• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.307-309
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• 2024

세계적으로 물류 자동화 시장은 2026년까지 약 44조원으로 예상되며, 연평균 10.6%의 성장률을 기록할 것으로 예측된다. 특히 국내 시장은 2025년까지 연평균 성장률 11.5%로 1조원 이상으로 전망되고 있다. 2025년까지 물류 자동화 시장은 270억 달러로 급성장할 것으로 예상되며, 반도체 분야에서 로봇이 상품 입고, 보관, 상품 피킹, 분류, 출고 작업을 담당하는 트렌드가 강조된다. 본 논문은 반도체 물류 분야를 대상으로 작은 크기와 민첩성을 갖춘 로봇을 개발하여 작업 공간을 효율적으로 활용하고 인력을 최소화하려는 목적이다. 수직 및 수평 로봇은 효율적인 자동화 시스템을 제공하며, UI를 사용하여 AGV, 선반, 스카라 로봇을 하나의 통합 시스템으로 개발하고자 한다. 특히 코드 인식, 초음파 센서, 아두이노 MCU, 스카라 로봇, AGV 등을 활용한 로봇 시스템을 개발하여 반도체 물류 작업을 효율적으로 수행하고자 한다. 다양한 분야에서 활용 가능한 스카라 로봇을 개발하기 위해 마이크로 스텝과 풀리, 타이밍 벨트를 이용한 구동 방식 등을 채택한다. 반도체 물류 센터에서의 자동화는 물류 공간의 확대와 인건비 절감을 기대할 수 있으며, 로봇 및 드론을 활용하여 인건비 절감과 효율성 향상을 통해 기업 비용 절감에 기여할 것으로 예상된다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.98-107
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• 2019

This article examines the technical trends of recent logistics and delivery robots. Since the commencement of the $4^{th}$ industrial revolution, logistics robots and delivery robots have gained considerable attention from the public and the market owing to advances in artificial intelligence and information and communication technology. This article reviews logistics and delivery robots from the perspectives of the market and academia. In addition, we summarize difficulties that they currently face and enumerate further work for their success in the market.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.321-322
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• 2022

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System) 기반으로 한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기법으로 지도 정보를 습득 및 저장하고, 이를 기반으로 맵핑된 환경과 환경 내 장애물을 회피하여 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. ROS는 하드웨어 추상화, 장치 드라이버, 시각화 도구, 패키지 관리 등 로봇 애플리케이션을 개발할 수 있도록 라이브러리와 도구를 제공한다. 또한 로봇 동작에 사용되는 프로세스 간 TCP-IP 통신을 통해 연동할 수 있도록 한다[1]. Ubuntu 18.04 버전의 OS에 ROS Melodic 버전을 설치해서 앱으로 선택된 목적지로 이동하는 물류 이송 로봇을 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.202-207
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• 2013

본 논문은 물류 창고 내에서 화물이송을 위한 무인이송로봇을 설계 제작하고 운영기법을 제안한다. 무인이송로봇의 자율 주행을 위해서는 먼저 실시간으로 자기위치를 파악하고 목표지점까지의 경로를 추종해야 한다. 기존의 여러 방식이 제안되었지만 설치 및 유지보수에 대한 비용이 많이 들기 때문에 목적에 따라 유동적으로 작업 환경을 바꾸기는 어렵다는 단점이 있다. 무인 화물이송로봇의 리프트는 상하 운동을 통하여 수화물이 적재된 팔레트의 승하차가 가능하며, 구동 중 다양한 환경에서 여러 기능을 수행하기 위해 초음파센서, LRF센서, RFID, QR코드, 카메라를 장착하였으며, 목표지점까지 효과적으로 주행하며 화물운송을 하는 운영방법을 제안하였다. 제안한 주행 및 운영기법은 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.560-563
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• 2017

물류 창고에서 화물 이송 자동화를 위해서 기존의 여러 방식들이 제안 되었지만 설치 및 유지 보수에 대한 비용이 많이 들고 목적에 따라 유동적으로 작업환경을 바꾸기 어려울뿐더러 갑작스러운 작업환경변화에 대처하기 힘들다는 단점이 있다. 본 논문은 무인 화물 이송 이동 로봇이 다양한 환경에서 여러 가지 기능들을 수행하기 위해 초음파 센서 적외선센서를 장착하였으며 라인을 다라 목표점까지 주행하기 위한 알고리즘을 제안하고 시뮬레이터를 제작하여 실험을 해 보았다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권8호
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• pp.1043-1050
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• 2013

