• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.195-198
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• 2005

최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.

• Journal of KIISE
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• v.45 no.3
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• pp.211-223
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• 2018

In this paper, we propose a robot-centered direction relation representation and the relevant reasoning methods for indoor service robots. Many conventional works on qualitative spatial reasoning, when deciding the relative direction relation of the target object, are based on the use of position information only. These reasoning methods may infer an incorrect direction relation of the target object relative to the robot, since they do not take into consideration the heading direction of the robot itself as the base object. In this paper, we present a robot-centered direction relation representation and the reasoning methods. When deciding the relative directional relationship of target objects based on the robot in an indoor environment, the proposed methods make use of the orientation information as well as the position information of the robot. The robot-centered reasoning methods are implemented by extending the existing cone-based, matrix-based, and hybrid methods which utilized only the position information of two objects. In various experiments with both the physical Turtlebot and the simulated one, the proposed representation and reasoning methods displayed their high performance and applicability.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.8
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• pp.24-31
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• 2015

개인용 스마트 기기와 같은 첨단 기기의 사용이 보편화되고, 이에 따른 각종 서비스가 증가하고 있는 추세이다. 사용자 개인에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 실내 측위 기술이 핵심적이다. 본 고에서는 여러 측위 기술 중에서도 로봇 공학 분야에서 활발히 연구되고 있는 영상 센서와 지자계 센서를 활용한 실내 측위 기술에 대해서 소개하고자 한다. 이미 스마트폰에 탑재되어 있는 일반적인 모노 카메라와 지자계 측정 센서를 이용한 방식 외에, 최근 깊이 정보가 측정 가능한 카메라도 스마트폰용으로 개발되고 있으므로, 이러한 진보된 센서를 이용한 기술에 대해서도 소개하고자 한다. 이 기술들은 현재는 실내용 서비스 로봇에 적용 가능한 형태로 많이 개발되고 있지만, 향후에는 사용자의 실내 측위로도 많이 응용될 것이라 생각된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.220-222
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 지능적인 로봇 서비스를 제공하기 위한 로봇 서비스의 범위가 사용자 명령을 그대로 수행하는 단순 서비스에서 상황 해석을 통한 능동 서비스의 개념으로 확대되고 있다. 본 논문은 지능형 로봇 시스템을 기반으로 능동적인 로봇 서비스를 제공하기 위해 발현한 로봇 서비스에 대한 가용성을 평가하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 실내 환경 변화를 감지하여 컨텍스트 처리를 통한 서비스 목표를 추출하고, 선택된 후보 서비스 리스트를 대상으로, 해당 홈 환경의 상태 정보를 기반으로 서비스 제안에 적합한 상황인지, 서비스 정책에 적합한 서비스인지, 그리고 제공중인 서비스인지 등의 해당 로봇 서비스에 대한 가용성을 평가하여 최적의 로봇 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.662-664
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• 2012

실내 서비스로봇이 빠르고 정확하게 업무를 수행하기 위해 위치인식과 물체인식은 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실내 서비스로봇의 물체인식 성능을 객관적으로 비교 평가를 할 수 있도록 Sejong OFEX 데이터베이스를 구성하였고 이에 대하여 기술하고자 한다. 2009년에 제작되어 제공되었던 OFEX 1.0의 취약점을 보완한 OFEX 2.0를 소개하고 있다. OFEX 2.0에서는 OFEX 1.0과 같은 환경 조건을 이용하여 촬영을 하였지만 물체를 6가지로 증가시키고, 복잡배경 영상을 추가하였다. 또한 기존에는 없던 복합조건 영상을 제작하여 제공한다. OFEX 2.0을 이용하여 물체인식 관련 알고리즘 간의 성능 비교 및 새로운 물체인식 방법의 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1808_1809
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• 2009

이동 로봇이 이동하기 위해서는 시작위치와 목적위치까지 이동 경로를 계산해야한다. 특히 실내용 서비스로봇의 경우 상대적으로 저렴한 인공마크와 위치인식감지센서를 이용하여 현재 위치를 판단 할 수 있다. 이 센서의 인식마크를 이용해 노드 간의 이동 경로를 생성하고 목적노드까지 이동하는데 발생할 수 있는 외부의 변화를 포함하여 로봇의 이동경로를 빠르게 생성 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.8
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• pp.36-43
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• 2016

최근 인공지능의 급부상과 함께 서비스 로봇은 물론 산업용 로봇에 이르기까지 ICT 융합을 통한 HRI(Human Robot Interaction) 지능화가 가속화되고 있다. 제조, 물류, 공공장소, 가정 등 다양한 환경에서 인간과 가까이 공존하며 상호작용하는 지능로봇의 안전과 성능에 기반한 신뢰성 확보는 성장하는 로봇 시장에 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 2014년 실내외에서 운용되는 개인지원로봇에 대한 기본 안전 요구 표준인 ISO 13482가 공표되고 유럽, 일본을 비롯한 세계시장은 국제 표준 에 기반한 서비스 로봇의 인증을 요구하고 있다. 이에 최근 국내 로봇 기업의 해외 시장 진출에 있어 가장 우선적으로 요구받고 있는 안전 요구조건과 검증에 필요한 위험 평가 프로세스를 소개하고 서비스 로봇의 안전 및 성능 평가 기술과 표준에 대하여 살펴본다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.1
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• pp.56-65
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• 2006

Recently the study on service robots has been proliferated in many fields, and there are active developments for indoor services such as supporting for elderly people. It is important for robot to recognize objects and situations appropriately for effective and accurate service. Conventional object recognition methods have been based on the pre-defined geometric models, but they have limitations in indoor environments with uncertain situation such as the target objects are occluded by other ones. In this paper we propose a Bayesian network model to reason the probability of target objects for effective detection. We model the relationships between objects by activities, which are applied to non-static environments more flexibly. Overall structure is constructed by combining common-cause structures which are the units making relationship between objects, and it makes design process more efficient. We test the performance of two Bayesian networks for verifying the proposed Bayesian network model through experiments, resulting in accuracy of $86.5\%$ and $89.6\%$ respectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.8-11
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• 2021

This paper proposes a method of estimating the optimal position of a robot in order to provide a service by approaching a user located outside the sensing area of the robot in an indoor environment. First, in order to estimate the user's location, the location in the indoor environment was estimated by applying a trilateral approach to the beacon-tag module data, and Voronoi thinning to set the optimal movement goal from the user's estimated location. Based on the generated nodes, the final location was estimated through the calculation of the user location, obstacle, and movement path, and the location accuracy of the service robot was verified through the movement of the destination of the actual robot platform.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.10
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• pp.1897-1904
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• 2006

Home service robot must recognize and build map for indoor and components of the house such as furniture and chair etc. The previous researcher has developed a indoor map building system by using CCD camera and ultra sonic sensor. %no stems have some problem in such a way that (1) a distun resolution can be changed according to the number of pixel when we use a CCD camera system, (2) a measured distance can be decreased when it transmitted to the rubber because of being absorbed the sound energy. This paper represents an intelligent sensor controller of module has been developed by using optic PSD(Position Sensitive Detector) sensor any at a low price. To deduce the switching noise from beam power module and diffused reflection noise, we proposed a heuristic soft filter. The performance of the developed system was compared with ultra sonic sensor system by detecting the indoor wall environment. Some experiments were illustrated for the validity of the developed system.