• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1894-1895
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• 2011

본 논문에서는 군집 로봇을 이용하여 주어진 공간을 효율적으로 탐색하기 위한 행동 제어 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 군집 로봇의 운동방정식을 이용하여 각 로봇의 이동 상태를 파악하고 로봇에 장착된 센서 범위를 이용하여 군집 로봇간의 이동 규칙을 계획한다. 계획된 이동 규칙은 초기의 밀집된 위치에서 로봇이 자율적으로 이동하여 로봇간의 충돌을 회피하고 최적의 거리를 유지하면서 공간을 효율적으로 탐색하기 위한 행동 제어 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통하여 그 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.297-298
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• 2009

우주나 심해지역과 같이 알려지지 않은 지역의 지형 정보는 알 수 없기 때문에 그 지역을 탐사할 때 시간을 단축하거나 효과적인 방법을 찾는 것은 중요하다. 본 논문에서는 군집 로봇을 통해 가상의 단순한 미로 상황에서 목표물을 운반하는 실험을 하였다. Pyro 시뮬레이션 환경에서 군집로봇을 이용해 미로를 탐색할 때 좌수법 알고리즘을 사용하였다. 단순한 미로 상황에서 하나의 리더 로봇으로 미로를 탐색하는 것과 두 개 이상의 로봇을 이용해 미로를 탐색할 때의 차이를 비교해보고 어떤 방법이 더 효율적인지 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.579-580
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• 2016

본 연구에서는 군집 로봇 체계에서 next-best-view(NBV)의 결정과 경로 계획(path planning)을 동시에 수행하는 효율적인 3차원 탐사 알고리즘을 제안한다. NBV 결정 및 경로 계획을 동시에 수행하는 단일 로봇 탐사 알고리즘에는 최근에 제안된 RH-NBVP[1]가 있다. 우리는 각 로봇에게 효율적으로 탐사 영역을 분배하는 Voronoi-biased multi-RRTs(VB-MRRTs)를 제시하며, 이를 통해 군집 로봇 체계에 RH-NBVP를 적용한다. 제시한 VB-MRRTs가 공간을 얼마나 점유하는지 분석하였으며, 3차원 시뮬레이션 상의 군집 로봇 체계에서 VB-MRRTs가 적용된 RH-NBVP의 탐사율 향상을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.2
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• pp.224-229
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• 2009

When swarm robots exist in the same workspace, first we have to decide robots in order to accomplish some tasks. There have been a lot of works that research how to control robots in cooperation. The interest in using swarm robot systems is due to their unique characteristics such as increasing the adaptability and the flexibility of mission execution. When an invader is discovered, swarm robots have to enclose a invader through a variety of path, expecting invader's move, in order to effective enclose. In this paper, we propose an effective swarm robots enclosing and distributed moving algorithm in a two dimensional map.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.687-693
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• 2012

In this paper, we propose a optimal deployment method for cooperative exploration of swarm robots. The proposed method consists of two parts such as optimal deployment and path planning. The optimal area deployment is proposed by the K-mean Algorithm and Voronoi tessellation. The path planning is proposed by the potential field method and A* Algorithm. Finally, the numerical experiments demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.349-354
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• 2014

A maze-escaping method with cooperating work of robots alongside one another will be proposed in this paper. Educational robots can communicate each other using Zigbee; however, they can't solve problems together due to their lack of arithmetic function. The robots walk upright controlled by a motion program; furthermore, they recognize an intersection or a dead-end in the use of distant sensors with sending data and receiving commands from the central control system. The maze-search algorithms were modified so that all robots can effectively navigate the maze.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1890-1891
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• 2011

본 논문은 변형 가능한 타원형의 포메이션을 유지하기 위한 군집 로봇의 행동 동기화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 매개 변수 함수를 이용한 타원형 포메이션에서의 포텐셜 필드 생성 부분과 개별 로봇이 타원으로 이동하기 위한 인력 및 충돌 회피를 위한 척력 함수 부분으로 나누어진다. 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 군집 로봇의 행동을 제어하는데 효과적임을 입증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1325-1326
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• 2015

본 논문에서는 마커 인식을 이용한 깊이 영상 기반 군집로봇 대형제어 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, follower 로봇들의 입력 영상에서 마커 인식 알고리즘을 이용하여 마커를 인식 한 뒤 인식된 마커를 분석하여 등록된 ID를 찾는다. 검출된 마커의 ID가 leader로봇의 ID일 경우 해당 마커의 위치와 기울기 값을 깊이 영상 센서로부터들어오는 깊이 정보를 통해 계산 한 뒤 마커의 위치와 기울기를 이용하여 대형제어를 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 실제 로봇을 이용한 대형 제어실험을 통해 응용 가능성을 증명한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.2
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• pp.298-303
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• 2010

robots determine the location of the other robot using wireless sensors. Use it to decide how to move his. And go to any location, will make shape of column and line, circle. In this paper, we discuss problem in circle formation enclosing target which moves. It is method about enclosed invader in circle formation based on mutual localization of swarm robot without infrastructure. Therefore, use trilateration that do not need to know the value of the coordinates of reference points. So, Specify enclosed point for the number of robots base on between the relative position of the robot in the coordinate system. And particle filter is proposed to improve the accuracy of the location.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.397-412
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• 2023

In order for social robots to take root in human life, it is important to consider the technical implementation of social robots and human psychology toward social robots. This study aimed to derive potential social robot clusters based on the emotions consumers feel about social robot appearance design, and to identify and compare important design characteristics and emotional differences of each cluster. In our study, we established a social robot emotion framework to measure and evaluate the emotions consumers feel about social robots, and evaluated the emotions of social robot designs based on the semantic differential method, an kansei engineering approach. We classified 30 social robots into 4 clusters by conducting a multidimensional scaling method and K-means cluster analysis based on the emotion evaluation results, confirmed the characteristics of design elements for each cluster, and conducted a comparative analysis on consumer emotions. We proposed a strategic direction for successful social robot design and development from a human-centered perspective based on the design characteristics and emotional differences derived for each cluster.