• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.195-198
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• 2005

최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.349-351
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• 2002

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.887-892
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• 2007

In this paper, we design, implement and apply network physical layer to 100 BaseFx optical cable interface module based on industrial ethernet protocol EtherCAT that has ensure its open standard ethernet compatibility which haying been provided with real time of control in network of intelligent service robot, can process numerous data to sensor and motor control system. Through various tests, we try to propose suitability as internal network of intelligent service robot.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.6-9
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• 2010

URC 로봇 클라이언트는 원가 절감 및 하드웨어 경량화를 위해 최소한의 요소로 구성되며, 필요한 기능을 외부 디바이스와의 연동 또는 서버를 통해 전송받아 작업을 수행하게 된다. 기존의 URC 로봇 시스템은 이기종간의 제약 없는 서비스를 제공하기 위해서 웹 서비스를 사용하고, 워크플로우 표준 언어인 BPEL 을 기반으로 한 워크플로우 엔진을 사용하고 있다. 로봇 클라이언트의 제한 된 자원으로 인해 대부분의 URC 로봇 시스템은 서버에서 BPEL 엔진을 동작시키고, 네트워크를 통해서 클라이언트의 서비스를 호출하는 구조를 가지게 된다. 이에따라 기존 로봇 시스템은 클라이언트 서비스 호출로 인한 네트워크 부하가 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 경량화 된 B2J 시스템을 이용하여 로봇 클라이언트에서 BPEL의 실행을 수행하는 DBRS를 제안한다. 기존의 B2J는 BPEL 문서를 Java 코드로 변환, 컴파일, 실행하는 과정을 같은 환경에서 수행했으나 DBRS에서 사용되는 경량화 된 B2J 는 변환자와 실행자를 분리함으로써 요구사항을 낮추고 로봇의 제한된 자원을 절약한다. DBRS 는 다른 BPEL 엔진을 사용하는 로봇 시스템에 비해 클라이언트의 제한된 자원을 절약하고, 로봇 서비스 호출에 의해 발생하는 네트워크 부하가 감소한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.4
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• pp.91-97
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• 2010

This paper describes a development of an network based remote surveillance system using omni-directional mobile robot. the proposed surveillance system can control a mobile robot to move and examines the given place closely while the conventional surveillance system uses a fixed camera. The mobile robot in the proposed system has three omni-directional wheels to move to any given direction freely. We also developed the proposed system as robot services using Microsoft's MSRDS for a user to control the mobile robot and monitor the remote scene captured from the robot. Finally we verified the feasibility and effectiveness of the proposed system by conducting the remote operating the mobile robot and monitoring experiments in a networked environment. We also conducted a color based object detection and motion detection on image sequences acquired from a remote mobile robot in an another PC in a network environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.754-758
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• 2006

최근 들어 모든 사물과 대상을 지능화하려는 새로운 통신 패러다임과 함께 센서 네트워크의 필요성이 부각되고 있다. 센서 네트워크는 물리적인 공간의 모니터링이나 위치 추적과 같은 주변의 정보를 얻고자하는 환경에 사용되며, 이러한 센서 네트워크와 특정한 기술과의 결합으로 새로운 가치를 창출하려는 움직임이 일고 있다. 본 논문에서는 위치 추적이 가능한 센서 네트워크 기반의 청소 로봇 시스템을 구현하였다. 구현된 응용은 기본적으로 PC를 통해 모니터링할 수 있으며, 청소 로봇의 이동 위치 정보를 수집하여 빈 청소 구간의 이동, 중복 청소 구간의 회피를 하며, 사용자가 원하는 위치로 이동하는 기능을 구현하였다. 또한 TCP/IP을 통해 기존 인프라와의 네트워킹이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.85-88
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• 2004

본 논문에서는 인공 면역 네트워크와 분류자 시스템을 이용한 자율 분산 로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 각 로봇의 행동은 전역행동과 지역행동으로 구성된다. 전역행동은 작업을 찾고 수행하기 위해 필요한 환경을 조성하는데 필요한 전반적인 행동들을 결정하고, 지역 행동은 작업을 수행할 때 각 로봇들이 어떤 방식으로 동작하는가를 결정한다. 이때 전역 행동은 인공 면역 네트워크를 이용하여 결정되며 작업을 빠른 속도로 탐색하며 탐색한 작업 주위로 적절한 수의 로봇이 집합하도록 한다. 또한 지역 행동은 분류자 시스템을 이용하여 결정되며 작업을 수행하는데 적절한 로봇의 역할을 결정한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1996.10b
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• pp.1153-1156
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• 1996

본 논문은 새로운 지역 경로 계획 알고리즘으로 DPH(Distance Profile Histogram)방법과 뉴럴네트워크를 사용한 주행 방법을 제안한다. DPH방법은 격자형 환경 모델을 기반으로 장애물의 존재 유무와 거리정보와 같은 장애물의 기하학적 배치정보를 사용하게 된다. 또한 긴 장애물이나 막힘상황(Dead end)과 같이 지역 경로 계획만으로는 회피하기 어려운 상황에서는 뉴럴네트워크에 의해 학습된 정보에 의해 주행하는 방법을 사용했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.117-120
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• 2007

본 논문에서는 휴머노이드 로봇에 적용 가능한, 미래형 로봇의 발진방향인 "개방화", "네트워크화", "모듈화" 개념을 만족하는 새고운 구조의 로봇 설계를 위해 인간의 신경학적 모델을 이용한 기법을 제시하고 이를 기반으로 한 로봇에 적용하기 위한 SERCOS 통신 기반의 로봇 팔에 대한의 내부 통신망 설계 방법을 제시하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.2 s.104
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• pp.48-57
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• 2007

본 고에서 다루고자 하는 지능형 로봇 공간(intelligent robotic space)은 이동성(mobility), 조작성(manipulability)으로 대표되는 로봇의 독특한 기능을 분산센싱, 분산처리환경을 구축하여 고기능화함으로써 자연스러운 이동, 조작기능의 구현이 가능한 공간으로 정의할 수 있다. 이는 개념적으로 가상 공간(virtual space), 추론 공간(semantic space), 물리 공간(physical space)으로 구성된다. 가상 공간은 로봇-센서간 융합을 통한 환경지도 작성 및 표현을 위한 플랫폼 기술이고 추론 공간은 로봇 및 로봇과 연동된 사람이나 사물의 상태 해석을 위한 객체 모델 기술이다. 물리 공간은 지능형이동성과 로봇 조작 능력의 향상을 위한 지능형 하드웨어 공간이다. 본 고에서는 물리공간에서 가장 핵심적인 이슈인 실내 측위기술에 대해서 알아본다. 측위기술은 사람이나 사물의 위치를 정밀하게 결정하여 로봇이 인간과 공존할 수 있도록 안정적이고 신뢰성 있는 측위 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 지능형 로봇을 위한 측위기술은 크게 무선 센서네트워크 기반의 광역(coarse) 위치 결정과 RFID 및 로봇 비전(vision)을 기반으로 하는 정밀(fine) 위치 결정으로 나뉘어진다. 본 고에서는 Wi-Fi, ZigBee, UWB를 이용하는 무선 센서네트워크 기반의 실내 위치 측정에 관한 연구 개발 동향을 분석하고 각각의 기술이 가지는 장단점을 비교한다.