• The Magazine of the IEIE
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• v.33 no.7 s.266
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• pp.51-56
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• 2006

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.12
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• pp.491-498
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• 2019

Digital twin is a technology that virtualizes physical objects of the real world on a computer. It is used by collecting sensor data through IoT, and using the collected data to connect physical objects and virtual objects in both directions. It has an advantage of minimizing risk by tuning an operation of virtual model through simulation and responding to varying environment by exploiting experiments in advance. Recently, artificial intelligence and machine learning technologies have been attracting attention, so that tendency to virtualize a behavior of physical objects, observe virtual models, and apply various scenarios is increasing. In particular, recognition of each robot's motion is needed to build digital twin for co-robot which is a heart of industry 4.0 factory automation. Compared with modeling based research for recognizing motion of co-robot, there are few attempts to predict motion based on sensor data. Therefore, in this paper, an experimental environment for collecting current and inertia data in co-robot to detect the motion of the robot is built, and a motion prediction model based on the collected sensor data is proposed. The proposed method classifies the co-robot's motion commands into 9 types based on joint position and uses current and inertial sensor values to predict them by accumulated learning. The data used for accumulating learning is the sensor values that are collected when the co-robot operates with margin in input parameters of the motion commands. Through this, the model is constructed to predict not only the nine movements along the same path but also the movements along the similar path. As a result of learning using SVM, the accuracy, precision, and recall factors of the model were evaluated as 97% on average.

• ICROS
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• v.16 no.1
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• pp.23-34
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• 2010

대부분의 다중 로봇(Multi-robots) 시스템은 환경적으로 단일로봇의 운용을 포함하지만, 수많은 연구가들은 제시된 임무를 완수하기 위하여 로봇 그룹이 협력함으로써 나타나는 잠재적 장점에 주목하게 되었다. 미지의 해성 탐사(Exploring), 물체 일기(Object pushing), 그리고 유독성 폐기물 첨소와 같은 작업을 수행하기 위해서는, 매우 복잡한 로봇을 사용하기 보다는 소형이며 간단한 다수의 로봇을 사용하는 것이 보다 효과적이다.

• KIPE Magazine
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• v.16 no.1
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• pp.21-25
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• 2011

로봇산업은 통섭(統攝, Consilience)의 시각에서 접근해야 할 대표적인 미래지향형 산업이다. 로봇은 단일 제품을 이루는 부품의 설계, 생산, 유통, 관련 소프트웨어, 서비스/콘텐츠 제작 운용뿐 아니라, 건설, 의료, 국방 등 제조영역을 너머 타산업과 융합해야함은 물론이고, 산 학 연 관의 전 분야에서 협력이 필요한 산업이다. 이 글은 제조용 로봇의 주요 기술 동향과 (재)경남테크노파크 로봇 메카트로닉스센터의 로봇기업지원 현황을 중심으로 우리나라 제조용 로봇산업에 대해서 접근한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.6
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• pp.831-836
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• 2010

In real system application, the path planning and following system for the coordinated control of heterogeneous marine robots based on the underwater acoustic communication has the following problems: surface and underwater robots have different maneuvering properties, an underwater robot requires more effective operating, it has a limited communication range because of the transmission loss (TL) of acoustic wave, it has a communication error because of the Doppler distortion of acoustic wave, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an intelligent path planning algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy logic controller (FLC) based on system modeling, is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, the path planning and following of an underwater robot is performed according to the maneuvering of a surface robot. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems.

• ICROS
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• v.21 no.2
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• pp.39-46
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• 2015

근래에 들어서 노인인구과 장애인구의 지속적인 증가로 인해 재활용 로봇 산업이 지속적인 관심을 받고 있다. 특히 재활 로봇은 환자의 삶의 질 향상과 밀접한 관계가 있고, 인간의 기능을 보조하는 시스템기술로 로봇공학과 밀접한 관계가 있는 분야이므로 더욱 주목받고 있다. 본 논문에서는 현재 활발히 연구가 진행되고 있는 다양한 재활 로봇의 기술 분류와 공개된 시스템의 개발현황을 소개하며 시스템들의 특징을 간략하게 소개하였다. 재활 로봇은 치료 목적 운동에 따라 다양한 형태로 개발될 수 있으며, 실제 상용화된 제품들이 있지만 임상적 효능과 실제 사용성 평가와 관련한 연구가 부족한 실정이다. 실사용자 및 의료계와의 지속적인 협력으로 지속적인 기술 개발의 필요성이 요구될 것으로 전망된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1289-1297
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• 2006

