본 논문에서는 의료 서비스로봇을 위한 얼굴추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 얼굴 추출방법의 단점을 보완하여 배경과 조명에 강건한 방법이다. 본 방법은 먼저 평균 이동 알고리즘을 이용하여 배경을 제거하고, 컬러 공간에서 얼굴을 추출한 후 외형 기반의 Haar-like feature 방식으로 최종 얼굴을 검출하게 된다. 제안된 시스템의 효율을 위해 실험을 하였고, 실험결과가 제안된 방법이 의료서비스 로봇에 적용 가능함을 보였다.
산업현장에서 로봇의 사용이 크게 늘게 됨으로서 로봇의 배치와 움직임의 조정을 효율적으로 하는 것이 중요해 졌다. 이를 위해 가상의 공간에서 시뮬레이션 하는 오프라인 프로그래밍이 사용되고 있다. 본 논문에서는 오프라인 프로그래밍 기반의 시뮬레이션 엔진을 설계, 구현하였다. 복수의 로봇 시뮬레이션이 정적/동적인 상황에서 이루어 질 수 있도록 이벤트/사이클 혼합 방식을 사용하였다.
A new type of swivel unit is suggested in order to complement weak points of the existing. This new type of Swivel unit is developed by adopting a spring type cable which has elasticity and restoring force. To minimize the troubles in the process of manufacturing during operating the new type system, strength analysis and the check of interference between parts are accomplished with CATIA. The check of rotating performance is also carried out to determine the diameter and length of spring type cable by SimDesigner motion analysis. Swivel unit used in the robot spot welding is developed with spring type cable and its usefulness in the industrial field is verified through experiments. This system has been registered for patent.
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.
본 논문에서는 IT전공자들을 위해 개설된 소프트웨어 관련 과목과 로보틱스 관련 과목을 통해 학생들이 함양되었다고 인식하는 제 4차 산업혁명에 필요한 핵심 역량 및 대학생 핵심 역량을 탐색하였다. 이를 위해 한 학기동안 소프트웨어 관련 과목과 로봇 관련 과목을 수강한 경기도의 ${\bigcirc}$대학교 1, 2학년 160명을 대상으로 설문을 실시하고 총 6명을 대상으로 포커스그룹 인터뷰를 실시하여 분석하였다. 양적 분석 결과 제 4차 산업 혁명에 필요한 핵심역량 중 소프트웨어 관련 과목의 학생들은 업무처리 기술을, 로보틱스 관련 학생들은 복잡한 문제를 해결하는 기술이 함양되었다는 응답이 가장 많았다. 또한, 대학생 핵심 역량 중 소프트웨어 관련 과목을 수강한 학생들은 자기관리역량이, 로보틱스 관련 과목을 수강한 학생들은 종합적 사고력이 함양되었다는 응답이 가장 많았다. 질적 분석 결과에서도 소프트웨어 관련 과목 수강생들은 자기주도적 학습 능력이나 계획 수립 및 실행 능력과 자기 및 타인 모니터링 능력, 비판적 사고 능력이, 로보틱스 관련 과목 수강생들은 창의력, 문제해결능력, 의사결정능력, 논리적 사고력이 이전보다 긍정적인 측면에서 변화된 것으로 분석되었다. 인공지능, 로봇 등 IT기반의 제 4차 산업 혁명에 적합한 인재 양성을 위해 대학이 다양한 노력을 기울이고 있는 시점에서, 본 연구는 제 4차 산업혁명의 중심이라 할 수 있는 IT전공자를 위해 개발된 소프트웨어 및 로봇 관련 수업의 효과를 분석함으로써 시대의 변화에 적합한 대학 수업의 설계와 운영에 대한 시사점을 제공했다는 측면에서 의의가 있다.
