• Journal of the KSME
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• v.56 no.6
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• pp.50-55
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• 2016

소프트 로보틱스는 고무와 같이 유연한 소재를 활용하여 외부 환경에 대한 적응성이 증진된 새로운 로봇 메커니즘과 관련 기술의 연구 및 개발을 목적으로 하는 로봇 학문이다. 이 글에서는 소프트 로보틱스에 대한 개괄적인 소개와 함께 국내외 연구 동향과 향후 전망에 대하여 기술하고, 앞으로 소프트 로보틱스가 발전하고 실용화를 위해 해결해야 할 방향을 제시하고자 한다.

• Journal of the KSME
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• v.44 no.1
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• pp.48-54
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• 2004

이 글에서는 생활 지원 서비스 로봇에 대하여 살펴 보고, 기존의 생활 지원 로봇과 실버 로보틱스의 차이점을 소개하기로 한다. 그리고 실버 로보틱스 관련 연구 프로젝트의 현황과 이러한 연구들이 성공적으로 이루어졌을 때 앞으로 노인들의 삶이 어떻게 변화하게 될지 전망해 보도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.691-693
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• 2002

일반화 다각형(generalized polygons)이란 선분과 호로 둘러싸인 $R^2$영역으로 정의되는 확장된 다각형 개념으로 로보틱스 등의 응용 분야에서 다루는 중요한 도형군이다. 로보틱스에 응용되는 컴퓨터 기하학 알고리즘의 대부분은 선분이나 다각형을 다루도록 개발되어 있어 로봇 작업환경의 다양한 물체들을 선분만으로 모델링해야만 알고리즘의 적용이 가능하다. 기존의 알고리즘들을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 확대한다면 보다 유연한 모델링을 가능하게 할 것이다. 주 논문에서는 컴퓨터 기하학분야의 대표적인 알고리즘인 plane-sweep 알고리즘을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 수정하고 구현한다. 이를 로보틱스이 응용분야중 하나인 고정쇠 문제(fixturing)에 적용한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.692-695
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• 2010

본 논문에서는 정보교과에서 알고리즘 및 프로그래밍 관련 학습을 진행하는데 있어서, 기존의 텍스트 기반 프로그래밍과 로보틱스 프로그래밍으로 프로그래밍 학습을 하였을 때의 학습 효과에 대해서 분석하였다. 연구는 초등학교 고학년 학생들을 대상으로 하였고, 학습에 필요한 학습 프로그램은 기존 텍스트기반 프로그래밍 학습 도구로는 Visual C를, 로보틱스 프로그래밍 학습도구로는 MSRDS(Microsoft Robotics Developer Studio)에서 제공하는 Visual Programming Language를 이용하였다. 그 결과 학생들의 흥미도와 몰입도가 상승하였고, 알고리즘 이해도와 과제 수행 능력이 증가하였음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 로보틱스 프로그래밍 학습은 개정 교육과정에서 제안하는 알고리즘을 통한 문제해결능력 신장에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.49-53
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• 2019

챗봇은 사람과 컴퓨터가 자연어로 대화를 주고받는 시스템을 말한다. 최근 챗봇에 대한 연구가 활발해지면서 단순히 기계적인 응답보다 사용자가 원하는 개인 특성이 반영된 챗봇에 대한 연구도 많아지고 있다. 기존 연구는 하나의 벡터를 사용하여 한 가지 형태의 페르소나 정보를 모델에 반영했다. 하지만, 페르소나는 한 가지 형태로 정의할 수 없어서 챗봇 모델에 페르소나 정보를 다양한 형태로 반영시키는 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문은 최신 생성 기반 Multi-Turn 챗봇 시스템을 기반으로 챗봇이 다양한 형태로 페르소나를 반영하게 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.600-601
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• 2021

식품제조 현장에서 유연포장을 수행하기 위해, 로봇이 다양한 제품들을 파지하거나 이송하는 작업이 필수적이다. 본 논문에서는 전통장류 식품제조에서 다양한 종류와 무게를 조합하는 혼합포장을 위해 전통장류 물체 영역 인식과 종류 인식을 수행한다. 이를 위하여, 대표적인 전통장류에 대해 종류를 분류하고, RGB-D 데이터를 입력으로 물체 영역과 종류 인식을 수행하는 딥러닝 네트워크를 학습한다. 실험 결과를 통해, 물체 영역의 중심점을 기반으로 흡착 기반 파지점을 선정할 수 있음을 확인한다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.2
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• pp.1-7
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• 2021

Speech is a spatiotemporally coordinated structure of constriction actions at discrete articulators such as lips, tongue tip, tongue body, velum, and glottis. Like other human movements (e.g., reaching), each action as a linguistic task is completed by a synergy of involved basic elements (e.g., bone, muscle, neural system). This paper discusses how speech tasks are dynamically related to joints as one of the basic elements in terms of robotics of speech production. Further this introduction of robotics to speech sciences will hopefully deepen our understanding of how speech is produced and provide a solid foundation to developing a physical talking machine.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.351-354
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• 2019

The mobiAutoBot is a conceptual model of robotic process automation software with cognitive automation that can support mobile devices. The mobiAutoBot consists of two parts: mobiAutoBot controller and mobiAutoBot runner. The mobiAutoBot controller directs the job to the mobile device and performs monitoring and interworking. The mobiAutoBot runner installed on the mobile device performs the command execution. With the mobiAutoBot, you can build cost-effective robotic process automation capabilities and use it in a variety of applications, including mobile devices.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.637-639
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• 2021

인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.640-642
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• 2021

비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.