• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1983-1989
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• 2005

Industrial robots are powerful, extremely accurate multi-jointed systems, but they are heavy and highly rigid because of their mechanical structure and motorization. Therefore, sharing the robot working space with its environment is problematic. A novel pneumatic artificial muscle actuator (PAM actuator) has been regarded during the recent decades as an interesting alternative to hydraulic and electric actuators. Its main advantages are high strength and high power/weight ratio, low cost, compactness, ease of maintenance, cleanliness, readily available and cheap power source, inherent safety and mobility assistance to humans performing tasks. The PAM is undoubtedly the most promising artificial muscle for the actuation of new types of industrial robots such as Rubber Actuator and PAM manipulators. However, some limitations still exist, such as the air compressibility and the lack of damping ability of the actuator bring the dynamic delay of the pressure response and cause the oscillatory motion. In addition, the nonlinearities in the PAM manipulator still limit the controllability. Therefore, it is not easy to realize motion with high accuracy and high speed and with respect to various external inertia loads in order to realize a human-friendly therapy robot To overcome these problems a novel controller, which harmonizes a phase plane switching control method with conventional PID controller and the adaptabilities of neural network, is newly proposed. In order to realize satisfactory control performance a variable damper - Magneto-Rheological Brake (MRB) is equipped to the joint of the manipulator. Superb mixture of conventional PID controller and a phase plane switching control using neural network brings us a novel controller. This proposed controller is appropriate for a kind of plants with nonlinearity uncertainties and disturbances. The experiments were carried out in practical PAM manipulator and the effectiveness of the proposed control algorithm was demonstrated through experiments, which had proved that the stability of the manipulator can be improved greatly in a high gain control by using MRB with phase plane switching control using neural network and without regard for the changes of external inertia loads.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.237-242
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• 2023

고성능의 보행 로봇에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 4족 보행 로봇은 비평탄 지형에서 이동성과 적응력이 뛰어나 많은 관심을 받고 있지만 높은 비용으로 도입과 활용성에 어려움이 있다. 본 논문에서는 저비용의 4족 로봇에 지능적 기능을 적용하여 활용도를 높이기 위해 임베디드 보드에 IMU와 강화학습을 탑재하여 비평탄 지형 극복능력을 개선하고 카메라와 딥러닝을 이용하여 객체를 자동으로 검출하는 방법을 제시한다. 로봇은 4족 포유류 동물의 다리 형태로 구성되고 각 다리는 3 자유도를 가진다. 설계된 3D 모델로 시뮬레이션 환경에서 복잡한 지형을 학습시키고 실제 로봇에 적용한다. 본 연구방법의 적용을 통해 평탄 지형과 비평탄 지형의 보행 능력에 크게 차이가 나지 않음을 확인하였으며 제한된 실험조건에서 실시간으로 사람 검출을 수행하는 동작을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권4호
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• pp.193-205
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• 2003

지능 제어, 통신, 컴퓨터 및 센서 기술, 영상 처리, 메카트로닉스 등과 같은 다양한 분야에서 로봇 축구 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그중 전략 연구는 대부분 공격 전략 연구에 치중하고 있으며, 점차 지능적인 공격 전략을 구현하는 방향으로 흘러가고 있다. 이에 따라 과거의 단순한 수비 전략으로는 완전한 수비가 불가능하게 되었다. 따라서, 지능적인 공격을 효율적으로 수비할 수 있는 수비 전략이 필요하며, 효율적인 수비를 위하여 공격자 로봇의 의도 추출이 필요하다. 본 논문에서는, 퍼지 최대 최소 신경망을 이용한 축구 로봇의 공격 의도 추출기를 설계하였다. 첫째로 축구 로봇 시스템에서의 의도를 정의하고 의도 추출에 대하여 설명한다. 다음으로 설계한 퍼지 최대 최소 신경망을 이용하여 설계한 축구 로봇의 의도 추출기에 대하여 설명한다. 퍼지 최대 최소 신경망은 패턴분류 방법 중의 하나로 온라인 적용, 짧은 학습 시간, 소프트 결정(soft decision) 등의 많은 장점을 갖고 있다. 따라서, 다이나믹한 환경을 가진 축구 로봇 시스템의 의도 추출에 적합하다. 이 의도 추출기는 상대 팀 로봇이 공격시 어떠한 상황에서 어떠한 행동을 할 것인가를 미리 알아내어 수비 시 이용할 수 있도록 하며, 학습을 통하여 의도 추출을 함으로써 상대 팀 경기를 보고 팀의 전략을 파악하는 전략 분석기로도 사용이 가능하다. 자체 제작한 3대3 로봇 축구 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 하였으며, 학습을 함에 따라서 의도 추출률이 증가함을 확인할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권1호
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• pp.1-15
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• 2020

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.67-82
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• 2006

가상 로봇의 행동 진화를 위해서 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 분류 규칙과 진화 신경망을 형성하는 혼합형 행동 진화 모델(Hybrid Behavior Evolution Model)을 제안한다. 본 모델에서는 행동 지식을 두 수준에서 표현하였다. 상위 수준에서는 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 표현력을 향상시켰다. 하위 수준에서는 행동 지식을 비트 스트링 형태의 염색체로 표현하여, 이들 염색체를 대상으로 유전자 연산을 적용하여 학습을 수행시켰다. 적합도가 최적인 염색체를 추출하여 가상 로봇을 구성하였다. 구성된 가상 로봇은 주변 상황을 인식하여 입력 정보와 규칙 정보를 이용하여 패턴을 분류하였고, 그 결과를 신경망에서 처리하여 행동하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 HBES(Hybrid Behavior Evolution System)를 개발하여 가상 로봇의 먹이 수집 문제에 적용하였다. 제안한 시스템을 실험한 결과, 동일한 조건의 진화 신경망보다 학습 시간이 적게 소요되었다. 그리고, 규칙이 적합도 향상에 주는 영향을 평가하기 위해서, 학습이 완료된 염색체들에 대해서 규칙을 적용한 것과, 그렇지 않은 것을 각각 수행하여 적합도를 측정하였다. 그 결과, 규칙을 적용하지 않으면 적합도가 저하되는 것을 확인하였다. 제안된 모델은 가상 로봇의 행동 진화에 있어서 기존의 진화 신경망 방식 보다 학습 성능이 우수하고 규칙적인 행동을 수행하는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.42-47
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• 2015

