로봇은 4차 산업혁명 시대를 대표하는 테크놀로지로, 미래를 살아갈 학생들은 로봇을 유연하게 다룰 수 있는 역량을 갖출 필요가 있다. 따라서 로봇을 학교 수업에 효과적으로 도입하기 위한 교수학적 연구가 요구되며, 특히 로봇을 활용한 문제해결에서 필수적이라 할 수 있는 수학에 초점을 두어 로봇을 활용한 수업을 어떻게 설계하고 평가할 것인지에 대한 연구가 이루어질 필요가 있다. 본 연구는 이를 위한 기초 연구로, 로봇 활동의 수준을 정의하고자 시도하였다. 이를 위하여 학생의 학습 수준에 대한 대표적 연구인 Van Hiele의 기하 학습 수준 이론을 시작점으로 설정했으며, LEGO 마인드스톰 활동 수준을 설정하기 위한 매개로 LOGO를 선택하였다. Olson et al.(1987)의 연구에서는 Van Hiele의 기하학습 수준에 대응하는 LOGO 활동 수준을 정의했는데, 본 연구에서는 LOGO와 LEGO 프로그래밍의 태생적인 유사점에 주목하여 Van Hiele의 기하 학습 수준에 따른 LOGO 활동 수준에 LEGO 마인드스톰 활동 수준을 연계하여 로봇을 활용한 수학 수업에서의 활동 수준을 분석하고 정의하였다.
본 논문에서는 일상생활에서 사람과 교감하며 돌봄 인력의 공백을 완화할 수 있는 인간 공존형 반려 로봇을 연구하였다. 음성인식 모듈과 서보모터, 아두이노 보드를 기반으로 음성인식을 이용한 로봇팔 제어기능, RC카를 활용한 위치 이동 기능, 음성인식 기능을 활용하여 도트 매트릭스를 이용한 반려 로봇의 감정표현 기능을 탑재한 반려 로봇을 실험, 제작하였다. 실험 결과로 거리에 따른 음성인식 실험 결과 5~30cm의 거리에서 최적의 인식률을 보였고 성별에 따른 음성인식 실험 결과에서는 남성의 인식률이 더 높은 것을 확인할 수 있었으며 성조에 따른 음성인식 실험 결과 첫 번째 성조인 단조로운 톤에서 높은 인식률을 보였다. 이러한 동작 실험에 대한 평가 결과를 통해 반려 로봇을 만들 수 있음을 확인할 수 있었다.
소프트웨어 로봇들은 시뮬레이트된 센서와 실행기들을 가지고 가상 환경 안에서 자율적으로 동작하는 지능형 가상 에이전트로 볼 수 있다. 지능형 가상 에이전트 연구용 테스트베드들은 에이전트들의 성능 평가를 위해 표준화된 작업들을 구현할 수 있고, 환경이나 실험 에이전트들을 제어할 수 있는 도구들이다. 본 논문에서는 RoboCup 축구 시뮬레이션시스템, Gamebots 시스템, USARSim 시스템 등과 같은 지능형 가상 에이전트와 멀티 에이전트시스템 연구를 위한 대표적인 테스트베드들을 간략히 소개한다.
현재 휴대폰은 대중화되고 있으며, 로봇기술 또한 각광 받고 있다. 그래서 우리는 로봇기술과 휴대폰 기술을 접목한 RCP(Robotic Cellular Phone)를 구현하려 한다. RCP를 구성하기 위해서 휴대폰의 움직임을 구현, 외부환경 및 RCP 자신의 상태인식 기능 그리고 사용자의 감성을 유발할 수 있는 감성유발엔진 및 감성평가모델의 군축이 필요하다. 본 연구에서는 감성평가모델의 개발을 위하여 음악과 진동 자극을 주어 생체신호 HRV와 GSR을 측정하여 정량적인 데이터를 수집, 특정감성을 평가하였다. 감성을 평가함에 있어서 개인의 차이가 발생하기 때문에 개개인의 표준화 (Normalize)가 필요하게 되었다. 표준화를 위하여 IAPS영상을 활용한 결과 우리가 얻고자 하는 감성의 변화에 대한 판단을 할 수 있음으로 감성의 신호 모델을 유추할 수 있었다.
본 연구에서는 스테레오비전 센서의 거리 정보와 컬러이미지를 합성하여 일정 거리 안에 있는 장애물을 탐색하는 방법을 제시하였다. 스테레오 비전 센서로 부터 취득한 깊이이미지(depth image)를 이용하여 거리 정보를 구하고 컬러 이미지와의 합성을 통해 모바일로봇 이동에 방해되는 장애물을 검출하였다. 검출된 장애물 정보는 모바일 로봇에 송신되어 무인이동장치로써 지역을 탐색하게 하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가하였다. 스테레오 비전 센서를 이용하는 무인이동장치의 성능을 평가하기 위해 장애물간의 거리에 대한 성능 평가를 하고 컬러이미지, 깊이이미지 그리고 합성이미지 유형에 따른 성능과 취득된 이미지 프레임의 수에 따른 성능도 살펴보았다. 처리 결과 깊이이미지에 비해 합성된 이미지가 개선된 성능을 보였다.
