URC(Ubiquitous Robotic Companion)이라는 개념은 로봇은 다양한 서비스를 어느 곳에서나 어느 때나 사용자가 제공 받을 수 있도록 네트워크 기반으로한 로봇 시스템을 일컫는다. 이는 로봇에 네트워크를 활용하여 로봇이 제공할 수 있는 응용서비스를 확장하고 로봇이 모든 기능을 자체적으로 가짐으로써 안게 되는 기술적, 비용적 문제를 네트워크를 통해 기능을 분담하는 것이다. URC 소프트웨어 컴포넌트는 크게 HRI, 로봇액션 등으로 구분되는데 본 논문에서는 URC 컴포넌트의 시험평가를 위하여 품질모델 분석과 컴포넌트 시험 성능 평가 기준서를 설계한다. 또한 품질 프로세스 정의, 테스트케이스 설계 및 URC 컴포넌트 테스팅과 평가 사례를 제안한다.
서비스 로봇은 효과적인 작업 수행을 위해 장소 인식을 정확하고 빠르게 할 필요가 있다. 이러한 장소 인식을 위해 영상 센서를 사용하여 데이터베이스와 비교하여 장소를 인식하는 방식이 많이 사용되고 있다. 현재 사용 가능한 영상 데이터베이스는 하나의 공간에서 다양하게 얻을 수 있는 영상을 수집하여 갖추고 있지 않다. 본 논문에서 제안하는 SEFEX database는 병원 실내에서 촬영된 영상 데이터베이스로 총 25개 촬영장소 (회전 영상 촬영 장소 15가지, 주행 영상 촬영 장소 10가지), 기준 영상 총 100장 (회전 영상 : 60장, 주행영상: 40장)과 시험 영상 총 250장 (회전 영상 : 150장, 주행 영상: 100장)의 사진으로 구성되어 있다. 이 영상 데이터베이스를 이용하여 제조사나 연구자가 장소 인식 성능 평가의 척도나 알고리즘의 평가 척도로 사용할 수 있을 것으로 예상되며, 새로운 장소 인식 방법의 개발 등의 장소 인식 분야에 사용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 외골격 크기를 변화하여 효과적으로 구동력을 조절하고 우수한 장애물 통과능력을 가진 구형로봇을 구현하였다. 호버만구를 외골격으로 채택하고 슬라이더-크랭크 구조의 확대 수축 메커니즘을 설계하여 무선으로 로봇의 크기변화와 이동제어가 가능하도록 제어시스템을 구축하였다. 로봇의 효율적인 구동에 필요한 주요 변수를 확인하기 위하여 오일러-라그랑주 운동방정식을 세워 해석하였고, 이를 바탕으로 DC 모터를 선정하였다. 로봇의 성능을 평가하기 위해 Prototype 의 기초 구동실험을 진행함과 동시에 유한요소 해석을 통해 구조적 안정성을 보완한 최종 모델을 제작하였다. 결과적으로, 외경 기준 최대 650 mm 에서 최소 520 mm 까지 수축/팽창이 가능한 로봇이 0.85 m/s로 주행이 가능한 것을 확인하였다.
최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.
비상체가 자세를 유지하기 위한 자세기준에는 비상체의 무게중심을 지나 서로 직교하는 3축을 취하는데 그것을 각각 롤(roll)축, 피치(pitch)축, 요(yaw)축 이라 부른다. 자세측정 장치는 이 3축에 대한 변동을 검출하는 센서이다. 본 논문에서는 HMD에 자세측정 장치를 부착하고. 이동로봇플랫폼에 팬틸트를 장착하여 카메라를 제어한다. 가속도센서는 진동에 매우 취약하기 때문에 센서데이터에 노이즈가 심하게 발생하며, 센서데이터를 매핑(mapping)하는 과정에서 데이터들의 간격이 많이 벌어지는 문제도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 평균필터와 Cosine Interpolation을 적용하여 팬틸트 동작을 방해하는 요소를 제거하였다. 제안한 성능을 평가하기 위해 실외환경에서 HMD에 부착한 센서데이터를 원격으로 전송하여 이동로봇에 탑재된 팬틸트 카메라를 제어하였다. 실험결과 약간의 지연은 발생하였으나 비교적 안정하게 팬틸트 카메라가 제어됨을 확인할 수 있었다. 또한, 이동로봇은 평지나 경사면 등 어떠한 지형에서도 주행이 가능함을 확인할 수 있었다.
