로봇 기술이 발달하면서 사람의 지령에 의해 수동적, 반복적인 작업을 수행하던 기존 전통적 로봇에서 벗어나, 스스로 외부환경을 인식하고, 상황을 판단하여 자율적으로 동작하는 지능형 로봇이 등장하였다. 이러한 로봇의 S/W개발은 편의성을 위해 범용 운영체제를 사용하여 개발하는 추세이다. 지능형 서비스의 QoS(Quality of Service)를 위해서는 로봇 미들웨어에 실시간성을 지원해야 하지만 범용 운영체제는 실시간성을 지원하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 범용 운영체제인 오픈솔라리스에 실시간성을 위한 논리적 정확성 및 시간 결정성을 보장하기 위하여 실시간 스케쥴러를 포함한 실시간 프레임 워크 RTL(Real-Time Layer)을 설계 및 구현한 내용을 기술한다. 또한 성능측정을 위해 쓰레드의 응답시간을 측정하였다.
영상 압축 기술의 발전과 인터넷의 보급으로 사람들은 언제 어디서나 고화질의 미디어를 쉽게 접할 수 있게 되었다. 또한 미디어 플레이어에서 문자열의 출력을 지원함으로써 사용자들은 쉽게 영상의 자막을 만들고 볼 수 있는 환경이 만들어졌다. 그러나 문자는 번역을 위한 역할만 할 뿐 미디어에서 나타내고자 하는 감성을 전달하는 역할은 하지 못한다. 본 연구에서는 애니메이션 캐릭터와 콘텐츠 로봇을 사용하는 새로운 의미전달 기술을 적용한 감성형 콘텐츠 서비스를 제안한다. 제안하는 기술은 동기화 시나리오를 구성하여 미디어가 재생되는 동안 애니메이션 캐릭터 데이터를 제공하며, 또 다른 출력장치인 로봇과 동기화되어 상황에 따른 로봇의 움직임을 통해 시청자에게 내용 전달의 효과와 함께 감성 전달의 효율을 증대시켜주는 역할을 한다. 본 논문에서는 감성형 콘텐츠를 제작한 후 시현을 통해 감성 전달의 효율이 높아짐을 확인하였다.
최근 자율 로봇을 지원하는 로봇의 지식 체계를 확립하기 위해 온톨로지 기술이 많이 사용되고 있다. 즉, 온톨로지를 통한 로봇의 지식 체계에 대한 데이터베이스 스키마를 설계하고 이에 따른 추론 시스템을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있는 시점이다. 이러한 관점에서, 본 논문은 독거 노인을 보조하는 실용적인 SilverMate 로봇분야와 같은 로봇의 지능적인 서비스를 요구하는 분야에서 로봇의 지식 체계 프레임워크를 제공하는데 초점을 두고 있다. 제안하는 지식 체계는 로봇의 자전적 기억을 중심으로 자전적 기억을 기술하기 위한 5W1H 모델을 제안하고 의미적 상관관계를 기술하기 위해 의미기억 모델로서 SCOT-SN 모델, 절차적 기억 모델로서 TES 모델을 정의한다.
본 연구에서는 새로운 교사도우미 로봇에 초점을 맞추어 클라우드 기반의 교육서비스 모델을 연구하여 서버영역에 적용하고, 클라이언트 영역에서는 교사도우미 로봇을 초등학교 교실환경에 적용하여 어학교육 서비스 플랫폼으로 활용하고자 한다. 새로운 사물인터넷(IoT)기술 접목을 통해 쾌적한 스마트 교실환경을 만들고 다양한 미디어에 대한 인터페이스를 지원하도록 한다. 이러한 목적의 달성을 위해 광범위한 선행연구와 사례분석을 통해서 서비스 모델구축에 필요한 기본적인 요구조건을 정리하였다. 임베디드 기반의 영상인식, 음성인식, 자율주행은 물론 디스플레이, 터치스크린, IR센서, GPS, 온습도 센서에 대한 기술을 광범위하게 적용하여 서비스를 완성하도록 한다. 본 연구결과의 가장 핵심적인 시사점은 클라우드 기술을 활용한 최적화된 플랫폼에 로봇러닝 및 IoT, BIM기술 융합을 통한 지능형로봇기반의 스마트 교실구축 가능성 제시에 있다고 본다.
다양한 환경에 배치될 수 있고, 예상치 못한 상황에 자주 접할 수 있는 지능형 서비스 로봇의 경우에는 처할 수 있는 환경과 상황을 모두 예측하여 로봇 내부에 필요한 기능을 모두 가지고 있기 어렵다. 로봇에게 환경에 맞는 필요한 기능만 내부에 가지고 있을 수 있게 하고, 필요에 따라 새로운 기능을 획득할 수 있도록 지원해 주기 위한 기반 기술인 컴포넌트 저장소가 본 논문의 주제이다. 이 저장소를 실제 로봇 플랫폼에 적용 실험 해 온 결과, 로봇이 일일이 외부 저장소들을 접근함에 따라 필요한 컴포넌트의 검색 및 획득의 성능이 저하된다는 문제와, 가용한 컴포넌트 저장소가 늘어감에 따라 확장성, 공유성 문제가 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 분산된 컴포넌트 저장소들을 컴포넌트의 기능적인 측면에 따라 논리적인 그룹으로 묶은 셀 기반의 진화적인 컴포넌트 저장소를 개발하였다. 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 셀 기반의 저장소를 이용하여 로봇이 분산된 저장소를 일일이 물리적으로 접근하는 것이 아니라 논리적으로 투명하게 접근을 할 수 있도록 지원한다. 또한, 로봇 컴포넌트/애플리케이션 개발자들이 자신의 접근 가능한 저장소를 변경하면 전체 저장소 시스템에 반영되어 다른 개발자들이나 로봇이 사용할 수 있게 해 주는 컴포넌트의 투명한 공유를 지원한다.
