• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.503-509
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• 2014

본 논문에서는 이동 로봇의 군집 제어를 위해 실시간 적응 신경 회로망 보상기를 갖는 PID 제어기를 제안한다. 전체 제어 시스템은 선도-추종 로봇 접근법에 의한 기구학 제어기와 이동 로봇의 동역학을 고려한 동적 제어기로 구성되어 있다. 동적 제어기는 PID 제어기에 동특성 변화를 보상하고 성능을 개선시키기 위해 실시간 학습 기능을 가진 신경 회로망 보상기로 구성하였다. 모의실험을 통해 원형 궤적과 직선 궤적에 대해 PID 제어기와 신경 회로망 보상기의 성능을 비교하였다. 이를 통해 실시간 학습 기능을 가진 신경 회로망 보상기가 PID 제어기의 성능을 향상시킴으로써 군집 제어에서 추종 로봇의 추종 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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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.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권1호
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• pp.59-66
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• 2006

본 연구에서는 동기 구동형 이동 로봇의 제어를 위한 운동 방정식, 주어진 지도 내의 목표 지점으로의 최적 경로 생성과 경로 추적을 위한 경로 계획, 그리고 이동 로봇의 위치를 측정하기 위한 균등 군집 몬테카를로 위치 측정 기법을 제안하였다. 이동 로봇의 위치 측정 실험을 통해 총 73회 반복된 위치 측정에서 기존의 몬테카를로 위치 측정의 평균 수행 속도가 12.8ms로 측정된 반면, 균등 군집 관리 몬테카를로 위치 측정의 평균 수행 속도는 9.3ms로 측정되었다. 또한 기존의 몬테카를로 위치 측정 기법이 위치 측정에 실패하는 동일 환경에서 균등 군집 몬테카를로 기법은 올바른 일치 측정의 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.298-303
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• 2010

로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1886-1887
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• 2011

본 논문은 군집 로봇 포메이션 이동 제어를 위한 방법을 제안한다. Potential field method 알고리즘을 이용하여 Leader-Bot의 장애물 회피와 이동 경로를 계획한다. Leader-bot을 기준으로 하는 Follewer-bot의 포메이션 형성을 위해 Formation generated function을 사용한다. Leader-bot과 Follower-bot들 간에 충돌회피와 Follower-bot들의 장애물 회피를 위해 Potential function을 적용한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통하여 실제 운용 가능성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.143-146
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• 2008

본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물을 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 ABAM의 융합 모델, 그리고 마지막으로 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.712-717
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• 2008

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 구조적 위험 최소화를 기반으로 한 SVM을 이용 한 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 SVM을 기반으로 한 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배 방법을 채택하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.279-284
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• 2009

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 SVM을 여러 개 이용한 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화학습을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 Cascade SVM을 기반으로 한 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제18권2호
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• pp.30-32
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• 2012

하나의 개체가 수행하기 어려운 일을 다수의 개체가 군집을 이루어 수행하는 예는 다양한 생물들의 행동에서 발견된다. 이러한 생물학적 사회 행동을 로봇이나 자동화 기기에 응용하기 위한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이와 관련하여 최근 발표된 사례들을 소개한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.8-17
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• 2006

군집 로봇시스템에서 로봇들 간의 협조행동 및 군 행동을 하기 위해서는 로봇의 센싱과 통신 기능은 필수적이다. 일반적으로 대역적 통신 시스템에서 로봇의 대수가 증가하면 통신자원의 제한과 정보의 범람이 발생한다. 따라서 이 경우 지역적 통신방법이 유리하다. 본 논문에서는 지역적 통신 방식을 제안하고, 정보의 전파(propagation) 해석을 통하여 최적의 통신 반경을 찾는 방법들을 제시한다. 또한 로봇이 정보를 획득하고 소실할 경우 발생하는 군(group)의 카오스 행동을 피하기 위한 최적의 조건을 제시한다.