본 논문은 지식의 규칙 표현을 위한 저작도구인 규칙편집기에 대하여 기술한다. 지식표현방법은 인간의 일상언어와 컴퓨터와의 표현구조를 고려하여 결정된다[2]. 이러한 지식표현방법에는 규칙, 프레임, 의미망, 그래프 등이 있다[2]. 본 논문에서는 지식을 규칙의 형태로 표현하고자 한다. 또한, 표현하고자 하는 지식의 영역은 비즈니스 도메인으로 한정한다. 비즈니스 지식이란 기업의 업무처리에 필요한 제반 지식인 업무처리 절차, 규정 등을 의미하며, 현재 대부분의 기업이 운영하는 기존 응용 시스템은 프로그램 소스의 일부분으로 비즈니스 규칙을 포함하고 있다. 기존 응용 시스템은 경영 상황 및 업무의 변경 등에 따른 비즈니스 지식의 잦은 수정 요구로 시스템의 유지 관리에 많은 비용과 수고가 필요하다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 응용 프로그램에서 비즈니스 지식을 분리하여 관리하는 비즈니스 지식처리기술이 기업 응용 프로그램 개발에 도입되고 있다. 코드 속에서 분리된 비즈니스 지식은 규칙의 형태로 표현되고, 이들 규칙은 독립된 지식베이스에서 관리된다. 본 논문에서는 코드에서 분리된 비즈니스 지식을 규칙의 형태로 표현하기 위한 규칙편집기 개발과 개발된 편집기의 기능 및 특징에 대하여 기술한다.
휴머노이드 로봇이 인간의 생활환경에 적응하여 미션을 수행하기 위해서는 최소 아동과 비슷한 키를 가져야 한다. 본 논문에서는 아동과 비슷한 키의 1m 이상 휴머노이드 로봇의 설계에 대하여 다루고 있다. 구체적으로는 휴머노이드 로봇의 기구학, 3차원 모델 설계, 메커니즘 개발, 그리고 서보모터와 소형 PC를 이용한 하드웨어 구조를 제시하였다. 이 과정을 통하여 1m 10cm, 무게 8.16kg의 아동형 휴머노이드 로봇 'CHARLES(Cognitive Humanoid Autonomous Robot with Learning and Evolutionary Systems)' 를 설계하고 제작하였다. 로봇의 보행을 위해 ZMP 기반 보행기법을 적용하고, 보행패턴 생성 알고리즘을 적용하였다. 그리고 보행 실험을 통하여 보행패턴 파리미터의 설정에 따른 보행패턴의 생성 및 변화를 분석하였다.
본 연구는 4차 혁명기술의 핵심인 AI 기술을 활용한 대화형 AI 토이 로봇의 독거노인 돌봄에 대한 효과성에 주목하고, 보다 인간 중심적인 돌봄으로의 개인화, 맞춤화에 기여할 수 있도록 R&D를 통한 '아가야'라는 AI 토이 로봇을 개발하였다. R&D 작업은 활용 중인 AI 스피커와 AI 대화 인형의 기능을 고찰, 현재 AI 로봇을 사용 중인 총 6명의 독거노인과의 인터뷰, 독거노인의 AI 대화 로봇 사용 현황과 효과성, 한계성, 개선점 등을 파악한 후 진행되었다. 첫째, P-TTS 기술을 적용하여 듣고 싶은 사람의 음성을 자율적으로 선택하여 들음으로써 심리적 친밀감을 강화하고 둘째, 추억저장 및 소환기능으로 자신만의 심적 치유를 가능케 하며 셋째, 눈, 코, 입, 귀, 손의 5감의 다양한 역할을 추가하였고 넷째, 따뜻한 체온 유지, 아로마, 살균 및 미세먼지 제거부, 편리한 충전방식 등의 기술을 개발하였다. 이러한 기술들은 친밀감, 개인화 지향을 통한 독거노인의 대화형 로봇에 대한 사용을 확대하고, 돌봄의 수혜자라는 수동적인 프레임에서 벗어나 스스로 남은 노후를 생산적이고 독립적으로 기획할 수 있는 긍정적 이미지의 독거 노인상을 구축하는데 기여한다.
In this paper, we present a new two-dof anthropomorphic joint mechanism that enables to mimic the humanlike motion. The proposed mechanism, called Double Active Universal Joint(DAUJ), generates a two-dof swivel motion without rolling by the coupled motion of two independent motor. In addition, we perform basic experiments to confirm the effectiveness of the proposed mechanism and the results are reported.
