유비쿼터스 홈 서비스에 대한 기대가 높아지면서 지능형 로봇에 대해 폭넓은 관심이 요구되고 있다. 이러한 로봇은 원격 서버와 연동할 수 있는 미들웨어를 통해 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 지능형 로봇의 원격 제어를 위한 UPnP 구조 기반의 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크를 개발하였다. 홈 네트워크에 많이 사용되는 UPnP 구조는 명령 제어, 이벤트 전달, 웹 서비스 등 다양한 통신 방식을 제공한다. 본 논문에서는 2 종류의 실제 플랫폼에 탑재되어 성공적으로 구현된 결과를 보여준다.
발전된 형태의 통신망 제공은 광대역 멀티미디어 서비스를 가능하게 하고 있다. 네트워크 기반 지능형 이동 로봇 서비스가 새로운 서비스 중의 하나이다. 이때 네트워크 로봇을 원격으로 제어하기 위해서는 실시간 신뢰성 있는 로봇제어 데이터 전송이 필요하다. 본 연구에서 UDP 프로토콜에 기반을 둔 로봇 제어 데이터의 효과적인 전송기법을 제안한다. 제안한 기법은 로봇 제어 데이터에 우선순위를 부여하고 기지국에서 로봇 제어 데이터를 중복으로 전송하는 것이다. NS-2 모의실험을 통하여 제안한 제어데이터 전송 프로토콜 방법은 전송지연시간이 적으며 패킷 손실율도 매우 적음을 보인다.
최근 홈네트워크 시스템에 홈로봇이 적용되어 보다 다양한 서비스를 제공하고 있다. 홈로봇은 무선 홈 네트워크 시스템을 기반으로 자율주행을 하며 기본적으로 홈디바이스의 제어뿐만 아니라 홈모니터링을 통한 방범 방재 서비스 및 각종 엔터테인먼트 서비스를 수행한다. 하지만 기존의 홈로봇은 모든 기능을 로봇에 탑재하여 로봇 단말의 크기가 커지고 수행할 콘텐츠나 어플리케이션의 관리가 용이하지 못하며 새로운 기능 추가에 많은 어려움을 겪고 있다. 또한 로봇의 위치인식 기능에 있어서도 많은 개선점이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 로봇의 복잡한 연산처리를 외부 디지털 디바이스에게 분담하여 로봇의 자원을 효율적으로 이용하고 새로운 기능에 대한 추가도 용이하도록 하며 RFID를 통해 로봇의 위치를 인식함으로써 보다 개선된 홈로봇 시스템을 제안한다.
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.
가까운 미래의 가정에서는 여러 기능을 가진 로봇이 등장하여 사람과 늘기도 하고 집도 지키는 방범활동도 수행하는 등 공상과학영화 속의 일들이 현실로 다가올 것이다. 핵가족화와 맞벌이 부부의 증가로 어린이들이 혼자 집에 있는 시간이 많아졌으며 이에 불안을 느낀 학부모들은 자녀들을 학원 등의 사설교육기관에 맡겨 사교육비의 증가가 사회문제로 대두되고 있다. 그러나 가정에서 부모와 떨어져 있는 동안의 어린이의 생활을 보여주거나 학습을 도와주는 로봇이 가정에 있다면 부모들은 안심하고 직장생활에 더욱 충실하게 될 것이며 사교육비의 감소현상에도 기여할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 가정용 로봇이 서비스하게 될 기능들 중에 초등학교 어린이의 학습을 도울 수 있는 기능에 초점을 맞추어 설문을 통해 요구를 조사하고 분석하였으며 홈 로봇과 사용자간의 메뉴를 크게 일정관리, 학습관리, 학습, 메신저 등의 카테고리로 분류하여 각 항목별로 세부 서비스 내용을 체계화하였다. 로봇을 활용한 학습 도우미 시스템의 설계는 앞으로 무한한 부가가치를 창조하게 될 로봇산업의 발달과 새로운 형태의 교육을 가능하게 하는데 큰 기여를 하게 될 것이다.