본 논문은 자벌레 이동장치의 전, 후반부에 각각 여섯 개의 다리로 이루어진 고정장치를 사용하여 인체 내에서 원활하게 이동할 수 있는 대장내시경로봇을 제안하였다. 또한, 관탐사용 이동장치로 기 개발된 하나의 공압선을 이용한 자벌레 이동방식을 적용하여 공압선과 이동환경 사이의 마찰을 줄여주어 이동 성능을 높여주었다. 이동 성능을 평가하기 위하여 로봇을 직경 15mm, 길이 110~250mm 의 크기로 설계 및 제작 후, 아크릴 관과 죽은 돼지의 창자에서 이동실험을 수행하였다. 실험을 통하여 로봇은 곡관의 반경이 25mm 이상이면 이동이 가능함을 알 수 있었고, 직관의 경우 수평관에서 33mm/s, 수직관에서 12.1mm/s 의 이동 속도를 보여주었다. 결론적으로 하나의 공압선을 이용하여 구동되고 양단에 다리로 구성된 고정장치를 장착한 제안된 로봇은 대장내시경 로봇으로써 신뢰성이 높은 이동성능을 보여주었다.
본 논문은 수중 로봇 항법에 사용하기 위한 영상 소나 기반 SLAM (simultaneous localization and mapping) 방법을 제안하고, 성능 평가를 위해 실제 로봇에 탑재하여 실험한 내용을 소개한다. 일반적인 수중 항법은 관성 센서에서 출력되는 정보를 바탕으로 로봇의 위치 및 자세(x,y,z,${\phi}$,${\theta}$,${\psi}$)를 추정한다. 하지만, 장시간 주행할 경우 위치 오차의 누적으로 인하여 정확도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 영상 소나로부터 얻을 수 있는 외부 정보를 바탕으로 관성 항법의 위치 추정 성능을 높이고 지도 작성을 수행할 수 있는 SLAM 방법을 제안하고자 한다. 영상 소나를 위한 인공 표식물과 확률 기반 물체 인식 구조를 통해 인공 표식물의 인식 성능을 높이고, 이를 통해 얻게 된 인공 표식물의 위치 정보를 활용하여 관성 항법의 누적 오차를 줄이고자 한다. 항법 알고리즘으로는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 로봇의 위치 및 자세를 추정하고 지도를 작성한다. 제안한 방법은 선박해양플랜트연구소에서 보유 중인 수중 로봇 'yShark'에 탑재하여 대형 수조에서 실시간 검증을 수행하였다.
본 논문은 국방로봇의 하나인 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능수준을 도출하기 위한 방법에 대한 연구이다. 기존의 무기체계는 운용환경에 크게 영향을 받지 않는 반면 국방로봇은 동일한 플랫폼이라 할지라도 운용환경 변화에 따라 다른 성능이 표출된다. 만약 운용제대에 따라 무기체계인 국방로봇의 성능이 각각 다르게 발현된다면 임무수행의 결과는 달라질 것이다. 그러므로 소요군은 국방로봇에 요구하는 기능의 수준을 명확히 도출해야 최적의 국방로봇을 연구개발 할 수 있다. 본 논문에서는 국방로봇의 주요 기능 중 하나인 자율주행을 중심으로 하여 무인지상차량의 요구기능수준을 도출하는 방법을 제시하였다. 소요군 내 각 운용제대별로 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능의 수준을 평가 할 수 있는 문항과 운용자의 개입정도에 따른 자율주행 기능의 요구수준을 나타내었으며, 더불어 여러 운용환경에 따른 변수 중에서 지상 환경에 대한 수준을 제시하였다.
이동로봇이 임의의 작업공간에서 임무를 수행하기 위해서는 주변 환경에 대한 위치 인식 능력이 있어야 한다. 본 논문에서는 새로운 능동형 인공표지를 이용하여 이동로봇의 위치를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 능동형 인공표지에는 이동로봇에서 무선통신으로 제어가 가능한 LED가 부착되어 있는데, 제안한 방법은 CCD 카메라로 인공표지의 LED가 점등 및 소등된 두 영상의 차영상을 이용하여 인공표지 여부를 판별하기 때문에 주변 환경의 복잡도에 관계없이 인식시간을 최소화할 수 있으며 인공표지의 특징점 정보를 이용하여 간단하게 위치를 인식할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험을 하였으며 실험 결과는 제안한 방법이 이동로봇의 위치 인식에 적용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 밸런싱 로봇의 동역학적 모델의 해석으로부터 기울기와 조향이 독립되어 있어 서로 영향을 받지 않는 것을 증명하고, 다변수 시스템에 적합한 제어기로써 두 개의 최적 LQR 제어기 구조를 갖는 제어시스템을 제안하였다. 또한 제안한 제어시스템의 성능을 입증하기 위하여 밸런싱 로봇의 자세제어에 적용하여 모의실험과 실험을 수행하였고, PID 제어기와의 비교평가를 통하여 그 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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