일상생활 용품에서 최근 지능형 서비스 로봇에 이르기까지 인간의 특성을 직간접적으로 제품 디자인에 활용한 사례를 주변에서 쉽게 찾을 수 있다. 특히 로봇 디자인의 경우는 의인화가 모든 디자인의 출발점이 되기 때문에 외형 디자인뿐만 아니라 사용자와의 인터랙션 디자인에 있어서도 의인화 기법의 활용이 필수적이다. 이러한 의인화 기법의 효과적인 활용을 위해 디자이너가 제품이 의인화된 정도를 측정하고 이를 바탕으로 의인화 기법의 활용도를 평가해야할 필요성이 생겨났다. 본 연구는 지능형 로봇의 디자인을 중심으로 한 의인화 기법 적용 사례 분석 및 의인화 정도를 측정하는 실험을 근거로 하여 의인화 기법의 활용 평가 기준을 수립하는 데 목표를 두었다. 이미지 카드를 활용한 로봇 외형의 의인화 정도 및 표정변화를 통한 로봇 인터랙션의 의인화 정도를 평가하는 실험을 통해서 의인화 기법의 활용도는 '형태의 의인화', '인터랙션의 의인화', '형태와 인터랙션의 의인화 조화 정도' 에 의해 평가할 수 있다는 결과를 얻었다. 본 평가 기준을 로봇 디자인 과정의 하나의 평가 방법으로 활용하면 로봇에 대한 사용자 호감도 증가 및 사용법이 복잡한 로봇 제품을 쉽고 직관적이게 접하게 만드는 효과를 기대할 수 있을 것이다.
로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서 휴먼형 로봇손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합된 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합된 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient(DA-NPG)와 NPG 의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇손의 사물 조작 작업을 수행한다. 그 결과, DA-NPG 와 NPG를 비교한 결과를 통해 휴먼형 로봇손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG 는 DA-TRPO 와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하여 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO 와 DA-PPO 는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.
This paper focuses on human adaptive HVAC system that can regulate the thermal comfort of the resident in intelligent buildings. The thermal comfort is represented in this paper by PMV (Predicted Mean Vote) as defined by ISO 7730. This PMV value indicates how hot or cold a resident feels by considering temperature, humidity, resident's metabolic rate, relative air velocity, and clothing insulation. In order to develop such a system, a location detection system based on ZigBee module was used along with temperature sensors, other environment sensors. The human adaptive HVAC system was evaluated experimentally on a test bed emulating a room.
본 논문은 모바일 로봇에 장착된 스테레오 카메라의 영상에서 주변 환경에 대한 지도를 작성하기 위해 특징 검출 및 매칭 그리고 2D 지도 작성의 결과를 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법은 실시간으로 프로세싱하기 위해서 빠른 연산이 가능한 에지 검출과 차 영상을 이용한 특징을 스테레오 매칭 기법을 통해 상관계수를 구할 수 있다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해 ZigBee를 이용한 비컨과 로봇에 장착된 엔코더를 칼만 필터를 통해 추정한다. 또한 방위를 측정할 수 있는 자이로 센서를 병합하여 모바일 로봇이 이동하면서 지도를 작성할 수 있게 한다. 이는 이동 로봇의 SLAM 기술과 더불어 지능형 로봇이 인간 생활에서 효과적으로 적용될 수 있는 기반이 될 것이다.
소셜로봇의 핵심기술은 음성인식 및 대화엔진인데 이를 개발하는데 많은 비용이 들고 음성인식률 및 대화엔진의 성능의 부족으로 인한 로봇과의 대화기능 구현이 어려웠다. IoT 기반의 클라우드 인공지능 기술의 발전과 여러 기업이 이들 오픈 API 제공으로 로봇과 인간과의 대화 기능 구현이 가능하게 됐다. 본 논문에서는 기존의 지능형 소셜로봇 기술동향을 조사하고 효율적인 IoT 기반 소셜로봇 시스템 구조를 설계한다. 또한 객체지향방법을 이용한 사용자 요구사항 분석, 플로우 차트 및 화면 설계를 보여줌으로 효과적인 소셜로봇 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.
최근 가정용 로봇 연구가 활발히 진행됨에 따라, 가정과 같은 다이내믹한 환경에서 로봇이 목소리를 포함한 음원에 반응하고 그 위치를 정확히 찾아가는 것이 매우 중요해지고 있다. 인간이 목표물에 도달하기 위해 경로를 선택할 때, 그 목표물이 소리인 경우는 현재 위치에서 음원의 방향을 추적한다. 또한 그 목표물의 위치가 지도로 주워질 경우에는 현재 위치와 목표물의 절대적 방위를 기준으로 추적한다. 본 논문에서는 이처럼 사람이 다른 사람의 목소리를 듣고 반응하거나 어떤 방향으로 가고자할 때 소리가 나는 방향이나 지도를 통해 대략 자신만의 방위를 만드는 것에 착안하여, 지능형 모바일 로봇에 음원추적 장치와 전자나침반을 장착함으로써 음원의 방향 또는 절대 방위를 기준으로 목표물을 찾아가는 알고리즘을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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