해양자원을 활용하기 위한 수중 로봇과 관련된 연구가 다수 진행되고 있다. 그러나 일반 드론과 다르게 수중 로봇은 매개체가 공기가 아닌 물이기 때문에 위치 파악이 쉽지 않은 문제점이 존재한다. 수중 위치를 확인하기 위한 기존 연구인 수중 로봇의 모니터링 및 포지셔닝 프로그램은 대규모 공간에서 활용하기 위한 목적을 가지고 있기 때문에 소규모의 공간에서 위치 파악 및 모니터링에 어려움을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 소규모 공간에서 지속적인 모니터링과 명령 전달을 위한 3차원 포지셔닝 프로그램을 제안한다. 제안된 프로그램은 수중 로봇의 위치에 깊이를 확인할 수 있도록 다차원 포지셔닝 모니터링 기능과 3차원 화면을 통해 이동 경로 제어할 수 있는 기능으로 구성된다. 성능평가를 통해 수중 로봇이 수조 모습과 동일하게 출력되어 3차원 화면으로 다양한 각도에서 모니터링 확인이 가능하였으며, 설정 경로와 실제 위치의 차이가 평균 6.44m 이내로써 상정 범위 내의 오차를 확인하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.51-57
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2020
A propeller-based seesaw system is a system that can represent one of axis of four propeller drones and its stabilization has been replaced by intelligent control system instead of often used control methods such as PID and state space. Today, robots are increasingly use machine learning methods to adapt to their environment and learn to perform the right actions. In this article, we propose a Q-learning-based approach to control the stability of a seesaw system with a propeller. From the experimental results that it is possible to fully learn the balance control of a seesaw system by correctly defining the state of the system, the actions to be performed, and the reward functions. Our proposed method solves the seesaw stabilization.
The frequency range of a radio wave is from 3kHz to 300GHz, and radio technologies use this range to improve the quality of human lives. Radio technologies have entered a new phase of communication. The core infrastructure used as the basis for technologies leading the fourth industrial evolution, such as artificial intelligence, the Internet of Things, autonomous cars/drones, augmented reality, robots, and remote medical diagnoses, is the 5G network. The 5G network enables transmitting and receiving large amounts of data at very high speed. In particular, application technologies with artificial intelligence have been studied, including radar, wireless charging, electromagnetic devices and their effects on humans, EMI/EMC, and microwave imaging. In this study, we present a future radio technology that is needed to prepare for the upcoming industrial revolution and digital transformation.
With the massive increase in bandwidth for wireless communications, free space optical (FSO) communication has attracted significant interest owing to its outstanding strengths over conventional radio frequency wireless communication such as a wide bandwidth, unlicensed spectrum, low power consumption, small size, electromagnetic interference immunity, long-range propagation, and improved security. In recent years, FSO technology has been studied intensively for use in terrestrial and underwater autonomous and unmanned mobile systems, a rapidly growing application area, including robots, drones, unmanned aerial vehicles, autonomous vehicles, unmanned trains, and unmanned submarines. In this report, we review the recent trends and key technologies for the mobile FSO system, and introduce our drone-based mobile FSO system, which is currently under development.
Lithium-ion batteries are actively used in various industrial sites such as field robots, drones, and electric vehicles due to their high energy efficiency, light weight, long life span, and low self-discharge rate. When using a lithium-ion battery in a field, it is important to accurately estimate the SoC (State of Charge) of batteries to prevent damage. In recent years, SoC estimation using data-based artificial neural networks has been in the spotlight, but it has been difficult to deploy in the embedded board environment at the actual site because the computation is heavy and complex. To solve this problem, neural network lightening technologies such as network pruning have recently attracted attention. When pruning a neural network, the performance varies depending on which layer and how much pruning is performed. In this paper, we introduce an optimized pruning technique by improving the existing pruning method, and perform a comparative experiment to analyze the results.
미래에는 일상생활에서 우리 삶을 편의를 위한 로봇이나 드론들이 증가할 것이다. 그리고 이것을 제어하기 위한 방법으로 현재 리모컨이나 사람의 음성에 의한 방법이 가장 보편적으로 사용되고 있다. 하지만 리모컨은 사람이 찾아서 일일이 조작해야하며 음성의 경우에는 주변 노이즈를 무시할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 팔의 자세정보만으로 무선으로 간편하게 주변 드론이나 로봇들을 제어 할 수 있다는 전제하에 실시간으로 정확하게 팔의 자세정보를 획득하기 위한 경제적인 자세정보 획득방법에 대하여 연구하였다. 이를 위해서 확장 칼만필터를 이용하여 팔의 자세정보에 대한 노이즈를 제거하였으며 팔의 움직임을 감지하기 위하여 저가의 MEMS 타입의 센서를 적용하여 장치의 경제성을 확보하였으며 팔의 착용성을 증대시키기 위하여 FPGA를 활용하여 최대한 칩 하나에 모든 기능을 집적화시켜 소형 경량의 자세정보 획득장치를 개발하였다. 그 결과 1 ms의 실시간성을 확보하였고 확장칼만필터를 적용하여 노이즈가 제거된 정확한 팔의 자세정보를 획득하고 실시간으로 팔의 자세정보를 전시하였다. 이를 통해서 팔의 실시간 자세정보를 이용하여 명령을 생성할 수 있는 기초가 마련되었다.
