• 제목/요약/키워드: 로봇 지능

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지능형 스폿 용접기 개발에 관한 연구 (Study On development of Intelligent spot weld machine)

  • 이희준;이세헌
    • 대한용접접합학회:학술대회논문집
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    • 대한용접접합학회 2009년 추계학술발표대회
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    • pp.20-20
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    • 2009
  • 저항 점 용접은 1930년대에 Thomson에 의해 방법이 제안된 이후로 자동차, 전자, 항공기, 철도산업등에서 박판 금속(sheet metal)의 접합에 가장 널리 사용되고 있는 공정이다. 특히 자동차 차체와 같이 대부분 박판으로 구성되는 구조물에서는 저항 점 용접의 사용 범위가 매우 넓기 때문에 자동차 산업에서는 가장 기본적인 근본 기술 중의 하나로 인식되고 있다. 보통 자동차 한대를 생산하는데 소요되는 저항 점 용접 타점은 3000~4000개 정도로 자동차 차체 용접 공정의 대부분을 차지하고 있다. 또한 로봇과 연동된 자동화 공정으로 적용되고 있다. 최근의 자동차 차체를 구성하는 금속 재료가 자동차의 경량화, 친화경 소재의 사용자의 요구로 인해 새로운 강판이 사용된다. 자동차의 연비 향상을 위해서 다른 방법보다 자동차의 무게를 감소시키는 것이 가장 효율적이고, 쉽기 때문에 고장력 강판의 사용이 급속하게 증가하고 있다. 뿐만 아니라 차제의 부식성, 내마모성 향상을 위해 도금 처리된 강판의 사용도 활발하게 이루어지고 있다. 최근에 도장 공정 감소를 위해 도금 처리위에 도료 착색을 용이하게 하는 도료의 일부를 금속 표면에 처리된 강판의 개발도 진행되는 등 금속 소재의 변화가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 새로운 강종은 기존의 AC 용접이나 DC 용접으로는 용접성 확보에 어려움을 가지고 있어, 새로운 저항 점 용접 공정의 연구 개발이 필요하다. 본 연구에서는 저항 점 용접 공정의 개선을 위해서 인버터 저항 점 용접기에서 용접 공정 중 전류를 제어하기 위한 효율적인 제어기 개발 방법과 개발된 제어기를 바탕으로 용접 중에 용접부의 품질을 예측하여, 용접 전류 및 가압력을 실시간 제어하여 안정적인 용접부의 품질을 갖질 수 있는 지능형 저항 점 용접기의 적응 제어기를 개발하는데 있다.

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GA-Hard 문제를 풀기 위한 공진화 모델 (Co-Evolutionary Model for Solving the GA-Hard Problems)

  • 이동욱;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.375-381
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    • 2005
  • 일반적으로 유전자 알고리즘은 최적 시스템을 디자인하는데 주로 이용된다. 하지만 알고리즘의 성능은 적합도 함수나 시스템 환경에 의해 결정된다. 두 개의 개체군이 꾸준히 상호작용하고 공진화 하는 공진화 알고리즘은 이러한 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫 번째 모델은 찾고자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 호스트 개체군과 기생(스키마) 개체군으로 구성된 스키마 공진화 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 스키마 개체군은 호스트 개체군에 좋은 스키마를 공급한다. 세 번째 알고리즘은 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다. 각 알고리즘은 비주얼 서보잉, 로봇 주행, 다목적 최적화 문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

EEG 신호의 Power Spectrum을 이용한 사람의 감정인식 방법 : Bayesian Networks와 상대 Power values 응용 (Human Emotion Recognition using Power Spectrum of EEG Signals : Application of Bayesian Networks and Relative Power Values)

  • 염홍기;한철훈;김호덕;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.251-256
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    • 2008
  • 많은 연구자들은 여러 개의 채널을 가진 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 한 사람의 감정인식을 위해 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. EEG 신호를 이용한 연구들은 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 간질이나 발작 등을 알아내고 거짓말 탐지기로써의 역할로 많이 사용되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스에 관한 연구들이 뇌파를 이용한 로봇의 제어하거나 게임을 하는 등의 여러 가지 공학적인 접근으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, EEG 신호를 통해서 두뇌를 연구하는 분야에서 EEG 신호의 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출하는 연구에도 많이 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따른 EEG 신호를 측정하고 측정된 EEG 신호를 5개 부분의 주파수 영역으로 분류하였다. 영역별로 분류된 EEG 신호들은 전체영역에 대한 상대적인 비율의 값으로 계산하게 된다. 그 값들은 Bayesian Networks를 통해서 현재 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 그 결과 값에 따라 사람의 감정은 아바타로 표현하게 된다.

