This paper introduces the development of a range sensor based integrated navigation system for a multi-functional indoor service robot, called PSR (Public Service Robot System). The proposed navigation system includes hardware integration for sensors and actuators, the development of crucial navigation algorithms like mapping, localization, and path planning, and planning scheme such as error/fault handling. Major advantages of the proposed system are as follows: 1) A range sensor based generalized navigation system. 2) No need for the modification of environments. 3) Intelligent navigation-related components. 4) Framework supporting the selection of multiple behaviors and error/fault handling schemes. Experimental results are presented in order to show the feasibility of the proposed navigation system. The result of this research has been successfully applied to our three service robots in a variety of task domains including a delivery, a patrol, a guide, and a floor cleaning task.
무선 위치 추적 시스템은 모바일, 로봇 추적 시스템 및 인터넷 위치 기반 서비스(LBS) 애플리케이션과 같은 응용분야에서 사용할 수 있다. GPS 시스템은 가장 잘 알려진 위치 추적 시스템이지만 실내에서의 사용이 용이하지 않다. 실내 위치 추적 시스템에 대한 비용 효율적인 측면에서 무선 주파수 식별(RFID) 위치 추적 방법을 연구하였다. RFID 시스템 대부분은 소모성 배터리를 사용하는 능동형 RFID 태그를 사용지만, 본 논문에서는 패시브 RFID 태그를 사용하는 저렴한 실내 위치 추적 시스템을 개발하였다. 정밀한 추적 알고리즘을 사용하기 위하여 패턴인식에 의한 위치 추적 방법과 회귀곡선을 생성하여 위치를 추적하는 시스템을 연구하였다. 시스템은 잡음으로 인한 오류 수준을 검증하여 테스트하였다. 회귀식에 의해 생성된 3차원 곡선은 미분방정식에 의해서 확률적으로 설명력이 높은 좌표를 추정하였다. 이 제안된 시스템은 모바일 로봇 시스템, AGV 및 휴대전화 LBS에도 적용될 수 있다.
한 장의 이미지로부터 장면의 깊이 정보를 추정하는 기술은 자율 주행, 실내외 로봇 기반 서비스 등 다양한 응용 분야에서 널리 적용되고 있다. 심층 학습을 이용한 알고리즘이 활발히 연구되면서 이러한 단안 깊이 추정 기술의 산업 분야 적용 범위는 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 깊이 경계 정보를 정밀하게 예측하는데 여전히 많은 어려움이 있으며, 다양한 실제 환경에서 획득한 3차원 깊이 정보 구축 또한 많은 비용이 소모되는 문제점이 있다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 단안 깊이 추정 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 지도 학습 기반 방법부터 최근 활발히 연구되고 있는 비지도 학습 방법까지 상세히 살펴본다. 이와 더불어 대표 방법에 대한 성능 평가 결과도 간략히 제시하고자 한다.
최근 인건비보다 저렴하게 사용할 수 있는 자율주행 로봇에 대한 수요가 증가하고 있다. 팬데믹의 영향으로 마스크 착용과 체온 측정이 의무화되어 키오스크, 체온 측정기와 같은 비대면 서비스의 수요 또한 증가하였다. 하지만 이러한 기능들은 각기 다른 기계에서 독립적으로 사용되며, 현재 보급된 자율주행 로봇을 병원에서 사용하기에는 적합하지 않다고 판단하였다. 본 연구에서 개발한 마스크 착용 여부 확인, 체온 확인, 자율주행을 활용한 안내 기능을 탑재한 인공지능 병원 안내 로봇을 통해 의료진의 업무 효율화 및 잠재적 비용 감소 효과를 기대한다. 본 연구에서는 마스크 착용 여부 확인을 위해 사용한 YOLOv5 알고리즘 훈련 결과를 통하여 높은 성능을 확인하였고 열화상 카메라를 사용한 체온 측정 알고리즘을 개발하였다. 또한, 실내 자율주행 실험을 통하여 Cartographer, Navigation 기능이 정상적으로 작동함을 확인하였다.
