본 연구는 무기태 크롬($ClCl_3$)와 유기태화 크롬인 Cr-methionine chelate(크라민®)을 첨가하였을 때 in vitro 조건에서 반추위내 발효성상과 반추미생물체 내 Cr과 Methionine을 분석하여 크라민®의 by-pass 여부를 간접적으로 증명하고자 실시하였다. In vitro 소화시험에 이용한 기초영양소는 Jar 당 반추미생물 기초 영양소로 시중에 유통되고 있는 배합사료 7g(DM), 볏짚 2g(DM) 및 Corn silage 2g(DM)을 동일하게 배합하였으며, 시험구로는 대조구(control), $ClCl_3$를 1000ppb 첨가한 T1구 및 Cr 농도가 1000ppb이 되도록 크라민®을 첨가한 T2구를 두었으며, 처리 당 5반복으로 시험을 수행하였다. T2의 pH는 모든 배양시간에서 대조구 및 T1구에 비하여 낮은 경향을 보였으며, 암모니아 농도는 배양 6시간 전까지는 대조구와 T1구에 비하여 T2구가 높은 경향을 보였으나, 배양 6시간 이후에는 모든 처리구가 일정하게 낮게 유지되었다. 총 휘발성지방산 농도는 모든 처리구가 배양시간이 경과함에 다라 지속적으로 증가하였으며, 대조구에 비하여 T1구와 T2구의 농도가 유의적으로 낮았다. In vitro 배양 12시간 동안 미생물체 건물 회수율은 T1구가 가장 낮은 반면에 T2구가 가장 효율적으로 미생물을 증가시켰다. 반추미생물체 내 Cr 농도는 대조구와 T2구간에는 차이가 없었으나(P>0.05), T1구는 유의적(P>0.05)으로 높게 나타났다. 반추미생물체 내 methionine 및 cyctine 농도는 대조구와 T2구간에는 차이(P>0.05)가 없었으나, T1구는 비교적 낮은 경향을 보였다. 본 시험의 결과를 종합해 보면, 크라민®의 첨가에 따른 in vitro 배양액내 pH 및 암모니아 농도를 포함한 발효특성에 대한 부의 영향은 없는 것으로 판단되며, 오히려 미생물체 단백질의 합성에 이용되어 암모니아의 생성량과 총미생물 건물 회수량을 증가시킬 수 있는 것으로 판단된다. 또한 크라민®은 반추 미생물에 의해 상당히 제한적으로 분해되기 때문에 반추위를 회피해서 소장으로 by-pass 되어 이용된 것으로 판단되었다.
일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로
본 논문은 시력이 떨어지고 보행이 불편한 고령자의 이동을 지원하는 지능형 6족 이동 로봇에 대한 연구이다. 센서 및 소형카메라를 장착한 6족 지능형 이동 로봇은 다양한 보행 및 회전, 이동 속도 조절 등의 이동 능력과 다양한 센서를 이용한 장애물 회피, 위협 상황 인식, 경사보행, 물체영역의 인식 및 추적 등의 기능을 가지며, 로봇에 연결된 선을 이용해 고령자의 보행을 유도한다. 로봇의 안정된 보행을 위한 모터의 제어방법, 센서 및 영상인식을 통한 로봇의 환경인식, 그에 따른 로봇의 지능적이고 능동적인 대응, 감지된 환경정보를 신속하게 무선통신을 통해 필요한 고령자 또는 보호자에게 전송하는 방법 등을 구현하였다. 한 다리에 3자유도를 가진 18관절 6족 로봇으로 구현되어 비평탄 지형에서도 안정된 보행구현은 물론 다양하고 부드러운 동작을 취할 수 있으며 강력한 구동 능력을 위해 디지털 슈퍼토크 서보모터를 사용하였고, 위험 상황 인식을 위해 3축 가속도 센서, PIR(초전)센서, 불꽃센서, 연기센서, 적외선, 초음파 거리감지 센서, 조도센서, 터치센서, 온도/습도 센서, 음성인식센서와 카메라를 통한 영상인식 등을 센서 융합에 의해 구현함으로써 상황인식의 정확도를 높이고 고령자들의 길안내 시 위험을 조기에 예측하여 전달하는 에이전트 역할을 수행하도록 설계되었다.
