본 논문에서는 2015 개정 실과교과서의 로봇 교육과 관련된 단원을 분석하였다. 분석결과, 모든 교과서는 도입, 전개, 정리의 공통 체제를 지니고 있었고, 모두 비슷한 흐름을 보이고 있었다. 학습목표는 모든 교과서에서 제시하고 있었으나, 인지, 기능적인 목표 이외에 정의적인 목표는 제시되지 않았다. 로봇 학습 내용은 로봇의 의미와 종류, 로봇의 구조와 센서, 로봇 만들기 활동을 제시하고 있으나 로봇 윤리, 다양한 로봇작품 제작 및 활동, 문제해결과정에서 로봇활용 등의 내용은 제시되지 않고 있다. 조립형 로봇과 적외선 센서를 공통으로 사용하고 있으며, 체험활동에 로봇제작 및 제어 실습자료 제시, 평가하기를 통한 단원 정리 등으로 구성되어 있으며, A, C, F교과서에서는 단원보조자료 등도 제시하고 있다. 추후 로봇 한계 인지, 올바른 사용 원칙, 안전교육, 개인정보 및 사생활보호 등의 설계·제조자와 사용자 중심의 로봇윤리 교육내용을 포함할 필요가 있을 것이다.
미래 인간의 삶은 사회, 경제, 정치와 개인 등 삶의 전 영역에 걸쳐 다학제적 기술의 파급효과 증대에 의해 혁신될 것이다. 특히 로봇 분야와 로봇을 이용한 차세대 게임 분야에서는 다학제적 기여와 상호작용에 의해 더욱 더 기술간 융합화가 가속화 될 것으로 전망된다. 본 연구는 지금까지의 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 기술적인 한계 및 시공간적 제약을 뛰어넘는 새로운 인터페이스 모델로, 기존 인간-로봇 인터페이스 기술에서 가질 수 없는 다양한 모달리티(modality)들의 융합을 통해 보다 신뢰성 있으며 편하고 자유로운 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 연구이다. 이족보행의 휴먼로봇과 모바일 기기 화면의 3D 콘텐츠(contents) 로봇(가상로봇)의 동작과 위치 값을 실시간적으로 연동하는 동기화(Synchronization) 엔진을 개발하고, 상호간의 정보를 주고받기 위한 무선 프로토콜(Protocol) 및 효율적인 티칭(Teaching)을 위한 학습에 의한, 다이렉트 티칭앤플레이(Direct Teaching & Play)의 티칭 프로그램 개발과, 이를 이용한 로봇 게임 시스템을 연구한다.
본 연구는 영유아기 자녀를 둔 어머니가 가정에서 로봇을 활용하여 교육하는 것에 어떤 인식을 갖고 있으며 로봇을 활용한 기술수용의도에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 분석하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 서울, 경기지역의 영유아기 자녀를 둔 어머니 총 319명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 통계적 검증을 위해 일원변량분석, 카이스퀘어, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 영유아기 자녀를 둔 어머니의 일반적 배경에 따른 로봇활용교육 실시 여부는 최종학력에 따라 유의한 차이가 있었다. 둘째, 수용의도와 지각적용이성, 지각적유용성, 혁신의지, 사회적 영향력은 모두 정적상관이 있었다. 셋째, 영유아기 자녀를 둔 어머니의 로봇활용교육 수용의도에 영향을 미치는 요소는 혁신의지와 사회적 영향력 보다는 지각적용이성, 지각적 유용성임을 알 수 있었다. 본 연구결과는 영유아기 자녀를 둔 어머니가 가정에서 로봇을 활용한 교육에 대해 어떤 인식을 갖고 있고 그 수용의도가 무엇인지 파악함으로서 4차 산업혁명시대를 앞두고 가정에서 영유아기 자녀를 둔 어머니의 로봇활용교육의 바른 방향을 위한 기초자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다.
