EasyLab은 다양한 부류의 학습자에게 기본적인 알고리즘 교육을 제공하여, 창의성과 논리성 계발의 효과를 거둘 수 있도록 만들어진 시스템이다. 학습자는 EasyLab을 통해 자신이 의도한 바를 알고리즘화 시켜 프로그래밍하고, 그 코드를 USB로 연결된 아바타 로봇으로 전송할 수 있다. 그러면 로봇은 프로그램화된 코드에 의해 반응을 하게 되고, 학습자는 자신의 의도와 비교, 연구, 반복할 수 있다. EasyLab은 초보자가 학습하기 쉽도록 GUI 방식을 사용하기 때문에 알고리즘 교육에 효율적으로 사용할 수 있다.
로봇 관련 강의에서 여러 가지 개념을 용이하게 이해하기 위한 다양한 자료가 아직 부족하고, 한정된 기자재로 인하여 로봇을 이용한 실험을 충분히 수행하지 못하고 있는 실정이다. 이를 해소하기 위하여 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠와 3차원 로봇 시뮬레이터로 구성된 웹기반 로봇 원격 교육시스템을 개발하고자 한다. 학생은 웹상에 구성된 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 로봇과 관련된 개념을 용이하게 이해할 수 있으며, 3차원 로봇 시뮬레이터를 이용하여 가상 로봇 실험 및 실제 로봇과의 연동 실험을 수행할 수 있을 것이다.
자율 주행 할 수 있는 로봇은 사람이 갈 수 없는 위험한 장소이나 좁은 장소에 접근 할 수 있는 능력이 있다. 로봇에 광소자 센서를 이용하여 빛의 차이에 따라 스스로 길을 찾아 갈수 있게 하였다. 밝기에 따라 로봇이 길을 찾으므로 차선이나 도로의 지시 선을 따라 로봇이 원하는 목지에 도달 할 수 있게 하였다. 또한 무선 센서를 이용하여 임무 수행 중 얻은 데이터를 무선으로 전달 할 수 있게 하였다.
This paper presents a scheduling problem for a high-density robotic workcell using multi-objective genetic algorithm. We propose a new algorithm based on NSGA-II(Non-dominated Sorting Algorithm-II) which is the most popular algorithm to solve multi-objective optimization problems. To solve the problem efficiently, the proposed algorithm divides the problem into two processes: clustering and scheduling. In clustering process, we focus on multi-robot positions because they are fixed in manufacturing system and have a great effect on task distribution. We test the algorithm by changing multi-robot positions and compare it to previous work. Test results shows that the proposed algorithm is effective under various conditions.
본 연구는 실버세대를 위한 컴패니언 로봇의 인터랙션 경험 디자인을 위해 사용자 태스크- 로봇 기능 적합도 매핑에 기반한 로봇 유형 분석과 멀티모달 대화 인터랙션에서의 로봇 감정표현 연구를 수행하였다. 노인의 니즈 분석을 위해 노인과 자원 봉사자를 대상으로 FGI, 에스노그래피를 진행하였으며 로봇 지원 기능과 엑추에이터 매칭을 통해 로봇 기능 조합 유형에 대한 분석을 하였다. 도출된 4가지 유형의 로봇 중 표정 기반 대화형 로봇 유형으로 프로토타이핑을 하였으며 에크만의 얼굴 움직임 부호화 시스템(Facial Action Coding System: FACS)을 기반으로 6가지 기본 감정에 대한 표정을 시각화하였다. 사용자 실험에서는 로봇이 전달하는 정보의 정서코드에 맞게 로봇의 표정이 변화할 때와 로봇이 인터랙션 사이클을 자발적으로 시작할 때 사용자의 인지와 정서에 미치는 영향을 이야기 회상 검사(Story Recall Test: STR)와 표정 감정 분석 소프트웨어 Emotion API로 검증하였다. 실험 결과, 정보의 정서코드에 맞는 로봇의 표정 변화 그룹이 회상 검사에서 상대적으로 높은 기억 회상률을 보였다. 한편 피험자의 표정 분석에서는 로봇의 감정 표현과 자발적인 인터랙션 시작이 피험자들에게 정서적으로 긍정적 영향을 주고 선호되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 전자공학 초보자가 교육용 로봇의 제작과정을 온라인상에서 효과적으로 학습할 수 있는 콘텐츠를 설계하고 구현하였다. 제작한 콘텐츠에서는 가상의 실습실을 플래쉬 애니메이션으로 현실감 있게 제작하여 학습자가 마우스를 이용하여 부품을 조립하는 과정을 가상적으로 체험할 수 있도록 하였다. 또한 로봇 제작 단계 이전에 전자 기초 이론, 부품, 공구등에 대한 학습 과정을 이해하기 쉬운 용어 및 재미있는 예를 들어 설명하여 초보자를 배려하였다. 이상에서와 같이 본 논문에서 제안한 교육용 로봇 개발 콘텐츠는 이론적인 내용뿐만 아니라, 멀티미디어를 이용한 가상의 실습실을 통해서 현실감 있는 실습이 가능하기 때문에 로봇을 제작하고자하는 초보 학습자에게 유용한 콘텐츠가 될 것으로 생각된다.
본 논문은 무선 이동로봇의 영상에서 빠르고 정확하게 직선을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 직선검출 처리시간 향상을 위하여 무선 이동로봇으로부터 전송 받은 영상의 특성을 분석하고 기존의 전처리 방법들 중 효율적인 전처리 방법을 선택하였다. 그리고 직선검출 정확도 향상을 위하여 하프변환의 결과를 저장하는 하프배열에서 지역 최대값을 선택하는 방법을 마스크를 설계하고 하프배열에 적용하여 개선하였다. 무선 이동로봇으로부터 획득한 실험영상을 가지고 실험을 실시하였고 제안방법은 처리시간과 직선검출에 있어 기존 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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