네트워크 기반의 씬 클라이언트 로봇은 내장된 리소스가 부족하지만 네트워크를 통해 이를 극복하려는 로봇이다. 씬 클라이언트 로봇에는 부족한 내장 리소스를 네트워크를 통해 효과적으로 운영하기 위한 디바이스 맵 프로토콜과 로봇 제어 및 개발 플랫폼으로써 로보이드 스튜디오가 제안되어 있다. 현재 로보이드 스튜디오는 공개 소프트웨어 방식으로 다양한 로봇을 지원하지만, 아직은 실제 지원되는 로봇의 종류가 부족하다. 따라서 새로운 로봇에 대한 이식 지원 방법과 다양한 이식 환경 속에서 문제점을 찾아 해결해야 한다. 우리는 첫 번째로 씬 클라이언트 로봇보다는 내장 리소스가 풍부하며, 광범위한 사용자층을 갖고 있는 LEGO NXT를 선택하여 로보이드 스튜디오 운영 및 개발 환경의 이식 절차를 제안하고, 로보이드 스튜디오 프레임워크가 제공하는 네트워크 기반 로봇 제어 기술의 성능을 검증한다.
정보통신부에서는 기술 혁신을 통해 로봇 시스템 보급과 실용화를 앞당기기 위하여 URC 로봇 프로젝트를 진행하고 있다. 본고에서는 URC 로봇의 응용 소프트웨어를 위한 표준 시스템 소프트웨어 구조로 개발 중인 RSCA를 소개한다. RSCA는 로봇 응용 소프트웨어에게 표준화된 운영 환경을 제공하고, 이들의 개발을 용이하게 하는 프레임워크도 제공한다. 구체적으로 RSCA의 운영 환경은 실시간 운영체제, 분산 미들웨어, 배치 미들웨어의 3 계층으로 정의된 구조를 갖는다. 여기서 실시간 운영체제는 다양한 하드웨어 디바이스 위에서 로봇 응용을 신뢰성 있고 안정적으로 처리하는 동시에 탄력적이고 유연성 있게 구동하기 위하여 필요한 기본적인 추상화 계층을 제공한다. 분산 미들웨어는 URC 로봇의 분산 노드들의 다양한 이기종성을 숨기고 분산 응용의 부분들이 유연하게 상호 작용할 수 있도록 분산성을 감추는 추상화 계층을 제공한다. 마지막으로 배치 미들웨어는 로봇 응용의 재구성성을 지원하며 분산 컴포넌트 기반 응용 프로그램의 배치를 지원한다. 이는 응용의 다운로드와 설치 및 제거, 응용의 생성과 소멸, 시작과 정지를 포괄하는 응용 컴포넌트들의 재구성 과정을 지원하는 계층이다. 현재 RSCA 표준과 구조를 만족시키는 프로토타입이 구현되었으며, URC 로봇에 적용 중이다.
최근의 로봇에 대한 연구를 살펴보면 인간-로봇 상호작용과 시스템의 통합에 관련된 연구가 증가하고 있음을 알 수 있다. 또한 인식 및 인지에 관련된 요소기술들은 이미 상당한 수준에 올라서 있다. 이를 바탕으로 전 세계적인 로봇연구의 추세는 요소기술들의 통합을 통하여 완전한 개체로서의 로봇을 만들려고 하고 있으며 상업화된 시장으로 끌어내려는 쪽으로 변화하고 있다. 그러나 로봇을 상업화된 시장으로 끌어내기 위한 다양한 연구와 노력에도 불구하고 많은 부분에서 부족한 것이 현실이며, 지금까지 개별적으로 개발된 각 요소기술의 통합 또한 필수적이다. 특히 인간과 비슷한 인지능력의 확보를 위한 불확실성 극복능력과 개별적인 요소기술의 성능에만 의지하지 않는 인식능력의 확보는 서비스로봇의 신뢰성 향상을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 행위적 인지 개념을 제안하였으며 Cognitive Robotic Engine을 통하여 이를 구현하여 상용화된 서비스로봇 플랫폼에 적용하여 실험하였다.
