URC(Ubiquitous Robotic Companion)는 기존 로봇에 네트워크 및 정보 기술을 접목한 지능형 서비스 로봇의 새로운 개념으로서, 언제, 어디서나 나와 함께하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크 기반 로봇이다. URC에서의 서비스는 물리적인 로봇뿐만 아니라 환경 내 내재된 임베디드 로봇 및 소프트웨어 로봇을 통해서 제공받을 수 있게 된다. 소프트웨어 로봇은 "유비쿼터스 네트워크 환경에서 언제 어디서나 상황에 맞는 정보와 서비스를 능동적으로 제공하는 새로운 개념의 지능형 소프트웨어"로 정의된다. 본 고에서는 이러한 소프트웨어 로봇의 개념과 이 개념을 지원하기 위한 시스템에 대해 논의한다.
유비쿼터스 로봇은 최근에 소개된 새로운 형태의 네트워크 기반 로봇으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서 사용자에게 끊임없고 자연스러운 상황 기반의 서비스를 제공하는 소프트웨어 및 하드웨어 로봇을 통칭하는 말이다. 따라서 이와 같은 유비쿼터스 로봇 시스템은 사용자에게 서비스 제공을 위한 자율성(Autonomy), 편재성(Ubiquity), 상황 인지성(Context-awareness) 및 연속성(Seamlessness)의 요구사항을 만족해야 하며, 이를 위해 센서 네트워크, 정보가전 기기, 인터넷 점보 컨텐츠 등와 같은 다양한 유비쿼터스 컴퓨팅 자원을 기반으로 자율적인 서비스 구성 및 수행을 할 수 있는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 지능형 서비스 에이전트를 위한 차세대 웹 기술인 시엔틱 웹 서비스를 기반으로 유비쿼터스 로봇 시스템의 프레임워크를 설계하고 Evolution Robotics사의 ERSP 3.0 로봇 플랫폼을 기반으로 프로토타입 시스템을 구현한다.
시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 유연하고 탄력적인 네트워크 구조를 제공하는 Jini를 기반으로 하는 이동 로봇 제어 시스템의 설계와 구현 방법을 제안한다. 기존의 tele-operation 시스템의 단방향 제어을 개선하여, 제안한 시스템에서는 양방향 제어가 가능하고 클라이언트 시스템과 로봇이 상호 연동할 수 있는 구조를 가진다. 기존의 tele-operation 시스템에 Jini 기술을 도입하여 네트워크상에서 자원 이동이 간편하고 분산 컴퓨팅이 가능한 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문은 구체적으로 복수의 작업장 사이에서 자율 이동이 가능하고 새로운 작업장의 네트워크에 자동으로 적응할 수 있는 이동 로봇시스템과 이러한 로봇 시스템과 연결될 수 네트워크 시스템을 제안한다.
네트워크 로봇은 기존의 독립 로봇을 네트워크를 연결함으로써 서버와의 통신을 통해 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 네트워크 로봇은 기존의 유 무선 네트워크 기술을 그대로 사용하여 실시간 서비스를 제공할 수 있다는 장점이 있지만 네트워크 보안 취약점으로 인하여 보안 취약점 문제가 발생할 수 있다. 그러므로 네트워크 로봇 환경에서는 다양한 통신 매체나 프로토콜에 관계없이 보안 기능을 만족할 수 있는 인증 프레임워크가 정립되어야만 한다. 본 논문에서는 네트워크 로봇 환경에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 분석하고 이에 대한 대응방안을 정립한 후, 네트워크 로봇 환경에 적용할 수 있는 인증 프레임워크를 살펴보았다.
무선 센서 네트워크는 각종 센서에서 수집한 정보를 무선으로 전송할 수 있도록 구성한 네트워크를 말한다. 통신 기술, 반도체 기술, 초소형 네트워크 디바이스 기술 등이 발전함에 따라 무선 센서 네트워크 기술이 매우 활성화 되고 있다. 이 기술은 홈 오토메이션, 생태 모니터링 등에 시험적으로 적용되고 있으며, 앞으로 사회기반시설 안전 감시, 산불 감시, 산업시설 감시 국방 등의 분야에서 널리 활용될 전망이다.