병렬로봇은 구조적 특성 때문에 정밀성 및 고강성이 요구되는 분야와 고속성이 요구되는 분야에서 주로 적용되고 있다. 물류 분야에서 고속이송의 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있으며, 본 연구에서도 동일한 목적으로 고속 이송에 적용될 병렬로봇이 개발되었다. 개발된 로봇은 최대 3kg의 부하를 이송할 수 있으며 0.1kg의 부하조건에서의 최대 운전 조건은 싸이클 타임 0.3sec로 최대 속도 약 4.5m/sec로 운전할 수 있으며(Pick & Place 작업, Adept cycle) 이때 최대 가속도는 약 13G에 달한다. 본 논문에서는 개발된 고속 병렬로봇의 설계 및 해석에 관한 연구결과와 개발된 로봇의 성능에 관해 소개하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.83-88
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• 2016

In this paper, a design method for a logistics transportation robot based on a modular conveyor rack and path planning considering the environment of a logistics center is proposed. The driving part of the logistics transportation robot is designed and the working method of lifter for the transportation function is explained. The design of the modular conveyor rack is also described and an algorithm for a logistics transportation robot using a modular conveyor rack is suggested. The $A^*$ algorithm is improved by using the concept of rotation cost and the initial state of the transportation robot's characteristics. We experimented with a four-step transportation algorithm for a logistics transportation robot using a modular conveyor rack and showed that the proposed method can be used successfully in a logistics center. In addition, we verified the effectiveness of the improved $A^*$ algorithm considering the rotation cost and the initial state of the robot.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.377-383
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• 2021

최근 4차 산업혁명에 따라 공장, 물류창고, 서비스영역에서 유연한 물류이송을 위한 자율 이동형 모바일 로봇의 사용이 증가하고 있다. 대규모 공장에서는 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)을 수행하기 위하여 많은 수작업이 필요하기 때문에 개선된 모바일 로봇 자율 주행에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고정 및 이동 장애물을 피해 최적의 경로로 주행하는 Mapless Navigation에 대한 알고리즘을 제안하고자 한다. Mapless Navigation을 위하여 Deep Q Network(DQN)을 통해 고정 및 이동 장애물을 회피하도록 학습하였고 두 종류의 장애물 회피에 대하여 각각 정확도 90%, 93%를 얻었다. 또한 DQN은 많은 학습 시간을 필요로 하는데 이를 단축하기 위한 목표의 크기 변화 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 단축된 학습시간과 장애물 회피 성능을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.509-514
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• 2021

코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 유행은 의료 현장에서의 비대면 진단, 관찰, 처치에 대한 요구를 더욱 가속화 시켰고, 이는 의료 로봇에 대한 관심증대로 이어지고 있다. 저자들은 국가 기관 보도 자료, 온-오프라인 언론 보도 기사, 국내·외 로봇 기업 보도 자료들의 분석을 통해 포스트코로나 시대의 방역 의료 로봇이 활용되어야 할 방향에 대해 전망하고자 한다. COVID-19의 유행은 의료 로봇에 대한 관심을 높이게 하였고, 소독, 물류 이송뿐 아니라 감염병이 의심되는 상황에서의 선별 검사, 환자에 대한 감시, 격리 환자에 대한 원격 진료 지원, 가족과의 화상 통화 등의 업무를 수행할 수 있는 의료 로봇의 적용 등이 필요하게 되었다. 따라서 로봇의 상용화에 따른 다양한 문제점들에 대해 충분한 고찰을 기반으로 향후 의료 로봇의 올바른 개발과 적용 및 이를 검증하는 실증적 연구들이 지속되어야 할 것으로 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.41-46
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• 2020

4차산업혁명의 시작은 국내 산업 전반에 다양한 변화를 가져오고 있으며, 생산 제조 및 물류 분야의 기업에 스마트 팩토리가 확산되면서, 자동화 설비를 사용하고 있다. 특히 물류 자동화 현장에서는 AGV가 널리 사용되고 있으며, 전통적인 AGV의 구동 방식인 라인 유도 방식의 사용이 대부분이다. 또한 AGV 시스템 개발자 및 시스템 운영자 및 관리자, 유지보수 인력의 수요도 증가하고 있는 추세이나, 교육을 위한 시스템의 설치에 고가의 비용이 소요되고, 넓은 공간을 필요로 하는 특성을 가지고 있어, 체계적인 교육이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 교육생들의 원활한 실습을 위하여 가상 시뮬레이션 기반의 AGV 원격 교육 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존 기술인 라인 유도 방식이 아닌 영상 정보를 분석하여 AGV를 구동할 수 있는 모델로 구성하였으며, 자가진단 평가 결과 기존 기자재를 활용한 통제 집단 보다 온라인 교육을 통한 실험 집단이 평균 0.65의 만족도가 상승하여, 온라인 교육 환경에서 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.