• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.6986-6992
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• 2014

일반화된 보로노이 그래프(GVG)는 자율 주행 로봇을 위한 일종의 로드맵으로서. GVG는 선서에다 받은 정보만 사용하여 작업 공간거리의 계산에 따라 정의를 한다. 로봇은 장애물까지의 최대 거리를 검출할 수 있기 때문에 포인트 뷰에서 GVG의 최적은 정출 몇 장애물 회피이다. 로봇의 경우에는, GVG는 가장 안전적인 길이라고 할 수 있다. 따라서 높이 링크 로봇의 GVG가장거리에 대한 연구가 매우 필요하다. 기존 연구에서 점(point) 로봇을 위한 GVG(point-GVG)와 로드 로봇을 위한 GVG(rod-GVG)가 발표되었다. 이 논문은 더 고차원의 로봇인 두 개의 동일 링크가 관절로 연결된(tow-identical-link; L2) 로봇을 위한 GVG(L2-GVG)에 대한 연구이다. L2-GVG는 미지의 평면 작업공간에서 움직이는 L2 로봇의 짜임새 공간 $R^2{\times}T^2$상에서 로드맵을 생성하되, 이전 연구와 마찬가지로 지역적 센서 정보만을 이용해 로봇이 스스로 주행하면서 맵을 만들어 낸다. 이 논문에서는 이전 point-GVG와 rod-GVG에서는 나타나지 않는, 관절이 존재하여 생기는 복잡한 특성에 대해서 분석한다. 이는 다관절 로봇으로의 확장에 중요한 초석이 될 것이다.

• 대한물리의학회지
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• 제17권1호
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• pp.127-137
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• 2022

PURPOSE: This study sought to evaluate muscle activity and foot pressure during gait, and balance in female college students with genu valgum. METHOD: Participants were assigned based on their Q-angle to genu valgum group greater than 20° (GVG, n = 12), unilateral genu valgum group greater than 20° (UVG, n = 11), and control group (CON, n = 13). All subjects were evaluated for balance (Trace length, C90 area, C90 angle, and the Romberg test), muscle activity (gluteus medius; GM, tensor fasciae latae; TFL, vastus medialis; VM, vastus lateralis; VL, biceps femoris; BF, gastrocnemius; GCM and tibialis anterior; TA) and foot pressure (F/F ratio, R/F ratio, Hallux, 2~5 toe, 1st MT, 2~4 MT, 5th MT, Midfoot, M/heel, and L/heel) during gait. RESULTS: Romberg test showed significantly increased loss of balance in the UVG group compared with the CON. In the forward position, the imbalance was significantly increased in the UVG and GVG groups compared to the CON. Muscle activity of VL, GCM, and TA significantly increased in the GVG group compared with the CON. Static foot pressure, 1st MT significantly increased in the GVG compared to the CON group. The 5th MT significantly decreased in the CON compared with the GVG group. The R/F ratio significantly decreased in the GVG compared to the CON group. In dynamic foot pressure, the 2~5 toe significantly increased in the GVG compared with the UVG group. The left 5th MT significantly decreased in the UVG compared with the CON and GVG groups. CONCLUSION: These results indicate that genu valgum has a negative effect on balance, muscle activity, and foot pressure during gait in female college students.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2450-2452
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• 2004

Map building is essential to a mobile robot navigation system. Localization and path planning methods depend on map building strategies. A topological map is commonly constructed using the GVG(Generalized Voronoi Graph). The advantage of the GVG based topological map is compactness. But the GVG method have many difficulties because it consists of collision-free path. In this paper, we proposed an extended map building method, the AVG (Areal Voronoi Graph) based topological map. The AVG based topological map consists of collision-free area. This feature can improve map building, localization and path planning performance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.8-11
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• 2021

본 논문은 실내환경에서 로봇의 센싱영역을 벗어난 곳에 위치하는 사용자에게 접근하여 배달서비스를 제공하기 위해 로봇의 최적 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 먼저, 사용자의 위치를 추정하기 위해 비콘-태그 모듈정보에 삼변측량법을 적용하여 실내환경에서 위치를 추정하였고, 사용자 추정위치로부터 최적의 로봇 이동목표(Goal)를 설정하기 위해 보로노이 그래프(GVG)의 생성 노드정보를 기반으로 사용자 위치, 장애물, 이동경로 정보의 연산을 통해 최종 위치를 추정하였다. 실제 로봇플랫폼의 목적지 이동을 통해 해당 서비스로봇의 위치정밀도를 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.174-179
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• 2003

Through the simultaneous localization and map building (SLAM) technique, a robot can create maps about its unknown environment while it continuously localizes its position. Grid maps and feature maps have been widely used for SLAM together with application of probability methods and POMDP (partially observed Markov decision process). But this approach based on grid maps suffers from enormous computational burden. Topological maps, however, have drawn more attention these days because they are compact, provide natural interfaces, and are easily applicable to path planning in comparison with grid maps. Some topological SLAM techniques like GVG (generalized Voronoi diagram) were introduced, but it enables the robot to decide only whether the current position is part of GVG branch or not in the GVG algorithm. In this paper, therefore, to overcome these problems, we present a method for updating a global topological map from the local topological maps. These local topological maps are created through a labeled Voronoi diagram algorithm from the local grid map built based on the sensor information at the current robot position. And the nodes of a local topological map can be utilized as the features of the environment because it is robust in light of visibility problem. The geometric information of the feature is applied to the extended Kalman filter and the SLAM in the indoor environment is accomplished. A series of simulations have been conducted using a two-wheeled mobile robot equipped with a laser scanner. It is shown that the proposed scheme can be applied relatively well.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권4호
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• pp.23-36
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• 2016

Purpose Recently, many researchers have paid much attention to the Artificial Intelligence fields of GVGP, PCG. The paper suggests that the improved MCTS algorithm to apply for the framework can generate better AI agent. Design/methodology/approach As noted, the MCTS generate magnificent performance without an advanced training and in turn, fit applying to the field of GVGP which does not need prior knowledge. The improved and modified MCTS shows that the survival rate is increased interestingly and the search can be done in a significant way. The study was done with 2 different sets. Findings The results showed that the 10 training set which was not given any prior knowledge and the other training set which played a role as validation set generated better performance than the existed MCTS algorithm. Besed upon the results, the further study was suggested.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권8호
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• pp.572-577
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• 2015

보통의 인공지능 시스템은 특정 작업을 수행하기 위해 설계되며, 해당 작업만을 수행하는 능력을 가진다. 그에 반해 인공 일반지능이란 설계 당시 목표로 한 작업만이 아니라 새로 접하는 다양한 문제에도 대응할 수 있는 인공지능을 의미한다. 최근 게임 인공지능 분야의 일반지능 문제인 General Video Game Playing에 대한 관심이 높아지고 있다. 비디오 게임으로 범위가 제한되었지만, 다양한 형태의 비디오 게임을 플레이 할 수 있는 단일 인공지능을 설계하는 것은 상당히 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 Monte-Carlo Tree Search를 이용하는 기존 비디오 게임을 위한 인공 일반지능을 개선하는 방법에 대해 기술한다. 여기서는 UCB1 알고리즘을 문제에 적합하도록 개선한 GreedyUCB1과 게임 분석을 통해 얻은 지식을 활용한 Rollout 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 개발된 인공지능은 국제 학술대회인 IEEE Computational Intelligence in Games의 2014년 인공지능 경진 대회에 출전하여 4위의 성적을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.785-791
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• 2021

본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.