• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.424-431
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• 2020

본 논문은 사용자 위치를 인식하여 공을 자동으로 서브하는 테니스 훈련용의 로봇 개발을 목적으로 한다. 로봇 기술을 스포츠 분야에 활용하는 경우, 야외 환경 및 스포츠 경기 방식의 특수성에 기인하여 시각, 음성과 같은 모달리티 인식에 다양한 문제점이 존재한다. 영상 정보를 이용하여 경기장 내의 사용자 가로 및 깊이 방향의 위치를 인식하는 과정에서, 네트 주위에서의 사용자 자세 변화에 따른 위치 오차 감소를 위해 가우시안 혼합 모델 및 칼만 필터를 적용하고, 이에 따라 해당 위치로 공을 서브하는 기능을 구현하고자 한다. 이를 위해 팬 틸트 기반의 움직임이 가능한 로봇 구동부 및 공압 제어 기반의 공을 발사하는 기능을 구현하고, 이를 다계층의 소프트웨어 구조로 구성하였다. 최종적으로 실험을 통한 추적 기능 및 훈련용 장치의 실효성 및 보완점을 논하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.35-41
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• 2018

강화학습기반 Q-learning 알고리즘은 이산적인 상태와 액션의 조합을 사용하여, 한 번에 하나의 행위에 대한 목표를 학습하는데 유용하다. 여러 액션을 학습하기 위해서는 행위 기반 아키텍처를 적용하고 적절한 행위 조절 방법을 사용하면 로봇으로 하여금 빠르고 신뢰성 있는 액션을 가능하게 할 수 있다. Q-learning은 인기 있는 강화학습 방법으로 단순하고, 수렴성이 있고 사전 훈련 환경에 영향을 덜 받는 특성(off-policy)으로 인해 로봇 학습에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 Q-learning 알고리즘을 램프 로봇에 적용하여 복수 행위(사람인식, 책상의 물체 인식)를 학습시키는데 사용하였다. Q-learning의 학습속도(learning rate)는 복수 행위 학습 단계의 로봇 성능에 영향을 줄 수 있으므로 학습속도 변경을 통해 최적의 복수 행위 학습 모델을 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제41권6호
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• pp.782-796
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• 2019

This paper presents a hierarchical framework for managing the sampling distribution of a particle filter (PF) that estimates the global positions of mobile robots in a large-scale area. The key concept is to gradually improve the accuracy of the global localization by fusing sensor information with different characteristics. The sensor observations are the received signal strength indications (RSSIs) of Wi-Fi devices as network facilities and the range of a laser scanner. First, the RSSI data used for determining certain global areas within which the robot is located are represented as RSSI bins. In addition, the results of the RSSI bins contain the uncertainty of localization, which is utilized for calculating the optimal sampling size of the PF to cover the regions of the RSSI bins. The range data are then used to estimate the precise position of the robot in the regions of the RSSI bins using the core process of the PF. The experimental results demonstrate superior performance compared with other approaches in terms of the success rate of the global localization and the amount of computation for managing the optimal sampling size.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.515-526
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• 2003

Tutorial contents of kinematics and dynamics of a wheeled drive mobile robot are presented. Based on the dynamic model, simulation studies of position tracking of a mobile robot are performed. The control structure of several position control algorithms using visual feedback are proposed and their performances are compared. In order to compensate for uncertainties from unknown dynamics and ignored dynamic effects such as slip conditions, neural network based position control schemes are proposed. Experiments are conducted and the results show the performance of the vision based neural network control scheme fumed out to be the best among several proposed schemes.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.146-151
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• 2009

현대 설치 예술 분야에서 피지컬 컴퓨팅(physical computing)을 이용한 작품의 사례가 많아지고 있다. 하지만 인터랙션(interaction)을 위한 로봇 사용이 아닌 인터페이스(interface)가 장착된 드로잉(drawing)의 도구로 로봇을 사용하여 작업한 예는 쉽게 찾아 볼 수가 없다. 본 논문에서는 사용자와 통신할 수 있는 드로잉 작업용 시스템 설계와 개발 과정에 대해 언급하고자 한다. 작업 환경을 구성하는 로봇으로는 레고(Lego) 사(社)에서 나온 마인드스톰(Mindstorm) 지능형 로봇 NXT 시스템을 이용하였고, 현실에서의 실제 드로잉 환경과 이를 예측하여 운동을 시뮬레이트(simulate)하는 가상 환경으로 구분하였다. 실제 환경에서 드로잉을 하기 위하여 NXT 시스템을 제어할 수 있도록 하는 아이커맨드(Icommand) 라이브러리(library)를 이용하였고, 가상 환경을 표현하기 위하여 이미지 표현이 쉬운 프로세싱(processing) 라이브러리를 이용하였다. 라인(line) 드로잉을 위하여 벡터(vector) 방식 SVG(Scalable Vector Graphics) 파일을 기반으로 이미지 정보를 얻어 표현하였다. 이 시스템은 블루투스(bluetooth) 연동으로 실시간 통신이 가능하여 사용자의 요구에 따라 원하는 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이러한 모습은 이미지의 결과에 그치는 것이 아니라 드로잉을 하는 과정에서 하나의 퍼포먼스(performance)로 작용할 수가 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.1011-1019
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• 2018

