본 연구는 초등교사의 로봇활용SW교육 활용의도에 영향을 미치는 요인들 간의 구조적인 관계를 규명하고, 성별, 연령, 경험의 조절효과를 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 초등교사 171명을 대상으로 관련 설문을 진행하여 수집된 데이터는 구조방정식 모형을 사용하여 변수들의 인과관계를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교사가 로봇활용SW교육에 대해 느끼는 유용성, 용이성, 개인혁신성은 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 유용성, 용이성, 개인혁신성은 태도를 매개로 활용의도에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 구조적 관계에서 경험이 조절효과가 있는 것으로 나타난 반면 성별, 연령은 용이성, 유용성, 태도, 개인혁신성, 수업활용의도 변인 사이에서 조절효과를 보이지 않았다. 이와 같은 연구 결과는 초등교사의 로봇활용SW교육 활용 촉진을 위해 성공적인 수업사례, 활용사례, 콘텐츠를 공유하고 이를 위한 지속적인 지원이 필요하며, 교사의 관련 경험 정도에 따라 차별적인 전략이 필요함을 함의한다.
로봇의 중요성이 강조됨에 따라 2019년부터 초등 실과 교과에 로봇 교육이 포함된다. 그러나 일부 초등학교에서 현행되고 있는 로봇 교육은 학습자가 완성된 형태의 로봇을 조작하는 데 그친다는 점에서 구성주의 학습원리에 어긋난다. 구성주의 학습원리에 따르면 학습자는 각자에게 의미 있는 독창적인 모델을 중심으로 자신만의 세계를 만들고 그 속에서 지식을 구성해 나가야만 진정한 학습이 일어난다고 할 수 있다. 본 연구에서는 구성주의 학습원리에 기반한 초등 로봇 교육의 도구로서 WeDo 2.0을 소개하고 로봇 교육 도구로서 WeDo 2.0이 갖는 활용가능성을 탐색하였다. WeDo 2.0은 학습자에게 첫째, 자발적 학습환경, 둘째, 창의적 학습환경, 셋째, 체계적 학습환경, 넷째, 통합적 학습환경, 다섯째, 구성주의 학습환경을 제공한다. 이에 따라 향후 초등 로봇 교육에서 WeDo 2.0을 활용한 구체적인 교육 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다.
본 논문에서는 정보교과의 초등 프로그래밍기초교육에서 흐름도 중심의 프로그래밍 지도를 위해, 라인트레이서 로봇을 활용한 센서기반 초등로봇프로그래밍 PBL 문제를 제안하였다. 제안한 초등로봇프로그래밍 문제는 다양한 알고리즘을 답안으로 갖도록 설계되었다. 이를 위해 PBL기반 초등로봇프로그래밍 교육단계를 제시하였다. 그리고 라인트레이서 로봇 예제를 통해 제안한 PBL 문제들을 활용하여, 실제 수업에 적용한 결과를 난이도 할당의 적절성 및 학생들의 문제해결력 측면에서 분석하였다.
가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.
IT융합의 중요성이 강조되고 있는 IT 지식정보화 사회에 지능형 로봇의 발전은 끝없이 연구되고 있다. 미래 인간사회에 로봇이 미치는 영향은 아주 클 것으로 예상하고 있으며, 인간의 실생활과 로봇의 가상공간 세계는 점점 일체화 되어 갈 것으로 예측된다. 따라서 인간은 로봇의 활동과 행동을 좀 더 구체적이고 자세하게 제어할 필요가 있다. 최근 현실세계를 가상공간의 세계로 표현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 가상공간을 활용한 미래의 세상 환경은 점점 많아 질 것으로 예상한다. 따라서 본 논문에서는 지능로봇 시뮬레이션 맵 자동생성을 위한 제어 동기화 설계를 연구하였다. 현실세계의 실제 로봇과 가상공간의 시뮬레이션 로봇을 동기화하여 하드웨어 로봇의 움직임에 따라 가상공간의 로봇이 맵을 자동으로 생성시킬 수 있는 방법을 연구하고 설계하여 실험하였다. 실제 로봇의 움직임을 3차원 가상공간으로 자동 생성하게 함으로서, 로봇의 제어를 좀 더 지능화 시킬 수 있을 뿐아니라, 여러 다양한 시뮬레이션 테스트 환경으로 응용할 수 있는 큰 장점이 있다. 또한 로봇을 활용한 가상공간 세계의 시뮬레이션은 미래 인간과 로봇이 함께하는 공존세계에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 4차 산업혁명의 도래로 로봇의 역할이 커지고 있으며, 서비스 분야에도 로봇의 활용이 증가하고 있다. 