본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 휴대폰의 무선 인터넷 플랫폼(WIPI) 어플리케이션을 통해 화재 및 가스누출 등 각종 위험을 통보해 주는 지능형 홈서비스 로봇을 구현하였다. 지능형 홈서비스 로봇은 세 가지 구성요소(로봇부, 미들웨어부, 모바일부)로 이루어진다. 로봇부는 가스 센서, 화재 감지 센서, 초음파 센서, 모터, 카메라, 블루투스 모듈로 구성되며, 각종 위급 상황을 감지한다. 미들웨어부는 미들웨어 어플리케이션을 통해 로봇부와 모바일부를 연결하고, 로봇을 모니터링하며 SMS 모듈을 이용하여 응급상황을 통지한다. 모바일부는 TCP/IP 프로토콜을 이용하여 미들웨어부와 통신하며 로봇에 각종 명령을 내려주고 행동을 제어한다. 제안된 방식은 Atmega 128 프로세서로 로봇부의 모듈들을 제어하며 로봇부와 미들웨어부는 가정 내에 설치되며 외부에서 모바일부를 통하여 제어한다.
오늘날 일상생활에서 인간과 함께 생활하는 로봇들은 자연스러운 의사소통 방법이 요구된다. 따라서 기존의 단순한 로봇 제어 방식을 이용하여 제어하는 것 보다 실제 사람과 상호작용 하는 것과 같은 방식의 제어방식이 요구되고 있다. 기존의 연구들은 사람의 행동 자체를 인식하는 것에 초점이 맞추어져 있어서 자연스러운 의사소통을 하기 어렵다. 본 논문에서는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model) 과 퍼지추론을 이용하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 이용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 획득하고 사람의 손을 검색하고 HMM과 Mamdani 퍼지추론을 이용하여 손동작을 인식한다. 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
지능형 로봇의 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction)은 현재 세계적으로 주목받는 연구 분야 중 하나이다. 이 논문에서는 지능형 로봇의 작업 완결성을 높이기 위한 방편의 일환으로 사용자에게 작업 내용을 공개하고, 문제 발생 시 사용자의 개입을 유도하는 형태의 인간-로봇 상호작용을 제안한다. 이러한 형태의 서비스는 지능형 로봇이 작업 수행 중 필요한 경우 사용자의 선택 통해 예상치 못한 상황에 대해 유연한 대처를 할 수 있으며, 동시에 로봇의 현재 상황을 사용자가 확인할 수 있도록 하는 수단을 제공한다. 이를 위해 이 논문은 Android 플랫폼과 로봇 간의 로봇-사용자 정보교환을 구현하고, 나아가 범용적이고 일반적인 인간-로봇 상호작용을 위한 연구방향을 제시하고자 한다.
본 논문은 비선형성이 내재된 모바일 역진자형 로봇 시스템의 제어기 성능을 개선하고, 위치와 속도제어를 위하여 두 개의 다룬 휠로 구동되는 역진자형 타입의 모바일 로봇으로 모델링하였다. 이 시스템은 파라미터의 변화를 실시간으로 체크하고. 제어신호는 여러 상황에서 시스템이 원하는 상태를 유지하도록 변화하게 구성하였고, PI 제어기로 설계하였다. 시스템이 불안정하므로 시스템의 안전성 판별을 통하여 PI 제어기의 게인 값을 설계하였다. 위 실험 결과로서 수동 튜딩 방법 보다 터 좋은 적절한 방법의 성능을 얻을 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 애플리케이션은 빈번히 위치 정보를 이용하기 때문에 모바일 노드들의 위치를 파악하여 서비스를 제공해 주는 것이 점차 중요하게 인식되고 있다. 여기서 모바일 노드들의 위치 추정은 센서 네트워크에서 노드들에게 좌표를 할당하는 것과 같은 의미이다. 센서 네트워크 환경에서 모바일 노드 위치 추정을 다루는 연구들이 늘어나고 있으나, 현재 제안된 거의 모든 연구들의 위치 추정 실험에서는 엔코더, 자이로, 가속도 센서 등을 이용해서 실제 이동량을 측정해야만 한다. 이 점에 착안하여, 본 연구에서는 어떤 추가적인 센서를 추가하지 않고 실험에서 얻은 모바일 노드의 좌표들을 카메라로 획득한 실제 영상에 맵핑시킴으로써 위치 추정 실험을 검증하기 위한 방법론을 제시하고, 제안한 방법론을 이용하여 크리켓 실내 위치 시스템(Cricket Indoor Location System)의 대표적인 두 가지 구조인 Active and Passive Infrastructure에서 무인 로봇의 위치 추정 실험 결과를 보여준다.
