• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06e
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• pp.33-36
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• 2002

본 논문은 고정 및 이동물체와의 효율적인 충돌회피 알고리즘으로 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 충돌회피 알고리즘은 이동로봇의 동적 특성을 고려하지 않고 최적의 경로생성에만 관심을 둠으로써 실제 이동로봇이 추종하기 어려운 경로를 생성하기 쉽다. 그러므로 이동로봇의 동적 특성을 고려한 충돌회피 알고리즘을 위해, 이동로봇과 장애물과의 상호작용관계를 가상의 힘으로 정의한 임피던스제어 알고리즘을 사용하였다. 하지만 이런 단순 임피던스제어 알고리즘만으로는 갑작스런 장애물의 출현 시 이동로봇의 속도가 증가하고 장애물이 사라지면 속도가 감소하는 비효율적인 속도제어라는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 충돌 가능성에 따른 새로운 속도제어 방식을 고려한 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하고 검증하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.245-250
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• 2008

초등학교 정보통신기술 교육에서 새롭게 실시되는 프로그래밍 교육을 위해 로봇 프로그래밍에 대한 관심이 어느 때보다 고조되고 있다. 교육용 로봇을 이용한 프로그래밍교육은 학습자가 로봇을 직접 제작하고 프로그램을 작성하여 실행시키는 과정을 통하여 프로그래밍의 원리뿐만 아니라 학습자의 창의력과 문제해결력 신장에도 많은 도움을 준다. 이러한 로봇 프로그래밍 교육을 활성화시키기 위하여 본 연구에서는 초등학교 아동의 발달 수준에 맞게 게임, 가상체험, 시뮬레이션 기법 등을 적용한 학습 지원시스템을 설계하고자 한다. 이를 통하여 학습자는 고가의 비용을 들이지 않고도 기존의 인터넷 환경에서 접근하여 가상의 로봇을 통하여 재미있고 흥미롭게 프로그래밍기법 및 알고리즘에 대해 쉽게 원리를 배울 수 있는 기회를 제공하고자 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.12
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• pp.491-498
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• 2019

Digital twin is a technology that virtualizes physical objects of the real world on a computer. It is used by collecting sensor data through IoT, and using the collected data to connect physical objects and virtual objects in both directions. It has an advantage of minimizing risk by tuning an operation of virtual model through simulation and responding to varying environment by exploiting experiments in advance. Recently, artificial intelligence and machine learning technologies have been attracting attention, so that tendency to virtualize a behavior of physical objects, observe virtual models, and apply various scenarios is increasing. In particular, recognition of each robot's motion is needed to build digital twin for co-robot which is a heart of industry 4.0 factory automation. Compared with modeling based research for recognizing motion of co-robot, there are few attempts to predict motion based on sensor data. Therefore, in this paper, an experimental environment for collecting current and inertia data in co-robot to detect the motion of the robot is built, and a motion prediction model based on the collected sensor data is proposed. The proposed method classifies the co-robot's motion commands into 9 types based on joint position and uses current and inertial sensor values to predict them by accumulated learning. The data used for accumulating learning is the sensor values that are collected when the co-robot operates with margin in input parameters of the motion commands. Through this, the model is constructed to predict not only the nine movements along the same path but also the movements along the similar path. As a result of learning using SVM, the accuracy, precision, and recall factors of the model were evaluated as 97% on average.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.2 s.104
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• pp.48-57
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• 2007

본 고에서 다루고자 하는 지능형 로봇 공간(intelligent robotic space)은 이동성(mobility), 조작성(manipulability)으로 대표되는 로봇의 독특한 기능을 분산센싱, 분산처리환경을 구축하여 고기능화함으로써 자연스러운 이동, 조작기능의 구현이 가능한 공간으로 정의할 수 있다. 이는 개념적으로 가상 공간(virtual space), 추론 공간(semantic space), 물리 공간(physical space)으로 구성된다. 가상 공간은 로봇-센서간 융합을 통한 환경지도 작성 및 표현을 위한 플랫폼 기술이고 추론 공간은 로봇 및 로봇과 연동된 사람이나 사물의 상태 해석을 위한 객체 모델 기술이다. 물리 공간은 지능형이동성과 로봇 조작 능력의 향상을 위한 지능형 하드웨어 공간이다. 본 고에서는 물리공간에서 가장 핵심적인 이슈인 실내 측위기술에 대해서 알아본다. 측위기술은 사람이나 사물의 위치를 정밀하게 결정하여 로봇이 인간과 공존할 수 있도록 안정적이고 신뢰성 있는 측위 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 지능형 로봇을 위한 측위기술은 크게 무선 센서네트워크 기반의 광역(coarse) 위치 결정과 RFID 및 로봇 비전(vision)을 기반으로 하는 정밀(fine) 위치 결정으로 나뉘어진다. 본 고에서는 Wi-Fi, ZigBee, UWB를 이용하는 무선 센서네트워크 기반의 실내 위치 측정에 관한 연구 개발 동향을 분석하고 각각의 기술이 가지는 장단점을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.378-381
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• 2002

In this paper, we proposed an electromyography(EMG) based control method of a virtual robot arm as an adaptive human supporting system or remote control system, which consists of an shoulder control part, elbow control part, and wrist control part. The system uses four surface electrodes to acquire the EMG signal from operator. It is shown from the experiments that the EMG patterns during arm motions can be classified sufficiently by using SOM and LVQ. The interface system based on PC environment is constructed to 3-D graphic user interface(GUI) program. Experimental results show that proposed method obtains approximately 94 percent of success in classification.

• ICROS
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• v.5 no.1
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• pp.41-44
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• 1999

• ICROS
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• v.7 no.6
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• pp.26-31
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• 2001

• ICROS
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• v.11 no.3
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• pp.44-47
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• 2005

• The Magazine of the IEIE
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• v.33 no.3 s.262
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• pp.56-63
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• 2006

URC(Ubiquitous Robotic Companion) 환경에서 소프트웨어 로봇은 인공지능 기술과 네트워크 기술을 활용하여 상황에 따라 사용자에게 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 지능형 에이전트 기술로 정의할 수 있다. 소프트웨어 로봇은 인터넷 상에 존재하는 가상의 로봇이며, 실물 로봇을 제어하기 위해서는 로봇 내부에 로봇의 태스크와 행위, 하드웨어 디바이스를 제어하기 위한 아키텍처가 필요하다. 본 고에서는 소프트웨어 로봇이 실물 로봇을 제어하기 위해서 필요한 로봇 내부의 소프트웨어 아키텍처의 요구사항과 시스템을 소개한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.3
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• pp.17-29
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• 2009

C programming is a main programming for the Educational Robot Arm which is based on AVR ATmega128. The development environment is not integrated, so it is complex and difficult to study for middle or high school students who want to learn programming and control the educational robot arm. Furthermore, there is no debug and testing environment support. This paper presents a Java-based development platform for the educational robot arm. This platform includes: an up-to-date tiny Java Virtual Machine (NanoVM) for the educational robot arm; An Eclipse based Java integrated development environment as an Eclipse plug-in; a 3D simulator on the PCs to support testing and debugging programs without real robots. The Java programming environment makes development for educational robot arm easier for students.