본 논문은 다개체 로봇을 위한 랭크 기반의 포메이션을 다룬다. 여기서 제안되는 방법은 이웃한 두 대 로봇의 지역 위치를 이용한다. 전통적인 다개체 로봇의 포메이션을 위한 연구는 모든 로봇의 위치를 파악하기 위해 로봇과 중앙 컴퓨터사이의 통신을 필요로 한다. 그리고 전역좌표에서 모든 로봇의 위치를 참조하여 포메이션 형성 및 로봇 경로가 만들어 진다. 기존의 연구들과는 다르게 제안된 포메이션 형성 방법은 지역좌표에서 이웃한 두 대의 로봇 위치를 사용 한다. 따라서 제안된 방법은 여러 모양의 포메이션을 형성할 때 모든 로봇의 협력 관계는 필요하지 않고 주변의 이웃 로봇 위치를 개별적으로 이용한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 효과적으로 포메이션을 형성할 수 있음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.599-604
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• 2008

최근 외부 개입 없이 스스로 주변 환경을 파악하고 목적지까지의 이동경로를 생성하여 자율 주행하는 지능형 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 자율 주행 시스템은 기본적으로 운행 중에 사고가 발생하지 않고 안전하게 목표점까지 이동해야 한다. 본 논문에서는 레이저 변위 센서를 이용하여 노면의 왜곡(훼손된 노면, 비포장 도로, 장애물 등)을 검출하고, 영상 이진화 기법을 적용하여 위험 요소를 검출, 판단하여 주행 시스템의 안정적 운항이 가능한 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 임의로 제작된 국부영역의 지도 데이터에 기반한 모의실험을 통하여 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.448-453
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• 2012

최근 다양한 환경에서 지능형 로봇의 안정된 이동방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 복합 바퀴-다리형 이동 로봇의 설계 방법을 제안하고, LRF(Laser Range Finder)센서를 이용한 복합 이동형 로봇의 저전력 보행 기반 장애물 회피 알고리즘을 제안하였다. 로봇의 자세 안정화와 소비에너지를 줄이기 위해 모터 전류값을 바탕으로 자세를 보정하여 저전력 보행 알고리즘을 구현하였고, 이를 기반으로 LRF센서를 이용한 장애물 회피 알고리즘을 제안하였다. 로봇의 각 다리에서 소비되는 전력을 고르게 분포시키게 자세를 보정하여 보행을 안정화시키고, 최단 경로로 장애물을 회피하여 이동함으로써 전체 소비 에너지를 감소시키며 보행 안정성을 향상하였다. 본 연구에서 제안한 방법들은 실제 복합 이동 로봇의 보행 및 장애물 회피 실험을 통해 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.443-448
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• 2006

본 논문에서는 이족 로봇 보행 중 전력 소비가 적고 안정한 저전력 보행 궤적 생성 방법을 재안하고, 생성된 보행 궤적의 구현을 위해 25 자유도를 갖는 이족 로봇을 설계 제작하였다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 발목 사용 보행의 장점을 이용하고 보행 중 무릎을 크게 굽히는 동작을 줄이기 위해 기존 보행 방법과는 달리 우선 가장 안정한 VPCG 궤적을 생성 하고 생성된 궤적에 따른 발목과 골반의 보행 궤적을 생성한다. 이와 같이 함으로써 이족 로봇이 보행 중 항상 무릎을 굽히지 않으므로 전체 보행 중 전력 소비를 최소화 한다. 한편 제작된 이족 로봇은 발목 사용 시 지면과 잘 접지되는 발 구조와 골반을 유연하게 동작 할 수 있는 특징을 가진다. 마지막으로 이족 로봇의 실제 보행 실험 및 소비 전력 측정 결과, 본 논문에서 제안된 방법이 발목을 사용하지 않는 기존 방법에 비해 더 안정하고 전력 소비가 더 적음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.383-389
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• 2016

본 논문은 선박의 외벽 청소를 위하여 영상기반의 용접부 인식기능을 탑재한 선체 블라시팅 로봇을 제시하였다. 본 로봇제작의 목표로서 선체 청소로봇의 설계 및 제작과정과 영상을 이용한 용접 비드 인식에 따른 성능 결과를 제시하였다. 그리고, 로봇제작에 따른 메카니즘과 로봇시스템의 제어기 제작 과정과 수직상승 메카니즘, 영상 시스템, 원격제어 기능을 갖는 선체 청소 특성에 대해서 기술하였다. 이러한 선체 청소로봇은 선박이 정박하는 동안에 청소를 수행하게 되므로 재도킹을 할 필요가 없는 장점이 있다. 따라서, 개발된 청소작업은 시간과 비용을 절감할 수 있고, 선체의 수직벽면의 주행이 가능하므로 부유물질 등을 수집할 수 있는 필러장치를 장착하고 있다. 개발된 로봇시스템의 동작 및 통신 성능테스트 결과를 통하여 성능평가 결과를 제시하였다.