로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.
실내 공기질에 관한 관심과 중요성이 커지고 있으나 현재의 고정된 장비를 이용한 실내 공기질 측정 방법에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이동 중 요철에 의한 진동을 최소화하여 탑재된 센서를 보호하기 위해 소형 다족형 로봇에 공기질 측정 장비를 탑재하여 이동형 공기질 측정 로봇을 개발하였다. 개발한 이동형 공기질 측정 로봇은 간단한 보행 메커니즘을 활용하여 DC 모터 두 개의 정회전과 역회전 조합만으로 로봇의 전진, 후진, 좌우 선회가 가능하다. 로봇의 보행이나 보행 궤적을 제어하기 위해 복잡한 연산이 필요치 않고 하나의 아두이노를 사용해 로봇의 보행 제어 및 다양한 공기질 측정 장비의 데이터 획득과 전송을 할 수 있었다. 로봇 전장부의 소모 전력이 낮아 비교적 저용량의 배터리를 탑재하여 배터리로 인한 무게를 줄일 수 있었다. 개발한 로봇은 몸통에 배터리와 모터를 포함하여 다양한 공기질 측정 장비를 탑재하고 1.4kg의 무게를 가지며, 보행 및 선회 속도는 3.75cm/sec와 14.13rad/sec로 측정되었다. 다리의 최대 수직 도달 높이는 33mm였으나, 요철은 최대 24mm 높이까지 극복할 수 있었다.
이 연구는 초등학생들이 인공지능 학습원리에 대해 직관적으로 쉽게 이해할 수 있도록 입력 데이터(온도, 습도 등)와 출력 데이터(채소, 과일 등) 모두 생활 속에서 쉽게 접할 수 있는 형태의 스마트팜을 이용한 융합교육 프로그램을 개발하기 위해 수행하였다. 이를 위해 초등학교의 2015 교육과정에 따른 실과교과의 원예·sw·로봇 단원에 대한 내용 분석과 인공지능교육 내용 체계에 관한 선행연구 분석을 통해 스마트팜 적용이 쉬우며 인공지능 학습원리를 쉽게 설명해 줄 수 있는 구성 요소 13개와 성취 기준 16개를 선정하여 4회기(8차시) 분량의 인공지능교육 프로그램과 스마트팜 기능이 들어있는 비닐하우스 교구를 개발하였다. 이 연구에서 개발한 융합교육 프로그램은 추후 초등학생을 대상으로 하는 인공지능교육에 대한 다양한 교수학습자료 개발 시 참고자료로 활용할 수 있다.
푸드테크 산업 중 서비스 로봇 시장이 커짐에 따라 외식산업의 소비자 행동의도에 영향을 끼치는 로봇 서비스의 품질이 중요하다. 식당 서빙로봇은 직원의 업무를 줄여주기도 하지만, 서비스 실패에 따른 대응이 되지 않기 때문에 고객의 불만족은 물론 직원의 업무를 늘리기도 한다. 주문과 서빙 기능 외에 서비스 품질을 높이기 위해서 직원처럼 서비스 실패 후 복구 노력, 과정의 공정성, 공감, 대응성, 확신성에 대한 기능도 요구된다. 이에 우리는 식당 서빙 서비스 실패 유형을 내적, 외적요인으로 가정하고, 서비스에 실패했을 때 직업 윤리적인 태도로 대응할 수 있도록 직업윤리적 공감모듈이 있는 서빙로봇을 개발했다. 이때 서빙로봇의 표정과 액션은 평상 서비스 모드에 실패복구 노력과 공감을 반영한 실패 모드를 추가하여 개발하였으며, 두 유형의 서비스 실패에 따른 서빙로봇의 직업 윤리적 공감 대응 여부가 로봇평가에 유의미한지를 실험하였다. 실험참가자들은 로봇 실수보다 다른 고객의 실수에 따른 서비스 실패에 더 불편해했으며, 서빙로봇의 직업윤리적 공감과 대응은 적절했다고 응답하였다. 또한 직업윤리적 공감 모듈의 장착여부에 따라 로봇 호감도는 차이가 없지만 안전성은 유의미한 차이를 보였다. 생성형 인공지능을 활용하여 직업윤리적 공감 대응 모듈을 탑재한다면, 국내 서빙로봇산업과 시장은 더욱 성장할 수 있을 것이다.
