• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.340-343
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• 2005

지능로봇이나 유비쿼터스 환경에서는 주변의 상황정보를 파악하여 이를 바탕으로 적당한 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 상황에 따른 서비스를 탐색하여 제공하는 유용한 플랫폼으로 규칙기반 시스템을 활용하는 연구가 많이 진행되어왔다. 이 논문에서는 상황이해 서비스를 위한 규칙기반 시스템의 특성을 살펴보고, 이를 바탕으로 설계하여 구현한 규칙기반 상황이해 서비스 엔진에 대해서 소개한다. 구현한 상황이해 엔진은 임베이드 환경을 비롯한 모바일 환경에서도 동작할 수 있도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.778-781
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• 2018

본 논문에서는 실생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇의 효과적인 상황 관리를 위한 에피소딕 메모리의 설계와 구현을 제안한다. 지능형 서비스 로봇은 실시간 센서 데이터로부터 상황 정보를 끊임없이 생성, 갱신해야 할 뿐만 아니라, 추후 참조와 학습을 위해 상황 정보들을 데이터베이스나 파일과 같은 비휘발성 장기 메모리에 저장, 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응하여, 지능형 서비스 로봇의 실시간 상황 정보 관리에 효과적인 에피소딕 메모리의 구조와 기능들을 설계하고 구현하였다. 정량적 실험을 통해, 본 본문에서 제안한 에피소딕 메모리의 높은 성능과 유용성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.21 no.9
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• pp.21-25
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• 2004

최근 국가의 10대 신성장 동력산업에 포함 되어 있는 RT(robot technology)는 향후 포스트 반도체산업의 중요한 산업으로 국내 경제를 활성화 시키는 원동력이 될 것으로 전망된다. 이와 더불어 향후에는 현재의 산업용 로봇이 아닌 감각과 지능을 가진 인간친화적인 로봇이 출현할 것으로 기대된다. 즉 주변 환경을 인지하여 정보를 획득하고 지능적 판단, 행위 및 상호작용을 통하여 인간을 지원하는 지능형 로봇은 인간과의 상호작용을 통하여 감성을 이해하며 서비스 제공, 인간의 동작이나 작업을 지원 그리고 위험작업 수행, 인간이 불가능한 작업을 대신 할 수 있을 것이다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.564-566
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• 2012

무선 센서 네트워크에서 관심지역이 배치된 센서들에 의하여 모두 관측되고 이의 데이터가 싱크노드까지 전달되는 동시에 네트워크의 수명을 최대화하도록 센서들을 배치하는 연구는 중요하다. 본 논문에서는 센서 에너지 소모의 균등화를 통해 네트워크 수명의 최대화를 이루기 위해 불균등 분포를 따르면서 네트워크의 기능이 올바르게 동작할 수 있도록 하는 센서의 배치 패턴을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.56-59
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• 2012

최근 신재생 에너지 분야 가운데 풍력발전에 대한 관심이 높아지면서 관련 산업 분야의 연구 또한 활발히 수행되고 있다. 풍력발전기의 경우 초기 설치에 고가의 비용이 필요하며, 고장 발생 시 일반적으로 풍력발전기의 동작을 멈추게 한다. 본 논문에서는 풍력발전기의 Nacelle에서 발생하는 다양한 센서데이터를 수집하는 Bottom에서의 제어시스템을 다중화하여 고장 발생 시에도 풍력발전기의 중단 없이 지속적으로 에너지 생산이 가능하게 하는 고가용성 데이터베이스 시스템에 관한 것이다. 본 논문을 통해 개발된 고가용성 시스템을 통해 풍력 발전기의 높은 안정성을 보장하며, 수집된 데이터를 분석함으로서 고장에 대한 예측이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.288-291
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• 2022