URC는 기존 로봇에 네트워크 및 정보 기술을 접목한 지능형 서비스 로봇의 새로운 개념으로서, 언제, 어디서나 나와 함께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크기반 로봇이다. URC 개념이 구현되기 위해서는 유비쿼터스 네트워크 또는 센서 네트워크, 고성능 로봇용 서버 등과 같은 하드웨어 인프라가 구축되어 있어야 하며, 이러한 인프라 상에서 구동되는 소프트웨어 인프라가 필요하다. 본 고에서는 URC의 소프트웨어 인프라의 구현에 요구되는 많은 기술 중 특히 상황인식 컴퓨팅 기술에 대해 논의하고 ETRI에서 개발중인 상황인식 미들웨어인 CAMUS에 대해 소개하고자 한다.
URC(Ubiquitous Robotic Companion)는 기존로봇에 네트워크 및 정보 기술을 접목한 지능형 서비스 로봇의 새로운 개념으로서, 언제, 어디서나 나와 함께하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크 기반 로봇이다. URC 개념이 구현되기 위해서는 유비퀴터스 네트워크 또는 센서 네트워크, 고성능 로봇용 서버 등과 같은 하드웨어 인프라가 구축되어 있어야 하며, 이러한 인프라 상에서 구동되는 소프트웨어 인프라가 필요하다. 소프트웨어 로봇은 이러한 소프트웨어 인프라에 해당하며, '유비퀴터스 네트워크 환경에서 언제 어디서나 상황에 맞는 정보와 서비스를 능동적으로 제공하는 새로운 개념의 지능형 소프트 웨어'이다. 본 고에서는 이러한 소프트웨어 로봇의 개념과 이 개념을 지원하기 위한 시스템에 대해 논의 한다.
서비스 로봇의 사회 적 관심으로 인하여 서비스 로봇의 개발에 있어 많은 연구가 실시되고 있으나, 단일 플랫폼의 한계에 봉착해 있다. 이 한 한계를 극복하기 위하여 유비쿼터스 네트워크와 연계한 유비쿼터스 기반 서비스로 봇이 대안으로 자리 잡고 있다. 이를 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크를 통하여 주변 환경에 대한 상황인식 및 위치 인식과 같은 기능을 위하여 RFID 및 초음파 센서를 이용한 시스템이 등장하여 실제 로봇에 적용되어 좋은 결과를 낳고 있다. 하지만 RFID의 경우 수동형 센서를 이용할 경우 거리에 따른 인식률의 제한이 따르며 초음파 센서의 경우 이를 구동하기 위하여 높은 전압을 요구하므로 저 전력 기반의 센서 네트워크에 응용하기에는 많은 한계가 따른다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 기반 위치인식을 위하여 센서 네트워크 모듈을 구현하고 이를 기반으로 RSSI 위치인식 시스템을 구현하고자 한다. 이러한 RSSI 위치인식 시스템의 경우 각 센서 노드에서 들어오는 신호의 RSSI만을 측정하고 이에 따른 거리로 환산하여 위치를 산출함으로 인하여 저 전력의 센서 네트워크를 그대로 활용할 수 있으며, Ad-Hoc 네트워크 설계시 거리에 따른 제한도 극복할 수 있을 것이다.
컴퓨터화의 새로운 패러다임으로 등장한 유비쿼터스화는 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 기반으로 물리공간을 지능화함과 동시에 물리공간에 펼쳐진 각종 사물들을 네트워크로 연결시키려는 노력으로 정의되는데, 특히, 유비쿼터스 위치기반 서비스(uLBS)가 중요하게 대두되고 있다. 위치인식 기술은 uLBS 제공을 위해 가장 중요한 요소 기술 중 하나이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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