본 논문에서는 임베디드 시스템 기반 NXT 로봇을 제어하여 길찾기, 미로찾기, 장애물오르기 등의 주행을 수행하는 프로그램을 개발하는 것이다. 미로 찾기는 RBG 센서를 통해 트랙의 색을 구분하여 정해진 색을 따라 주행하는 하는 것이며, 장애물 미로구간에서는 NXT 로봇 자신이 장애물을 넘지 못한다는 것을 인식하여 미로를 찾아 빠져나가도록 초음파 센서를 이용한다. 초음파 센서로 자신이 통과할 수 있는 진입로로 판단되면 주행을 계속하며, 그렇지 않은 경우에는 좌우회전을 통해 미로구간을 통과한다. 마지막 계단식 장애물 구간에서는 접촉센서와 초음파 센서를 통해서 물체의 높이를 가늠하여, 접촉센서 값과 초음파 센서 값을 통해 프로그램은 통과 여부와 계단높이를 판단한다. 실험결과 로봇은 제어프로그램 시나리오에 따라 적절하게 수행함을 확인할 수 있었으며, 이와 같은 로봇 제어를 확대하면 사람을 대신하는 재난구조 활동, 전쟁시 지뢰탐지 및 적 정찰활동, 지하공동구 및 지하매설물 안전 점검활동 등을 수행하는 업무로 적용이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서 사용한 로봇은 I-Brick이라는 마이크로프로세서를 통해 프로그램을 구동되며, 저 전력으로 I-Brick과 그와 연결된 센서와 서브 모터 등을 구동하고 제어하도록 설계하였다.
진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.
이 논문에서는 군집 로봇들이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안한다. 로봇들은 ZIGBEE로 서로 통신할 수 있으나 로봇들의 연산기능이 낮아 중앙제어 시스템이 로봇들에게 명령을 전달한다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어 시스템에 전송한다. 중앙제어시스템은 수신된 데이터를 분석하여 미로 탈출을 위한 경로를 찾는다.
이 연구의 목적은 6 MV X선 빔의 미로 도어 설계 시 미로 도어 바깥 측정지점에서 계산되는 성분별 선량률의 정확성을 검증하는 식을 유도하는데 있다. NCRP 보고서 151과 IAEA 안전 보고서 시리즈 47에 기술된 미로 도어 바깥 측정지점에 대한 성분별 선량률 계산식 기반으로, 도면 기반 파라미터들의 값 적용시 성분별 선량률 계산식 및 보수적 파라미터들의 값 적용 시 성분별 선량률 계산식을 유도하였다. 각각의 성분에 대한 두 개의 선량률 계산식들로부터, 미로 도어 바깥 측정지점에서 성분별 선량률 검증식은 유도되었다. 결과로서 얻어진 미로 도어 바깥 측정지점에서 성분별 선량률 검증식은 설계자가 계산한 미로 도어 바깥 측정지점에서 성분별 선량률이 유도된 성분별 선량률 검증식에서 얻어진 선량률 범위 안에 포함되는지 비교분석할 수 있다. 이 검증식은 설계자가 계산한 성분별 선량률의 정확성을 검증하는데 실무적으로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
강화 학습(reinforcement teaming)은 시행-착오(trial-and-er개r)를 통해 동적 환경과 상호작용하면서 학습을 수행하는 학습 방법으로, 실시간 강화 학습(online reinforcement learning)과 지연 강화 학습(delayed reinforcement teaming)으로 분류된다. 본 논문에서는 미로 환경에서 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있는 실시간 강화 학습 시스템(ONRELS : Outline REinforcement Learning System)을 제안한다. ONRELS는 현재 상태에서 상태전이를 하기 전에 선택 가능한 모든 (상태-행동) 쌍에 대한 평가 값을 갱신하고 나서 상태전이를 한다. ONRELS는 미로 환경의 상태 공간을 압축(compression)하고 나서 압축된 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 실험을 통해 미로 환경에서 ONRELS는 TD -오류를 이용한 Q-학습과 $TD(\lambda{)}$를 이용한 $Q(\lambda{)}$-학습보다 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Dynamic Programming(DP)을 적용한 트리구조 미로내의 목표물 탐색 알고리즘을 구현한다. DP는 큰 문제를 이루는 작은 문제들을 먼저 해결하고 작은 문제들의 최적해를 이용하여 순환적으로 큰 문제를 해결한다. 