생명체는 자신을 이루고 있는 단순한 구성요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 국부적 상호작용을 함으로써 복잡한 생명 현상을 보이고있다. 이 연구에서는 생명 현상을 보이고 있는 개체가 많은 수의 단순한 구성 요소들의 집합으로 이루어져 있으며 그러한 구성 요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 서로 국부적인 상호작용을 함으로써 복잡한 행동패턴들을 나타낸다는 가정 아래, 여러 대의 자율이동로봇 (autonomous mobile robot)들의 군지능을 나타낼 수 있는 적은 수의 근본 규칙을 찾아내고 찾아진 근본규칙들을 퍼지규칙으로 표현하는 것을 목표로 한다. 각 자율 이동로봇은 기능이 매우 제한되어 있으며. 자신만의 독특한 신호를 발생한다 이신호를 "heartbeat"이라 부르며 이를 이용하여 대략적으로 자신의 위치와 현재상태를 다른 개체에게 알리는 역할을 한다. 이 논문에서는 "heartbeat"을 이용한 로봇간의 통신과 자재반송이라는 군행동을 퍼지시스템으로 구현하고 이를 평가한다.
Active matter는 스스로 에너지를 가지고 움직이는 개체들이 서로 상호작용을 하여 집단적인 움직임을 보이는 물질이다. Rotational noise model은 반발 상호작용과 rotational noise를 가지고 있는 self-propelled particle로 active matter를 설명한다. 이 연구에서는 rotational noise model에서의 상 도표와 클러스터 형성을 알아보고 입자들의 집단적인 운동을 도와주거나 방해할 수 있는 leader 입자와 seed가 클러스터의 운동에 어떠한 영향을 주는지 알아본다.
IT기술과 지능을 로봇에 융합시킴으로써, 로봇이 스스로 사용자를 인식하여 사용자가 원하는 일을 하고 원하는 정보를 검색해 주는 인간 중심적 서비스를 제공하는 것이 지능형 로봇의 궁극적인 목표이다. 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 의사소통 채널을 통해 인간과 로봇, 두 개체간의 상호작용 및 의사소통 연결 고리를 형성하는 인간-로봇 상호작용(HRI: Human-Robot Interaction)기술 개발이 반드시 필요하다. HRI 기술에는 얼굴 인식, 음성 인식, 제스처 인식 및 감정 인식 등 로봇이 인간의 의사표시를 인식하기 위한 기술들이 있다. 본고에서는 지능형 로봇과 로봇의 시각 지능화의 가장 핵심적인 기능인 얼굴 인식의 융합 기술 동향에 대해서 응용 서비스 및 표준화 이슈를 중심으로 살펴보고자 한다.
이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.
조식동물-해조류 상호작용의 크기 분포를 추정하기 위하여 12종의 조식동물에 대하여 개체 당 일평균 섭식률 (PCGR, per capita grazing rate, g seaweeds/individual/day)을 구하고, 다른 종들의 섭식률을 추정할 수 있는 회귀모형을 만들었다. 조식동물의 생체량과 사제곱근 변환 PCGR은 power curve($y=0.2310x^{0.3290}$)에 적합되었고 모형의 r값은 0.8864였다. 이로부터 조식동물의 PCGR 변동은 생체량과 관계가 있으며, 섭식 효율성은 관찰된 생체량 범위내에서 균일하지 않다는 것이 파악되었다. 따라서 각 종별 생체량 효과가 보정된 PCGR을 추정하였고, 작은 몸체를 갖는 종일수록 보다 효율적인 섭식자인 것으로 밝혀졌다. 서식밀도를 감안한 개체군 별 상호작용(grazing impact, $mg/m^2$)을 계산한 결과, 해조장에 가장 큰 영향을 갖는 개체군은 군소(Aplysia kurodai, 약 $2,513mg/m^2$)인 것으로 나타났고, 다음은 둥근성게(Strongylocentrotus nudus, 약 1,500 mg/)와 새치성게(S. intermedius, $733mg/m^2$) 등인 것으로 나타났다. 단각류 가운데 단위 면적당 밀도가 4,000 개체 이상인 멜리타옆새우류, Elasmopus sp.와 2,000 개체 이상인 가시꼬리육질꼬리옆새우붙이, Jassa falcata의 섭식량은 각각 3.435와 $1.697mg/m^2/day$인 것으로 나타났다. 본 연구에서 추정한 조식동물 군집의 종 조성과 서식 밀도가 동일할 때 상호작용의 총합은 $5,045mg/m^2/day$인 것으로 나타났다. 실험과 모형 연구로부터 성게류와 군소 외에도 적잖은 상호작용이 높은 밀도를 갖는 많은 수의 종들로부터 해조류에 가해지고 있음을 추정할 수 있었다. 성게류의 경우 3 개체/$m^2$의 평균 서식밀도에서 발생하는 섭식량은 국내 천해 양식업의 평균 해조류 생산량(약 5 ton/ha)을 초과하는 것으로 예측되었다. 미소 갑각류 역시 낮은 포식압 조건에서 서식밀도가 증가하면 적잖은 충격(해조류 생산량의 약 16%)을 가할 것으로 예측되었다. 해조장에 서식하는 조식동물의 밀도가 어류에 의해 강도 높게 조절되고 있음을 감안하면, 어류와 조식동물 간 상호작용에 대한 인간의 간섭(어류의 남획 등)은 해조장에 커다란 변화를 유발할 수 있는 잠재력을 가질 것으로 예상된다.
