• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.28-31
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.219-222
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• 2002

현재 인간처럼 직립 보행을 하거나 강아지처럼 인간과 함께 공존하도록 고안된 다양한 형태의 로봇이 개발되고 있다. 인간에게 보다 친숙한 로봇의 시대가 도래한 것이다. 본 논문에서는 뱀처럼 동작할 수 있는 뱀 형태의 로봇을 구현하고자 한다. 각 모듈은 수직, 수평 이동의 동작을 할 수 있는, 2 DOF를 가지는 모듈을 구성하였다. 여러 개의 모듈의 동작을 동시에 제어 합으로써 뱀의 다양한 동작을 구현하였으며 시각정보의 입력을 받아 물체의 색상과 물체의 형태를 인식할 수 있도록 구현하였다. 각 모듈에서는 2개의 모터 제어기를 내장하고 있으며, 전체 모듈의 제어를 담당하는 중앙처리 장치에서는 실시간 각 모듈의 모터에 동작 신호를 전달하도록 구성하였다. 생물학적으로 관찰한 결과 뱀의 이동은 이동 지점의 환경에 따라 매우 다양하다. 사막에서의 이동과 정글에서의 이동이 다른 형태로 이루어짐을 알 수 있다. 이에, 본 논문에서는 뱀의 다양한 이동 동작을 모방하도록 각 모듈을 제어하였으며, 전체 동작을 관찰하였다. 로봇의 구현 결과 뱀의 이동시 보이는 다양한 동작과 유사한 형태의 동작을 구현할 수 있다

• 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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• 2003.09b
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• pp.13-16
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• 2003

본 논문에서는 인터넷의 기능을 이용하여 인터넷이 연결된 어느 장소에서라도 로봇을 원격으로 제어하거나 로봇으로부터 받은 정보를 인터넷으로 전송 받아 처리할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 빠른 영상정보 전송을 위해 JPEG 압축 기술을 이용하였다. 인터넷을 통한 원격 제어에서의 가장 큰 문제점은 전송 지연 또는 데이터 손실과 같은 통신 장애이다. 이러한 상황에서도 로봇이 스스로 자신을 보호하고 원하는 작업을 수행하도록 하기 위해 자율이동 기능이 필수적인데, 이를 위해 본 논문에서는 2-layer fuzzy controller를 이용하였다. 2-layer fuzzy controller를 이용하여 로봇은 장애물을 회피하면서 원활하게 이동할 수 있다. 마지막으로 실제 구현 및 실험을 통해 그 효율성을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.9-12
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• 2003

본 논문에서는 미지의 환경에서 인터넷 기반에 대한 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비젼시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 제어가 가능하도록 하였다. 원격지에서 제어하고자 할 때 대부분이 인터넷이나 무선을 이용한 원격제어 또는 실시간 모니터링을 통해 제어하여 그 상황을 시뮬레이션으로 구현하고 있다. 현재 이동로봇 제어를 할 때 많이 사용되는 방법은 IEEE 802.11b를 기반으로 한 wireless LAN Socket, TCP/IP, RF, 블루투스 통신등이 있다. 이러한 방식중 본 논문에서는 Internet 방식 중에 TCP/IP 프로토콜을 사용하였다. 전체 시스템은 이동로봇과 서버 그리고 클라이언트로 구성되며 이동 로봇은 인터넷을 통해서 로봇을 제어하거나 필요에 따라서는 로봇이 직접 제어권을 가지고 자율주행이 가능하도록 설계되었다. 본 논문에서는 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 실험을 통한 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 여러 환경변수에 따라 로봇들의 행동을 적절히 선택하는 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 로봇 행동의 퍼지 적정성을 고려한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 환경 변수에 따라 로봇 행동의 적절성을 퍼지 로직을 통하여 얻어내게 하였으며, 이를 이용함으로써 다수 로봇의 상호작용도 고려할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.413-416
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• 2005

본 본문에서는 여러 가지 카오스 방정식을 자율 이동 로봇에 내장할 수 있는 카오스 이동 로봇의 하드웨어를 구현하였다. 이 카오스 로봇은 로봇 주행이 다양한 곡면의 카오스 궤적을 가지고 주행 또는 탐색할 수 있도록 여러 종류의 카오스 회로 즉 Chua's 회로, Lorenz 회로, 하이퍼카오스 회로 등을 카오스 로봇에 내장하도록 설계되어 있도록 설계되어 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.427-430
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• 2005

지능형 로봇이 성장동력 산업으로 선정되면서 국내에서도 로봇 산업이 급속도로 성장하고 있다. 지능형 로봇과 관련해서는 특히 자율 이동 로봇, 그리고 그것의 경로계획과 주행에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 자율 이동 로봇은 주어진 환경에서 효율적인 주행을 하기 위하여 환경 지도를 구성하고, 이를 기반으로 목표 지점에 대한 효율적인 광역 주행 경로를 계산하게 되고, 계산된 광역 경로를 주행하여 목표 지점에 이르게 된다. 본 논문에서는 퍼지 환경 지도를 제안하고, 퍼지 환경 지도로부터 최단시간 광역 경로 계산 알고리즘을 소개하며, 주행 제어를 위한 퍼지 논리 제어기를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.436-439
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• 2005

로봇축구는 과거의 단순한 수비시스템 벗어나 지능적 공격시스템으로 점차 변하기 시작했다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색기법인 최고우선탐색기법을 사용하여 공격로봇의 경험을 통해 로봇 움직임의 최적해를 찾아내고, 각 로봇간의 동기화로 인한 전술변화에 대해 설명하고 있다. 로봇이 공격과정에서 수비하는 로봇을 피해 다른 로봇에게 공을 전달하고 그 로봇이 상황에 따라 공격과 수비의 변화를 주는 방식이다. 이 알고리즘을 적용하여 최적의 로봇축구에이전트 시스템의 행동상황을 추출하고, 시뮬레이션을 통해 그 전략의 유용성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.234-237
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• 2005

강화학습을 위한 많은 방법 중 정책 반복을 이용한 actor-critic 학습 방법이 많은 적용 사례를 통해서 그 가능성을 인정받고 있다. Actor-critic 학습 방법은 제어입력 선택 전략을 위한 actor 학습과 가치 함수 근사를 위한 critic 학습이 필요하다. 본 논문은 critic의 학습을 위해 빠른 수렴성을 보장하는 RLS(recursive least square)를 사용하고, actor의 학습을 위해 정책의 기울기(policy gradient)를 이용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이를 실험적으로 확인하여 제안한 논문의 성능을 확인해 보았다.