본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.
일반 산업용 로봇의 위치정밀도는 $100{\mu}m$ 정도임에 반해, 정밀부품의 조립공차는 수십 ${\mu}m$ 이내이다. 또한, 조립공차가 작을 경우 미소한 위치/각도 오차에 의해 재밍 또는 웨징이 쉽게 발생하며, 위치제어 기반의 로봇인 경우 부품 조립 시 접촉력을 적절히 조절하지 못하여 조립물이 파손될 가능성이 크다 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 접촉력에 능동적으로 반응할 수 있는 힘제어 기반의 로봇조립에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존의 산업용 로봇에 적용하기 용이하도록 위치제어 기반의 머니퓰레이터에 힘제어를 적용할 수 있는 시스템을 구현하였다. 머니퓰레이터에 어드미턴스 필터를 이용한 임피던스 제어를 적용하여 안정적인 접촉운동을 구현하였다. 또한, 임피던스 제어와 blind 검색을 적용하여 정밀부품을 조립할 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 실내 보안 응용을 위한 사람 감지 레이다 시스템을 제안하고, 이의 FPGA 기반 설계 및 구현 결과를 제시하였다. 연산의 복잡도와 메모리 요구량을 최소화하기 위해 스펙트로그램의 상측 절반만 특징점 추출에 사용하였으며, 복잡한 연산이 필요한 특징점 추출기법을 배제하고, 분류 성능과 연산 복잡도를 고려한 효율적인 특징점 추출기법이 제안되었다. 또한, 전체 스펙트로그램에 대한 저장이 불필요한 파이프라인 구조로 설계하여 메모리 요구량을 최소화하였다. 제안된 시스템의 분류 학습을 위해 사람, 개, 로봇 청소기에 대한 실험이 수행되었고, 96.2%의 정확도 성능을 확인하였다. 제안된 시스템은 Verilog-HDL을 이용하여 구현되었으며, 1140개의 logic과 6.5 Kb의 메모리를 사용하는 저면적 설계가 가능함을 확인하였다.
최근 실내 환경에서 로봇의 서비스를륵 위해 영상 정보를 사용하기 인한 인구가 활발하다. 과거의 영상 처리 전근 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반 하기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체 인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의서 가려져 있는 경우 대상물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 물체간이 관계를 모델링하여 발견된 물체를 통해 대상 물체를 추론할 수 있게 하였다. 이를 위해 작은 규모의 베이지안 네트워크(프리미티브 베이지안 네트워크)를 위한 설계 방법을 정의하고 이를을 다시 상황에 맞게 결합하였다. 실험은 설계된 모델의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 $82.8\%$의 정확도를 보여주었다.
In this paper, we propose the Tangible Virtual Reality Representation Method to using haptic device and feature to morphology of created bead from Flux Cored Arc Welding. The virtual reality was started to rising for reduce to consumable materials and welding training risk. And, we will expected maximize virtual reality from virtual welding training. In this paper proposed method is get the database to changing the input factor such as work angle, travelling angle, speed, CTWD. And, it is visualization to bead from extract to optimal morphological feature information to using the Neural Network algorithm. The database was building without error to extract data from automatic robot welder. Also, the Neural Network algorithm was set a dataset of the highest accuracy from verification process in many times. The bead was created in virtual reality from extract to morphological feature information. We were implementation to final shape of bead and overlapped in process by time to using bead generation algorithm and calibration algorithm for generate to same bead shape to real database in process of generating bead. The best advantage of virtual welding training, it can be get the many data to training evaluation. In this paper, we were representation bead to similar shape from generated bead to Flux Cored Arc Welding. Therefore, we were reduce the gap to virtual welding training and real welding training. In addition, we were confirmed be able to maximize the performance of education from more effective evaluation system.
유전자 알고리즘은 지금까지의 방법으로써는 해결이 곤란한 문제에 대해서 실용상의 최적해를 랜덤하고 빠르게 찾는 방법으로서 사용되어 왔으며, 종래의 검색 알고리즘과 달리 검색 공간 중 하나의 점뿐만 아니라 많은 점을 동시에 고려하기 때문에 국부 최소점(local minima)점에 수렴되는 현상을 극복할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 목적 함수에 연속미분조건이 없으며 다수의 변수들을 하나의 문자열로 부호화(coding)함으로써 병렬연산 및 동시최적화가 가능한 유전자 알고리즘을 이용한 PI제어기를 교류서보전동기에 적용하여 작업환경변화에 능동적으로 대응하는 제어방법을 제안하였으며 산업현장에서의 로보트 액추에이터 등의 응용과 정밀제어를 실현하기 위한 교류서보전동기의 드라이버에 적용할 수 있는 제어기를 구현하고자 한다.