본 논문에서는 변화하는 환경에서 에이전트의 인지 정보로부터 움직이는 물체의 운동모델을 미리 알 수 없는 경우에도 적용할 수 있는 적응적인 행동을 생성하는 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 강건하지만 다양하고 복잡한 환경에 적용할 수 얼었다. 환경에 대한 정보가 없는 상황에서 에이전트가 자율적으로 행동하기 위해서는 행동 기반의 방법이 적합하며, 실제와 같은 변화는 환경에서 에이전트의 적응적 행동을 위해서는 상황을 미리 추론하고 대처하는 능력이 필요하다. 움직이는 장애물 피하기는 변화하는 환경에서의 적응적 행동생성의 가능성을 보여줄 수 있는 문제이기 때문에 다양한 방법으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 고정된 장애물뿐만 아니라 움직이는 장애물을 인지하고 피하는 적응적인 행동을 생성하기 위한 2단계의 제어 구조를 제안한다. 1단계는 상황을 인지하고 자율적으로 행동을 생성하는 행동 네트워크 구조이고 2단계는 변화하는 상황을 추론하고 제어정보를 1단계로 전달하는 베이지안 네트워크 구조이다. 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법으로 고정된 장애물과 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.
자율주행을 위해서 개발된 LiDAR의 가격이 획기적으로 하락하면서 여러 가지 분야에 LiDAR가 적용되기 시작하였다. 청소기 로봇과 자율배송 로봇 그리고 장애물 자동 회피 드론이 대표적인 예이다. LiDAR는 2D 카메라나 3D 카메라가 조명에 취약하다는 단점을 보완하면서 물체의 위치를 실시간으로 파악하는 유일무이의 수단이 되고 있다. 본 논문에서는 병실에 2D Lidar를 설치하여 환자의 움직임을 모니터링하는 방법을 제안하다. 심리적으로 불안정하거나 자살을 시도하려는 의도가 있거나 정신병적인 소견이 있어서 집중적인 감시가 필요한 환자가 홀로 병실에 있을 경우 2D LiDAR로 환자의 움직임을 감시하고 적절한 알람을 관리실에 보냄으로써 환자를 효율적으로 감시할 수 있는 방법을 고안하였다.
기존의 해상용 레이더는 원거리 탐지 목적의 고출력 송신을 할 수 있는 펄스 레이더로써, 장착 및 유지비용에 대한 부담으로 대부분 중대형 선박에서 사용되고 있다. 근거리탐지로 충돌 회피가 가능한 소형선박에 기존의 펄스레이더 대신 저전력으로 운용가능하며 분해능이 높은 FMCW방식의 레이더를 적용하고자 한다. FMCW방식의 송수신 신호를 이론적으로 분석하고, 실제 FMCW레이더 구현시 적용 가능한 신호처리 설계 및 모의실험을 수행하여 거리 및 속도를 검출하였다. FMCW 레이더의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위하여 가상 송수신 신호를 혼합한 중간주파수(IF : Intermediate Frequency) 신호를 생성하고 저역통과 필터를 거쳐 잡음 제거를 한 후, A/D변환기를 사용하지 않는 대신에 FFT크기에 대한 샘플간격으로 주파수 최대값을 검출하여 물체와의 거리 및 속도 주파수를 구하고, 최종적으로 거리 및 속도를 계산하는 신호처리 과정을 모의 실험하였다. 실제 FMCW레이더 신호처리 과정에서 거리 및 속도 검출에 사용되는 차주파수 신호의 특징을 분석하기 위해서 송수신 신호의 차 공식을 이용하여 MATLAB으로 가상 차주파수 신호를 설계하였다. 이를 이용하여 임의의 거리 및 속도에 대한 가상 차주파수 신호를 발생시켜 각 신호에 대한 특징을 비교 분석하였다.