사용자 특성을 고려한 장애인 및 노령 인구를 위한 보조 소프트웨어의 개발 - 작업용 특수 전동의자를 위한 통합 사용자 인터페이스 (Development of Assistive Software for Disabled and Aged People Based on User Characteristics - Unified User Interface for Special Work Chair)

  • 김상철;전문진;이상완;박광현;변증남
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제44권4호통권316호
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    • pp.8-14
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    • 2007
  • 사회제도가 개선되고 기술이 발전함에 따라 고령인구와 장애인의 사회 참여가 지속적으로 증가하고 있다. 지능 로봇 및 지능형 주거공간 등의 여러 시스템들의 이들의 사회 참여를 돕기 위해 개발되었고, 실제 고령 인구와 장애인의 독립적인 생활 영위에 많은 기여를 하고 있다. 그러나 상기의 시스템들을 구축하기 위해서는 대부분 고가의 특별한 하드웨어가 요구된다. 실제 시스템을 사용하게 될 계층의 경제적 어려움을 고려하면 기존의 노트북 컴퓨터와 같은 일반적 하드웨어를 사용하는 소프트웨어 기반의 시스템의 개발이 요구된다. 한편 이러한 소프트웨어는 컴퓨터 사용에 익숙하지 않으며 신체의 움직임이 부자유스러운 사용자 계층을 위해 특수하게 제작되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 요건들을 만족시키는 소프트웨어 기반의 보조 시스템의 관련 이론을 포함한 개발 과정을 소개하고 결과물을 제시한다.

국소 경로 계획법을 위한 APF 기반의 무정형 장애물 회피 연구 (Amorphous Obstacle Avoidance Based on APF Methods for Local Path Planning)

  • 이종연;정하민;김동헌
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.19-24
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    • 2011
  • 본 논문은 국소 경로 계획법을 위한 2차원 센서 환경에서 무정형의 장애물의 회피에 대한 연구를 다루었다. 본 연구는 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, APF)를 사용하는 기존의 연구에서 점 형태의 장애물을 다루는 방법을 응용 및 확장한 것으로, 다양한 형태의 크기와 모양을 지니는 장애물에 대해서 두 가지 새로운 형태의 반발 포텐셜 함수를 제안한다. 제안된 방법에 의한 곡률 판단법은 장애물을 단순하게 파악하여, 경로계획에 효율적으로 사용되었다. 실제적인 국소경로 계획법에 맞게 직선 시야(Line of Sight, LOS)와 로봇의 인지범위(Range)등을 고려하는 알고리즘을 사용하였다. 여러장애물 세트(Set)에 대하여 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 방법과 기존 연구의 차이점을 알아보았으며, 제안한 방법의 장점에 대하여 확인하였다.

BCI 기반 로봇 손 제어를 위한 악력 변화에 따른 EEG 분석 (EEG Analysis Following Change in Hand Grip Force Level for BCI Based Robot Arm Force Control)

  • 김동은;이태주;박승민;고광은;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.172-177
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    • 2013
  • BCI (Brain Computer Interface)는 인간의 뇌에서 측정된 EEG (Electroencephalogram)를 활용하여 의수와 같은 기기를 조종할 수 있는 좋은 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 EEG와 힘과의 관계를 알아보고자 최대수축악력 (MVC)의 25%, 50%, 75%로 3개의 등급으로 나누어 EEG 변화를 측정하였다. 얻어진 EEG data를 FFT와 power spectrum analysis로 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$파로 나누어 각 파형의 파워 값을 구한 뒤, 구해진 EEG 파워 값을 PCA와 LDA를 사용하여 특징 추출 및 분류를 하였다. 실험 결과 25%의 악력을 가할 때 보다 75%의 악력 때 더 높은 EEG 파워의 증가를 확인하였고, 왼손과 오른손은 각각 52.03%와 77.7%의 분류율을 나타내었다.

주행문제를 위한 최신 근사적 동적계획법의 적용 (Application of Recent Approximate Dynamic Programming Methods for Navigation Problems)

  • 민대홍;정근우;권기영;박주영
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.737-742
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    • 2011
  • 주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.

토공 작업환경의 3차원 모델링 시스템 개발에 관한 연구 (A Study on Development of the 3D Modeling System for Earthwork Environment)

  • 유현석;채명진;김정렬;조문영
    • 한국건설관리학회:학술대회논문집
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    • 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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    • pp.977-982
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    • 2007
  • 건설자동화 장비의 개발에 있어서 주변 사물을 인식하고 효과적으로 모델링하기 위한 노력은 지속적으로 이루어져 왔다. 이 연구는 지능형 굴삭 로봇 개발의 요소기술로서, 3D 레이저 스캐너를 이용하여 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하고, 객체화된 모델링 정보를 이용하여 지능적인 작업 계획을 수립하기 위한 기반 연구이다. 이 연구에서는 먼저 3D 레이저 스캐너의 시장 동향을 분석하였고 토공 작업환경을 대상으로 3D 레이저 스캐너의 성능을 비교 분석하여 토공 현장에서 적합한 3D 레이저 스캐너를 선정하였다. 그리고 3D 모델링 시스템의 하드웨어 구서을 제시하였고 전체 소프트웨어의 컨셉을 설계하였다. 다음으로 소프트웨어 상세 기능 설계 및 사용자 인터페이스 설계를 통해 향후 photogrammetry 및 객체인식 기술의 적용을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이 연구에서는 실제 토공현장을 대상으로 개발된 소프트웨어와 토탈 스테이션을 이용하여 타겟간의 상대거리를 측정하고 3D 모델링 시스템의 정확성을 측정하였다.

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웨어러블 센서를 이용한 사건인지 기반 일상 활동 예측 (Event Cognition-based Daily Activity Prediction Using Wearable Sensors)

  • 이충연;곽동현;이범진;장병탁
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권7호
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    • pp.781-785
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    • 2016
  • 실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

컬러 클러스터링 기법을 이용한 공간지능화의 다중이동물체 추척 기법 (A Study on Multi-Object Tracking Method using Color Clustering in ISpace)

  • 진태석;김현덕
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.2179-2184
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    • 2007
  • 본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.