드론이 인기다. 드론이 뜨고 있다. 드론은 왜 인기인가? 왜 드론이 인기인지를 인식해보아야 한다. 결론부터 이야기하면 드론이 인기인 이유는 드론이 MMM이기 때문이다. MMM은 필자가 2년 전 쯤에 만든 신조어로 Multipurpose Mobile Machine의 약자다. 다목적 이동 기계라는 말이다. 우리말로 줄이면 다이기(多移機)쯤 된다. 드론은 다목적 이동 기계, 즉 다이기이다. 인터넷이 군용으로 사용되다가 민간이 사용하게 된 것처럼 드론 역시 정찰, 감시, 폭격 등의 군사용으로 출발했지만, 민간이 사용하는 드론의 용도는 무척 다양하다. 사진 촬영, 영화 제작, 드라마 촬영, 음식 배달, 씨앗의 파종과 농약의 살포, 현장 탐사, 경계 근무 등 정말 다용도에 사용되고 있다. 중요한 것은 드론 각각이 다목적으로 사용될 수 있다는 것이다. 이는 드론이 단지 물리적 기계인 것이 아니라 스마트 기계로, 스마트폰과 같은 SW중심 기기와 드론에 내장된 OS와 SW에 의한 제어를 통해 비로소 실현된다. 즉, 드론은 MMM이기도 하지만, 정확히 SMM(Smart Mobile Machine)이기 때문에 그 잠재성이 인정받고 있는 것이다. 지금까지 스마트 폰, 스마트 워치, 스마트 TV 등은 모두 스마트 기기이기는 하지만 스마트 이동 기기는 아니다. 한편, 로봇 청소기 등 기존의 가정용 로봇이나 산업용 로봇은 대부분 단일목적 이동기기이거나 다목적 고정 기계이므로, 로봇이라 부르기가 민망한 기계들이었다. 필자는 드론이 이렇듯 새로운 스마트 기기 산업과 기존의 로봇 산업이 갈 길 또는 가고 있는 길을 보여주고 있다는 점에서 관심을 갖는다. 스마트 기기 산업의 관점에서는 이제 비로소 고정형(스마트TV), 부착형(스마트 워치), 휴대형(스마트 폰) 스마트 기기 산업에서 다목적 스마트 이동 기계라는 새로운 블루 오션 창출 산업이기에 의미가 있다.
구조화된 환경에서 사용되어 지는 일반적인 이동 로봇과 달리 시각장애인을 위한 이동 로봇은 다양한 종류의 이동 장애물들을 고려하도록 설계되어야 한다. 그런데, 이동 장애물, 즉 보행자의 대부분은 어떤 의도를 가지고 이동하게 되므로 로봇이 그 의도를 미리 파악하면서 주행한다면 로봇은 지능적인 주행을 할 수가 있다. 본 논문에서는 격자형 맵을 이용하여 장애물의 의도를 추론하는 방법을 제안하다. 먼저 퍼지 논리와 초음파 센서를 이용하여 주위 환경을 격자형 맵으로 표현하고, 격자형 맵의 CLA(Centroid of Largest Area)점을 이용한 장애물 감지 방법 및 장애물 의도 추론 방법을 제안한다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위해 실험이 수행되었다.
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 이용하고 환경 탐지용 센서를 부착한 벽면 이동형 로봇의 구현에 관한 연구로서, 대형 구조물의 안전 검사 및 위험한 시설물의 보수 작업등을 보조하기 위한 목적이 있다. 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜 수 있도록 강력한 진공흡착방식을 고안하여 다양한 벽면재질에도 견딜 수 있도록 설계하였으며, 바퀴형 이동방식을 택하여 높은 이동성과 제어 능력을 고려하였다. 또한 환경 감지를 위한 센서와 카메라를 부착하여 시각정보 등 유용한 정보를 관리자와 통신을 통해 교환할 수 있도록 하여 지능능력과 활용성을 갖추었다.
