박신석 연구실
고려대학교 기계공학부
박신석 교수
로봇 제어
인간-로봇 인터페이스
텔레오퍼레이션
박신석 교수 연구실
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박신석 연구실
고려대학교 기계공학부 박신석 교수
박신석 연구실은 기계공학 기반의 로봇 제어와 인간-로봇 인터페이스(Human-Machine Interface)를 중심으로 연구를 수행합니다. 로봇 조작에서는 포스 피드백 기반 텔레오퍼레이션과 모바일 매니퓰레이터의 실시간 제어 소프트웨어를 다룹니다. 재활에서는 powered ankle-foot orthosis, FES, muscle-to-muscle interface를 결합하고 근전도 기반 예측과 센서 기반 보행 파라미터 추정을 통해 단계별 보행 재활을 제어합니다. 또한 행동 모방 기반 bipedal 로봇 균형 제어와 생성형 AI 기반 자율·협동로봇 실시간 통합 제어 플랫폼 개발을 병행합니다.
로봇 제어인간-로봇 인터페이스텔레오퍼레이션보행 재활기능적 전기자극 FES
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
기계학습 기반 보행 재활 로봇 및 FES 제어 연구
Machine Learning–based Gait Rehabilitation Robotics and FES Control
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기계학습 기반 보행 재활 로봇 및 FES 제어 연구
Machine Learning–based Gait Rehabilitation Robotics and FES Control
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포스 피드백 기반 원격 조작과 모바일 매니퓰레이터 제어 연구
Force-Feedback Haptics for Teleoperation and Mobile Manipulator Control
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행동 모방 기반 보행/자세 제어 및 로봇 통합 제어 SW 연구
Behavior Cloning–based Balance Control and Integrated Robot Control Software
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
13총합
5개년 연도별 피인용 수
84총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
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인용수 11
·
2024Machine-learning-based coordination of powered ankle–foot orthosis and functional electrical stimulation for gait control
Suhun Jung, Jae Hwan Bong, Keri Kim, Shinsuk Park
IF 4.8 (2024)
Frontiers in Bioengineering and Biotechnology
본 연구는 구동형 발목보조기(powered ankle-foot orthosis, PAFO)와 기능성 전기자극(FES)을 결합한 하이브리드 시스템을 활용하는 새로운 보행 재활 방법을 제안하고, 그 조정 제어(coordination control)를 제시한다. 개발된 시스템은 뇌졸중 후 편마비 환자의 자발적 참여 정도에 따라 발목 관절에 대한 보조를 제공한다. PAFO는 생체역학 시뮬레이션으로부터 획득한 원하는 관절 각도 및 임피던스 프로파일을 채택한다. FES 패턴은 보행 중 건강한 개인으로부터 미리 정해진 근전도 신호 패턴을 바탕으로 하며, 개인화된 자극 파라미터로부터 산출한다. CNN 기반 추정 모델은 환자의 근전도로부터 자발적 관절 토크를 예측하고, 이를 PAFO와 FES의 기여도를 조정하는 데 사용한다. 개발된 하이브리드 시스템의 유효성은 보행 중 개인의 자발적 근육 활동을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우를 비교하여, 트레드밀 보행에서 건강한 개인들을 대상으로 시험하였다. 그 결과, 자발적 근육 활동을 고려하는 것은 PAFO와 FES의 에너지 소비를 유의미하게 낮추면서도 개인의 자발적 근육 활동에 따라 적응적으로 보조된 발목 움직임을 제공함을 확인하였다. 제안된 시스템은 필요 시 보조(assist-as-needed) 재활 시스템으로서 잠재적 활용 가능성이 있으며, 재활 단계에 따른 환자의 능동적 참여를 유도함으로써 보행 재활의 결과를 개선할 수 있다.
