• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.545-549
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• 2007

시각 장애인의 보행 보조 장치는 보통 "흰 지팡이"라고 부르며, 이는 이동권 보장을 위한 최소한의 보조 장치이다. 본 논문에서는 시각 장애인에게 주변의 장애물 인식과 현재위치를 알려주어 보행에 도움을 줄 수 있는 장치의 설계 및 제작에 과하여 기술한다. 전체 시스템은 크게 두 부분으로 구성된다. 하는 주변의 장애물 인식을 위한 PSD 센서와 GPS 수신기, Bluetooth 모듈이 내장되어 있는 지팡이 부분이고, 다른 하나는 지팡이 부분에서 획득된 정보의 처리 및 장애인에게 여러 가지 정보 제공을 목적으로 하는 휴대장치이다. 이러한 장치를 통해 시각 장애인의 이동권 확보와 사회 활동권 등 복지 증진에 도움을 주고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.253-256
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• 2007

본 논문은 로봇이 영상을 통해 획득한 특정물체의 기하학적 정보를 이용하여 이족로봇이 안정적으로 보행할 수 있게 하기 위한 균형제어기법을 제안한다. 영상은 핀 홀 카메라 모델을 통해 획득하였으며, 영상에 포함되는 특정물체의 특징성분에 대한 변위와 로봇의 자세와의 상관관계는 핀 홀 카메라 모델을 이용하여 공간좌표계의 특징정보를 평면좌표계의 영상정보에 매칭시킨 후, 특징들의 변위에 따른 로봇 관절 좌표계의 변위를 추정하는 방법으로 구할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 균형제어기법은 별도의 센서없이 카메라만을 이용하여 이족보행 로봇의 균형제어가 가능하다는 장점을 가지며, 소형이족로붓을 이용한 실험을 통해 그 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.315-319
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• 2007

This paper presents a algorithm, what is able to recognize 4 different continuous human motion using a single stationary camera as input. For the first step, we acquire images from a camera. To enhance the image, we perform preprocessing which deals with removing noise using median filter, thresholding. And then morphological operations are performed to remove which small blobs and eliminates small holes. At the forth step, blobs are analysed to extracts for foreground region. Then, motions are predicted from these images by using optical flow technique, and the predicted motion data are refined by comparing our cardboard models so as to judge behavior pattern.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.113-116
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• 2007

본 논문은 인간의 보행에 대한 에너지 분석을 통해 biped robot의 설계 단계에서 최적의 보행제어인자를 추출하기 위한 연구이다. 에너지 효율이 높은 보행인자 값을 얻기 위해 인간의 보행영상을 획득하고, 획득된 영상을 5-link biped robot model로 근사화하여 dynamics와 energy를 분석한다. 또한 link의 길이 비율과 link의 무게, link의 관성의 변화를 통해 5-link로 근사화된 인간의 보행 효율과 기구적 요소 사이의 민감도를 판단할 수 있다. 인간과 자유도가 다른 biped robot이 인간과 같은 보행을 위하여 설계단계에서 고려되어야할 중요한 기구적 요소가 이러한 민감도를 통해 구해진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.1-4
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• 2003

인간의 작업을 보조 혹은 대신하기 위해서 인간과 흡사한 이족보행로봇에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이족보행로봇이 인간을 대신해서 어떤 작업을 하기 위해서는 작업공간에서의 자유로운 이동과 장애물 대처능력은 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 안정된 정적보행 및 장애물을 지능적으로 대처하는 이족보행로봇의 보행알고리즘을 제안하였다. 먼저 장애물 대처가능한 이족보행로봇의 기구 설계 및 제어기 구현에 대하여 설명하고, 인간의 보행 분석 결과를 바탕으로 안정된 정적보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 좌우 회전 및 옆걸음을 통한 장애물 회피 알고리즘, 발에 부착된 적외선센서로 장애물을 인식하여 장애물을 넘어가는 보행 알고리즘을 제안하였다. 제안한 보행알고리즘은 이족보행로봇을 제작하여 다양한 작업환경에서 실험으로 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.71-74
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• 2004

이족보행로봇을 실생활에 적용하기 위해서는 비평탄지형에서의 안정적인 자율보행 및 자세 안정화는 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 계단, 경사지형, 다양한 형태의 장애물에 대처가능한 이족보행로봇의 기구설계 및 원격제어 가능한 제어시스템 구현에 대하여 설명하고, 이러한 비평탄지형에서 발에 부착된 적외선센서 및 FSR센서, 머리에 장착될 카메라를 사용한 안정된 자율보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 발바닥에 장착된 FSR센서를 사용하여 외부에서 들어오는 외력에 대처하는 자세안정화 알고리즘도 제안하였다. 제안한 자율보행 및 자세안정화 알고리즘들은 이족보행로봇을 제작하여 다양한 환경에서 실험으로 검증하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.13 no.4
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• pp.298-306
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• 2013

Recent years have witnessed a growing interest in the fields of video surveillance and mobile object tracking. This paper proposes a mobile object tracking algorithm. First, several parameters such as object window, object area, and expansion-contraction (E-C) parameter are defined. Then, a modified E-C algorithm for multiple-object tracking is presented. The proposed algorithm tracks moving objects by expansion and contraction of the object window. In addition, it includes methods for updating the background image and avoiding occlusion of the target image. The validity of the proposed algorithm is verified experimentally. For example, the first scenario traces the path of two people walking in opposite directions in a hallway, whereas the second one is conducted to track three people in a group of four walkers.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• v.5 no.3
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• pp.269-282
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• 2007

This paper presents a robust control method via the intelligent adaptive backstepping design technique for stable walking of nine-link biped robots with unknown model uncertainties and external disturbances. In our control structure, the self recurrent wavelet neural network(SRWNN) which has the information storage ability is used to observe the uncertainties of the biped robots. The adaptation laws for all weights of the SRWNN are induced from the Lyapunov stability theorem, which are used for on-line controlling biped robots. Also, we prove that all signals in the closed-loop adaptive system are uniformly ultimately bounded. Through computer simulations of a nine-link biped robot with model uncertainties and external disturbances, we illustrate the effectiveness of the proposed control system.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.435-437
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• 2022

보행 보조 로봇의 효과적인 보조를 위해서는 사용자의 보행 유형을 인식하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 end-to-end 분류 네트워크 기반 보행 환경 인식 방법을 사용하여 사용자의 보행 유형을 강인하게 추정한다. 실외 보행 환경을 오르막길, 평지, 내리막길 3 가지로 분류하는 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 엣지 디바이스에서 이를 사용하기 위해 네트워크 경량화를 진행하였다. 경량화 후 추론 속도는 약 47FPS 수준으로 실시간으로 보행 보조 로봇에 적용 가능한 것을 검증했으며, 정확도 측면에서도 97% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.4
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• pp.389-395
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• 2006

This paper proposes the controller for biped robot using intelligent control algorithm. In order to simplify the complexity of biped robot control, manipulator of biped robot is divided into four modules. These modules are controlled by intelligent algorithm with Hierarchical Mixture of Experts(HME) using neural network. Also neural network having direct control method learns the inverse dynamics of biped robot. The HME, which is a network of tree structure, reallocates the input domain for the output by learning pattern of input and output. In this paper, as a result of learning HME repeatedly with EM algorithm, the controller for biped robot operating safety walking is designed by modelling dynamics of biped robot and generating virtual error of HME.