최근 국가의 10대 신성장 동력산업에 포함 되어 있는 RT(robot technology)는 향후 포스트 반도체산업의 중요한 산업으로 국내 경제를 활성화 시키는 원동력이 될 것으로 전망된다. 이와 더불어 향후에는 현재의 산업용 로봇이 아닌 감각과 지능을 가진 인간친화적인 로봇이 출현할 것으로 기대된다. 즉 주변 환경을 인지하여 정보를 획득하고 지능적 판단, 행위 및 상호작용을 통하여 인간을 지원하는 지능형 로봇은 인간과의 상호작용을 통하여 감성을 이해하며 서비스 제공, 인간의 동작이나 작업을 지원 그리고 위험작업 수행, 인간이 불가능한 작업을 대신 할 수 있을 것이다. (중략)
로봇을 개발함에 있어 많이 겪는 어려움 중 하나는 열악한 시뮬레이션 환경 및 소프트웨어 개발이다. Microsoft사(社)의 MSRDS(Microsoft Robotics Developer Studio)는 3D시뮬레이션 환경과 로봇 구동을 위한 각종 표준화된 서비스들을 지원함으로써 이러한 문제점들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 원자력 발전소의 중 저준위 폐기물 저장창고 검사 로봇을 대상으로 MSRDS를 이용하여 3D 시뮬레이션 및 온라인 피드백 제어를 수행하였다. 로봇은 사륜으로 이루어져 있으며, 주행 환경 확인을 위한 카메라, 장애물 감시용 LRF(Laser Range Finer)센서, 주변 환경 감지를 위한 온도센서, 습도센서 및 MSRDS가 장착된 산업용 3D가 탑재되어 있다. MSRDS의 제어신호는 이벤트로 생성되어 3D 시뮬레이션 렌더링 시간과 동기화되며, Brick 서비스를 통해 전송된다. 피드백은 10ms 주기로 LRF 센서, Motor 엔코더 값을 받아 3D 시뮬레이션에 반영된다. 본 논문에서는 MSRDS의 시뮬레이션 및 실제 로봇과의 동기화 방식을 제시하며 구동 실험으로 검증하였다.
지능로봇은 복잡하고 동적으로 변화하는 환경 내에서 다양한 인식기를 통해 주변 환경 및 상황을 인식하고 이를 바탕으로 사용자에게 지속적으로 유용한 서비스를 제공하는 지능 시스템이다. 그러나 인식 기기의 성능 및 소프트웨어 알고리즘의 한계로 인해 로봇은 중요한 정보를 인식하지 못하거나 잘못된 정보를 인식할 수 있고, 이로 인해 사용자 의도를 파악하지 못하거나 의도하지 않은 행위를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용한 로봇-사용자 협력을 제시하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 스마트폰은 사용자가 항상 휴대하고 있기 때문에 언제든 로봇과 협력할 수 있으며 이 기기를 통해 로봇의 인식정보를 효과적으로 표현하고 직관적인 작업 지시 인터페이스를 제공하여 로봇이 사용자 의도에 적합한 올바른 행위를 수행할 수 있게 한다.
최근에, 서비스용 지능형 로봇이 공공기관에서 방문객들에게 건물을 안내하고 정보를 제공하는데 사용되어지고 있다. 이 로봇은 지면 위치 인식 방식의 센서를 가지며 마름모형태의 네 바퀴로 스스로를 지탱한다. 로봇의 작동은 구동부분과 내부 구조가 하나의 결합된 몸체로 구성되어 있기 때문에 고르지 못한 장소에서는 제한을 받는다. 이와 같은 상태가 지속되면 로봇의 정밀한 부분에서 이상 징후가 발견 될 것이고, 각각의 연결 부위가 약화 될 것이다. 따라서 로봇의 동역학 모델이 만들어 졌고, 서스펜션과 함께 구동 특성들을 위한 모의실험도 이루어 졌다. 이 서스펜션 시스템은 로봇의 각 부분에 미치는 충격들을 줄이는데 최적화 되었다.
매년 쓰레기 발생량이 증가하는 시대에서 청소로봇의 중요성이 크게 떠오르고 있다. 이에 노면 청소에 집중되어 있는 기존 청소로봇과 달리 본 연구는 쓰레기를 수거하는 방식의 청소로봇을 제시한다. 딥 러닝을 이용한 자율주행 쓰레기통 로봇은 Computer Vision 을 이용하여 쓰레기를 인식하고 자체 제작한 로봇 arm 을 이용하여 수거하며, 장애물을 피해 자율 주행하는 청소 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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