• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.321-322
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• 2022

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System) 기반으로 한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기법으로 지도 정보를 습득 및 저장하고, 이를 기반으로 맵핑된 환경과 환경 내 장애물을 회피하여 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. ROS는 하드웨어 추상화, 장치 드라이버, 시각화 도구, 패키지 관리 등 로봇 애플리케이션을 개발할 수 있도록 라이브러리와 도구를 제공한다. 또한 로봇 동작에 사용되는 프로세스 간 TCP-IP 통신을 통해 연동할 수 있도록 한다[1]. Ubuntu 18.04 버전의 OS에 ROS Melodic 버전을 설치해서 앱으로 선택된 목적지로 이동하는 물류 이송 로봇을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.23-26
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• 2008

본 논문에서는 로봇의 지능적 행위를 구현하기 위하여 인공지능의 몇 가지 기법을 휴머노이드 로봇에 적용하고 이를 테스트 도메인에서 실험하는 연구결과를 기술하였다. 본 연구에서 적용한 기법들은, 인공지능의 계획기법에 기반한 로봇의 계획생성, A^* 알고리즘을 적용한 길 찾기, 외부 센서 값에 기반한 장애물회피 및 로봇의 자기 위치인식, 그리고 원하는 물체를 파악하기 위해 템플릿 매칭을 이용한 영상인식 등 네 가지 방향으로 접근하였다. 전반적으로 로봇의 실험은, 웹 페이지로부터 사용자의 쇼핑 목록을 입력 받아, 인공지능의 계획기법에 기반하여 서버에서 이에 대한 실행계획을 만들고 난 후, 로봇이 서버로부터 TCP/IP 기반의 소켓 통신을 통하여 세부 실행계획을 전달받아 임무를 수행하게 된다. 또한 이러한 임무를 수행하기 위해서는 로봇자신의 현재위치에 대한 정보 및 목표물에 대한 위치인식이 요구되며, 이를 위해서 사전에 주어진 맵의 좌표를 찾아가는 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.872-873
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• 2023

본 프로젝트는 LiDAR 센서를 통해서 지형 및 장애물을 파악하면서 모터를 이용하여 로봇의 이동과 물품 운반을 할 수 있게 한다. LiDAR 센서를 이용하여 물체를 인식하고, SLAM(동시적 위치 추정 및 지도작성)과 원격으로 사물과 사람들을 파악할 수 있으며, 모터 간의 통신을 통해 모터 제어를 이루어 지정 경로 내 자율주행을 가능케 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.264-267
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• 2020

클라우드가 보편적으로 활용되면서 클라우드 서버에 정보를 저장하거나 연산을 하는 일은 일상이 되었다. 그러나, 이러한 클라우드 컴퓨팅 서비스가 급격히 증가하면서, 개인정보보호와 데이터 보안성, 기밀성 및 시스템의 안정성에 대한 우려가 높아지고 있다. 클라우드는 데이터를 위탁받아 연산하는 과정에서 사용자들의 개인정보를 유출시킬 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법 중 현재 가장 각광 받고 있는 해결책은 바로 동형암호기술이다. 동형암호는 이전 암호체계와 다르게 사용자의 암호화된 데이터를 복호화하지 않고서도 연산할 수 있어서, 이를 이용하게 되면 사용자 데이터의 기밀성을 보장하면서도 원하는 결과를 얻을 수 있다. 그러나, 동형암호를 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하는데 가장 큰 장애물은 바로 연산 오버헤드가 대단히 크다는 점이다. 본 연구에서는 최신 동형암호 기술을 소개하고 연산속도를 증가시키기 위한 솔루션들에 대해 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.422-424
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• 2014