본 논문은 가정용로봇 시스템을 구성하는 핵심기능 컴포넌트에 대하여 시험평가를 위한 규격을 개발하는데 목적이 있다. 이는 2006년 말부터 실제 사업화가 이루어질 우리나라의 지능형 로봇시장을 선점하여 로봇 컴포넌트의 품질 보증을 위한 평가 프로세스 및 절차, 가정용 로봇 시험평가를 위한 테스트케이스, 시험 평가 규격 등의 개발을 내용으로 한다. 따라서, 가정용로봇의 기본적인 필요 특성을 보장하고, 실내/외에서 제공되는 홈 네트워크와의 연동 서비스 및 제어 등의 기능을 수행하기 위한 가정용로봇의 종합적인 기능 확인 및 기본 성능에 대한 시험 평가 분석 항목 및 규격을 제시하는데 본 논문의 목적이 있다.
산업용 로봇으로부터 시작된 로봇에 관한 연구는 서비스 로봇에 대한 개념이 확산되면서 최근 폭발적으로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한, 인간과 함께 생활하는 서비스 로봇의 경우 로봇 스스로가 인간 및 환경을 이해하고 조작할 수 있어야 하므로 매우 높은 수준의 지능이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 로봇의 지능이란 무엇인가라는 근본적인 문제에 대해 공학적인 측면에서 다루고자 한다. 구체적으로 기존의 개발된 로봇들을 통해 로봇의 지능을 구성하는 요소들을 분석해내고 이를 활용해 특정 로봇의 지능 수준을 측정하거나 또는 서로 다른 두 로봇 간의 지능들을 비교할 수 있는 척도에 대해 제시하고자 한다. 기존의 퍼지 적분 기반 기계 지능 측정법에서의 방법, 즉 Choquet 퍼지 적분과 Sugeno 퍼지 적분을 함께 사용함으로써 정량적/정성적인 판단을 동시에 진행하는 방법을 응용함으로써 인간의 IQ에 해당되는 로봇의 IQ 수치를 얻어낼 수 있게 된다.
플랫폼(platform) 개념은 제품 플랫폼, 거래 플랫폼에서 산업 플랫폼에 이르기까지 다양한 형태로 기업의 경영활동에 활용되어 왔다. 모든 플랫폼은 공통적으로 자주 재사용 되는 핵심과 재사용이 적고 자주 변경되는 주변부로 구성된다. 기업은 플랫폼을 사용하여 제품군, 거래, 그리고 혁신을 보다 효율적으로 개발 및 창출할 수 있다. 이러한 플랫폼은 제품을 중심으로 한 전통적 산업구조에 변화를 가져옴으로써 많은 중소기업에게 새로운 기회를 제공한다. 한국의 서비스용 로봇 산업은 협소한 시장 규모로 인해 주로 기술 중심의 중소기업으로 구성되어 있다. 이들 중소기업들은 기술개발에 성공하더라도 제품을 판매하기 위해 시장을 창출하고 확장하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 연구는 한국 서비스용 로봇 산업의 특성 및 문제점을 조명하고 중소기업인 로보프린트가 어떻게 서비스용 로봇 시장을 확장하고 지속적으로 성장하였는지를 플랫폼 이론을 적용하여 분석하였다. 분석결과, 로보프린트는 제품과 거래 플랫폼 개념을 적용한 것으로 나타났다. 첫째, 로보프린트는 초기에 개발한 아트봇의 핵심 기술을 기반으로 페인팅 로봇, 건물 외벽 청소 로봇 및 맞춤형 로봇을 개발하였다. 또한, 직접 로봇을 이용한 아파트 벽화 서비스를 제공하고 이를 방음벽, 지하통로, 옹벽 등 다양한 지역으로 확장하였다. 뿐만 아니라 가상현실 기술을 개발하는 등 새로운 서비스를 지속적으로 추가했다. 둘째, 로보프린트는 벽화 서비스 구매자와 벽화 디자이너를 매개하였다. 이는 벽화 서비스를 의뢰하는 구매자들이 디자이너를 탐색해야 하는 번거로움을 줄여주었고, 벽화 디자이너들에게는 벽화사업의 참여 기회를 열어주었다. 마지막으로 로보프린트는 플랫폼의 범위를 지속적으로 넓히고자 노력하였다. 내부에서만 재사용되던 로보프린트의 기술을 외부 기업과 공유하기 위해 대구광역시 '신기술 플랫폼 서비스'에 참여하였다. 뿐만 아니라 로봇을 외부 기업에 임대하여 서비스 플랫폼을 공유하고자 노력하고 있다. 본 연구는 중소기업이 다양한 플랫폼을 이용하여 시장을 창출하고 지속적으로 확장할 수 있음을 보여주어 기존 플랫폼 이론에 기여하며 실무자들에게도 유용한 시사점을 준다.
