쿠보타 나오유키 편집하기

:고령자의 외출 촉진을 목적으로 스마트폰과 제휴하는 시니어카(초이카)를 개발하고 있다. iOS 어플리케이션(CARTiOS)과 제휴하여 [[증강현실]](AR) 기능을 이용한 내비게이션이나 지역정보의 취득 등 고령자에게 유용한 정보를 제공할 수 있다. 개발된 시니어카는 가정 내 로봇파트너에게 사용하는 것과 동일한 스마트폰으로 제어되어 스마트폰을 열쇠나 내비게이션의 대체품으로 사용할 수 있다.

:건강 만들기에 관한 정량적인 계측과 평가에 관한 연구이다. 3 차원 거리 화상 센서를 이용하여, 인간의 동작을 계측한다. 시계열 관절 위치 정보로부터 인간 모델을 이용한 동작 해석에 의해 시계열 관절 각도 정보를 추정한다. 관절 각도 정보를 통해 운동 시 고령자의 동작을 평가하고 정량화한다. 로봇 파트너는 유연체조의 시범을 보이며 함께 체조를 합니다. 로봇 파트너는 생성된 모델을 바탕으로 평가를 실시해, 유연체조의 종료시에 동작 계측의 결과를 설명하여 건강 만들기에의 모티베이션을 높이는 것을 기대한다.

::재활에 관한 다양한 분야의 지견을 도입해 정보 기술, 계측 기술, 통신 기술, 로봇 기술, 시스템화 기술, 지능화 기술 등을 이용한 계산론적 시스템 재활이라는 틀을 제안하고 있다. 상지운동 계측시스템이나 시선계측시스템 등을 구축하여 재활에 있어서 경시적인 회복 등을 질적이고 정량적으로 평가하기 위한 방법론을 제안하고 있다.

::고차뇌기능장애가 있는 편마비 환자를 대상으로 한 재활평가 지원을 위하여 동작해석을 위한 계측 및 가시화 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는 계측시스템을 이용하여 재활전 환자의 동작과 재활후 환자의 동작 데이터를 계측하고 그 데이터에서 관절 각도를 확보하기 위한 방법론을 제안한다. 또, 재활훈련을 실시하여 얼마나 팔 동작의 움직임이나 가동역이 변화했는지 인간 모델을 사용해 나타내는 것을 목적으로 한다. 기존에 이용되고 있는 동작 해석 시스템은 고가의 제품으로 본 연구에서는 저렴하고 설치가 용이한 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한다. 키넥트 센서의 관절 자동 검출 기능에 의하여 계측된 관절 좌표는 환자가 취하는 자세에 의하여 오차가 커지므로 주의해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 미리 정의한 인간모델을 구축하고 키넥트 센서로 취득된 각 관절위치에 인간모델의 관절위치를 근사적으로 산출하는 방법론을 제안한다. 구체적으로는 유전적 알고리즘(GN, Genetic Algorithm)을 이용하여 계측된 관절좌표계열로부터 각 동작의 관절각도를 추정하고 유전적 알고리즘에 의해 생성된 관절각도를 피험자의 관절가동역으로서 계층형 뉴럴 네트워크(NN, Neural Network)를 이용하여 학습한다. 여기에서는 뉴럴 네트워크과 유전적 알고리즘를 통합함으로써 관절 각도를 추정하고, 순운동학에 근거하여 각 관절 위치를 산출한다.

* '''스마트 디바이스를 이용한 재해 시 정보 지원 시스템의 개발'''

:평상시에 이용하고 있는 스마트 디바이스의 인터페이스를 답습한 재해 시 정보지원 시스템을 개발하여 재해 시에 효율적으로 이용 사용할 수 있는 시스템의 개발을 하고 있다. 예를 들어, 평상시 스마트 기기가 내장된 로봇을 사용하여 재해 시에 정보를 지원한다.<ref name="쿠보타 연구소">쿠보타 연구소 - http://www.comp.sd.tmu.ac.jp/kubota-lab/hp/index_jp.htm</ref>