본 논문에서는 노령화 사회에서 노인들의 기본 건강과 생활을 케어 할 수 있는 홈 웰니스 로봇 플랫폼을 개발한다. 실내 환경에서 웰니스 서비스에 초점을 맞추어 로봇 및 센서 플랫폼을 구현한다. 로봇플랫폼에서는 정밀제어 이동기능과 정교한 로봇 팔 및 핸드를 개발하고 인간친화형 로봇구조로 설계되어진다. 이동로봇은 옴니휠 기반의 쾌속 시스템으로 제어된다. 로봇팔은 섬세한 조작기능을 수행할 수 있도록 인간의 팔과 유사한 구조로 구현한다. 센서 플랫폼에서는 RF태그와 스테레오 카메라를 활용하여 로봇자신과 대상물체의 위치 인식시스템을 구축한다. 정확한 위치와 자세 인식을 위하여 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 끝으로 웰니스 로봇 플랫폼의 좋은 성능들이 실시간 시험 구동을 통하여 확인되어 진다.
본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 스마트 홈 서비스 로봇인 맥봇II(Mess-Cleanup Robot; McBot II)를 설계한다. 그것은 맥봇I에 비하여 더욱 지능적이고 실용적인 시스템으로 개발하였다. 지금까지 진공청소기는 가사 노동의 부담을 덜어주었지만 진공청소기를 운용하는 점에서 노동의 강도는 차이가 없다. 최근에 이 문제의 해결을 위해 상용화된 청소로봇이 나왔지만 큰 시장을 형성하지는 못했다. 왜냐하면 여전히 진공청소 이전에 큰 부피의 쓰레기나 신문, 옷가지 등을 정리정돈 하지 못하는 문제를 가지고 있다. 따라서 우리는 실제 환경에서 이 문제를 해결하기 위해 더 발전된 새로운 정리정돈 로봇 맥봇II를 개발한다. 특히, 본 논문에서는 로봇의 기계적인 설계와 기본적인 제어에 초점을 맞추어 논문을 구성한다. 맥봇II는 인간이 허리 및 손을 이용하여 정리 정돈 작업을 수행하는 메커니즘을 모델로 하여 설계되어 진다. 작업 시 인간의 허리 기능은 변화 범위가 큰 수직형 리프트와 전후진이 가능한 어깨 조인트 구조로 구현한다. 정리정돈 작업을 직접 수행하는 로봇 팔과 핸드는 실용성을 위하여 최소 자유도를 갖는 시스템으로 설계한다. 또한 맥봇II가 좁은 면적의 실내에서 장애물과의 충돌을 방지하면서 고속의 이동 능력을 갖기 위하여 홀로노믹(Holonomic)특성의 이동로봇으로 설계한다. 끝으로 최적화 설계로 구현된 로봇의 몸체/이동/로봇팔/핸드의 동작 제어 실험 결과들을 통하여 맥봇 II의 향상된 성능을 확인한다.
장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 연구는 국내에 경제·금융전문도서관을 대표하는 한국은행 도서관의 전반적인 운영현황 분석과 이용자 만족도 및 수요를 조사하고, 더불어 국내외 주요 도서관의 외부환경 변화에 따른 대응사례 조사하여 향후 경제·금융전문도서관의 발전 방향을 제안하고자 하였다. 이를 위해 국내외 주요 도서관 외부환경 변화 사례조사, 이용자 설문조사 등을 진행하였다. 그 결과, 향후 과제로 미래지향적 최첨단 도서관으로의 강화에는 스마트 시스템 도입, 일부 도서관 서비스의 로봇화, 시대상을 반영한 비대면 서비스 대응공간 등을, 경제금융인을 위한 특화된 서비스 제공에는 빅데이터 분석서비스 도입, 이용자 맞춤형 시스템 강화, SNS 커뮤니케이션 활성화 등을 제시하였다. 국내외 경제·금융 도서관과 협력 네트워크 구축으로는 클라우드 서비스, 유관기관 간 협력사업 유지 및 확대, 공유체계를 통한 국가 지식정보 망라적 수집 등을, 마지막으로 전문성 강화를 위한 정보서비스를 위해 특성화 장서 개발, 온라인을 활용한 참고 및 연구지원 서비스 확대, 발간물 원문 DB 구축 및 제공을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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