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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

조유리 (중앙대학교, 중앙대학교 대학원)

지도교수
최승태
발행연도
2022
저작권
중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수89

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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본 연구에서는 유전상수가 큰 완화형 강유전성 고분자인 poly(vinylidene fluoride-trifluoroethylene-chlorotrifluoroethylene [P(VDF-TrFE-CTFE)]을 사용하여 전기정지마찰력을 극대화하였다. P(VDF-TrFE-CTFE) 막은 adhesion-mediated film transfer technique (AMFTT)을 이용하여 P(VDF-TrFE-CTFE)를 5 ㎛ 두께의 얇은 유전체 막으로 제작하였다.
가변 강성구조로는 지지층 위에 전극층을 도포하고, 전극층 위에 P(VDF-TrFE-CTFE) 막을 dip coating 방법을 이용하여 제작한 후에, AMFTT로 제작된 P(VDF-TrFE-CTFE) 막을 고온에서 전사하여 제작하였다. 또한, 전기정지마찰력을 증가시키기 위해 P(VDF-TrFE-CTFE)/전극/지지층/ 전극/P(VDF-TrFE-CTFE) 구조를 다수 적층하여 제작하였다. 적층 구조는 낮은 구동 전압으로 높은 전기정지마찰력을 얻을 수 있는 효과적인 방법이지만, 마주보는 유전체층이 서로 끌어당길 수 있도록 모든 시편이 항상 일정한 거리를 유지해야 한다. 본 연구에서는 구조물의 가장자리를 연장하여 구멍을 뚫고 탄성 스트링을 통해 서로 다른 시편들을 정렬함으로써 시편 간 마찰전단응력이 발생할 수 있는 거리를 유지함과 동시에 전압이 인가되지 않았을 때는 자유롭게 미끄러질 수 있도록 제작하였다.
본 연구에서는 사용자의 의도를 파악하여 강성을 빠르고 정확하게 변화시키는 인공지능(artificial intelligence, AI) exo-glove를 개발하였다. Exo-glove는 유전율이 높은 P(VDF-TrFE-CTFE) 막의 전기정지마찰력을 통해 구동된다. 고유전율 P(VDF-TrFE-CTFE) 박막으로 적층된 층을 사용자의 손가락에 맞게 형상화하여 exo-glove를 제작하였다. 시연으로, exo-glove 착용자와 근전도 센서를 착용한 상대가 가위바위보 게임을 진행하였다. Exo-glove 착용자는 가위바위보 게임에서 대부분 승리할 수 있었으며, 이는 AI exo-glove가 기계 학습된 근전도 신호를 기반으로 강성을 빠르고 정확하게 변경할 수 있음을 증명한다. 이 초고속 AI exo-glove 기술은 착용자의 동작을 인지하고, 동작의도를 예측/추론하여, 사용자가 동작에 방해받지 않으면서 적시에 근력 증강 및 보조 제어가 가능하도록 하는 AI exo-suit의 핵심 기술 중 하나로 볼 수 있다.

목차

제1장 서론 1
1.1 연구의 배경 1
1.2 연구의 필요성 2
1.3 연구의 목표 3
제2장 P(VDF-TrFE-CTFE) 고유전율 막의 전기정지마찰력을 이용한 가변 선형강성 및 회전강성 구현 5
2.1 전기정지마찰력의 이해 5
2.2 완화형 강유전 고분자 P(VDF-TrFE-CTFE) 박막의 제작 8
2.3 다적층형 가변강성 메커니즘의 설계 및 개발 11
2.4 가변 선형강성 및 회전강성 성능 평가 16
2.4.1 선형강성 성능 평가 17
2.4.2 회전강성 성능 평가 22
2.5 반응속도 평가 24
제3장 Exo-Glove의 설계 및 제작 28
3.1 Exo-Glove의 설계 28
3.2 Exo-Glove의 제작 30
제4장 직물형 근전도 센서의 설계 및 제작 32
4.1 직물형 근전도 센서의 설계 32
4.2 직물형 근전도 센서의 제작 34
4.3 근전도 신호의 수집 35
제5장 의도감지 기계학습 알고리즘 개발 37
5.1 Tag-untag 기술 38
5.2 OR-OO 방법 39
5.3 단순 분류기의 사용 40
5.4 초고속 추론 프레임워크 알고리즘 적용 결과 40
제6장 시연: 가위바위보를 항상 이기는 AI Exo-Glove 42
제7장 결론 45
REFERENCES 47
국문초록 52
Abstract 54

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