• 전기의세계
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• v.44 no.7
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• pp.17-23
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• 1995

인공지능 기법들은 여러 분야에 걸쳐 다양하게 사용되고 있으며, 특히 최근들어 지능형 제어기법으로 전력 전자 분야에도 많이 적용되고 있는 추세이다. 따라서 본 글에서는 전력전자 분야에 전문가 시스템, 신경회로망 및 퍼지논리를 적용한 예와 신경회로망과 퍼지논리의 융합에 대하여 정리 및 고찰해보고자 한다.

• 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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.34 no.5
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• pp.14-25
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• 2019

As the Internet of Things, artificial intelligence and big data have received a lot of attention as key growth engines in the era of the fourth industrial revolution, data acquisition and utilization in mobile, automotive, robotics, manufacturing, agriculture, health care and national defense are becoming more important. Due to numerous data-based industrial changes, demand for sensor technologies is exploding, especially for intelligent sensor technologies that combine control, judgement, storage and communication functions with the sensors's own functions. Intelligent sensor technology can be defined as a convergence component technology that combines intelligent sensor units, intelligent algorithms, modules with signal processing circuits, and integrated plaform technologies. Intelligent sensor technology, which can be applied to variety of smart IT convergence services such as smart devices, smart homes, smart cars, smart factory, smart cities, and others, is evolving towards intelligent and convergence technologies that produce new high-value information through recognition, reasoning, and judgement based on artificial intelligence. As a result, development of intelligent sensor units is accelerating with strategies for miniaturization, low-power consumption and convergence, new form factor such as flexible and stretchable form, and integration of high-resolution sensor arrays. In the future, these intelligent sensor technologies will lead explosive sensor industries in the era of data-based artificial intelligence and will greatly contribute to enhancing nation's competitiveness in the global sensor market. In this report, we analyze and summarize the recent trends in intelligent sensor technologies, especially those for four core technologies.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.363-370
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• 2022

Grasping a target object among clutter objects without collision requires machine intelligence. Machine intelligence includes environment recognition, target & obstacle recognition, collision-free path planning, and object grasping intelligence of robot hands. In this work, we implement such system in simulation and hardware to grasp a target object without collision. We use a RGB-D image sensor to recognize the environment and objects. Various path-finding algorithms been implemented and tested to find collision-free paths. Finally for an anthropomorphic robot hand, object grasping intelligence is learned through deep reinforcement learning. In our simulation environment, grasping a target out of five clutter objects, showed an average success rate of 78.8%and a collision rate of 34% without path planning. Whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 94% and an average collision rate of 20%. In our hardware environment grasping a target out of three clutter objects showed an average success rate of 30% and a collision rate of 97% without path planning whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 90% and an average collision rate of 23%. Our results show that grasping a target object in clutter is feasible with vision intelligence, path planning, and deep RL.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.452-454
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• 2008

지능형 서비스 로봇 분야의 발전은 최근 들어 빠른 속도로 급성장하고 있으며 다양한 환경에서 상황인지를 수행하고, 지능로봇으로서의 역할을 수행 할 수 있는 로봇 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MSRDS를 활용한 3차원(3D) 가상공간에서 다중센서융합(MSF) 지능로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 환경과 개발 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션 환경에서 다중센서융합을 적용한 지능로봇 개발방법을 연구하고 실험한다. 본 연구에 목적은 다양한 실제 환경에 로봇이 지능적으로 대처할 수 있도록 다중센서를 융합하고 시뮬레이션 로봇에 적용하여 지능로봇을 개발 할 수 있는 3 차원 시뮬레이션 시스템 환경을 개발하는 것이다. 유비쿼터스 시대에 가상공간이 아닌 현실세계에 적응할 수 있는 실제 지능로봇 개발에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.499-501
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• 2014

현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발 중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 자동제어 센서를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 자동제어센서를 이용한 서비스가 제공되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 자동제어센서에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 모델에 대한 기법을 제안하고자 한다. 솔루션 모델의 경우 네트워크 침입 탐지 및 방지시스템을 이용한 기법으로 제안한다.

• Review of KIISC
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• v.25 no.5
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• pp.53-59
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• 2015

지능형 교통시스템은 기존 교통체계에 정보통신, 제어, 전자 등의 기술을 접목시킨 차세대 교통시스템으로써 단순히 빠르게 이동하는 환경에서 안전하고 쾌적하게 이동할 수 있는 환경으로 발전하고 있다. 그러나 IT 기술과의 융합으로 사이버 공격 등과 같은 보안 위협의 가능성이 높아졌으며, 이에 따른 C-ITS에 대한 보안 연구가 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 고에서는 현재 차세대 지능형 교통시스템의 국내외 현황 및 주요 보안 표준화 동향을 분석한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.2
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• pp.111-113
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• 2015

소셜 M2M 서비스는 지능형 M2M 플랫폼을 내장한 M2M 단말들이 자율적으로 소셜 그룹을 형성하고 상호간의 협업을 통해 창출된 지능형 M2M 융 복합 서비스를 말한다. 소셜 M2M 서비스 개발을 위해서는 그 핵심기술로 M2M 공통 서비스 기능을 지원하는 공통 프레임워크와 지능화 기술, 협업 기술, 융합 기술을 포함하는 지능형 M2M 플랫폼이 필요하며, 사물인터넷 생태계의 S(Service)-P(Platform)-N(Network)-D(Device) 각 계층별로 관련 솔루션을 효과적으로 구축하는 것이 필요하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07e
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• pp.85-86
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• 2006

최근 정부에서는 고효율 기기 개발과 ESCO 사업 등을 통해 낭비되고 있는 에너지를 절감하기 위해 노력하고 있고, 산업 패러다임 변화에 따른 전력 IT 기술 중요성이 상승하고 있어 디지털 멀티미디어 기술과 융합된 지능형 전원 관리시스템 개발이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 리모콘 및 인체감지에 의한 스위치 및 콘센트의 개별/동시 제어기법을 이용한 지능형 전원 관리 시스템 개발하고 특성실험을 통해 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.381-382
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• 2009

본 논문은 고령자 및 장애인의 안전한 이동을 지원하기 위한 지능형 휠체어에서의 자동 장애물 감지 및 회피 기술을 개발한다. 이때 다양한 환경에서의 장애물을 정확히 감지하고 회피하기 위하여 학습을 이용한 비전 기반의 경로 선정 방법이 제안 된다. 제안된 시스템은 배경 분류기, occupancy grid map 생성기, 경로 선정기로 구성되며, 경로 선정 시 강건한 장애물 검출을 수행하기 위해 입력 영상을 occupancy grid map으로 변환하고, K-means clustering 알고리즘을 이용하여 생성된 대표 템플릿들과 비교하여 이동 가능한 방향을 선정한다. 제안된 시스템의 효율성을 증명하기 위해 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외에서 실험한 결과 81.7%의 정확도를 보였으며, 지능형 휠체어 사용자에게 안전한 이동성을 제공 할 수 있음을 증명 하였다.