https://doi.org/10.3389/fbioe.2023.1272693
Functional electrical stimulation
Ankle
Physical medicine and rehabilitation
Gait
Foot (prosody)
Medicine
Stimulation
Computer science
Anatomy
2
article
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인용수 4
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2023Estimation of Stride Length, Foot Clearance, and Foot Progression Angle Using UWB Sensors
Ji Su Park, Bohyun Lee, Shinsuk Park, Choong Hyun Kim
IF 2.5 (2023)
Applied Sciences
보행 장애 진단을 위한 핵심 지표로 보폭(stride length, SL), 발 들림(foot clearance, FC), 발 진행각(foot progression angle, FPA)이 있다. 본 연구는 신발에 장착한 초광대역(ultra-wideband, UWB) 센서로 측정한 두 발 사이의 거리 데이터를 사용하여 세 가지 보행 파라미터를 추정하는 방법을 제안하였다. 여기에서는 UWB 센서의 오프셋을 보정하고, 보행의 입각기(stance phase) 동안 한쪽 발에 장착된 기준 센서와, 보행의 동작기(swing phase) 동안 다른쪽 발에 장착된 세 개의 UWB 센서 간 거리를 추정하는 방식을 적용하였다. 발 궤적은 10명의 건강한 성인이 러닝머신에서 보행하는 보행 실험을 통해 획득하였다. 그 결과를 동작 포착 시스템(motion capture system, MCS)으로 얻은 결과와 비교하였다. MCS와 비교했을 때 UWB 센서는 SL, FC, FPA에 대해 각각 평균 오차 45.84 mm, 7.60 mm, 2.82°를 보였다. 또한 불과거 연구에서 관성측정장치(inertial measurement unit, IMU)를 사용한 경우와 유사한 수준의 정확도가 달성되었다. 따라서 이러한 결과는 UWB 센서를 모바일 보행 분석에 사용되는 센서 시스템에 광범위하게 적용할 수 있음을 시사한다.
https://doi.org/10.3390/app13084801
Inertial measurement unit
STRIDE
Gait
Swing
Foot (prosody)
Offset (computer science)
Ultra-wideband
Computer science
Gait analysis
Physical medicine and rehabilitation
3
article
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인용수 8
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2022Standing Balance Control of a Bipedal Robot Based on Behavior Cloning
Jae Hwan Bong, Suhun Jung, Junhwi Kim, Shinsuk Park
Biomimetics
이족보행 로봇은 사람과 유사한 이동성을 제공함으로써 다양한 인간 규모의 환경에서 작업할 수 있어 점점 더 많은 주목을 받고 있다. 그러나 이러한 로봇의 고유한 불안정성 때문에 물리적으로 환경과 상호작용하는 동안 균형을 제어하기가 어렵다. 본 연구는 기계 학습 기법 중 하나인 행동 복제(behavior cloning) 모델을 기반으로 한 이족보행 로봇의 새로운 균형 제어기를 제안한다. 행동 복제 모델은 인간이 조작한 균형 유지 데이터를 이용해 학습된 두 개의 심층 신경망(DNNs)을 사용함으로써, 학습된 모델이 이족보행 로봇의 균형 유지를 위해 필요한 목표 렌치(wrench)를 예측할 수 있게 한다. 목표 렌치에 대한 예측을 바탕으로 로봇 동역학을 이용하여 양쪽 다리의 관절 토크를 계산한다. 개발된 균형 제어기의 성능은 정면 평면에서 무작위 교란을 가하는 방식으로 시뮬레이션과 실험 테스트를 통해 이족보행 하반신 로봇 시스템에서 검증되었다. 개발된 균형 제어기는 기존의 균형 제어 방법에 비해 균형 상실에 대한 저항성 측면에서 우수한 성능을 보였으며, 동시에 로봇의 균형 유지 동작을 더 매끄럽게 생성하였다.
