• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1998년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.41-45
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• 1998

본 연구는 자동물류센터에서 수요자들에게 운송하기 위한 제공품의 Order-Picking을 위한 로봇장착 적하장비를 이용할 경우의 최적 운송예약계획 수립을 위한 시뮬레이션 모델의 연구이다. 로봇장착 적하장비Order-Picking을 할 경우의 물류흐름의 효율성을 분석하고 시스템의 성능산정을 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 이용한 최적 운송예약시스템의 운영계획을 수립하였다. 운송예약으로부터 운송량, 운반-도착지점 및 요구시산 등의 정보를 On-Line System으로 예약 받고 운송회사의 운송능력 등을 고려하여 최적운송계획을 수립하였다. 이를 위한 전산 프로그램을 개발하고 Sample 예제의 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.142-144
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• 2006

본 논문에서는 주문형 작업계획 생성기와 실행기의 연동을 통해 Sony사에서 개발된 AIBO로봇의 행동을 제어하는 계획기반의 제어구조를 개발하였다. 그리고 이 제어구조의 효과를 알아보기 위해, 미로 속에서 경로를 계획하고 이동하는 작업에 이 제어 구조를 적용하고 실험하였다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제10권5호
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• pp.28-34
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• 2004

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.171-177
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• 2004

본 논문에서는, 동적환경 하에서 움직이는 이동 로봇을 위한 인지에 기반한 이동 로봇의 운항계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 ‘지각’과 ‘계획’ 부분으로 구성되어 있으며, ‘지각’은 지식을 구성하는 퍼지 규칙과 센서에서 얻은 데이터를 근거로 하는 위치 추론을 담당하고, ‘계획’은 환경에 대한 지식과 ‘지각’ 과정에서 얻은 위치에 대한 정보를 통해 시작점과 목표점 사이의 경로를 생성한다. ‘지각’과 ‘계획’을 통해 이동 로봇은 애매한 정보와 애매한 지식으로 위치를 추론하고 목표점을 찾아 이동한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권2호
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• pp.7-16
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• 2002

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.366-368
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• 2009

본 논문에서는 모바일 로봇이 작업하는 공간상에서 빠르고 안전한 최적 경로계획을 수행할 수 있게 하는 가변적 리드 맵을 이용한 장애물 밀집 정보 기반 경로계획을 제안한다. 모바일 로봇이 작업 공간에 대해서 빠르고 안전한 경로계획을 해 클러스터링 기법을 이용하여 정적 및 동적 장애물의 분포에 대한 맵 정보를 재구성하여 정보화 시킨다. 최적의 경로계획을 위해서는 재구성된 장애물 밀집 클러스터 데이터를 이용하여 전통적 기법의 GA 방법을 변형한 최적 경로계획을 수행한다. 제안한 기술의 효율성을 검증하기 위해 그리드 기반 경로계획 중의 하나인 A*알고리즘과 다양한 맵을 이용하여 성능 비교를 수행하였다. 실험결과 제안한 경로계획 기술은 기존 알고리즘 보다 빠른 처리 성능과 동적 장애물이 밀집한 지역을 회피하는 최적 경로계획을 수행함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.278-280
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• 2000

본 논문에서는 경로계획 알고리즘으로 사용한 거리변환 경로곡선상에 중간경유점을 설정한후 이를 최적화시켜 각 이동로봇의 주행경로를 최적화 하였고, 로봇간의 우선 순위를 설정하여 원활한 충돌회피가 이루어지도록 하였으며, 각 로봇은 충돌회피 후에도 중간 경유점 까지 최단거리로의 주행이 이루어지도록 하였다. 또한 기존에 제시된 방법에 외길 입구에 경고 지점을 지정함으로써 외길에서의 상호충돌을 방지하는 효과를 주었다. 이로써 로봇간의 우선 순위의 설정으로 인하여 생기는 시간 지연을 해소시키는 효과를 가져올 수 있었다. 로봇간의 우선순위를 설정함에 있어서 또다른 변수를 추가시킴으로 로봇이외의 움직이는 장애물에 대해서도 고려하도록 하였다. 위와 같이, 본 논문에서는 여러대의 이동로봇을 고정된, 움직이는 장애물이 있는 환경하에서 장애물 회피시마다 최단경로로 주행하여 주어진 목표점까지 이동시키는 경로계획에 관하여 연구하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.476-480
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• 2012

본 논문에서는 선도 로봇을 추종하는 군집 로봇의 대형 제어를 인공 포텐셜 장을 사용하여 제안한다. 또한, 인공 포텐셜 장은 물리적으로 해석하기 쉬운 전기장을 모델링하여 구성하고, 장애물을 더욱 효과적으로 모델링하기 위해서, 장애물의 모양에 따라 전기장의식을 달리한다. 제안하는 방법은 선도 로봇의 경로를 인공 포텐셜 장을 통해 계획한 뒤, 선도 로봇을 추종 로봇이 뒤따라가는 형태로 구성된다. 마지막으로 시뮬레이션 예제를 통해 제안하는 기법의 타당성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.53-54
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• 2018

본 논문은 ROS 프레임워크를 기반으로 4-자유도를 가진 로봇 팔의 Pick-and-Place 동작 제어를 구현하고, 틱택토 게임에 적용한 사례를 제시한다. 로봇 팔의 Pick-and-Place 동작 제어는 움직임 궤적 계획, 충돌 회피 그리고 역기구학 모델링 연산들과 이를 이용한 복잡한 제어 과정을 요구한다. ROS 프레임워크는 간단한 인터페이스 통해 로봇 팔의 동작을 용이하게 제어할 수 있도록 일련의 연산들과 제어 동작을 통합하여 MoveIt 패키지를 제공하고 있으며, 본 논문은 이 패키지를 기반으로 4-자유도의 로봇 팔에 대한 동작 제어 모듈을 구현하였다. 또한 이를 틱택토 게임에 적용하여 로봇 팔을 적절히 제어함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.311-312
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• 2009

$A^*$ 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.