고성능 CPU의 개발과 고속 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 지능형 서비스 로봇 개발에 대한 연구가 활성화 되는 데에 많은 공헌을 하였다. 로봇 소프트웨어는 로봇의 올바른 수행과 사용자의 안전을 보장해야 하며, 이를 지원하기 위해 로봇 소프트웨어를 구성하는 컴포넌트의 QoS 보장에 대한 연구가 절실히 요구된다. 로봇 컴포넌트의 QoS는 컴포넌트가 원하는 데이터의 흐름을 가능하게 하여 안정적으로 수행함을 목적으로 하며, QoS를 보장함으로써 이러한 로봇의 지능화와 안정성을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가진 로봇 플랫폼 상에서 운용되는 로봇 컴포넌트들이 요청한 QoS를 최대한 보장하도록 하는 QoS 프레임워크를 설계하고 구현하였다. 또한 QoS의 요청에 대한 응답시간을 측정하고 그에 따른 성능분석 결과를 제시한다.
최근 과학예술융합교육(Science, Technology, Engineering, Art and Mathematics; STEAM)의 중요성이 증대되고 있으며, 로봇활용교육도 좋은 대안으로 고려되고 있다. 현재 대부분의 초등 로봇활용교육은 방과후교실로 운영되고 있는데, 주로 과학과 로봇에 관심이 많은 남학생들을 중심으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 먼저 초등학생들이 로봇을 활용하여 STEAM에 대한 흥미를 유발하게 되는지를 살펴보고자 하였다. 로봇활용의 범주를 5가지(추상적 이해형, 구조중심형, 운동중심형, 지능중심형, 가치지향형)로 나눈 후, 초등정규교육과정을 분석하여 적용 가능한 모든 교과와 단원을 추출하였다. 그리고 추출된 단원에 대하여 정규수업시간 내에 수행이 가능한 로봇을 활용하는 교안을 개발하고, 5개월간 적용하였다. 분석 결과, 로봇활용교육이 STEAM에 대한 흥미를 유의미하게 증진시키는 것으로 나타났으며, 특히 여학생의 경우가 더 두드러졌다. 이와 더불어서, 정규 수업에서 로봇활용교육을 운영하는 데 있어서 당면하게 되는 문제점들에 대해 논하고, 향후 STEAM을 위한 로봇활용교육과 관련한 제언을 제시하였다.
본 연구는 유아기관에서 상용화되어 있는 지능형 로봇 iRobiQ에 탑재할 교사보조 콘텐츠 '우리반'을 기획하고 개발하는 것을 목적으로 하였다. 유아교육기관의 하루일과 중 iRobiQ가 교사보조로서 활용할 수 있는 기능을 추출하여 6개의 기능(출석, 활동, 갤러리, 배움터, 호명, 타이머)을 개발하였다. 유아가 매체를 다룰 때 수행하게 되는 주요 역할인 놀이자, 학습자, 사용자에 따라서 각각 오락적, 학습적, 도구적 요소를 충족시켜야 한다는 PLU 모델에 따라서 역할 모델에 따른 요소들을 기능에 반영하고자 하였다. 특히, 로봇은 정서적인 관계를 수행할 수 있기에 유아는 로봇을 친구(Companion)로서 접근할 수 있으며, 이에 따라서 또래 역할을 수행할 수 있는 정서적 요소들 또한 개발에 반영하였다. 유아기관에서 개발된 '우리반' 콘텐츠의 수용 양상을 살펴보기 위하여 4주간에 걸친 관찰을 수행한 결과, 교사와 유아 모두에게 긍정적인 반응을 얻었으며, 특히 유아의 경우에는 오락적, 정서적 요소에 더 많은 반응을 하였고, 로봇의 사용 방식이 점차 고정되는 교사와 달리 유아들은 끊임없이 새로운 요소를 탐색하였다. 개발 결과와 더불어서 향후 로봇 교사보조 콘텐츠를 개발할 때 고려해야 할 사항들을 논의한다.
본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule)과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층 (KClass)으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel)과 3개의 온톨로지 층 (OLayer)으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.
As the 4th industrial revolution and artificial intelligence technology develop, it is expected that there will be a revolutionary changes in the security robot. However, artificial intelligence system requires enormous hardwares for tremendous computing loads, and there are many challenges that need to be addressed more technologically. This paper introduces precise tracking control technique of autonomous system that need to move repetitive paths for security purpose. The input feedforward signal is generated by using the inverse based iterative learning control theory for the 2 input 2 output nonminimum-phase system which was difficult to overcome by the conventional feedback control system. The simulation results of the input signal generation and precision tracking of given path corresponding to the repetition rate of extreme, such as bandwidth of the system, shows the efficacy of suggested techniques and possibility to be used in military security purposes.
보행 환경 인지 기술은 보행 보조 로봇의 지능화를 위한 핵심 기술 중 하나다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 보행 보조 로봇의 인지 지능을 고도화하는 방법으로 심층 학습 기반의 의미론적 영상 분할 기법을 고려한다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 기존 영상 분할 기법의 성능을 비교 분석하고, 국내 보행 환경에 적합한 영상 분할 기술의 개발 방향과 인지 센서의 구성 및 배치에 대해 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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