The 4th industrial revolution technology has brought many changes not only in human life but also in the industrial field. ICT such as 5G and artificial intelligence and convergence/complex systems such as drones and robots are convenient for humans, and automation of all processes in the industrial field. However, these advanced information and communication technologies also have adverse functions. As advanced ICT was incorporated into military and terrorist weapon systems, more powerful and highly destructive weapon systems began to be developed. In particular, by applying advanced ICT to the production and use of terrorist tools, the terrorist method became more sophisticated and caused more damage. In this paper, we derive advanced ICT that can be abused according to the terror patterns in the 4th industrial revolution era, and present a method that is applied from preparation to execution of terrorism. The abuse of advanced ICT makes terrorism more stealthy and subtle, and increases its destructive power.
The Von Neumann based architecture of the modern computer has dominated the computing industry for the past 50 years, sparking the digital revolution and propelling us into today's information age. Recent research focus and market trends have shown significant effort toward the advancement and application of artificial intelligence technologies. Although artificial intelligence has been studied for decades since the Turing machine was first introduced, the field has recently emerged into the spotlight thanks to remarkable milestones such as AlexNet-CNN and Alpha-Go, whose neural-network based deep learning methods have achieved a ground-breaking performance superior to existing recognition, classification, and decision algorithms. Unprecedented results in a wide variety of applications (drones, autonomous driving, robots, stock markets, computer vision, voice, and so on) have signaled the beginning of a golden age for artificial intelligence after 40 years of relative dormancy. Algorithmic research continues to progress at a breath-taking pace as evidenced by the rate of new neural networks being announced. However, traditional Von Neumann based architectures have proven to be inadequate in terms of computation power, and inherently inefficient in their processing of vastly parallel computations, which is a characteristic of deep neural networks. Consequently, global conglomerates such as Intel, Huawei, and Google, as well as large domestic corporations and fabless companies are developing dedicated semiconductor chips customized for artificial intelligence computations. The AI Processor Research Laboratory at ETRI is focusing on the research and development of super low-power AI processor chips. In this article, we present the current trends in computation platform, parallel processing, AI processor, and super-threaded AI processor research being conducted at ETRI.
The purpose of this study is to perform radiation monitoring by acquiring gamma images and real-time optical images for 99mTc vial source using charge couple device (CCD) cameras equipped with the proposed compact gamma camera. The compact gamma camera measures 86×65×78.5 mm3 and weighs 934 g. It is equipped with a metal 3D printed diverging collimator manufactured in a 45 field of view (FOV) to detect the location of the source. The circuit's system uses system-on-chip (SoC) and field-programmable-gate-array (FPGA) to establish a good connection between hardware and software. In detection modules, the photodetector (multi-pixel photon counters) is tiled at 8×8 to expand the activation area and improve sensitivity. The gadolinium aluminium gallium garnet (GAGG) measuring 0.5×0.5×3.5 mm3 was arranged in 38×38 arrays. Intrinsic and extrinsic performance tests such as energy spectrum, uniformity, and system sensitivity for other radioisotopes, and sensitivity evaluation at edges within FOV were conducted. The compact gamma camera can be mounted on unmanned equipment such as drones and robots that require miniaturization and light weight, so a wide range of applications in various fields are possible.
Purpose As the 4th Industrial Revolution proceeded, attempts to direct and utilize information technology such as robots and drones in plays have been active. Information technology, such as AI or media art, which is applied in the production of theater productions, shapes the possibility of expressing the difficulty of actors, the effectiveness of dramatic effects, and the illusion. Despite the inconsistent effects of information technology on theatrical studies, little has been done despite the fact that the research on what factors affect the audience's satisfaction through the play. Hence, The purpose of this study is to demonstrate the characteristics of information technology and theater, especially audience's revisit intention. Design/methodology/approach The research model combining the theory of task-technology fit and the experience-economic model is presented. Findings The results of the empirical analysis suggest that the fit of information technology and theatrical task enriches the audience's experience and has a beneficial effect on the dissemination and export of contents management of art management in terms of revisit as a consumer and production of theatrical performing arts. This leads to the conclusion that task-technical fit and experiential economy could be applied to the field of performing arts in theater. It may also give useful implications to related producers such as producers, directors, and actors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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