IPS 측위는 실내의 특정 위치의 무선 신호 정보를 수집하여 radio map을 구성하고 측위 시점에 구성된 정보와 수집된 무선 정보를 비교하여 현재 위치를 판단한다. 비교방법은 핑거프린트, 삼각 측량법 등의 알고리즘을 활용하며 최근에는 wifi 신호와 다른 신호를 혼합하여 계산하거나 다중 비교 방식을 사용하여 정확도를 높이는 측위 방법도 개발되었다. 앞서 언급한 측위방법은 비교적 정확한 실내 위치를 판단하지만 구축된 radio map정보와 측위 시점에서 수집된 신호 정보가 상이할 경우 측위 정확도는 크게 하락한다. 구축 시점과 측위 시점의 무선 신호에 차이가 발생하는 이유는 신호 발생 기기의 고장, 장애물 발생, 채널 간섭 현상 등이다. 특히 채널 간섭은 구축된 신호 영역 내에 동일 채널 및 인접 채널을 가지는 AP 및 테더링 기기 등이 신규로 설치되었을 때 측위에 영향을 주는 신호잡음 현상이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 신호 잡음에 강인한 IPS용 라디오맵에 대하여 제안한다. 제안하는 radio map 설계 방법은 측위 시점에 신호잡음이 발생하였을 때 이 정보를 수집하여 기존 radio map에 반영하여 정확도를 유지하는 방법이다. 이 방법을 적용할 경우 신호잡음에 능동적으로 대처하여 IPS 측위의 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.286-292
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• 2008

RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.902-903
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• 2023

장애물이나 경사지가 많은 협소 지역에서 탐사 활동을 수행하는 로봇은 험지에서도 이동할 수 있는 자율주행 방법을 필수적으로 제공해야 한다. 본 논문은 협소 지역에서 탐사와 객체 탐지를 위해 주행 상황에 따라 바퀴 주행과 관절 주행을 동적으로 변경하면서 이동하는 다관절 로봇 시스템을 제안한다. 다관절 로봇은 마찰력과 수직항력, 토크 값 등을 고려해 설계한 운동 모델을 기반으로 바퀴와 관절 이동을 변경하면서 자율적으로 주행한다. 관리자는 관제 서버를 통해 로봇이 수집한 탐사 정보를 실시간으로 확인하고 필요시 로봇의 원격제어를 수행할 수 있다. 본 연구를 통해 사람이 접근하기 어려운 협소 지역 탐사나 재난지역 인명구조 활동에 활용할 수 있기를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.224-226
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• 2016

With the technical development and rapid increase of private demand, the new market for unmanned vehicle combined with the characteristics of 'unmanned automation' and 'vehicle' is rapidly growing. Even though the pilot driving is currently allowed in some countries, there is no country that has institutionalized the formal driving of self-driving cars. In case of the existing vehicles, safety incidents are frequently happening due to the frequent malfunction of the rear sensor, blind spot of the rear camera, or drivers' carelessness. Once such minor flaws are complemented, the relevant regulations for the commercialization of self-driving car and small drone could be relieved. Contrary to the ultrasonic and laser sensors used for the existing vehicles, this paper aims to attempt the distance measurement by using the depth sensor. A depth camera calculates the distance data based on the TOF method calculating the time difference by lighting laser or infrared light onto an object or area and then receiving the beam coming back. As this camera can obtain the depth data in the pixel unit of CCD camera, it can be used for collecting depth data in real-time. This paper suggests to solve problems mentioned above by using depth data in real-time and also to design the obstacle avoidance system through distance measurement.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.178-180
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• 2006

실내 위치 환경에서 많이 사용되고 있는 삼각 측량 기법은 TOA(Time of Arrival) 신호를 사용하기 때문에 건물의 외벽이나 창의 메탈 성분 같은 장애물로 인한 전파의 반사와 회절, 분산 등의 NLOS(Non-Line-Of-Sight) 환경으로 인하여 정확한 위치추적이 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 줄이기 위해서 Anchor로부터 수신되는 TOA의 range measurement의 표준 편차를 측정하여 LOS와 NLOS를 구분하고, 발견된 NLOS를 보정하는 방법에 대하여 연구한다. 또한 위치 정확도를 높이기 위하여 칼만 필터를 수행하여 이동객체의 위치를 생성하는 실내 환경에서의 위치 추적 시스템을 설계한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.7
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• pp.4482-4488
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• 2014

This paper proposes the creation scheme of a threat map for robot global path planning. The threat map was generated using neural network theory by analyzing the robot's armament state and the menace information of an enemy or obstacle. In addition, the performance of the suggested method was verified using the compared result of the damage amount and existing robot path data.