인간-로봇 상호작용 기술(HRI: Human-Robot Interaction Technology)은 로봇이 상호작용 상황과 사용자의 의도를 판단함으로써 상황에 적합한 반응과 행동을 계획하여 순조로운 의사소통 및 상호협력을 실행하게 하는 인식-판단-표현 연계 기술이다. HRI 기술은 인간의 지각, 인지, 표현 기능을 모사함으로써 로봇에 생명을 불어 넣는 로봇 핵심 기술로 개인서비스 로봇뿐 아니라 전문서비스 로봇 및 타 서비스 분야까지 폭넓게 적용될 수 있어 로봇융합산업 전반에 대한 파급력이 매우 큰 기술이다. 본고에서는 판단과 표현기술을 중심으로 HRI 기술의 국내외 기술 동향을 살펴보고 향후 HRI 기술이 나아가야 할 방향에 대해 기술한다.
u-City 로봇시스템기술은 u-City 환경에서의 IT 인프라를 적극적으로 활용하는 서비스로봇시스템기술을 지칭한다. IT 인프라와의 연계를 위해 전통적인 로봇주행기술은 이동성 지원 센서네트워킹, 로보틱 위치인식서비스 프레임워크, 광역공간 핸드오버지원 로봇주행, 네트워크기반 다중로봇 원격제어, 광역공간 매핑 등 IT 융합형 로봇기술로 발전하였다. 본 고에서는 u-City로봇시스템기술의 최근의 관련 연구현황, 각 구성요소, 그리고 실제 적용사례를 분석함으로써 향후 독자적인 서비스 산업으로의 성장가능성에 대해 살펴본다.
로봇의 활동 영역이 산업 현장에서 인간의 일상 생활 공간으로 확장됨에 따라서, 로봇은 사용자가 사용하는 성능 좋은 도구 개념에서 벗어나 일상 생활을 공유하며 살아가는 파트너로 생각되기 시작했다. 이에 따라서 미리 정해진 명령과 조작 방법을 통한 단순한 상호작용만이 일어나던 과거와 달리, 사용자는 마치 사람을 대하듯 자연스럽게 로봇과 상호작용하기를 기대하게 되었다. 사람들은 본래 context를 활용하여 모호한 표현을 하더라도 상호작용이 가능하기 때문에, 사용자의 발화가 자유롭게 이루어지면 로봇이 처한 상황적 모호성은 가중될 수 밖에 없다. 이러한 문제에 직면하여, 스크립트 기반의 인간-로봇 상호작용을 통한 문제 해결 노력이 그 돌파구가 될 것으로 기대된다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로, 태스크 수행중인 로봇에 자유롭게 사용자가 개입하는 상황을 처리하는 방안을 제시하고자 한다. 사용자가 개입하는 상황을 어떻게 이해할 것이며, 로봇은 어떤 전략으로 이에 대처해야 하는지 분석한 뒤, 사용자 개입에 대한 구체적인 처리 프로세스를 제시한다. 그리고 제시된 프로세스를 구현해 봄으로써 그 효용성을 검증한다.
GPS(global position system)은 특별한 표식이 없는 외부환경에서 위치 측정을 위한 가장 좋은 가능성을 보여주고 있다 그러나 현재 GPS의 오차에 의해서 위치 측정은 불가능하다. 또한 속도가 느린 이동로봇의 방향정보를 얻는 것도 힘들다. 본 논문에서는 지자기 센서를 이용하여 이동로봇의 방향정보를 이용하고 이동로봇의 인코더와 GPS를 이용하여 보다 정밀한 위치 측정이 가능하게 하였다. 이를 바탕으로 이동로봇의 지도를 작성하고 이동로봇의 안전한 경로를 신경망을 이용하여 학습하여 고장이나 충돌회피에 의해 이동로봇이 위험한 경로로 이동하는 것을 사전에 방지하였다. 또한 지도와 획득한 위치정보를 바탕으로 특정위치에서 임무를 수행함으로써 이동로봇이 외부환경에서의 방범활동이나 산업현장에 적용될 수 있음을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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