• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.325-328
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• 2009

최근 자율 로봇을 지원하는 로봇의 지식 체계를 확립하기 위해 온톨로지 기술이 많이 사용되고 있다. 즉, 온톨로지를 통한 로봇의 지식 체계에 대한 데이터베이스 스키마를 설계하고 이에 따른 추론 시스템을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있는 시점이다. 이러한 관점에서, 본 논문은 독거 노인을 보조하는 실용적인 SilverMate 로봇분야와 같은 로봇의 지능적인 서비스를 요구하는 분야에서 로봇의 지식 체계 프레임워크를 제공하는데 초점을 두고 있다. 제안하는 지식 체계는 로봇의 자전적 기억을 중심으로 자전적 기억을 기술하기 위한 5W1H 모델을 제안하고 의미적 상관관계를 기술하기 위해 의미기억 모델로서 SCOT-SN 모델, 절차적 기억 모델로서 TES 모델을 정의한다.

• 창의정보문화연구
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• 제4권2호
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• pp.95-101
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• 2018

언어교육이나 특수교육을 위하여 지능형 소셜 로봇이나 원격연결 로봇을 교육현장에 활용하는 로봇보조학습이 도입됨에 따라 기술수용모델 연구도 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 지능형 소셜 로봇에 대한 통합기술수용모델까지 연구되어 있으나, 원격연결형 로봇보조학습에 대한 연구는 미흡하다. 이 논문은 원격연결형 로봇보조학습이 미래학교에서 이루어질 수 있는지에 대하여 로봇보조학습을 체험한 예비교사들을 대상으로 통합기술수용모델을 추정하고자 하였다. 추정된 통합모델은 자율 지능형 로봇보다 간결한 요인으로 구성되어 있으며, 이 중에서 이동성, 커뮤니케이션, 외형의 하위요인이 영향을 끼치는 유희성의 중요도가 매우 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 즉 예비교사들은 얼굴영상 원격연결로봇의 자유로운 이동성, 커뮤니케이션, 그리고 직접 만질 수 있는 외형으로 구성된 유희성을 높인 로봇에 대한 유의미한 수용도를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.309-312
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• 2004

본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.325-326
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• 2008

서비스 로봇은 인간과 상호 교감을 하기 때문에 감성기반 인터렉션을 가지고 있어야 한다. 그리고 로봇이 인지하는 상황과 환경이 같을지라도 감정 기반 행동 결정 모델의 출력이 달라질수 있도록 한다. 이는 설계하고자 하는 감정 기반 행동 결정 모델의 특성을 변화함으써 해결하고자 하며, 감정 모델의 특성은 성격을 의미한다. 따라서 사람과 같이 성격을 달리함으로써 로봇이 감정을 느끼고 이에 따른 반응을 행동으로 옮길 때, 성격을 반영한 결과를 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 감정 엔진 모델은 reaction dynamics와 internal dynamics, emotional dynamics, behavior dynamics, 성격 등의 다섯 가지 요소로 구성되어 있다. 모든 dynamics는 성격에 영향을 받아 결과를 출력한다. 실험을 위하여 시뮬레이터를 구현하여 성능을 검증하고, 실제 로봇에 적용하기 위하여 3D 캐릭터기반의 헤드 로봇 시스템을 사용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.29-33
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• 2004

본 논문에서는 인간과 엔터테인먼트 로봇의 상호작용을 위해, 동기(motivation)와 계층화된 감정(hierarchical emotion)에 기반한 행동결정 모델을 설계하였다. 감정모델은 계층화되고 학습 가능하도록 하여, 인간의 행동결정과 유사하게 동작하도록 하였다. 감정모델을 통해 로봇의 행동에 대한 인간의 반응이 학습되는데, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 감정모델과 함께 동기가 행동결정에 영향을 주는데, 초기에는 외부에서 주어지는 동기가 주로 행동을 결정하고, 감정모델이 학습될수록 점차 감정의 영향이 증가하여 동기와 계층화된 감정을 함께 고려하여 행동을 결정하도록 하였다. 그럼으로써, 인간과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나갈 수 있게 하였다