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 이용하고 환경 탐지용 센서를 부착한 벽면 이동형 로봇의 구현에 관한 연구로서, 대형 구조물의 안전 검사 및 위험한 시설물의 보수 작업등을 보조하기 위한 목적이 있다. 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜 수 있도록 강력한 진공흡착방식을 고안하여 다양한 벽면재질에도 견딜 수 있도록 설계하였으며, 바퀴형 이동방식을 택하여 높은 이동성과 제어 능력을 고려하였다. 또한 환경 감지를 위한 센서와 카메라를 부착하여 시각정보 등 유용한 정보를 관리자와 통신을 통해 교환할 수 있도록 하여 지능능력과 활용성을 갖추었다.
지능형 로봇이 성장 동력 산업으로 선정되면서 국가적인 관심이 지능형 로봇산업에 모이고 있다. 지능형 로봇의 분야에서 있어 자율 이동 로봇에 관한 연구는 중요한 이슈가 되고 있다. 주어진 환경에서 환경을 인식하고, 얻어진 정보에 따라 효율적인 주행을 하기 위해 환경지도를 구성한다. 구성된 환경지도를 기반으로 목표지점을 향한 광역경로 계산을 수행하고, 얻어진 경로를 따라 이동함으로써 목표점에 이르게 된다. 본 논문에서는 퍼지 환경 지도를 제안하고, 퍼지 환경지도로부터 최단시간 광역 경로를 계산하는 알고리즘을 소개하며, 주행 제어를 위한 퍼지 제어기를 제안한다.
본 연구에서는 연극, 뮤지컬 등 공연예술 및 인터랙티브 전시에 활용 가능한 인간형 로봇을 개발내용을 소개한다. 무대에서 활용하기 위한 이동형 하체 모듈과 감정표현이 가능한 얼굴, 제스쳐 표현이 가능한 상체 모듈을 개발하였고, 무대에서 인간과 같은 동작 표현을 위해 모션캡춰를 통하여 모션데이터를 구축하였다. 개발한 로봇을 이용한 공연사례를 제시하고, 인간형 로봇의 활용가능 범위와 발전방향에 대하여 검토한다.
본 논문은 실제 무인주행자동차에 적용할 수 있는 비전 기반의 소형 자율이동로봇 개발에 관한 연구를 제시한다. 이전의 자율주행차량은 하드웨어 설계의 복잡성, 실장의 어려움과 많은 계산량으로 인해 PC에 대한 의존도가 높았다. 본 논문에서는 고속에서 정확한 조향 및 빠른 이동을 할 수 있고, 단일 카메라를 사용한 독립형 시스템으로 지능적 인식을 할 수 있는 소형 자율이동로봇을 제안한다. 제안된 시스템은 폭 25~30cm, 총길이 200cm로 만들어진 트랙에서 실험하였다. 실험 로봇은 직선 트랙에서 평균 32.9km/h, 곡률반경 30~40m인 곡선트랙에서 평균 22.3km/h의 속도로 주행할 수 있었다 이 시스템은 실제 무인 자동차를 쉽게 만들기 위해 사용할 수 있는 차선 인식 알고리즘을 적용한 소형 자율이동로봇 시스템에 대한 하나의 모델을 제시할 수 있었다.
본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.
이동로봇이 임의의 작업공간에서 임무를 수행하기 위해서는 주변 환경에 대한 위치 인식 능력이 있어야 한다. 본 논문에서는 새로운 능동형 인공표지를 이용하여 이동로봇의 위치를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 능동형 인공표지에는 이동로봇에서 무선통신으로 제어가 가능한 LED가 부착되어 있는데, 제안한 방법은 CCD 카메라로 인공표지의 LED가 점등 및 소등된 두 영상의 차영상을 이용하여 인공표지 여부를 판별하기 때문에 주변 환경의 복잡도에 관계없이 인식시간을 최소화할 수 있으며 인공표지의 특징점 정보를 이용하여 간단하게 위치를 인식할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험을 하였으며 실험 결과는 제안한 방법이 이동로봇의 위치 인식에 적용될 수 있음을 보였다.
일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로
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[게시일 2004년 10월 1일]
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