로봇과 관련된 비선형(nonlinear) 연구에 있어서 가장 대중적인 모델이 역진자(inverted pendulum) 시스템이라 할 수 있다. 역진자 시스템을 응용한 밸런싱 로봇(balancing robot)은 대표적인 비선형 시스템으로 제어이론 및 기타 기구학적 구조를 연구하는 데 주로 활용되고 있다. 본 논문에서는 밸런싱 로봇제어를 위하여 필요한 3축 가속도 센서(ADXL345) 및 3축 디지털 출력 자이로 센서(ITG-3200) 또는 HMC5883L를 활용하여 로봇의 상태를 계측하도록 하며, ESP32-WROOM-32 모듈을 활용하여 밸런싱 로봇을 제어할 수 있는 MCU 모듈을 설계하고자 한다. 또한 ESP32-WROOM-32 MCU 모듈을 활용하여 밸런싱 로봇의 상태를 WiFi 또는 Bluetooth 기반으로 모니터링할 수 있는 MCU 모듈을 설계하고자 한다.
초급 프로그래밍 과정에서 로봇의 활용은 매우 효과적인 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 프로그래밍 초급과정에서 로봇의 활용이 몰입에 미치는 영향을 탐구하였다. 실험 적용 결과 몰입의 하위 요소인 선행, 경험, 효과 요소 모두 유의하게 높게 나타나 로봇의 활용은 학습자들의 몰입에 매우 긍정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 몰입의 하위 요소별 관계를 알아본 결과, 각 요소별로 강한 상관관계를 가지고 있으며, 특히 선행 요소와 경험요소의 상관관계가 높았다. 따라서 로봇의 활용은 몰입이 발생하도록 하는 전제조건으로서 작용하고 있고 이에 따라 경험 요소가 높아지며, 학습자가 느끼는 내재적 보상이 특히 크다는 것을 확인할 수 있었다. 결국 초급 프로그래밍에서 로봇의 활용은 몰입 경험을 강화하고 궁극적으로 학업 성취도에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대할 수 있다.
본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.
스마트 팩토리화가 진행됨에 따라 자동화 설비 및 로봇의 활용이 늘어나고 있다. 또한 IT 기술의 발달로 음성인식을 활용한 시스템의 활용도도 올라가고 있다. 음성인식 기술은 스마트홈과 각종 IoT 기술에서 두각을 나타내고 있는 기술이지만 공장의 특수성으로 공장에 적용되기 힘든 상황에 있다. 따라서 본 연구에서는 제조 현장의 상황을 고려한 음성인식 기술을 활용하여 산업용 다관절 로봇을 제어하는 방법을 설계하였다. 모바일을 통해 로봇 조작을 위한 음성명령을입력 받은 후 네트워크 프로토콜 변환 및 명령어 변환 과정을 거쳐 로봇을 제어할 수 있음을 확인하였다.
<그림 1>과 <그림 2>, <그림 3>은 통계 패키지(Econometric Views)를 사용하여 제조업용 로봇의 수출입을 2007년부터 2008년까지 추정한 값이며, 자료는 2001년도 이후의 관세청 수출입 실적자료를 활용하였다. <그림 1>은 SAENGF는 제조업용 로봇 국내생산의 추정치이며, 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다. <그림 2>는 통계 패키지(Econometric Views)를 사용하여 제조업용 로봇의 수출을 2007년부터 2008년까지 추정한 값이며, EXPORTF는 제조업용 로봇 수출의 추정치이며, 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다. <그림 3>은 통계 패키지(Econometric Views)를 사용하여 제조업용 로봇의 수입을 2007년부터 2008년까지 추정한 값이며, IMPORTF는 제조업용 로봇 수출의 추정치이며, 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다. <표 1>은 국내 제조업용 로봇의 국내생산, 수출과 수입의 추정치이며, ARIMA모형을 사용하였으며, 자료는 2001년도 이후의 데이터로 관세청 수출입 실적자료를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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