https://doi.org/10.3390/biomimetics7040232
Robot
Control theory (sociology)
Controller (irrigation)
Computer science
Torque
Balance (ability)
Control engineering
Simulation
Engineering
Artificial intelligence
최신 정부 과제
17
과제 전체보기
1
2024년 6월-2027년 6월
|646,360,000원생성형 AI를 활용한 자율주행/협동로봇의 실시간 통합 제어 SW 플랫폼 개발
생성형 AI를 활용한 자율주행/협동로봇의 실시간 통합 제어 SW 플랫폼 개발을 목표로함
생성형
자율주행로봇
협동로봇
실시간통합제어
소프트웨어플랫폼
2
주관|
2020년 6월-2022년 12월
|105,400,000원몰입적 학습활동을 위한 AR 기반 비대면 강의 컨텐츠 서비스 BM 개발
본 과제는 증강현실(AR) 기술을 활용하여 대학에서 몰입적이고 상호작용적인 비대면 강의 및 학습 활동을 지원하는 서비스 비즈니스 모델(BM)을 개발하는 연구임. 연구 목표는 AR 기술을 이용한 몰입적 인터랙티브 비대면 강의 및 학습활동 지원을 위한 SALS BM을 개발하는 데 있음. 이 BM은 AR 강의, 학습 평가, 협업 서비스, AR 콘텐츠 마켓플레이스, 그리고 AR 콘텐츠 제작 서비스를 포함한 5대 핵심 서비스로 구성됨. 교수와 학생은 AR 콘텐츠를 동시에 보며 각자의 공간에서 입체적이고 몰입적인 학습활동을 할 수 있도록 지원함. 핵심 연구 내용은 주관기관인 지노텍이 5대 서비스 가치 제안, 목표 고객 정의, 매출 모델, 가치 사슬, 비용 모델, 핵심 활동 및 자원 등을 상세히 정의하고 검증하는 것임. 참여기관인 고려대학교는 서비스 활용 시나리오 및 가치 분석, 효과적인 인터랙션 방법 정의, 시범 AR 강의 콘텐츠 정의 및 제작 지원, 잠재 수요 조사 등을 수행함. 이를 통해 AR 콘텐츠 저작 솔루션을 활용한 파일럿 콘텐츠를 제작하여 BM의 효용성을 조기에 검증하고 사업화 방향을 도출함. 기대 효과는 개발된 BM의 타당성을 검증하고 향후 개발 진행 방향 및 시장 공략 전략을 수립하는 데 있음. 또한, XR 플랫폼 시장으로의 접근 및 생태계 조성을 통해 차세대 먹거리를 확보하고 경쟁력을 강화하는 데 크게 기여할 것으로 전망됨.
비대면
대학 교육
증강현실
원격학습
몰입적 인터렉션
3
주관|
2020년 2월-2023년 2월
|99,000,000원4족 및 2족 보행 로봇의 원격 제어를 위한 Human-Robot Interface 및 머신러닝 기반의 준자동화 기술 개발
연구는 4족 로봇의 Stable Driving Maneuver를 위한 HRI 개발과 2족 로봇의 Power Manipulation 전신 조작을 위한 HRI 개발을 진행하고자 함. 로봇의 안정적인 주행 조작을 위한 HRI는 “Extended Reality(XR) 기반의 Visual Display”와 “Stable Driving Maneuver Controller”를 의미함. Extended Reality(XR) 기반의 Visual Display: 1)로봇 카메라 영상의 특징점 위치를 파악하기 위한 Image Recognition, 2)원격지에 있는 로봇 주변에서 발생하는 음원의 방향을 파악하기 위한 Sound Localization, 3)인간 오퍼레이터에게 원격지 주변의 추가 정보를 시각적으로 표시하기 위한 Field Information Display. Stable Driving Maneuver Controller: 1)조작 편의성 및 안전성 향상과 로봇의 주행특성을 고려한 Controller 개발, 2)인간 오퍼레이터의 안정적 주행 조작을 유도하는 Force Feedback 제어, 3)주행 불안정성을 조종사가 지각하게 도와주는 Galvanic Vestibular Stimulation 인지 보조 시스템, 4)저가형 센서를 사용해 고가의 센서를 대체하는 머신러닝 기반의 Augmented Sensor. 로봇의 전신 조작을 위한 HRI는 “Whole-Body Bilateral Teleoperation”과 “로봇의 중심점 이동 제어 최적화 알고리즘”을 의미함. Whole-Body Bilateral Teleoperation: 1)외부 환경과의 접촉력 및 로봇 팔의 관성력을 반영하는 Haptic Interface, 2)조종사의 균형 유지 전략을 로봇에게 전달하기 위한 Balancing Interface. 로봇의 중심점 이동 제어 최적화 알고리즘: 1)머신러닝 기반 2족 로봇 Balancing 제어의 준 자동화, 2)로봇의 Power Manipulation 작업 시 도구에 의한 최대 충격량 생성을 위한 제어 알고리즘 및 머신러닝 기술
인간-로봇 인터페이스
안정적인 주행 조작 인터페이스
인간과 로봇의 양방향 원격조종
전신 제어
준자동화
균형
최신 특허
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전체 특허
균형감 피드백을 통한 보조 및 훈련 시스템, 그 작동방법
상태
등록출원연도
2020출원번호
1020200147923사용자 피로도 기반의 기능적 전기자극과 진동자극 제어시스템 및 제어방법
상태
등록출원연도
2020출원번호
1020200137668던지기 동작을 보조하는 상지 보조 시스템
상태
등록출원연도
2020출원번호
1020200022311