본 논문은 4족 지능 로봇의 비평탄 지형 극복 기능을 구현하기 위해, 시뮬레이션 환경에서 제공하는 역기구학(Inverse Kinematic)과 개선된 강화 학습 방법(Partially Observable Markov Decision Process)을 분석하여 수립한 알고리즘을 동작 검증을 위한 임베디드 보드(Embedded Board)에 실제 적용하여 보았다. 이 연구를 통해 4족 보행 로봇의 효율적인 지형 극복형 보행 방식 설계 방법을 제안하며, 특히 IMU 센서의 지능적인 균형제어 방법을 평가하고 다양한 통신방식과 서보모터 제어 방식을 실험하고 구현하였다. 또한 모터 가감속 제어를 통해 보다 부드럽고 안정적인 보행을 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.417-420
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• 2021

본 논문은 서비스 로봇 분야에서 활용 가능한, ROS기반의 객체검출과 이동 기능을 갖는 6축 로봇 팔의 설계 방법 및 성능 개선결과를 제시한다. 기구설계, 물체검출, 3D좌표생성을 통한 실시간 역 기구학 해석 방법 및 지능적 모터 및 센서 제어 방법 등에 대해 제시하였다. 특히 영상과 센서기반 처리를 통해 고정된 작업반경 내 물체를 지능적으로 검출하고 목표지점까지 이동시키며, ROS기반의 추출된 정보를 이용하여 동작의 오차를 최소화하기 위해 다관절 로봇 팔의 운동을 최적화하여 설계하였으며 다양한 관련 실험을 통해 주요성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.81-83
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• 2022

고성능 컴퓨팅 기술과 딥 러닝 기술이 충분한 발전을 거쳐 인공지능 기술은 다양한 분야에서 실제로 적용되고 있다. 인공지능 플랫폼 기술이 사용자에게 적절하게 활용되기 위해서 엣지 컴퓨팅 기반의 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)가 주목받고 있다. 이와 관련된 기술을 통해 클라우드 기반의 여러 인공지능 애플리케이션들이 엣지 장치에서 직접 처리가 가능하다면 비용적인 측면뿐 아니라 여러 관점에서 효율적이므로 엣지 컨테이너의 운용 기술에 대한 수요가 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 엣지 디바이스에 간단한 딥 러닝 서비스를 배포하고 운용할 수 있는 컨테이너를 구현하였다. 또한, REST 통신 방법 이외에 RPC 방식을 사용하여 원격 제어를 가능하게 하도록 구성하였으며, 여러 제어 기능들이 동작함을 확인하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.8
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• pp.299-308
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• 2014

Various literatures related computing of information processing have been recently shown the researches inspired from the remarkably excellent human capabilities which recognize and categorize very complex visual patterns such as body motions and facial expressions. Applied from human's outstanding ability of perception, the classification function of visual sequences without context information is specially crucial task for computer vision to understand both the coding and the retrieval of spatio-temporal patterns. This paper presents a biological process based action recognition model of computer vision, which is inspired from visual information processing of human brain for action recognition of visual sequences. Proposed model employs the structure of neural fields of bio-inspired visual perception on detecting motion sequences and discriminating visual patterns in human brain. Experimental results show that proposed recognition model takes not only into account several biological properties of visual information processing, but also is tolerant of time-warping. Furthermore, the model allows robust temporal evolution of classification compared to researches of action recognition. Presented model contributes to implement bio-inspired visual processing system such as intelligent robot agent, etc.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.4
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• pp.699-705
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• 2022

Purpose: Sequence control is widely used by being applied to manufacturing, distribution, construction, and automation in the medical industry. With the development of the fourth industry, artificial intelligence convergence technology in the control field is becoming an important factor in the industry. In particular, it is required to evaluate the safety and innovation of facilities where microprocessors and artificial intelligence are fused to existing systems and develop reliable equipment, so it is intended to develop equipment for educational purposes and drive the development of the field. Method: The self-developed all-in-one artificial intelligence controller module is a device that combines artificial intelligence capabilities with existing sequence and PLC control circuits. As the performance evaluation items of this equipment, the recognition ability of motion, voice, text, color, etc. and the stability and reliability of the circuit were evaluated. Conclusion: After designing the sequence and PLC circuit, the performance evaluation items of the integrated integrated artificial intelligence controller module were all satisfied, and there was no problem in the safety and reliability of the circuit.