최근 몇 년 동안 인공지능과 기계 학습 분야에서 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 해석하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 데이터 처리 기술 중 하나인 벡터 기호 아키텍처(Vector Symbolic Architecture, VSA)는 고차원 벡터를 이용하여 복잡한 기호와 데이터를 표현하는 혁신적인 접근법을 제시한다. VSA는 특히 자연어 처리, 이미지 인식, 로봇 공학 등 다양한 응용 분야에서 주목받고 있다. 본 연구는 VSA 방법론들의 특성과 성능을 정량적으로 평가하기 MNIST 데이터셋에 5가지 VSA 방법론을 적용하여 인코딩 속도, 디코딩 속도, 메모리 사용량, 복원 정확도와 같은 주요 성능 지표를 벡터 길이별로 측정하였다. 인코딩 속도와 디코딩 속도에서 BSC와 VT가 상대적으로 빠른 성능을 보였으며, MAP과 HRR은 상대적으로 느렸다. 메모리 사용량에서는 BSC가 가장 효율적이었고, MAP이 가장 많은 메모리를 사용하였다. 복원 정확도는 MAP이 가장 높았으며, BSC가 가장 낮았으며 연구 결과는 적용 영역에 따라 적절한 VSA 방법론을 선택할 수 있는 기준을 제시할 수 있다.
이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.
본 연구는 식물체 캘러스의 접종공정의 자동화기술 개발하기 위하여 캘러스를 인식하는 영상처리 시스템과 캘러스를 새로운 배지로 접종하는 접종용 엔드이펙터, 매니퓰레이터 및 자동화 제어장치를 개발하고 그 성능을 평가하기 위하여 수행되었으며, 본 보에서는 영상처리 시스템 및 매니퓰레이터에 대한 연구결과를 소개한다. 캘러스의 인식을 위하여 영상처리부와 조명부로 구성한 영상처리 장치를 개발하였다. 영상처리부는 CCD 카메라와 PC로 구성하였으며, 조명부는 55W/3 파장 램프를 전면과 측면에 각각 설치하여 항상 일정한 조도가 유지되도록 하였으며, R, G, B 각 프레임별 화소특성을 검토한 결과, 캘러스와 배양용기는 B 프레임에서 분리가 가능하였다. 또한 캘러스 분할을 위한 알고리즘의 개발결과 캘러스가 원형인 경우는 도심을 기준으로 절단하고 장변형인 경우는 길이방향의 수직으로 절단하도록 하였으며, 장변형의 경우 위치하고 있는 방향을 인식하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위내의 결과 값을 로봇측에 전송하여 엔드이펙터의 방향을 결정하도록 하였다. 영상취득부터 캘러스의 분할위치 결정까지 1사이클에 소요되는 시간은 디스플레이 1.5초, 영상처리 0.7초 등으로 총2.2초였으며, 개발된 인식 알고리즘의 정확도는 용기인식의 경우 전체 30개중에서 28개가 정확히 인식되어 성공률은 93%가 되었다.
이 논문은 사용후핵연료 차세대관리공정(ACP)에 사용되는 주요부품에 대한 방사선영향에 대하여 다룬다. 평가대상 부품으로는 중요도가 높은 것들 중에서 선택하였는데, AC 서보모터, 포텐쇼미터, 열전대, 가속도계, CCD 카메라를 그 대상으로 하였다. AC 서보모터의 경우 ACP 핫셀 내 조작기에 여러개가 사용되고 있고, 공정장치의 일부에 사용되고 있다. 포텐쇼미터는 조작기 관절의 절대 각도를 측정하기 위해 사용된다. 열전대는 금속전환장치 등의 반응기 온도 측정을 위해 사용된다. 가속도계는 탈피복시 발생하는 이상을 사전에 감지하기 위한 용도로 탈피복장치에 부착되어 있고, CCD 카메라는 조작기와 함께 공정 휴지기간에 영상 In-situ 이상감시를 하기 위한 용도로 사용된다. 다양한 방사선 중 감마선은 전기, 전자 및 로봇 부품에 가장 치명적이라고 알려져 있으므로 본 연구에서는 Co-60선원을 사용하는 감마조사시설을 이용해 방사선 영향을 평가하였다. 방사선조사결과 CCD 카메라를 제외한 다른 부품들은 방사선에 매우 강인한 특성을 보였다. 누적조사선량에 대한 각 대상 부품의 고유한 특성변화 데이터를 얻었고, 대상 부품의 성능을 보장할 수 있는 기준인 손상분기점에 대한 평가 자료를 얻을 수 있었다
The purpose of this study is to provide basic data to ensure the safety and essential performance of a Lower Extremity robotic assisted gait training system and to provide advanced technology and technical basis to the industry handling the system. Based on IEC 60601-1:2012/AMD2:2020 (Medical Electrical Equipment - General requirements for basic safety and essential performance of medical electrical equipment), IEC 62366-1:2015/AMD1:2020 (Medical devices - Part 1: Application of usability engineering to medical devices) and EN ISO 14971:2019 (Medical devices - Application of risk management to medical devices), the requirements for ensuring the safety and essential performance of the Lower Extremity robotic assisted gait training system were derived. Through the Delphi survey method and scenario analysis, which reflects the opinions and knowledge of experts in the fields of development, testing and review of technical documents, and quality assurance of medical devices, validity and reliability were conducted and obtained results with adequate content validity ratio (CVR; 0.7≤) and excellent reliability (Cronbach's α; 0.9≤). As a result, it was confirmed that the reliability and validity of the risk management process to ensure the safety and essential performance of the Lower Extremity robotic assisted gait training system are required a model can be established to provide measures to reduce risks according to the level of risk exposure caused by usage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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