모바일 서비스와 교육 보조 로봇이 발달함에 따라, 로봇은 우리의 삶의 일부가 되었고 교육 보조 로봇은 선생님을 보조해 학생들의 교육과 학습에 참여하고 있다. 본 논문은 교육 보조 로봇의 자율성의 정도를 표시하는 자율성 지수를 측정하기 위한 방법을 규정한다. 자율성은 사람의 개입 없이 현재 상태 및 센서 값을 기반으로 주어진 작업을 수행하는 능력이다. 교육 보조 로봇의 자율성 지수는 작업 수준과 사람의 개입 수준으로 구성되며 1단계에서부터 10단계로 정의한다. 제안 방식은 지능형로봇표준포럼(KOROS) 표준으로 채택이 되었으며 해당 표준은 자율적으로 학생들을 지도하는데 활용이 가능하다. 향후 교육 보조 로봇을 활용한 교육 서비스에 큰 혜택을 가져올 것으로 예상하며 그 활용 분야 역시 교육 발전에 크게 이바지할거라 기대한다.
오늘날 많은 연구자들은 자율적 인간형 로봇 (Autonomous symbiotic human-robot)을 보조하기 위한 지식체계로 온톨로지의 개념을 사용한다. 이러한 연구는 룰 기반의 추론시스템을 지원하기 위해 온톨로지를 저장하는 데이터베이스 스키마를 설계하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 연구 뿐만 아니라 온톨로지 개념을 사용하는 가장 중요한 목적 중에 하나는 상황 추론이다. 이러한 관점에서 본 논문은 로봇이라는 환경에서 좀 더 지능적인 상황 추론 서비스를 제공하기 위해, 5W1H 기반의 로봇 지능 저장소라 불리는 로봇 메모리 저장소를 설계하는데 초점을 두고 있다. 기존 연구는 체계적이고 의미론적 5W1H를 고려하지 않거나 5W1H와 다른 개념 사이의 연광성의 결여에 많은 문제점을 가지고 있으며 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상황, 목적, 공간, 특징, 인간 그리고 5W1H의 온톨로지 지식을 저장할 수 있는 개념적인 모델인 로봇 메모리 모델을 설계한다. 또한 본 논문에서는 상황 추론을 지원하기 위해 로봇의 인스턴스 정보라고 불리는 자전적 기억 (Episodic Memory)를 효과적으로 저장하기 위한 5W1H 모델을 정의하며 이러한 모델을 물리적으로 저장하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 EventsEpisodicRBS를 설계한다. 결과적으로 이러한 연구를 통해서 자율적 인간형 로봇 환경에서 로봇이 지능적 서비스 제공의 핵심 모듈인 상황 추론을 지원하는데 큰 기여를 할 수 있는 하부 시스템으로서의 의미를 가질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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