본 논문에서는 보행 로봇의 자세 안정화 및 동적 걸음새를 구현하였다. 10개의 RC 서보모터가 로봇 관절에 사용되었고, 각 로봇의 관절은 어떤 걸음새 동작에도 충분히 움직일 수 있게 하였다. 각 관절 궤적은 3차 스플라인 보간법에 의해 생성되며, 궤적의 안정성은 로봇 모델링에 의한 ZMP(Zero Moment Point)를 이용하여 입증하였다. 또한 복잡한 구조와 표현을 피하기 위해 각 가속도를 이용한 ZMP방법을 구현 하였고, 로봇의 안정 상태를 측정하기 위해 기울기 센서와 자이로 센서가 사용되었다. 10개의 서보모터 제어, 궤적 생성, ZMP 보상, 센서 측정 등 과 같은 대부분의 계산 과정은 DSP에서 이루어지며, PC에서는 단순히 로봇의 상태, 데이터 처리 등의 모니터링에 이용하였다.
In this paper, a control system of the PUMA 560 robot manipulator using a PC (Personal Computer) is presented. The hardware of the designed control system is composed of IBM-PC/AT, interface board, selection board, interrupt generating circuit, and the servo control unit of the PUMA controller. A robot control library is developed using assembly and C language, and is composed of several low-level functions and arm interface routines, world model routines, arm kinematics routines, and motion command service routines. Using the designed library, joint interpolated motion and Cartesian interpolated motion of the PUMA robot manipulator are realized. In the future, our system is expected to be a very helpful basis and a useful tool for developing various control algorithms of robot manipulator using sensory information.
Recently, personal robots and home robots are developing by many companies and research groups. It is considered that a general effective interface for user of those robots is speech or voice. In this paper, Japanese speech based man-machine interface system is discussed for reflecting the fuzziness of natural language on robots, by using fuzzy reasoning. The present system consists of the derivation part of action command and the modification part of the derived command. In particular, a unique problem of Japanese is solved by applying the morphological analyzer ChaSen. The proposed system is applied for the motion control of a robot manipulator. It is proved from the experimental results that the proposed system can easily modify the same voice command to the actual different levels of the command, according to the current state of the robot.
This paper presents feedback control?method of educational robot made up of step motor by specific Tiny-C at PPI 8255 board of pocketcom(pocket computer; PC-E200). Machine language capacity of Tiny-C compiler(Ver 1.0) is about 22kbyte, and so it is easily transmitted from personal computer to pocketcom of conventional memory 32 kbyte. This experimental results show that Tiny-C control programs are practised on the pocketcom connected to PPI 8255 board for educational robot and X-Y plotter, and these are presented to show the effectiveness of the proposed algorithm.
An arc sensor system to compensate positional errors was developed on the foundation of sensor interface system to make use of the on-line shift function of industrial welding robot. Investigating the on-line shift function, we examine the quantitative relationship between the deviation from programmed path and the correction data transferred from personal computer to robot controller. The number of input parameters for weld seam tracking can be reduced by making the relationship between the deviation and the correction data during half weaving be the function of only cross time. With the results of weld seam tracking for the butt joint with V-groove and fillet joint of sheet metal, good performance was implemented. By developing the sensor interface system to compensate the positional errors, industrial welding robot can be expected to contribute to the promotion of welding automation.
SALM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important tasks in mobile robot research. Until now expensive sensors such as a laser sensor have been used for mobile robot localization. Currently, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly, while RFID reader devices, antennas and tags are becoming increasingly smaller and cheaper. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying location of the mobile robot in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, the localization error results from the sensing area of the RFID reader, because the reader just knows whether the tag is in the sensing range of the sensor and, until now, there is no study to estimate the heading of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. The Markov localization method is used to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter method is used to estimate the heading($\theta$) of mobile robot. The algorithms which are based on Markov localization require high computing power, so we suggest fast Markov localization algorithm. Finally we applied these algorithms our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors such as odometers and RFID tags for mobile robot localization in the smart floor
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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