이 논문에서는 이동 로봇 플랫폼 위에 장착되는 비전 시스템을 이용하여 대상 사람의 얼굴위치를 검출, 사용자 인식을 수행하는 방법론을 제시한다. 본 연구에서 적용대상으로 하는 이동로봇은 실내에서 사용 가능한 홈 서비스 로봇(Hombot-2)으로 인간-로봇 상호작용 (human-robot interaction, HCI)이 중요한 기능 중에 하나이다. 로봇에 장착된 스테레오 비전 카메라에서 획득하게 되는 얼굴 영상은 임의로 움직이는 로봇 작업 반경 밖에 있는 사용자의 특성 상 얼굴 영상이 비교적 작게 얻어지고 정면얼굴에서 벗어난 가변적 얼굴 자세변화를 갖게 된다.(중략)
오늘날 지능형 로봇은 국, 내외로 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 지능형 로봇이란 외부환경을 인식하고 스스로 판단하여 자율적으로 동작을 하는 로봇을 의미한다. 이에 대한 연구 개발이 활성화 됨에 따라 로봇 소프트웨어 개발을 효과적으로 지원하기위한 로봇 소프트웨어 플랫폼에 대한 연구가 활발해지고 있다. 시시각각 변화하는 환경에서 민감하게 반응하기 위해서는 시각센서를 이용하여야 하고, 자신의 행위를 적절히 대응시키기 위해서는 주변 상황과 알맞은 행동을 추론하고 학습해야 한다. 본 연구에서는 인공지능 규칙처리 추론엔진을 토대로 한 NEO 시스템에 영상 처리 시스템을 올려 지능형 로봇을 제어하는 루틴을 추가한 VisionNEO를 개발하였다. 그리하여 주변 환경을 이해하고 알맞은 행동을 추론, 학습해 지식을 축적하는 지능형 로봇 비전 프레임워크를 제안한다.
A dynamic modeling and analysis for the Stewart platform type of parallel robot is addressed. The dynamic modeling is performed based on the method of Kinematic Influence Coefficients(KIC) and transfering of the generalized coordinates. The optimum geometric configurations of the system that minimize the actuating forces at the linear actuator are found for several trajectories by using the optimization technique.
차세대 임베디드 시스템은 언제 어디에서나 통신, 방송 등의 통신 인프라를 통해 정보를 주고 받을 수 있으며, 다양한 서비스를 사용자에게 편리하고 안전하게 제공할 수 있는 휴대 가능한 IT 장치를 말하며, 이러한 장치상에 탑재되어 서비스 제공자, 콘텐츠제공자, 인프라 운영자, 서비스 개발자, 단말 개발자 등의 단말 사용자에게 개방형 서비스를 가능케 하는 프레임워크가 차세대 임베디드 시스템을 위한 소프트웨어 플랫폼이다. 대표적으로 차량을 기반으로 다양한 서비스를 제공하는 텔레매틱스 단말, 개인의 휴대성을 지향하는 스마트폰, 멀티미디어 정보를 개인화하는 PMP 및 홈네트워크연동을 통하여 다양한 서비스를 제공하는 가정용 지능형 로봇 등이 있다. 본 고에서는 상기 단말에 대한 소개를 통해 개념을 살펴보고, 부가가치를 창출하기 위한 서비스 제공이 가능하도록 하는 소프트웨어 플랫폼의 제공 요소에 대해 언급하고, 소프트웨어플랫폼의 현황과 동향을 파악하기 위해 관련 단말의 시장 현황을 살펴봄으로써 차세대임베디드 소프트웨어 플랫폼 기술이 나야가야 할 방향을 알아보고자 한다.
빅데이터, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷 등 다양한 정보통신 기술의 융합으로 이루어지는 제4차 산업혁명이 부각과 함께 발생하는 데이터를 안전하게 관리 및 보관하면서 사용할 수 있는 클라우드 플랫폼에 대한 중요성도 같이 증가하고 있다. 그에 따라 신규로 클라우드 플랫폼을 구축하는 곳도 있지만, 기존 인프라를 유지하면서 신규 인프라를 추가하는 형태로 클라우드 플랫폼을 구축하는 경우도 많다. 클라우드 플랫폼을 신규 또는 추가 구축하는 경우 고려해야 할 사항을 인프라 리소스 측면과 클라우드 플랫폼 측면에서 살펴보고자 한다.
유비쿼터스 로봇은 최근에 소개된 새로운 형태의 네트워크 기반 로봇으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서 사용자에게 끊임없고 자연스러운 상황 기반의 서비스를 제공하는 소프트웨어 및 하드웨어 로봇을 통칭하는 말이다. 따라서 이와 같은 유비쿼터스 로봇 시스템은 사용자에게 서비스 제공을 위한 자율성(Autonomy), 편재성(Ubiquity), 상황 인지성(Context-awareness) 및 연속성(Seamlessness)의 요구사항을 만족해야 하며, 이를 위해 센서 네트워크, 정보가전 기기, 인터넷 점보 컨텐츠 등와 같은 다양한 유비쿼터스 컴퓨팅 자원을 기반으로 자율적인 서비스 구성 및 수행을 할 수 있는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 지능형 서비스 에이전트를 위한 차세대 웹 기술인 시엔틱 웹 서비스를 기반으로 유비쿼터스 로봇 시스템의 프레임워크를 설계하고 Evolution Robotics사의 ERSP 3.0 로봇 플랫폼을 기반으로 프로토타입 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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