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1839_1840
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• 2009

본 논문에서는 4족 보행 로봇의 제작을 위한 4족 보행 로봇 시뮬레이터를 구성한다. 우선 제작하고자 하는 4족 보행 로봇의 기구학 모델링은 순기구학 모델과 역기구학 모델을 유도하며 역기구학 모델은 기하학적 방법을 이용한다. 한편 구성된 시뮬레이터에서는 유도한 4족 보행 로봇의 모델을 이용한 보행 패턴 생성 등은 PC에서 연산하며 연산된 값은 4족 보행 로봇의 컨트롤러를 이용하여 각 모터에 전송 가능하며, 이때 PC와 제어기 사이의 통신은 지그비(Zigbee)를 이용한 무선 통신을 사용한다. 또한 모든 연산 과정 및 실제 시뮬레이터 구성은 MATLAB을 이용한다. 마지막으로, 기존 걸음새 패턴 생성 방법을 이용 하여 구성된 4족 보행 로봇 시뮬레이터의 효용성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.107-110
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• 2004

이족 로봇은 기존의 바퀴로 움직이는 로봇에 비해 더 큰 이동성을 가지고 있다. 하지만 현실적으로는 쉽게 넘어지는 경향이 있어서, 보행시 동적인 안정성을 확보해야 할 필요성이 있다. 하지만 이를 위한 기구학적 해석이나 동역학적 해석이 너무 난해하다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 이족 로봇의 동적 보행에 있어서 안정성을 확보하기 위해 퍼지 모델을 설계하고, 시뮬레이션을 실현함으로써 본 논문에서 제안된 보행 알고리즘이 실현가능한 것임을 확인한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권1호
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• pp.441-446
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• 2013

로봇 분야는 새로운 IT의 융합 가능성이 가장 큰 산업으로 주목받고 있으며, 최근 새로운 통신 기술과 클라우드 등이 등장하면서 융합로봇 서비스에 변화가 있을 것으로 전망되고 있다. 본 논문에서는 고령화 사회에서 클라우드 및 로봇산업의 환경, 클라우드 기반 로봇산업 서비스 제공가치와 특징, 시장에서의 고객 니즈 및 가치사슬의 분석을 통하여 클라우드 서비스 기반의 로봇산업 분야의 새로운 비즈니스 모델을 위한 설계 프레임워크를 제안하고, 또한 가치 및 고객만족도 등을 통해 제안된 비즈니스 모델의 평가를 위한 프레임워크를 설계한다. 본 연구는 클라우드 및 로봇 서비스 제공 기업들이 새로운 서비스 모델 개발 및 마케팅 전략 수립에 있어 의미 있는 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.552-555
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• 2019

디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권5호
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• pp.323-330
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• 2009

병렬기구를 이용하여 항만공사를 위한 수중로봇을 개발하였다. 수중으로 큰 피복석을 옮기기 위해 수중로봇은 크레인에 의해 권양된다. 수중로봇의 요오와 피치운동은 유압 실린더에 의해 제어되지만 롤 운동은 제어되지 않는다. 롤 운동을 위해 로봇 양쪽에 프로펠러가 장착되어 제어된다. 본 논문은 수중로봇의 롤 운동제어에 관한 것이다. 롤 운동 각도를 측정하기 위해 자이로 센서가 사용되었다. 로봇의 롤 운동을 2차 비선형 시스템으로 나타내고 반복 리스트 스퀘어 방법과 적응인식 방법으로 동적 모델을 찾았다. 동적 모델로 외란을 보상하기 위한 제어입력을 계산하고 PD 제어, 반복 리스트 스퀘어 모델 베이스 제어, 적응 모델 베이스 제어를 롤 운동제어에 적용했다. 수중로봇의 시스템을 설명하고 제안한 제어기의 시뮬레이션과 실험결과를 보인다.