체험자와 기기의 역학적 상호작용이 가능 하기 때문에 몰입감 및 체험효과가 증대되며, 교육목적으로 활용 시에 그 효과 더욱 증가할 것으로 사료됨
• 대부분의 역감구현장치는 모션플랫폼(Motion Platform)이나 로봇메커니즘(Robot Mechanism)에 기반한 외골 격(Exo-skeleton) 형태의 복잡한 외부기기가 필요하기 때문에 실용성이 높지 않고, 손가락이나 손목 등의 상 반신의 역감을 목적으로 하는 것이 일반적임
• 실제와 유사성이 높은 발전된 형태의 VR/AR을 위해서는 역감구현장치의 적용범위가 하반신까지 확장될 필요 성이 있음. 특히 발바닥(sole)을 통해 느끼는 역감이 재현될 경우 장애인의 재활교육, 극한상황에서 생존교육, 산업현장의 안전교육 등에서 활용도가 높을 것이며 교육용 VR/AR의 고품질화에 기여할 것임
• 바닥면에 따라 달라지는 발바닥 역감을 재현하기 위해서는 실제상황에서 인지되는 다양한 바닥면의 탄성 (elasticity) 및 완충(damping) 특성 등에 대한 기초적인 데이터베이스 확보가 선행적으로 필요함
• 본 연구에서는 자기활성 폴리머를 활용하여, 위와 같은 바닥면의 특성변화를 구현하고자 함. 최근에 각광받고 있는 자기활성 폴리머는 마그네틱 파티클(Magnetic Particle)과 탄성체 매트릭스(Elastomer Matrix)로 기반 으로 한 탄성체로 가해지는 자기장의 강도에 따라 기계적 특성이 변하는 신재료임. 자기활성 폴리머는 특성변
• 화가 크고 반응속도가 빠를 뿐만 아니라 안정성 및 에너지 소비 측면에서 장점을 가지기 때문에 자동차 완충 장치, 인공근육 등 다양한 분야에서 연구되고 있음

VR 멀미 완화를 위한 Light Field 디스플레이 기반 몰입형 HMD 개발

• 기존의 양안시차 기반 HMD는 대부분 단일 평판 디스플레이에 광각 렌즈를 부착하여 사용자에게 입체영상을 출력함
• 이러한 구조의 HMD는 눈이 깊이 정보를 인지하는 안구의 수렴(Vergence) 운동과, 초 점(Focal point)을 조절하여 선명한 상을 얻기 위한 눈의 원근조절(Accomodation) 운동으로 얻은 정보가 불일치하여 VR 멀미(Virtual reality sickness)를 유발함
• 이러한 시각 정보의 충돌을 수렴-원근 충돌(VAC, Vergence-accomodation Conflict)이라고 하며, VAC는 HMD로 인한 VR 멀미를 유발하는 주요한 원인중 하나로 지목받고 있음
• 최근 VR 기반 교육 컨텐츠가 활발히 개발되고 있는 추세이지만 VAC로 인한 HMD 사용시간 제한 및 건강 문 제 유발은 교육 컨텐츠 활용에 악영향을 끼칠 수 있음
• 따라서 VR 기반의 교육 컨텐츠의 사용성을 증진시키고 보다 넓은 층에 활용하기 위해서는 VR 멀미의 주요한 원인 중 하나로 지목받는 VAC를 해결할 필요가 있음
• VAC 문제를 해결하기 위해서는 Light Field 렌더링이라는 기술을 통하여 수렴원근 불일치를 보정하고, 눈의 시선과 머리의 방향을 연동하여 시각 정보 인지를 자연스럽게 할 필요가 있음. 따라서 다음 기술이 핵심적으 로 요구됨

빅데이터 기반 기계학습 분석을 활용한 VR/AR 교육 만족도 증강 기술

• 딥러닝을 활용한 VR/AR 교육 매체에 대한 사용자 만족도 증강 기술
  •  현재까지 구현된 대부분의 증강현실 응용에서는 현실의 객체 및 가상의 객체 사이의 매핑 작업이 정적인 규칙에 의하여 결합됨
  • VR/AR 교육을 위해 만들어진 대부분의 ARB (Augmented Reality Book)들은 교육 매체에 있는 텍스트 정보와 가상의 이미지 객체 정보를 정적으로 매핑하거나, 책에 있는 이미지 정보와 가상의 3D 객체 정보를 정적으로 매핑하여 노출시킴
  • 최근 VR/AR 게임으로 인기를 끌고 있는 포켓몬 고 (Pokemon Go)1)는 여러 위치 정보에 각종 캐릭터들을 정적인 규칙으로 매핑하여 사용자들이 해당 위치에 방문하면 미리 매핑되어 있는 캐릭터 중 하나를 노출시킴
  • 하지만, 다양한 실제 객체들은 다양한 가상 객체들과 매핑이 가능하며 사용자 컨텍스트 정보(즉, 나이, 연령, 직업) 및 주변 컨텍스트 정보(즉, 장소, 시간)에 따라 그러한 매핑 방법은 매우 다양해질 수 있음
  • 교육 매체의 피교육자 이용 형태의 정적/동적 정보를 기반으로 Deep Leaning 모델을 구축하면 이후 피교육자의 만족도를 예측할 수 있음
  • 또한, Deep Q-Learning기반 강화 학습을 이용하면 피교육자의 이용 형태의 정적/동적 정보를 바탕으로 피교육자의 만족도를 극대화하기 위하여 교육 매체 내 각종 객체 매핑 관계를 조정할 수 있음
• 이와 같은 사용자의 학습 만족도를 최상으로 높이는 기술 개발을 위하여 다음과 같은 핵심 요소 기술이 필요함
  • 데이터 수집 관리
    • 다양한 VR/AR 디바이스(센서) 및 교육 매체 활용 상황에서 산출되는 각종 데이터의 수집 관리 및 처리 기술
  • 피교육자의 실시간 만족도 예측
    • 과거의 데이터 및 현재 수집되는 데이터를 기반으로 기계학습/딥러닝을 이용한 피교육자의 실시간 만족도 예측
  • VR/AR 디바이스 및 교육 매체의 자동 제어
    • 만족도를 최상으로 끌어 올릴 수 있도록 강화 학습(Deep Q-Leaning)을 통한 VR/AR 디바이스 및 교육 매체의 자동 제어

OpenFlow 네트워크 기반 강화학습을 활용한 Rotary Inverted Pendulum 제어 기술