우주공간은 안보공간의 역할에서 상업공간으로 역할을 급속히 넓혀가고 있다. 현실적인 제약들 때문에 늦게 출발했지만 우리나라는 최근 들어 비약적 기술발전과 함께 우주에 대한 국가적 관심이 커지고 있다. 2023년 5월 25일, 누리호는 7개의 위성을 성공적으로 550 km 고도의 태양동기궤도에 배치했다. 그런데, 이 근처 고도에는 이미 스타링크가 4,000대 이상의 위성을 배치시키고 상업적 서비스를 진행하고 있다. 따라서, 누리호 위성들은 스타링크위성들과의 위험상황발생 가능성에 대해 지속적으로 예측하고 만일의 경우에 대해서는 준비를 해야 한다. 본 논문은 누리호 위성들이 임무수행을 위해 궤도비행을 하면서 발생할 수 있는 충돌위험상황에 대해 수행한 연구의 계량적 분석결과를 보고한다. 분석결과에 따르면 누리호 위성들은 하루에 3회 정도 1 km 거리 이내로 스타링크위성에 접근하는 것으로 나타났으며, 이 상황에서의 충돌확률은 1.0E-5 이상인 것으로 계산되었고 크게는 1.0E-2 이상인 경우도 발생하고 있다. 2013년에 발사된 후 성공적으로 임무를 수행하고 있는 아리랑 5호에 대한 본 연구의 비교분석은 아리랑 5호와 누리호 위성들이 위험상황의 분포에 있어 중요한 차이가 있음을 보여준다. 본 연구는 스타링크가 회피기동을 할 때의 비용에 대한 계량적인 분석결과도 보고하며, 후발주자로서 우주산업에 진입하는 우리나라가 고려해야 할 전략도 제시했다. SpaceMap사에서 개발한 AstroOne 프로그램을 분석도구로 사용했으며, Celestrak사의 Socrates Plus에서 보고한 결과와 비교검증하였다. 우주물체데이터는 TLE(two line element)를 사용했다.
본 논문에서는 자율적이며 자동화된 정리정돈 기능을 갖는 홈 메스클린업 로봇(McBot)을 개발한다. 그 동안 진공청소기가 보급되어 집안 청소에 편리성 향상이 이루어졌지만 진공청소기를 운영하는 노동은 인간의 몫이었다. 그것을 해결하기 위하여 최근에 로봇청소기들이 개발되었으나, 진공 청소하기 이전에 해결해야 하는 신문, 옷가지 등을 정돈하거나 진공흡입하기 어려운 크기의 쓰레기들을 정리하는 것은 여전히 사람이 처리해야 하는 심각한 노동으로 남아 있다. 이러한 이유로 본격적인 청소로봇 시장이 아직 형성되지 못하고 있다. 그래서 본 논문에서는 가정에서의 정리정돈 문제를 해결할 수 있는 소위 홈 메스클린업 로봇을 개발하고 새로운 디자인 방법과 제어 기법 그리고 자기 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 홈 메스클린업 로봇은 정리정돈을 위하여 쾌속 네비게이션과 정교한 매니퓰레이션 기능을 필요로 한다. 본 논문에서는 자율적인 네비게이션 기능으로 장애물을 회피하여 원하는 목적지까지 고속으로 이동할 수 있는 휠 기반의 이동로봇을 개발한다. 또한 정리정돈 작업을 위한 정교한 매니플레이션 기능으로 6 자유도를 갖는 로봇 팔과 리프트 등의 보조장치들을 개발하며, 그것들이 정밀 제어될 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 특히 홈 메스클린업 로봇의 탐색 시스템은 지금까지의 청소로봇들과는 달리 일정한 패턴이나 벽면을 따라 움직이는 방식이 아닌 실질적인 실내 구조의 파악과 잡은 물체를 원래의 위치로 이동시키거나 정돈 장소까지 이동하기 위한 절대 좌표 형태의 자기 위치 인식 기능이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 자신의 절대좌표 인식 및 물체인식을 위하여 RFID 태그들을 이용한 자기위치 인식 시스템을 개발한다. 마지막으로 본 논문에서 설계된 홈 메스클린업 로봇이 RFID 환경에서 정리정돈작업을 수행하는 실제 실험을 통하여 좋은 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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