• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.55-57
• /
• 2001

강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2001.07d
• /
• pp.2744-2746
• /
• 2001

이 논문에서는 이동 로봇을 위하여 퍼지이론과 Dempster-Shafer 이론을 이용한 불확실한 환경에서의 센서기반 네비게이션 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 장애물 회피 동작과 목적지 찾기 동작을 위한 2개의 행동 모듈로 구성되어 있다. 2개의 행동 모듈은 각각 퍼지 이론으로 학습되었고, 적절한 행동 선택 방법으로 선택되게끔 하였다. 견고한 퍼지 제어기를 가진 로봇이 실험 환경내에서 안전하게 움직이기 위하여 자동으로 지도를 구축(Map Building) 하도록 하였다. 이 실험에서 구성된 맵은 평면상의 격자를 중심으로 작성되었고 로봇의 센서에서 읽어들인 센서 값은 D-S 추론 이론을 이용하여 기존의 맵과 혼합되어진다. 즉, 로봇이 움직일때 마다 실험 환경내에서 새로운 정보를 읽어 들이고, 그 정보로 인하여 기존의 지도가 새로운 지도로 갱신되는 것이다. 이러한 작업을 거치면서 로봇은 장애물과 충돌없이 배회하는 것 뿐 아니라 설정된 목적지까지도 쉽게 찾아갈 수가 있다. 실험에 대한 안정성과 확신을 검증 받기 위하여 실제 로봇에 적용하기보다는 먼저 이동 로봇의 시뮬레이션으로 실험 해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.501-504
• /
• 2002

실시간 제어 시스템은 그 특수성에 의해 개발자에게 상당한 제약이 있었다. 본 논문에서는 실시간 운영체제 중에서 Linux 를 기반으로 한 RTLinux 를 사용하였다. RTLinux를 StrongARM SA-1110 CPU가 탑재된 영상처리 보드에 올리는 과정을 기술하고, RTLinux의 module 이라는 작업 형태를 이용하여 로봇의 카메라에서 획득한 영상을 실시간으로 전송하도록 구현하였다. 또한, 사용자의 입력을 감시하는 부분을 실시간 모듈로 구현하여 제한된 시간 안에 원하는 결과를 산출하도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.155-158
• /
• 2011

정보 통신 기술의 발달로 사람들은 언제 어디서나 정보에 접근하고 서비스를 받을 수 있게 되었다. 이러한 기술의 발전은 로봇에도 영향을 미치고 있고 언제 어디서나 나와 함께 하며 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크 기반 로봇을 개발 중에 있다. 이러한 로봇을 URC 라고 하는데 이 URC 가 사용자에게 맞는 서비스를 제공하기 위해서 상황인지 기능이 필요하다. 이에 본 논문에서는 로봇 서비스를 표현할 수 있는 상황인지 워크플로우 언어(CAWL)를 바탕으로 상황인지 URC 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 비교기를 제안한다. 컨텍스트 비교기는 트리플릿으로 표현된 사용자 주변 환경으로부터 발생하는 동적인 상황 정보를 로봇, 센서, 모바일 등의 상황정보를 저장하고 있는 온톨로지와 비교하여 현재의 상황을 인식할 수 있는 모듈이다. 제안하는 컨텍스트 비교기를 이용하여 상황에 따른 서비스를 제공할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.469-476
• /
• 2019

Robotic motion is designed by the rotation and the translation of multiple joint coordinates in a three-dimensional space. Joint coordinates are generally modeled by homogeneous transform matrix. However, the complexity of three dimensional motions prefers the visualization methods based on simulation environments in which models and generated motions work properly. Many simulation environments have the limitations of usability and functional extension from platform dependency and interpretation of predefined commands. This paper proposes the web-based three dimensional simulation environment toward high user accessibility. Also, it covers the small size web server that is linked with Python script. The non linearities of robot control apply to verify the computing efficiency, the process management, and the extendability of user scripts.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.10b
• /
• pp.353-354
• /
• 2008

본 논문에서는 GPS, Bleutooth 모듈을 사용하여 이동로봇의 군집이동에 관한 연구를 다루었다. 로봇 통신 모델로는 특정한 수신자가 정보를 받을 것을 기대하지 않고 통신가능 범위 안으로 들어왔을 때 상대방에게 정보를 보내는 방법인 사인보드 모델을 선택하였다. 군집간 제어를 위한 총 3대의 실외 이동을 로봇제작과 로봇의 좌표인식, 방향을 찾기 위해 GPS수신 모들과 Bluetooth 송 수신기를 사용하였다. 실험에 쓰인 모든 이동용 로봇에 GPS수신기와 Bluetooth 송 수신기를 장착하였고, GPS수신기로부터 받은 Master-이동로봇의 위치좌표를 Bluetroth 통신 영역 내에 있는 모든 이동로봇에게 송신을 한다. 각 Slave-이동로봇을 Master-이동로봇으로부터 받은 위치 좌표로 로봇간의 거리와 방향을 계산하며 이를 토대로 군집 로봇의 이동 알고리즘을 구현하였다. 본 논문에서는 군집간 제어를 위해 군집 로봇 시스템을 제작하였으며 상대적인 위치, 거리 유지, 진행방향을 계산한다. Master-이동로봇과 Slave-이동로봇 간의 1:N 실시간 통신과 일정거리를 유지함으로써 군집간 제어를 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.413-415
• /
• 2009