A GPS sensor is widely used in many areas such as navigation, or air traffic control. Particularly, the car navigation system is equipped with GPS sensor for locational information. However, when a car goes through a tunnel, forest, or built-up area, GPS receiver cannot get the enough number of satellite signals. In these situations, a GPS receiver does not reliably work. A GPS error can be formulated by sum of bias error and sensor noise. The bias error is generated by the geometric arrangement of satellites and sensor noise error is generated by the corrupted signal noise of receiver. To enhance GPS sensor accuracy, these two kinds of errors have to be removed. In this research, we make the road database which includes Road Database File (RDF). RDF includes road information such as road connection, road condition, coordinates of roads, lanes, and stop lines. Among the information, we use the stop line coordinates as a feature point to correct the GPS bias error. If the relative distance and angle of a stop line from a car are detected and the detected stop line can be associated with one of the stop lines in the database, we can measure the bias error and correct the car's location. To remove the other GPS error, sensor noise, the Kalman filter algorithm is used. Additionally, using the RDF, we can get the information of the road where the car belongs. It can be used to help the GPS correction algorithm or to give useful information to users.
이 연구에서는 SW교육에서 초등학생을 대상으로 해커톤 기반의 SW교육이 창의성과 문제해결력에 미치는 효과에 대해 연구하고자 하였다. 이를 위하여 학교에서 이루어지는 일반적인 프로젝트 학습과 비교하여 프로젝트의 결과물을 교사들에게 평가하게 하였으며, 피지컬 컴퓨팅 또는 로봇 작품에 대한 창의성과 문제해결력에 대해 분석하였다. 적용 결과 해커톤 기반 SW교육을 받은 집단이 작품의 창의성과 문제해결력에 있어서 긍정적인 효과가 나타났다. 특히 창의성 중 정교성과 문제해결력의 효과는 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 그 이유는 해커톤의 자유로운 분위기와 자유로운 의사소통과 협의를 통한 다양한 아이디어 산출에 있었던 것으로 분석된다.
건축공사에서 먹매김 공정은 건물의 구성요소를 계획된 위치에 정확히 형성하기 위한 기준이 되므로 높은 정밀도가 요구된다. 최근의 건축물 규모 증가 및 숙련공 부족 추세에서 먹매김 공사는 로봇 기반의 자동화 기술 도입을 통한 생산성 및 품질 향상 요구가 크게 나타나고 있으며, 특히 가장 선행되는 골조공사 먹매김 작업의 중요도 및 자동화 필요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 건축물 골조공사용 먹매김에 적합한 시공 자동화 시스템 개발 방향을 제시하고자 한다. 기존 유사 기술 고찰을 토대로 하여 5가지 구성기술과 17개의 세부 기술요소를 도출하였으며, 전문가 설문을 통한 중요도 평가를 수행하였다. 설문 결과, 열악한 주행 및 작업 환경에 대응하기 위한 주행부 및 마킹부 기술이 가장 중요한 구성기술로 파악되었으며, 이러한 환경에서 정밀도를 확보하기 위한 제어기술과 전반적인 프로세스의 자동화기술의 중요성이 높게 나타났다. 본 연구 결과는 향후 보다 실용적이고 효율적인 자동화 시스템 개발에 기여할 것이다.
기존 약국 자동화 시스템에서는 약품 최초투입 시, 설비 운용 중에 수량 측정을 하지 않은 채 메모리 상에서만 수량 관리를 해왔다. 이로 인해 설비의 오류 시 운용 도중 이미 차감되어 버린 약품에 대한 수량 관리가 이루어지지 않았다. 수량 관리가 되지 않아 관리가 필요한 중요한 약품의 경우 심각한 문제를 야기하고 있다. 또한 설비 외부에 약품에 대한 잔량을 사용자에게 알려주는 부분이 없어 사용자는 해당 약품의 재고 소진 시 약품을 다시 채워 넣어야 했다. 약품의 재고 소진 시 설비는 운용을 멈추기 때문에 재가동까지의 시간과 해당 약품을 다시 채워 넣는 시간까지의 손해를 가진 채 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 약국 자동화 관리 시스템의 로봇에 변위 센서를 추가하여 약품들의 수량을 수시로 관리하는 시스템을 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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