• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.81-87
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• 2010

청소 로봇의 중요한 기술 중 하나는 커버리지 성능이다. 대부분의 가정용 청소 로봇들은 로봇의 크기나 제작 비용 때문에 로봇을 구성하는 시스템 구성에 제약을 받게 된다. 이러한 이유 때문에 청소 로봇의 가장 중요한 요소인 커버리지 성능을 높이는데 필요한, 위치 인식이나 맵 구성을 위한 기존의 알고리즘들을 쉽게 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 청소 로봇을 위한 두 가지 문제에 초점을 맞추어 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시한다. 먼저 계산 량을 줄여 저가형 시스템을 구성할 수 있어야 한다. 이를 위해 청소 환경을 단순화 하는 형태로 변화 시켜 위치 인식과 특징점 맵을 구성하는데 필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 두 번째로 청소로봇에 사용하는 센서들의 성능이 매우 제한적이다. 청소 로봇에 가장 많이 사용되는 센서는 초음파 센서와 적외선 센서이다. 초음파 센서의 경우에는 로봇의 크기나 구조적인 문제 때문에 측정 범위가 제한되고, 적외선의 경우엔 비용 문제와 센서 자체가 가지고 있는 측정 범위에 대한 문제에 의해 근거리 측정용 센서만을 사용한다. 이러한 센서들의 성능을 고려한 특징점 추출 방법을 설명하고 이를 이용한 맵 구성과 청소 영역 분할에 대한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 전 영역 청소를 위한 알고리즘들은 실제 판매되는 청소 로봇에 적용하여, 그 성능을 검증한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제40권4호
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• pp.252-260
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• 2015

본 논문은 ICRP103 환경방호를 대비하여 국내에서 개발된 야생동식물 선량평가 코드 K-BIOTA의 기술적 배경 및 적용 사례를 기술한다. K-BIOTA는 스크리닝(screening) 선량평가(Level 1&2)와 부지 특성적 상세평가(Level 3)의 3단계의 단계적 평가방법을 적용한다. 스크리닝 단계평가는 상세평가의 필요성 여부를 판단하기 위한 예비적 평가 단계로 개별적인 생물종보다는 동식물을 그룹별로 구분하여 평가한다. Level 1 평가는 스크리닝 목적의 참조준위로부터 유도된 최대환경매체농도 값과 실제 환경매체농도 값의 비교로부터 위험도 지표(risk quotient)를 계산한다. Level 1 평가 결과 위험도 지표가 1보다 작으면 생태계의 건전성이 유지된다는 결론과 함께 평가를 종료하고, 1 보다 크면 동식물 그룹별로 평균적인 전이계수나 평형분배계수 값을 적용하여 조금 더 실제적인 Level 2 평가를 수행한다. 따라서 Level 2 평가가 Level 1 평가보다 덜 보수적이다. Level 2평가에서 위험도지표가 1 보다 작으면 생태계의 건전성이 유지된다는 결론을 내리고 평가를 종료하고, 1보다 크면 Level 3 평가를 수행한다, Level 3 평가는 부지 특성적 데이터를 고려하는 상세평가단계로, 동식물 그룹별 평가 대신 부지 대표적 동식물에 대한 개별적 선량평가를 수행하며, 대표적 동식물의 종류 및 크기, 거주인자, 전이계수, 평형분배계수에 대한 부지 특성적인 값을 사용한다. 또한 Level 3 평가 단계에서는 전이계수, 평형분배계수, 환경매체농도 (토양농도 또는 물의 농도)에 대한 개별 동식물의 피폭 선량률에 대한 불확실도 분석을 선택적으로 수행할 수 있다. 적용 가능한 확률밀도함수는 정규분포, 로그정규분포, 균일분포, 지수분포의 4가지이다. 국제원자력기구의 EMRAS II (Environmental Modeling for Radiation Safety) 모델 시나리오 비교 공동연구에 참가하여 K-BIOTA의 적용성을 검증하였다. 그 결과로 K-BIOTA는 다양한 오염 환경에서 거주하는 야생동식물의 방사선 영향을 평가하는데 유용함이 입증되었다.