본 논문에서는 교육용 로봇을 활용한 음운인식 게임 활동이 만 5세 유아들의 읽기 능력과 읽기 흥미에 미치는 영향을 살펴본다. 이를 위해 먼저 만 5세 유아를 대상으로 하는 음운인식 게임 16종을 설계한 후, 로봇이 참여하는 실험집단용 활동과 교사가 주도하는 비교집단용 활동으로 미세하게 조정하였다. 두 가지 활동은 각각 S시 소재 어린이집 2개에 재원하는 만 5세 유아 각 15명을 대상으로 6주간 16회기에 걸쳐 진행되었다. 활동 전후 각 그룹 유아들의 읽기 능력 및 읽기 흥미를 비교한 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육용 로봇을 활용하여 음운인식 게임 활동을 진행한 실험집단이 비교집단보다 읽기 능력 특히, 총점, 단어의미, 탈락, 대치에서 보다 긍정적인 효과를 나타냈다. 둘째, 교육용 로봇을 활용하여 음운인식 게임 활동을 진행한 실험집단이 비교집단보다 읽기 흥미에서 긍정적인 효과를 나타냈다. 향후 연구에서는 교육용 로봇을 활용한 음운인식 게임 활동이 유아의 문식성과 즐거움의 동기에 긍정적 역할을 하는지를 연령별 모형을 수립하고 검증하여 발달적 추이를 살펴볼 계획이다.
분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다
최근 열에너지를 기계에너지로 변환이 가능한 신소재인 형상기억합금으로 제작된 새로운 형태의 actuator를 이용한 해저로봇의 개발에 관하여 많은 연구들이 행하고 있다. 저자들은 로봇의 모양을 실제 동물의 형태인 "게" 모양으로 하고, 로봇을 구동시키는 게의 다리의 모든 연결부분의 인공근육을 Ni-Ti계 형상기억합금 스프링 또는 와이어로 구성되어져 있으며, 마이크로 컴퓨터에 의하여 구동이 자유로이 조절이 가능한 게 형태의 모양 로봇을 실제의 1/20크기로 제작하였다. 이 로봇의 특징은 구조가 간단하고, 고강도, 고내식성 그리고 부드럽고 자유롭게 3차원적 동작이 가능하다는 것을 들 수 있다. 해저 로봇의 최종목표는 심해자원의 탐사 및 채굴이 이용하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 그 가능성 및 기술적 문제 그리고 미래의 이러한 형상기억합금 로봇에 의한 심해자원 탐사를 위한 국제적인 협력의 필요성에 대하여 연구 검토하고자 한다. 검토하고자 한다.
본 연구에서는 4절 링크 이론(four-bar linkage mechanism)과 얀센 메커니즘(Jansen mechanism)을 기반으로 다관절 보행 로봇(multi-legged walking robot)인 게(crab) 로봇을 제작하고, 게 로봇의 움직임에 대하여 기구학적인 해석을 제시한다. 제작된 게 로봇은 영상 획득을 위하여 카메라를 장착하였고, 장애물 회피를 위하여 3조의 초음파 센서를 가지고 있다. 또한 RF통신으로 외부에 영상 정보를 전달하며, Blue-tooth 통신 모듈을 장착하여 외부로부터 부여된 임무를 수행할 수 있다. 게 로봇의 설계와 제작을 하기 위해서 필요로 하는, 로봇 다리의 움직임을 알기 위해서는 관절 변수와 다리 끝단의 위치 및 자세와의 관계를 얻어야 한다. 따라서, 제안된 기구학적 해석은 로봇의 설계와 제작에 있어서 많은 도움을 주며 중요한 과정이다.
로봇은 스스로 조작하고 스스로 확인하는 경험을 통해 흥미와 관심을 가지게 할 수 있어 여러 분야에서 학습의 도구로 이용되고 있다. 특히 대학에서는 로봇을 이용한 게임을 제공하여 높은 효과를 보여주었다. 이러한 로봇 활용한 교육은 대학뿐 아니라 초중등 교육에서도 많이 수행되고 있으며 높은 효과를 보여주고 있다. 그러나 초중등에서는 로봇을 조립하고 단순히 조작 해보는 수준의 내용만을 다루고 있어 로봇의 활용도가 많이 떨어진다. 이러한 이유는 대부분의 로봇 활용이 초중등에 적용하기에는 로봇 및 프로그래밍 환경이 전문적인 지식을 요구하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 초중등에서 학생들과 교사들이 로봇과 프로그래밍에 대한 전문적인 지식 없이도 쉽게 교육용 로봇 게임을 할 수 있는 로봇 게임 프레임워크를 제공하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 로봇 게임 프레임워크는 로봇, 로봇 API, 로봇 경기장 세 가지로 구성되었다 첫째, 로봇은 로봇 구조를 쉽게 이해할 수 있는 라인트레이서 형태로 개발 되었으며 둘째, 로봇 API는 다양한 프로그래밍 언어에서 로봇 프로그램을 작성할 수 있도록 바이트 코드 형태로 제공하며 셋째, 로봇 경기장은 타일을 기반으로 조합하여 다양한 로봇게임을 쉽게 생성할 수 있도록 개발하였다.
