• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.87-88
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• 2008

과거에는 로봇이 노동 대체인력의 산업용으로 사용되어져 왔으나, 현재는 인간 친화형 고부가가치 서비스 지능형 로봇으로 로봇산업의 패러다임이 전환되고 있다. 지능형 로봇의 개발은 저출산 고령화의 부작용인 노동력 감소와 소외 약자에 대한 Care 서비스 수요증대에 크게 해석할 것이다. 이러한 지능형 로봇의 응용 및 활용방안으로 병원에서의 의료용 서비스 로봇시스템 개발이 급증하고 있다. 이러한 의료용 로봇은 수술시 의사를 보조해 절개위치 유도, 절단작업을 수행하는 수술용 로봇과 위장이나 대장 내부를 진단하는 내시경 로봇, 재활치료를 돕는 재활보조로봇 등이 개발되고 있으나, 병원 내에서 신속한 진단 및 진료를 위한 서비스 로봇은 국내에 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 의사가 현장에 없거나 바쁜 상황에서도 환자와 원격으로 진단 진료를 가능하게 함으로써 응급상황에 대한 긴급 조치나, 질 높은 서비스를 제공하는데 큰 도움을 주기 위한 원격 진료용 서비스 로봇을 개발하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.25 no.4
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• pp.12-18
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• 2010

미래의 우리생활 환경에서는 기존의 PC와는 다른 형태의 컴퓨팅 기술을 요구할 것이다. IT 기반 환경이 발전됨에 따라서 지능 및 감성을 갖는 개인 서비스 로봇으로 발전하게 될 것이다. 즉 IT와 지능 기술을 로봇에 융합함으로써, 내가 컴퓨터에서 가서 필요한 정보를 받는 수동적 환경 보다는 로봇이 내게로 와서 내가 원하는 일을 하고, 원하는 정보를 제공하는 인간 중심적 환경을 만드는 것이 IT 융합형 미래형 로봇에 대한 궁극적인 목표라고 할 수 있다. 본 고에서는 IT 융합형 미래형 로봇 기술의 기반이 되는 기술동향을 소개하고, 미래형 로봇의 기반이 되는 요소 기술을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.26-26
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• 2004

산업용으로 주로 쓰이던 로봇이 인간의 생활에 밀접하게 다가오면서 인간과 로봇의 활동공간의 공유가 늘어가고 있다. 이로 인하여 접하는 시간이 증대되어 인간과 친밀한 인터페이스 구현에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이와 관련하여 지능형 로봇에 있어 음성시스템은 필수적이다. 최근 통신분야와 관련하여 음성인식과 음성합성의 기술이 급속히 발전하고 있으나, 음성인식에 있어 현재 헤드？을 이용하거나 마이크로폰에서 약 30cm정도 떨어진 거리에서 음성을 인식하는 것이 일반적이며, 그 이상의 거리에서나 잡음이 존재하는 실제 환경에서 인식률이 급격히 떨어져 이동롯봇과 같은 실용시스템과의 접목하는 기술이 부족한 상황이다.(중략)

• Journal of Drive and Control
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• v.17 no.4
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• pp.170-175
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• 2020

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.21 no.9
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• pp.21-25
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• 2004

최근 국가의 10대 신성장 동력산업에 포함 되어 있는 RT(robot technology)는 향후 포스트 반도체산업의 중요한 산업으로 국내 경제를 활성화 시키는 원동력이 될 것으로 전망된다. 이와 더불어 향후에는 현재의 산업용 로봇이 아닌 감각과 지능을 가진 인간친화적인 로봇이 출현할 것으로 기대된다. 즉 주변 환경을 인지하여 정보를 획득하고 지능적 판단, 행위 및 상호작용을 통하여 인간을 지원하는 지능형 로봇은 인간과의 상호작용을 통하여 감성을 이해하며 서비스 제공, 인간의 동작이나 작업을 지원 그리고 위험작업 수행, 인간이 불가능한 작업을 대신 할 수 있을 것이다. (중략)

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.6
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• pp.686-691
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• 2003

In the paper, an intelligent biped walking robot that can overcome the obstacle is developed. Walking algorithms are designed based on the analysis of the human's manner of walking. Infrared sensors are used to detect the obstacles in the working environment and the remote controller of the biped robot use a RF module. The experiment results show that the developed biped walking robot can perform the stable static walking, attention walking, rotation and side stepping to avoid the obstacle, and hurdling the obstacle using the distance correction algorithm that is designed based on the distance information between the biped robot and the obstacle.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.2 s.104
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• pp.70-78
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• 2007

IT와 지능 기술을 로봇에 융합시킴으로써(1), 내가 컴퓨터에게 가서 필요한 정보를 받는 수동적 환경보다는 로봇이 내게로 와서 내가 원하는 일을 하고, 원하는 정보를 제공하는 인간 중심적 환경을 만드는 것이 지능형 서비스 로봇에 대한 궁극적인 목표이다. 이러한 지능형 로봇의 개발을 전 국가적으로 추진한 결과 지능형 로봇에 대한 꿈이 현실로 나타나고 있음을 느낄 수가 있다. 표준화는 이러한 꿈을 더욱 가까운 시간 내에 이루도록 효율적으로 투자하고, 개발기간을 단축시키면서, 동시에 기술을 고도화시키고, 원가를 낮춤으로써 기술과 시장 경쟁력을 갖추게 하는 도구이다. 지능형 로봇의 표준화는 타 산업과 비교하여 시작단계에 불과하지만, 산업에 대한 효율적인 투자와 국제시장의 선점을 기대할 수 있으므로 후발 주자인 우리나라는 총체적으로 표준화를 추진하고 있다. 본 고에서는 이와 관련된 국제 표준화 동향을 살펴본다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.4
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• pp.399-405
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• 2010

The grasping motion of a person's hand for a simplified degree of freedom was modeled by using the photographic motion measured by a high-speed camera. The mathematical expression of distal interphalangeal (DIP) motion was developed by using relation models of the metacarpophalangeal (MCP) and proximal interphalangeal (PIP) motions to reduce the degree of freedom. The mathematical expression for humanoid-hand operation obtained using a learning algorithm with a neural network and using a kernel regression model were compared. A feasible model of hand operation was obtained on the basis of comparative data analysis by using the kernel regression model.

• CDE review
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• v.17 no.2
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• pp.19-23
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• 2011

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2081-2082
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• 2006

본 논문에서는 지능형 로봇 시스템에서 신경 회로망을 이용한 인간 몸의 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 지능형 로봇 시스템에서 사용된 컴퓨터 시각 기반에서는 시간상의 변화에 따른 특징 벡터 추출을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 신경 회로망을 이용한 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 신경 회로망을 이용한 제스처 추출은 오류 역 전파 학습방법을 사용하여 시간상에서 변화하는 영상 시퀀스에 정보를 생성하고 움직임 모델을 통해 두 정보간의 따른 제스처 추출에 가중치를 준다. 마지막으로 본 연구에서 제안한 기법은 실험을 통해 그 우수성을 확인하였다.