본 연구는 인터넷을 통해서 실시간으로 전달되는 속도지령에 대해서 원거리에 위치한 로봇구동용 DC 전동기 동기화 제어에 관한 연구이다. 두 대의 DC 전동기 구동시스템에서 80C196KC $\mu$-Processor에 의해서 DC 전동기에 인가되는 PWM전압과 회전수의 관계로 PID제어기를 설계하고 임의의 속도(위치) 지령에 대해서 두 대의 전동기가 빠른 시간에 동기화가 될 수 있게 하였다. 또, 호환성이 뛰어난 Java 플랫폼을 기반의 Java Applet과 Servlet을 연동시켜 보안을 유지하면 인터넷 상에서 전동기를 실시간으로 제어하고, 속도를 모니터링 할 수 있게 하였다.
보안이 중요시되는 공간에서 지능형 감시 시스템의 필요성이 점차 중요시되고 있다. 본 논문에서는 embedded Linux 기반의 Mobile Robot에 Network Camera를 탑재하여 침입자를 추적할 수 있는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. Network Camera부터 Wireless Lan을 이용하여 서버로 영상을 전송하고, 서버에서 블록매칭 알고리즘을 이용하여 침입자의 이동경로를 파악하며 침입자에 대한 방향 정보를 전송하여 침입자를 추적한다. 로봇이 침입자를 추적함에 따라 침입자의 유효 영상을 얻는다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 다른 감시 시스템과 연동하여 지능형 감시 시스템으로서 신뢰성을 더할 수 있다.
본 논문에서는 전 세계 스마트폰 기기 시장을 양분하고 있는 안드로이드 스마트폰을 이용하여 원격지에 있는 영상을 실시간으로 확인할 수 있는 시스템을 설계하고 제안하였다. 이 무선 영상 전송 시스템은 개인이 실시간 현지 상황을 서버에 접속한 단말들에 전달하거나 이동 가능한 드론, 로봇 차량 등의 장치에 설치하여 현장 확인, 영상을 통한 보안 감시로 이용할 수 있을 것이다. 보안 감시 및 재난안전 예방을 위해 데이터를 긴급히 보내야하는 경우도 있다. 이러한 이용 분야들에 적용하면 응급상태나 재난예방, 보안감시에 있어 중요한 역할을 한다. 따라서 효율적인 실시간 스트리밍 전송을 위해서 본 논문에서는 병렬 TCP 통신 (parallel stream)을 이용하여 구현하였다. 결론적으로, 병렬 TCP 통신을 이용한 시스템의 효과를 다양한 환경에서 평가하고 성능 분석도 하였다.
최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.
화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.
인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원의 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 인식을 위해 복잡하고 시간이 많이 소요되는 기존의 방법과는 다르게 부가적인 특별한 장치의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.
비 구조적인 주면 환경에서 평면 팔레트(planar pallet)를 포크리프트(forklift)로 적재하거나 하역하기 위한 물류용 재료운송 로보트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 음향(acoustic)센서와 시각(visual) 센싱데이타를 사용하여 팔레트에 지정된 2개의 스롯(slot)의 위치를 결정하고 포크리프트를 팔레트의 스롯에 인게즈(engage) 한다. 본 연구에서는 재료운송 시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 폴라로이드(Poraloid) 음향센서의 3차원 거리 데이터와 CCD 카메라에서 얻은 2차원 시각 네이타를 통합하는 방법을 개발한다. 2개의 다른 소스로부터 얻은 데이타는 서로의 미비점을 보안하며 재료운송 로보트 시스템을제어하기 위한 효율적인 알고리즘을 제공한다. 카메라는 far-away vision 개념에 의한 음향센서의 선형 스캔닝(scanning) 대역을 우선 결정한다. 선형 스캔닝에 의하여 얻어지는 거리 데이타(range Map)는 least mean square방법을 사용하여 팔레트의 위치와 자세(position and orientation)를 결정한다(near vision). 팔레트에 대한 위치와 자세가 결정되면 다시 시각센서를 이용하여(close vision) 에지(edge)탐지와 Hough transfrom 기술을 적용하여 팔레트에 대한 포크리프트의 인게이지먼트 위치를 구한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하고 평가하며 실험적인 결과도 제시한다.
사물인터넷, 인공지능, 로봇공학, 증강현실, 가상현실과 같은 고급 기술의 융합과 사용자 행동의 변화가 미래 사업의 모습을 다시 만들고 있다. 기업이 어떻게 잠재적 변화, 작업 공간의 설계, 업무의 정의, 업무 절차를 인식하느냐가 기업이 경쟁 우위를 갖게 하는 데 도움이 되는 중요한 요인이다. Frost & Sullivan은 사회적 진화, 미래에도 견고한 사업 모델, 기술 혁신 등 미래 사업의 모습을 만들어갈 3개의 중요한 동인을 찾아냈다. 실제 작업 공간에서 작업자와 기계의 융합, 사람과 공간의 융합과 같은 트랜드가 사이버 작업 공간에 일어날 것으로, 이를 통해 점진적으로 사업과 업무의 미래 모습을 만들 것이다. 하지만 디지털 전환을 받아들이는 와중에 기업은 숙련된 인력의 부족, 기술의 정렬, 직원 반발, 사이버 보안, 조직 구조와 사고 방식 등과 같은 문제를 해결해야만 한다. 이런 문제들을 해결하기 위해 SHARED 방법론이 기술 수용과 업무 절차 개선에 관심이 있는 기업을 위한 가이드라인 역할을 할 수 있다. 시장에서 성공하기 위해 기술 솔루션 제공자(Technology Solution Provider)는 서비스 제공자로서 역할을 계속하는 동시에, 고객에게 인력 관리 솔루션의 필요성을 교육해야 한다. 기술 솔루션 제공자는 디지털 전환 과정에서 기업과 동반할 믿음직한 조언자이자 장기적 파트너에 기초한 사업 관계를 구축해야만 한다.
인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.
본 논문은 정형 명세 언어인 Esterel이 가지는 취약점을 보안하기 위해 Safety-Critical Aided Development Environment를 추가로 활용하여 신뢰성 있고 안전적인 임베디드 제어 소프트웨어 개발을 위한 기법을 제시하고 있다. 그 뿐만 아니라 제시한 기법을 이용하여 개발된 간단한 자동 강속 제어 소프트웨어를 인터페이스와 기능 부분에 대해서 각각 확인 및 검증을 수행한 후 임베디드 시스템인 레고 마인드 스톰으로 제작된 차량 로봇에 탑재한 후 실험을 하고, 실험을 통해 기존 개발 기법과의 차이점을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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