최근 지능형 로봇의 필요성과 활용성이 증가하면서 로봇의 형태와 사용 방법이 다양하게 발전하고 있다. 하드웨어적인 로봇의 발전은 과거부터 현재까지 많은 발전을 거듭해 왔으나, 로봇의 지능과 기능을 모듈화 하여 서비스 할 수 있는 방법은 많이 연구되지 못하였다. 지능로봇 서비스는 로봇의 형태와 사용 방법에 따라 서비스를 다르게 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 응용 개발이 가능하여 쉽고 빠르게 로봇에 적용이 가능하다. 또한 컴포넌트 기반의 시뮬레이션 서비스를 개발함으로서 사용자(End User)의 설계 및 개발 시간 단축과 테스트 및 시뮬레이션 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 VPL 활용을 위한 지능로봇 시뮬레이션 서비스 컴포넌트 개발 연구 방법을 소개하고 제안한다. VPL은 인간친화적인 GUI환경으로 로봇 시뮬레이션 프로그램을 개발 할 수 있는 RDS 프로그램 방법이며, 다양한 서비스 개발을 통해 다양한 환경 그리고 다양한 시뮬레이션 로봇의 실험이 가능하다. 본 연구에서는 C# 언어를 사용하여 지능로봇 서비스 컴포넌트 개발 사례를 소개하고 실제 로봇 시뮬레이션 프로그램에 적용하여 실험하였다. 따라서 향후 많은 로봇 서비스 컴포넌트의 응용 개발과 로봇 산업, 교육 분야에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.843-847
• /
• 2010

Recently, one of the most interesting issue in the intelligent robot and the industrial robot area is the design and an implementation of servo driver module based on motion network for hollow type joint module of all-in-one structure. In this paper, we designed and implemented for hollow type driver, and also verified the performance of the developed module through the experiment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06d
• /
• pp.424-427
• /
• 2008

최근 산업용 로봇에서부터 청소 로봇과 지능형 서비스 로봇에 이르기까지 주행 기능을 갖고 있지만, 제한된 상황에서의 단순한 주행 기능이 거의 대부분이다. 로봇이 복잡한 환경에서 자율 주행 하기 위해서는 로봇의 위치인식이 되어야 가능하다. 지금까지 많은 기술들이 나와 있지만 비교적 고가의 장비로 구현되어야 한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.15.4a 기반에 CSS (Chirp Spread Spectrum) 방식의 RTLS를 로봇 위치추적에 사용함으로 낮은 가격에 로봇의 위치 추적이 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해 RTLS 모듈을 제작하였고, 로봇의 위치제어에 사용하였다. RTLS를 적용한 로봇은 비용적인 측면에서 비교적 낮은 가격에 로봇의 현재 위치를 얻을 수 있는 장점을 가지며, 충돌감지 센서와 같은 센서를 통해 간편하게 지도를 작성할 수 있다는 장점이 있다. 또 앞으로 여러 대의 로봇을 동시에 사용하는 환경에서도 각각의 로봇이 위치를 인식하기 위해 드는 비용을 줄임으로 실제 저가의 로봇에 적용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.435-438
• /
• 2010

오늘날 많은 연구자들은 자율적 인간형 로봇 (Autonomous symbiotic human-robot)을 보조하기 위한 지식체계로 온톨로지의 개념을 사용한다. 이러한 연구는 룰 기반의 추론시스템을 지원하기 위해 온톨로지를 저장하는 데이터베이스 스키마를 설계하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 연구 뿐만 아니라 온톨로지 개념을 사용하는 가장 중요한 목적 중에 하나는 상황 추론이다. 이러한 관점에서 본 논문은 로봇이라는 환경에서 좀 더 지능적인 상황 추론 서비스를 제공하기 위해, 5W1H 기반의 로봇 지능 저장소라 불리는 로봇 메모리 저장소를 설계하는데 초점을 두고 있다. 기존 연구는 체계적이고 의미론적 5W1H를 고려하지 않거나 5W1H와 다른 개념 사이의 연광성의 결여에 많은 문제점을 가지고 있으며 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상황, 목적, 공간, 특징, 인간 그리고 5W1H의 온톨로지 지식을 저장할 수 있는 개념적인 모델인 로봇 메모리 모델을 설계한다. 또한 본 논문에서는 상황 추론을 지원하기 위해 로봇의 인스턴스 정보라고 불리는 자전적 기억 (Episodic Memory)를 효과적으로 저장하기 위한 5W1H 모델을 정의하며 이러한 모델을 물리적으로 저장하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 EventsEpisodicRBS를 설계한다. 결과적으로 이러한 연구를 통해서 자율적 인간형 로봇 환경에서 로봇이 지능적 서비스 제공의 핵심 모듈인 상황 추론을 지원하는데 큰 기여를 할 수 있는 하부 시스템으로서의 의미를 가질 수 있다.