먼저 실험을 위해 적외선 센서론 부착한 소형 이동 로봇과, 'Y'형태로 갈라진 길을 연결한 트리 구조의 미로 환경을 구성한다. 실험에서는 두 개의 서로 다른 알고리즘 - 좌수법, DP - 을 사용하여 목표물 탐색을 시도한다. 마지막으로 위 실험을 통해 DP를 미로 탐색문제에 적용했을 때의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT라는 로봇을 활용하여 프로그래밍을 재미있게 수업할 수 있는 방안에 대해서 모색하였다. 수업의 목표는 단편적인 지식 습득이 아닌 미로찾기라는 문제해결을 목표로 한다. 이 로봇은 컴퓨터에 설치된 NXT-G라는 GUI와 USB를 통해서 통신을 하도록 되어있다. 이 GUI는 텍스트 기반 방식이 아닌 아이콘 기반 방식 프로그래밍 도구이다. 본 논문에서는 16주를 초급 단계, 중급 단계, 고급단계로 나누어서 계획하였다. 초급 단계에서는 GUI 사용 방법과 로봇의 센서들의 작동방법을 익히는 것에 주안점을 두었다. 중급 단계에서는 저(低)난이도 미로를 설계하여 프로그래밍하는 단계로 구성하였다. 고급 단계에서는 중(中)난이도와 고(高)난이도의 미로를 설계하여 프로그래밍하는 단계로 구성하였다. 모든 미로찾기 문제는 알고리즘 작성, 순서도 작성, 스택을 이용한 프로그래밍이라는 3가지 과정을 거치도록 구성하였다.
하프토닝은 단색으로 다양한 계조의 색단계를 표현하는 방법으로 인쇄 매체와 같은 분야에서 제한된 색으로 다양한 톤을 표현할 수 있도록 해주는 매우 중요한 영상처리기법이다. 본 논문에서는 공간채움곡선 (Space-Filling Curve)에 의한 하프토닝 방법의 대안으로 미로 생성 알고리즘에 기반한 새로운 하프토닝 방법을 제안한다. 기존의 공간채움곡선에 의한 오류 확산방법은 규칙적인 스캔 패턴으로 인해 해프토닝의 결과에도 규칙적인 패턴이 발생한다. 이러한 부분을 개선하기 위해 공간채움곡선 대신 미로의 경로를 사용함으로써 규칙적인 패턴을 제거하였다.
윈도우 시스템은 90년대 이후로 지속적으로 사용되어진 개인용 컴퓨터의 운영체제로 그래픽 사용자 인터페이스와 멀티프로세싱 기능 등을 제공한다. 최근 배포되어지는 8.1 버전은 기존의 윈도우 시스템과 비교하여 다양한 특징을 가지고 있지만 윈도우 스토어는 네트워크를 이용하여 설치할 수 있는 다양한 응용 프로그램을 제공한다. 그러나 현재 윈도우 스토어에는 게임을 위한 응용 프로그램은 거의 제공되지 않고 있다. 이 논문에서는 사용자가 간편하게 설치하여 실행시킬 수 있는 미로탈출 앱을 설계한다. 제안한 앱은 저용량으로 윈도우 스토어에서 다운로드해서 사용자가 직관적으로 미로탈출 게임을 할 수 있도록 한다. 이를 위하여 HTML5와 자바스크립트를 이용하여 개발한다.
체인로봇은 단일 로봇보다 강인성 측면에서 유리하기 때문에 무인탐사 환경에 적합하다. 체인로봇을 관리하기 위해서는 선두 로봇을 선정하고 군집을 관리하는 방법이 사용된다. 본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 미로 탐색을 위해 체인로봇 그룹의 순위를 미로 환경에 맞게 적응적으로 순위를 재지정 하는 방법인 적응적 체인로봇 알고리즘을 제안한다. 그리고 체인 알고리즘을 적용한 경우와 적응적 체인 알고리즘을 적용한 경우로 나누어 2차원 맵을 탐색하는 실험을 수행하였다. 군집로봇이 맵을 이동하는 과정에서 선두 로봇이 동작 불능 상태가 되는 경우가 발생할 수도 있다. 이때 체인로봇을 적응적으로 순위를 재지정하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제시한 방법을 시뮬레이션 환경에서 실험하였는데 실험 결과에 따르면 100%의 성공률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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