모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 의미하는 '유비쿼터스' 시대와 최신 기술로 구현되어 인간을 도와주는 '지능형 로봇'의 시대가 도래하고 있다. 기술의 흐름은, 이제 우리에게 공장과 공원 등의 공공 장소뿐 만이 아니라, 생활의 기본이 되는 가정 안에서의 로봇을 받아들일 준비를 요구하고 있다. 로봇과 사용자는 실제 생활 속에서 많은 상호 작용을 하게 되며, 필연적으로 여러 가지의 불확실성을 내포하게 되는데, 각각의 요청들과 상황들은, 미리 정해진 규칙에 의거해 처리하기에는 너무 다양하다. 그 어려움을 극복하는 방법으로, 어떤 상황에 적응하는 방법으로 기억을 사용 하는 인간과 마찬가지로, 로봇은 새로운 요청을 처리하기 위해 과거의 기록을 사용할 수 있다. 여러 가지 과거의 기록들을 잘 정리해서 분류하여 저장해둔 후, 현재의 요청에 대한 답으로, 가장 가능성 있는 과거의 기록을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 하였다. 과거 기록은 시간, 장소, 대상 물건, 행동 유형으로 구분되어 저장하였으며, 각각의 유사 가능성(Possibility)들의 합을 기준으로, 전체 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화하고 협력 필터링을 기반으로 현재의 요청이 담고 있는 불확실성에 대한 가능성 있는 값을 추천해 주었다. 제한된 공간과 제한된 자료의 수에 의한 실험 결과로서의 한계를 가지고 있지만, 실제 가정용 로봇에서의 적용 가능성을 보여주었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.42-47
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• 2015

This paper presents a rank-based formation for multiple agents based on potential functions, where the proposed method uses the relative position of two neighboring agents. The conventional formation scheme of multiple systems requires communication between agents and a central computer to get the positions of all multiple agents. In the study, differently from previous studies, the formation scheme uses the relative position of two neighboring agents in a local coordinate system. In addition, it introduces a singular agent association that considers only the relative position between an agent and its neighboring agents, instead of multiple associations among all information about all agents. Furthermore, the proposed framework explores the benefits of different formation types. Extensive simulation results show that the proposed approach verifies the viability and effectiveness of the proposed formation.

• Convergence Security Journal
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• v.17 no.2
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• pp.153-158
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• 2017

The robot imitates humans and recognizes the external environment and judges the situation. The robot is a machine that operates autonomously. Robots are divided into manufacturing robots and service robots. Service robots are classified as professional service robots and personal service robots. Because of the intensified competition of productivity in manufacturing industries, rising safety issues, low birth rate and aging, the robots industry is emerging. Recently, the robot industry is a complex of advanced technology fields, and it is attracting attention as a new industry where innovation potential and growth potential are promising. IT, BT, and NT related elements are fused and implemented, and the ripple effect is very large. Due to changes in social structure and life patterns, social interest in life extension and health is increasing. There is much interest in the medical field. Now the artificial intelligence (AI) industry is growing rapidly. It is necessary to secure global competitiveness through strengthening cooperation between large and small companies. We must combine R&D investment capability and marketing capability, which are advantages of large corporations, and robotic technology. We need to establish a cooperative model and secure global competitiveness through M&A.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.3
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• pp.395-400
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• 2019

The CBS and the AEAS functionalities are defined in cellular systems and T-DMB systems, respectively. In the case that communication facilities are disabled in indoor environments, it is impossible for the residents to receive the emergency messages. In this paper, a novel collaborative technology of intelligent mobile robots is proposed, which relies on cooperative communications among the intelligent mobile robots. In order to improve the performance, the intelligent mobile robots exploit their location information. Simulation results confirm that the proposed method is very suitable for reliable emergency alert broadcast.