최근 바이오 관련산업의 발전과 함께 바이오 장비 및 장치들에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 특히 바이오 세포 조작관련 연구들이 많이 진행되어 오고 있다. 일반적으로 바이오 세포들에 대해 기계적인 엔드 이펙터들이 조작을 위해 접촉될 때 과도한 힘이 발생될 경우가 발생하며 이런 힘들에 의해 세포막이나 조직들이 피해를 입을 수 있다. 본 논문에서는 상기 문제들을 극복하기 위해 바이오 세포 조작을 위한 새로운 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 내장된 힘 센서를 이용하여 바이오 세포와 엔드 이펙터간의 발생 힘을 측정할 수 있다. 또한, 비전기술을 이용하여 엔드 이펙터의 피펫 팀을 바이오 세포막까지 정확하게 가이드 할 수 있다. 결과적으로 제안된 시스템은 바이오 세포에 피해를 주지 않고 안전하게 조작이 가능하다. 제안된 기술을 이용하여 실제 시작품을 제작하여 다양한 실험을 수행한 결과 향후 DNA 조작과 같은 바이오 세포 조작용 정밀 인젝션 시스템으로의 사용 가능성을 보여 주었다.
로봇 머니퓰레이터의 정밀한 제어를 위하여 하모닉 드라이브와 조인트 토크센서가 널리 사용되고 있다. 하모닉 드라이브는 구조적 특징으로 인하여 토크리플을 발생시키는데, 토크센서와 하모닉 드라이브가 직결된 경우에 토크리플은 토크센서에 전달되어 토크센서를 사용하는 제어기나 관측기의 성능을 저해한다. 본 논문에서는 토크리플과 하모닉 드라이브 속도의 관계를 도출하고, 이를 토대로 토크리플을 효과적으로 감쇄시키는 스위칭 노치필터를 제안한다. 제안된 스위칭 노치필터는 기존에 제시되었던 이론에 비하여 직관적이고, 추가적인 회로부나 기구부 구성이 필요 없으며, 연산량이 적은 장점이 있다. 또한 다양한 실험을 통하여 스위칭 노치필터의 필터링 성능, 빠른 응답속도와 스위칭 안정성을 검증하였다.
본 논문에서는 무중력하에서 자유운동하는 물체의 화상정보로부터 그 운동을 추정할 때의 특징점의 대응점을 선택과 샘플링 주기를 설정하는 방법을 제안하였다. 관성 좌표계를 우주 로봇에 내장된 카메라 좌표계로 치환하여 화상에서 구해진 정보로부터 대응점 문제를 해석하고, 대상 물체의 운동을 결정하는 각속도 vector $\omega$를 구하는 것이 가능하다는 것을 시뮬레이션에 의하여 조사하였다. 또한, 특징점의 운동거리에 대한 상대오차가 양자화에 의해서 증가하기 때문에 샘플링 주기 ${\Delta}t$가 짧으면 각속도의 상대오차는 증가한다. 역으로 샘플링 주기 ${\Delta}t$가 너무 길어져도 각속도가 근사화될 때 샘를링 주기가 길기 때문에 오차가 증가한다. 한편, 정밀도는 해상도가 증가함에 따라 증가한다는 것을 확인하였다.
현재 RC카는 남녀노소를 불문하고 정밀한 컨트롤과 질주 본능을 느끼고 싶어하는 모든 사람이 참여할 수 있는 하나의 문화로써 자리잡게 되었다. 또한 RC카는 직접 차량을 운전하면서 느끼는 체감을 작고 가벼운 몸체 하나로 경험할 수 있다는 것을 이유로 많은 사람들에게 주목받고 있다. 이러한 트렌드에 맞춰 다양한 개발 회사들은 각각의 환경에 맞는 주행, 속도 개선와 같은 기능적인 부분과 그 정교함에 초점을 두어 개발하고 있다. 물론, 주행 성능만으로도 굉장한 파급 효과를 불러올 수 있지만, RC카를 가지고 할 수 있는 것은 부품 변경, 모터 개조 정도 밖에 없다. 따라서, 라즈베리파이 기반의 RC카를 제작해 어플리케이션으로 컨트롤 하고 센서 인식을 통한 다양한 기능의 추가와 웹 캠을 사용해 얻을 수 있는 영상 정보를 통한 주행을 할 수 있는 RC카를 개발한다. 작은 RC카 한 대로 사람이 진입할 수 없는 다양한 건설,사고 현장에서 움직이는 로봇으로써의 사용과 사용자들의 흥미를 이끌 수 있을 만한 기능을 겸비할 수 있도록 연구를 수행한다.