모바일 로봇의 경로 계획을 위해 형태 공간(Configuration space)과 형태 장애물(Configuration obstacle)이라는 개념이 많이 활용되고 있다. 이 개념은 이동로봇을 공간 상에서 하나의 점으로 간주할 수 있도록 주변 장애물을 확장시킨다는 것으로, 이를 통해 장애물과의 충돌로부터 자유로운(Collision free) 이동 경로를 쉽게 찾아낼 수 있게 된다. 또한, 이러한 형태 공간 및 형태 장애물을 쉽게 생성하는 가장 보편적인 방법 중 하나는 이동 로봇의 형태를 원형으로 근사화하는 것이다. 이는 그 방법이 간단하기 때문에 이동 로봇의 구체적인 형태 및 이동 메커니즘을 고려하여 형태 공간을 생성하는 방법보다 형태장애물 생성 시간을 크게 단축시킬 수 있게 해준다. 하지만 이동 로봇을 원형으로 근사화하여 형태 장애물을 생성할 경우 비교적 가까이에 있는 실제 장애물들이 하나의 형태 장애물로 병합될 수 있다는 문제점이 있다. 이로 인하여 형태 공간내에서 이동 경로를 생성할 경우 최적의 이동 경로를 찾는다는 보장을 할 수가 없게 된다. 따라서 형태 공간 내에서 최적에 가까운 이동 경로를 효율적으로 찾도록 하기 위해 부분적으로 보다 정확한 형태 공간을 생성하면서도 전체 생성시간을 단축시킬 수 있는 다단계 형태 공간 생성 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 로봇을 원형으로 근사화시킨 뒤 시작지점과 목표 지점을 잇는 이상적인 경로를 생성하고 이 경로 상에 존재하는 형태 장애물이 로봇의 원형근사화로 인해 주변의 다른 형태 장애물과 병합되었다면 해당 형태 장애물에 대해서만 보다 정확한 형태 장애물을 재 생성한다는 방법이다. 또한, 본 논문에서는 기존의 정확한 형태 공간 생성 방법과 새롭게 제안한 다단계 근사화 형태 공간 생성 방법을 비교하기 위해 다양한 이동 로봇의 형태와 회전 각도에 대해 형태 공간을 생성하는데 소요되는 생성 시간을 비교 분석해 보았다.
본 논문에서는 무선 랜 방식을 적용한 서비스 로봇의 이동성을 위한 통신거리 성능평가 방법을 제안한다. 서비스 로봇은 서비스의 분류에 따라 모바일 통신 시스템의 기능을 갖추고 있고, ISM밴드(2.4GHz와 5.8GHz)의 무선랜(IEEE802.11a/b/g/n) 통신 방식을 선호하고 있다. 이러한 서비스 로봇의 이동성에 대한 무선 데이터 열화 성능을 평가하기 위해서 실질 필드 환경에서 거리감쇄 상관기법을 활용한 기준 벡터를 측정하여 제시하였다. 성능평가 방법은 기준 벡터의 Path Loss를 Azimuth 301W 장비에 대입하고, 시험 시료의 전송속도 및 송수신되는 처리량은 Chariot로 측정한다. 제안한 측정방법은 모바일 스마트 디바이스와 서비스 로봇의 이동성을 위한 무선 랜 통신거리 확보에 필요한 성능평가 방법이다. 또한 모바일 스마트 디바이스 업체들이 무선 랜 이동성 통신거리 성능평가를 위한 평가 방법으로 활용 할 수 있다.
현재 기업에서는 다양한 인간 친화적 로봇 서비스와 인터넷을 이용해 IT 자원을 필요한 만큼 빌려 쓰는 컴퓨팅 패러다임인 모바일 클라우드 컴퓨팅을 이용한 업무 처리 프로세스가 활발히 진행되고 있다. 그러나 모바일 클라우드 컴퓨팅 접속시 필요한 인증 서비스와 대용량 분산 처리 기술에 대한 부분은 현재 많은 취약점들을 내포하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 모델의 인증 서비스 취약점을 분석하고 이러한 문제점을 개선시킨 모바일 클라우드 컴퓨팅 모델을 구축하여 효율적이고 안전한 업무 처리 프로세스가 가능하도록 하고자 한다. 제안하는 모바일 클라우드 컴퓨팅 모델은 실시간 비정형 데이터를 분석하고 처리하는 기술에 대한 연구를 함께 진행함으로써 향후 비정형 데이터를 활용한 개개인 맞춤 정보 제공 서비스가 가능하다.
본 논문에서는 비젼 시스템과 후각 센서를 이용하여 모바일 로봇의 냄새 발생지 탐색 기능을 구현 하였다. 모바일 로봇에서의 비젼 시스템은 많은 연구가 진행되어진 센싱 방식이지만, 후각 기능은 새롭게 지능 시스템의 센싱 방식으로 주목 받고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 이전까지의 연구에서 보여준 임베디드 시스템에서의 가스 센싱 기능 구현을 벗어나 신경망 알고리즘을 이용하여 냄새를 구별 할 수 있는 후각 기능을 구현 하였으며, 비젼 시스템과 후각 센서의 복합적인 알고리즘을 통하여 냄새 발생지를 탐색하는 방법을 제시하였다. 또한 이를 실험하기 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot)을 구현하여 남새 발생지 탐색 알고리즘의 효용성을 입증 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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