조수간만의 차가 크고 지형이 복잡한 우리나라서 해안은 세계적으로도 보기 드문 강조류 환경이다. 잠수부의 안전을 위협하는 이러한 환경은 수중로봇의 접근도 쉽게 허락하지 않는다. 해저로봇 크랩스터는 이러한 특수한 환경을 조사하기 위해 고안된 수중보행로봇이다. 기존의 프로펠러 방식으로 달성하기 어려웠던 문제점을 크랩스터 로봇은 게나 가재와 같은 수중 생명체를 모방하여 극복하고자 했다. 크랩스터는 게나 가재의 기능을 모방함으로써 강조류 악시계 환경에서 유용한 두 가지 특징을 얻는다. 첫째는 해저에 밀착하여 자세를 제어함으로써 조류력을 이용하여 자세를 안정화시키면서 이동할 수 있다. 둘째는 조류 속에서 동요하지 않는 안정된 자세를 바탕으로 깨끗한 초음파 영상을 얻을 수 있다. 이는 강조류 환경에서 동반되는 부유물에 의한 악시계 환경을 극복할 수 있는 중요한 수단을 제공한다. 본 고에서는 이러한 개념에 따라 설계 개발된 크랩스터 CR200의 구성과 사양을 소개하고, 여기에 사용된 핵심기술을 살펴본다. 또한, 최근 수행된 CR200의 시험 결과에 대해서도 요약 소개한다.
$A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 계획은 이동 로봇이나 게임 유닛이 주어진 환경에서 장애물과 충돌 없이 이동 가능한 경로를 찾는데 많이 사용된다. 그러나 $A^*$ 알고리즘은 출발 지점에서 목적 지점까지의 최단 거리를 갖는 경로를 찾는다. 두 지점 사이에 장애물이 있는 경우, 최단 경로는 보통 두 지점 사이의 장애물의 모서리를 스치는 경로이다. 따라서 로봇이나 게임 유닛이 최단 경로로 이동할 때, 장애물의 모서리에 부딪힐 수 있는 위험성이 커진다. 일반적인 격자 지도의 한 셀은 장애물이 있는 경우의 무한대의 비용과 장애물이 없는 경우의 비용을 갖는다. 본 논문에서는 장애물에 가까울수록 장애물이 없는 경우보다 높은 비용을 갖는 점층적 격자 지도(gradation grid map)를 이용한다. 점층적 격자 지도를 통해 $A^*$ 알고리즘은 장애물 근처의 높은 비용을 갖는 셀을 되도록 통과하지 않는 경로, 즉 보다 안전한 경로를 생성한다.
부산과 경남의 경우 해안가뿐 만 아니라 습지 지역과 지역을 통과하는 낙동강의 넓은 남해안 벨트 등 다양한 형태의 환경으로 둘러싸여있다. 이러한 다양한 형태의 부정형 지역에서 활동할 수 있는 로봇의 이동 플랫폼이 요구되고 있다. 하지만 이러한 지형에 바퀴가 달린 감시로봇을 사용한다면 모래나 습지표면에 바퀴가 빠져 움직일 수 없다. 또한, 관절 로봇은 속도가 느리고 몸체가 움직일 때마다 기울어져 넘어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 모래 위, 습지에서 효과적으로 보행할 수 있는 메커니즘을 개발하는 것이다. 개발한 생물체 로봇에 카메라, 적외선 센서 등을 장착하고, 이 센서들을 이용하여 소프트 컴퓨팅 알고리즘을 이용하여 주위 환경에 반응하도록 한다. 또한 블루투스 통신 모듈을 장착하여 외부와 통신하며 외부의 명령에 순응하는 행동을 할 수 있게 한다. 본 연구의 최종 목표는 습지, 모래, 물 위에서 가장 적합하게 작동할 수 있는 생물체를 로봇으로 구현하고, 게 로봇에 부착된 카메라 정보를 통해 필요부분을 감시할 수 있으며, 컴퓨터에 전송된 화면을 보고 사용자가 로봇을 제어 할 수 있는 지능형 로봇을 제작하는 것이다.
이산기간 H/sub .inf./ 제어에 의한 최적 예견제어기를 제안한다. 기존의 H/sub .inf./ 제어기는 미지의 외란만 고려한 것이고, LQ 에 의한 예견제어기는 예견 가능한 외란과 미지의 외란이 동시에 가해지는 동적 시스템의 전달함수 행렬의 infinity 놈의 최소화하는 피드백제어기가 동시에 설계된다. 제어기의 설계는 full-information H/sub .inf./ 제어 이론을 따르나, 그 유도 과정은 LQ 에 기초한 예견제어기와 유사하게 이루어진다. 설계된 H/sub .inf./ 예견 게인 행렬은 LQ 예견 게인 행렬과 유사한 구조를 갖는다. 전달함수 행렬의 infinity 놈이 .inf.로 갈수록 H/sub .inf./ 예견 게인 행렬은 LQ에 의한 것에 접근한다. LQ 예견 게인 행렬은 H/sub .inf./ 예견 게인 행렬의 부분 집합임이 입증한다.
분류자 시스템(Classifier System)은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithmsm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게 (SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다. 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙을 발견하고 학습하도록 하고 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 ZCS의 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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