접촉센서가 제공하는 tactile영상을 이용하여 접촉면의 형태를 인식할 때 영상의 모양은 접촉면에 가해지는 힘의 크기에 따라 변화된다. 따라서 많은 노력에도 부루하고 tactile 센서만을 이용하여 접촉면의 형태를 완전히 인식하는 것은 매우 어려운 일로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 tactile 영상이 얻어지는 때의 힘을 동시에 측정하고 힘에 따라 변화하는 영상의 모양을 퍼지융합 알고리즘을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 접촉센서의 tactile 영상은 eigen vector해석 방벅을 적용하여 장축과 단축의 길이로 표현된다. 이들은 접촉 시에 가해지는 힘의 분포에 따른 경계선의 변호를 측정하여 만들어진 소속함수에 의해 퍼지화되며 Averaged Minkowski's distance를 이용하여 융합된다. 제안된 알고리즘은 다중센서시스템에 구현하여 실험하였으며 측정 시에 가해지는 힘의 크기 및 측정면의 종류에 고르게 86% 이상의 인식률을 보여 주었다. 제안된 알고리즘은 복수개의 손가락을 갖는 로봇의 손에 구현하면 작은 힘에도 변형되는 물체의 정밀한 조자이나 인식에 응용될 수 있다.
본 논문에서는 시각정보와 경험이 가상환경에서 햅틱 디바이스로 상호작용 하는데 미치는 영향에 대한 연구이다. 이를 알아보기 위해 Load-on-task를 통하여 물체의 크기와 누적된 경험이 가상환경에서 무게를 예측하고 상호작용 하는데 영향을 미친다는 사실을 확인하였다. 또 가상환경에서 물체 이동 실험을 통해 물체에 대한 정보가 다를 경우 빠르게 잘못된 정보를 보상하고 안정적인 힘 조절을 확인하였다. 위 실험을 통해 가상환경에서의 경험이 물체의 시각적인 정보보다 많은 영향을 주지만, 경험이 없는 환경의 경우 시각적인 정보가 가상환경에서 물체와의 상호작용에 크게 영향을 주는 요소라는 것을 확인하였다. 따라서 가상환경에서 정밀한 조작(로봇 수술 등)이 필요한 의 경우 실제 물체의 물성치와 시각 데이터를 기반으로 유사한 환경을 조성해야 하며, 만약 그러한 환경 조성이 어려울 시에는 충분한 사전시험을 통하여 가상환경이 가진 특성을 경험할 수 있게 준비해야 한다.
소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
현대는 산업사회에서 정보화 사회로 변화되고 있다. 이에 따라 전쟁 양상도 정보전, 네트워크 중심전, 장거리 정밀전, 로봇전으로 발전되어 고도의 첨단 과학군으로 변화를 시도하고 있다. 이러한 전투발전을 위한 전력창출을 위해 중요시 되고 있는 것이 전투실험이다. 전투실험은 LVC를 통한 입체적인 평가체계를 사용하는 것이 바람직하나, 비용 시간 장소 자원의 제한으로 M&S(Modeling & Simulation)를 통한 모의분석을 주로 활용한다. 하지만 모델 개발을 위한 평가절차에 대한 연구는 많이 이루어지고 있지만, 전투실험에 대한 모델운용상의 모의분석절차의 정립이 미흡하다. 본 연구에서는 전투실험간 모델운용의 타당성 평가체계(VV&A : Verification Validation & Accreditation)가 보완된 모의분석 방법과 절차를 정립하였고, "미래향토사단 군수부대편성의 적절성 평가"를 위해 지상무기효과분석모델(AWAM : Army Weapon Analysis Model)을 통한 후방 지역작전 모의분석 사례를 제시하였다. 본 연구는 신뢰성있는 평가체계를 바탕을 둔 효과적인 모의분석방법을 제시하여 전투실험을 위해 크게 기여할 것으로 판단된다.
음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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