암반비탈면에 천공기법을 이용하여 녹화기반을 조성한 후 배양토 및 토양처리별 식생플랜트를 설치하고 녹화식물의 초기 생육특성을 조사하여 암반비탈면의 녹화 공법에 대한 효과를 분석하였다. 녹화기반 조성 후 배양토별 참싸리(L. cyrtobotrya)의 배양토에 따른 발아량은 산림부식토 23개체(19.2%), 산림표층토 22개체(18.3%), 혼합토 12개체(10.0%), 일반상토 1개체(0.8%)의 순으로 총 58개체가 나타났다. 월별 생장량의 변화 결과, 비탈면 방향은 북서방향, 배양토는 혼합토, 토양처리는 미생물처리가 참싸리의 생장량에 가장 많은 영향을 주었다. 생존 개체수와 생장량의 주 효과는 비탈면 방위, 배양토, 토양처리이며, 각 요인 간 상호작용 효과는 비탈면 방위 ${\times}$ 배양토, 비탈면 방위 ${\times}$ 토양처리, 배양토 ${\times}$ 토양처리가 상호작용 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, 비탈면방위 ${\times}$ 배양토 ${\times}$ 토양처리의 상호작용 효과도 매우 커 참싸리의 월별 생장량에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 특히, 암반비탈면의 효과적인 녹화를 위해서는 천공지점의 선정이 매우 중요하고, 식생플랜트내 배양토 및 종자의 유실을 보호하고 조기 발아를 위하여 미생물 및 멀칭처리 등도 매우 필요하였다.
이 글에서는 Shop Floor 제어 시스템을 여러 가지 아키텍쳐 관점에서 살펴보았다. 이것은 생산 시스템의 자동화를 위해 SFCS가 가져야 할 하드웨어와 소프트웨어를 설계 및 운영할 때 필요한 부분들과 이들의 통합 방법 등을 제시하였다. 제어구조는 여러 가지 Shop 개체, 즉 UCC들을 정의하고 그들 사이의 상호 작용에 관해 보여주는 방법론으로써, 서로 다른 제어 시스템과의 상호 작용 방법, 작동 상태, 내부구조, 다른 제어 시스템과의 상호 작용 방법, 작동 상태, 내부구조, 사용자와의 교류 방법 등을 포함하고 있다. 기능 구조는 각각의 제어 시스템들이 수행하는 기능들을 정의하고 이들 사이의 상호작용에 대해서 나타내고 있다. 또한 정보 구조는 Shop에서 어떠한 정보들이 생성되며, 이러한 정보들이 어떻게 변하여 가는가를 다루고 있다. 이와 더불어 제어 시스템 사이의 통신 방법론에 관해 다루는 통신 구조를 서술하였다. SFCS를 개발하기 전에 반드시 여러 가지 구조를 미리 설정하여 독립적으로 연구한 후 이들을 통합하는 작업을 거쳐야 한다. SFCS를 개발하는데 필요한 구조로써 본 논문에서 언급한 것 외에도 개발구조(Development Architecture), 실행구조(Implementation Architecture)등이 있다. 이것은 계속 연구되어야 할 과제이며 위의 언급한 구조들에 대해서도 미흡한 부분은 앞으로 연구가 활발히 진행되어야 할 것이다.
기존의 증강현실 기반 상호작용 기법은 상호작용 주체의 원활한 추적을 위해 마커 기반의 패들이나 데이터 글러브 등의 부가적인 입력장치에 의존하거나 제한적인 3차원 입력만을 허용하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 대상 개체 주변 공간의 물리적 점유를 감지하여 사용자의 입력을 해석하는 비접촉식 수동형 공간 상호작용 기법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로 구성한 증강현실 환경에 가상의 공간 센서를 배치하여 사용자의 입력을 공간적으로 해석한다. 그 결과, 부가적인 입력장치의 착용이 필요하지 않으며, 입력 형태에 대한 제약을 최소화하고, 증강된 영상 내의 상호작용 객체 간에 정확한 거리감을 제시한다. 향후 이러한 기법은 미니어쳐 AR 시스템과 같은 동적 콘텐츠 전시 플랫폼의 인터페이스에 적용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 환경과 시스템의 상호작용을 통한 경험에 의해 습득된 정보를 개체간 네트워크를 통하여 갱신하는 과정을 구성하는 연구를 하였다. 기존의 연구에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 임의의 구역에 대한 지도 정보를 습득하고 이를 바탕으로 개체들 각각의 최적의 행동 정책을 구성하는 바 이 때 각각의 체개체가 가지고 있는 최단경로에 대한 정보의 우위를 결정하는 과정을 추가하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 선택된 경로에 대한 정보를 업데이트하여 구성 된 네트워크를 통한 개체간 데이터를 동시에 공유하는 과정을 거쳐서 각각의 시스템이 스스로 정보를 갱신하는 방법을 제안하였다 또한 이 제안한 개념의 적합성을 입증하기 위하여 개체간의 정보를 통합하고 비교하는 실험을 수행하여 성공적인 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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