기존에는 센서와 원격제어 또는 딥-러닝과 같은 기술들을 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어할 수 있었다. 하지만 기상 정보를 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어하는 것은 지금까지 제안되지 않았다. 유용한 일상 생활정보인 기상정보를 이용하지 않는 기존 탐사로봇의 방법의 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기상청에서 무료로 제공하는 RSS(Rich Site Summary) 서비스로부터 얻어진 날씨 정보를 이용하는 새로운 탐사 로봇 속도 제어 방법을 제안한다. 본 논문에서 구현된 탐사로봇은 TCP/IP 통신을 통하여 원격 제어되고 장착된 카메라 센서에 의해 얻어진 실시간 현장화면 사진을 와이파이 통신내에서 제공할 수 있다. 추가로 기상청의 URL(Uniform Resource Locator)을 통하여 얻어진 날씨 정보를 활용하여 탐사로봇의 속도가 자율적으로 제어된다. 제안한 방법의 올바른 성능은 강수확률과 풍속에 따른 탐사로봇의 속도를 측정한 논문에서의 실험 데이터들로부터 확인된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.81-94
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• 2009

유비쿼터스 환경에서 지능형 서비스 로봇의 실시간성 기술은 QoS를 보장하기 위해서 필수 불가결한 요소이다. 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇에 실시간성을 지원하는 실시간 프레임워크를 설계 및 구현한 내용을 기술한다. 실시간 스케줄링 서비스를 제공하는 실시간 프레임워크는 범용 운영체제를 기반으로 동작하며, 범용 운영체제에서 제공하는 스케줄러의 실시간성 미 지원 문제를 해결한다. 본 논문에서는 또한 실시간 로봇 애플리케이션에 QoS를 보장하기 위한 실시간 스케줄링 서비스를 제안한다. 제안된 실시간 프레임워크의 성능 평가를 위해 윈도우즈 운영체제 상에 구현하였다. 실험 결과를 통해 쓰레드의 응답시간 향상과 실시간 프레임워크 탑재에 따른 성능상의 오버 헤드가 $62{\mu}s$로 미미하다는 것을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1035-1044
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• 2001

기존의 검색엔진은 분산된 불특정 다수의 웹 서버에 대해 웹 서버 부하, 네트워크 부하를 고려하지 않고 로봇을 동작시키므로 웹서버 및 네트워크의 과부하를 초래한다. 또한 정보의 갱신 기간도 3∼4주 간격으로 필요한 시기에 정보가 갱신되지 않는 경우가 많으며, 웹서버의 내용 변경이 없음에도 불구하고 무조건 웹서버의 내용을 수집하여 갱신한다. 본 논문에서는 네트워크 및 웹서버 부하를 고려한 지능적인 검색시스템을 제안하고, 이 시스템에 필요한 실시간 제어 검색엔진 및 분산되어 있는 정보를 모아서 갱신해 주는 지능적인 로봇을 설계 및 구현하였으며, 네트워크 부하 및 웹 서버의 부하를 모니터링하여 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 로봇 제어 정책을 수립하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1493-1503
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• 2018

We propose an object recognition system and experiential game contents using Kinect to maximize object recognition rate by utilizing underwater robots. we implement an ice hockey game based on object-aware interactive contents to validate the excellence of the proposed system. The object recognition system, which is a preprocessor module, is composed based on Kinect and OpenCV. Network sockets are utilized for object recognition communications between C/S. The problem of existing research, degradation of object recognition at long distance, is solved by combining the system development method suggested in the study. As a result of the performance evaluation, the underwater robot object recognized all target objects (90.49%) with 80% of accuracy from a 2m distance, revealing 42.46% of F-Measure. From a 2.5m distance, it recognized 82.87% of the target objects with 60.5% of accuracy, showing 34.96% of F-Measure. Finally, it recognized 98.50% of target objects with 59.4% of accuracy from a 3m distance, showing 37.04% of F-measure.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.40-47
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• 2013

병원과 같은 의료센터에서 이동하는 환자들의 상태를 효과적이며 실시간으로 감지하기 위해서는 다양한 무선통신망 프로토콜과 네트워크 상황을 고려해야 한다. 802.11a, 802.11g, direct sequence와 같은 무선통신 프로토콜들은 각각의 장단점이 있으며 모바일 노드의 개수나 전파도달 거리등 다양한 요소들이 망의 성능에 영향을 줄 수 있다. 특히, 환자들의 상태를 뇌파전송(EEG)을 통해 감지하기 때문에 이러한 데이터 특성도 고려하여 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 환자의 EEG 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 무선통신망을 설계하고 이를 Opnet 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션한 뒤 그 결과를 이용하여 성능을 분석하였다. EEG를 전송하는 무선네트워크 환경에서는 전반적으로 802.11g의 성능이 우수한 것으로 나타났으며 토폴로지의 구성요소에 따라 결과의 특성에 다소 차이가 있었다.