• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.594-597
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• 2017

본 연구는 초음파 센서를 이용해 사물을 측정하고 이의 오차를 줄이기 위해 칼만필터 알고리즘을 이용하였다.[1][2] 이는 안전 헬멧의 이용자들이 전방의 장애물을 사전인지 하는데 있어 활용하고자 하였다. 최근 안전사고가 증가하면서 전방 또는 후방의 장애물로 인한 사고가 급증하고 있는 추세이다. 헬멧에 원거리 측정 센서를 장착해 전, 측, 후방을 사전에 감지하고 이를 사용자에게 알려 사고를 예방하고자 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.319-320
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• 2007

본 연구는, 임베디드 리눅스 보드를 기반으로 센서에서 정보를 받아 장애물에 대한 거리 감지를 통해 보행궤적을 생성할 수 있는 다족 모바일 로봇의 대해 기술하고자 한다. 현재 임베디드 시스템 분야는 반도체 기술과 소프트웨어 기술의 빠른 발전으로 인하여 시스템의 처리 능력이 급속도로 발전되고 있으며 임베디드 시스템은 적용분야를 점점 넓혀가고 있다. 본 연구는 리눅스 보드의 빠른 처리 능력과 효율적인 시스템 관리 능력을 다족 모바일 로봇에 적용하여 로봇의 안정적인 보행을 꾀하였다. 본 연구에서는 바퀴를 사용할 수 없는 지형에서 보행을 이용한 장애물회피 능력을 실험하고자, HYBUS사의 X-Hyper PXA-255A보드를 적용하였다. 본 논문에 대해서는 실험을 통해 이를 검증 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.211-212
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• 2021

본 논문에서는 싱글보드 컴퓨터 Jetson nano 기반 음성 라이브러리 Snowboy를 활용하여 음성인식 시스템을 구현하여 Turtlebot의 동작을 제어하였다. Turtlebot은 ROS(Robot Operating System) 기반으로 동작하며 ROS core를 통해 Jetson nano와 데이터전송이 가능하다. 사용자에 의해 실시간으로 Snowboy에 저장된 특정 음성을 인식하고 지정된 좌표로 변환한다. 변환된 좌표에 따라 Turtlebot이 지정된 위치로 이동한다. Lidar센서를 활용하여 장애물을 감지하고 다른 경로를 생성해 지정된 위치로 이동한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1041-1042
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• 2023

본 논문에서는 고르지 않은 도로에서 사용자를 인식하고 따라다니며, 적재물을 안정적으로 운반하는 로봇을 제안합니다. 기존의 바퀴 구동 방식은 계단이나 울퉁불퉁한 지형에 부딪혔을 때 주행이 제한적입니다. 이를 해결하기 위해 저희는 로커-보기(rocker-bogie) 메커니즘을 적용했습니다. 비전을 통해 사용자를 특정하고, 크기에 따라 속도를 조절하며 추종합니다. 라이다는 주변의 장애물을 감지, 회피, 주행하는 데 사용되었으며, 가속도센서와 리니어 모터를 사용하여 밸런싱 기능을 구현했습니다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.2
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• pp.115-121
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• 2022

As city environments have recently become crowded, there are many obstacles that interfere with the walking of the visually impaired on pedestrian roads. Typical examples include ballads, parking breakers and standing signs, which usually do not get in the way, but blind people may be injured by collisions. To solve such a problem, many solutions have been proposed, but they are limited in applied in practical environments due to the several restrictions such as outside use only, inaccurate obstacle sensing and requirement of special devices. In this paper, we propose a new method to automatically detect obstacles while walking on the pedestrian roads and warn the collision risk in advance by using only sensors embedded in typical mobile phones. The proposed method supports the walking of the visually impaired by notifying the type of obstacles appearing in front of them as well as the distance remaining from the obstacles. To accomplish this goal, we utilized an object recognition technology applying the latest deep learning algorithms in order to identify the obstacles appeared in real-time videos. In addition, we also calculate the distance to the obstacles using the number of steps and the pedestrian's stride. Compared to the existing walking support technologies for the visually impaired, our proposed method ensures efficient and safe walking with only simple devices regardless of the places.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.12
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• pp.140-149
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• 2018

Along with the recent increase in national income, social phenomena such as aging due to a decrease in population and an increase in single households are observed. There are also an increasing number of households raising pets in proportion to aging households and the increase in the number of single households, most of which use animal companions to overcome loneliness and boost domestic vitality. As more and more people consider pets as family members, the size of the domestic pet market is also growing. The growing number of pets in older households and single households is not properly managed by care such as food meals and exercise management for pets. It is necessary to research and develop robots that can monitor animal companions remotely, feed a certain amount of food at regular intervals, and manage their health through exercise. Among pet companions, dog selection is the highest. Therefore, this study identified robot research on driving methods, examples of existing pet care systems, and researched pet care robots using obstacle avoidance algorithms. In order to use the snack pay behavior and obstacle avoidance algorithm of the pet animals by applying IoT and we .oPI technology, it is able to use ultrasonic sensors on the front and has four infrared sensors on the back. However, this study does not reflect the characteristics of other pet animals as a study on pet care robots, and it requires continuous observation and testing.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.925-927
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• 2022

본 논문에서는 자율주행을 통해 보도를 청소하는 동안 분실물을 인지할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다. 분실물의 종류는 딥러닝 모델에 의해 지정되고 학습되며 로봇은 이를 인식하여 저장한다. 보도 경계 및 장애물을 감지하기 위해 Image-Segmentation 기술을 사용하였으며, 물체 감지에 사용되는 depth 카메라(d435)를 사용하였다. 학습하기 위한 딥러닝 모델로 YOLOv5 를 사용하였으며, 그 결과 정해진 사물을 인식하는 데 평균 84%의 정확도를 보였다. 이 시스템을 로봇에 적용할 경우 예상되는 효과로는 정확한 보도 인식으로 로봇이 경로를 이탈하지 않도록 하는 것, 유실물품의 신속하고 안전한 인계 등이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.928-929
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• 2023

도로 교통 사고 및 교통 정체는 도로 상황의 비정상적인 요인으로 인해 발생하는 심각한 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 상황을 실시간으로 감지하고 사용자에게 알리는 시스템이 필요하다고 판단된다. 본 연구는 도로 상황 감지 및 예방을 위한 새로운 접근 방식을 제안하며, 이에 대한 배경과 필요성, 그리고 프로젝트의 특장점을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.328-332
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• 2007

본연구에서는 센서의 융합을 통하여 환경을 인식하며, 주변환경에 대한 지식을 갱신, 학습할수 있는 방법론을 연구하며, 동적인 장애물의 감지및 움직임 예측에 기반한 지능적 회피 알고리즘과 AHP를 이용한 Navigation Strategy수정과 이동 로봇 스스로 최적의 결과를 낼수 있게 개선 시키는 알고리즘을 구현한다. 그와 더불어 AHP를 이용하여 Navigation Performance를 최대로 높일 수 있는 방향을로 진화시키는 알고리즘을 구현한다. 또한 부여된 임무수행을 위한 목표물 추적을 위한 비전 시스템에서의 대상체 추출및 인식 알고리즘을 개발하며 인간뇌의 환경인식 체계와 유사한 방식의 Map building기법을 연구한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.537-538
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• 2011

본 논문에서는 전동 휠체어를 이용하여 이동할 때 안전운전을 위한 반 자율 보조 장치를 제안한다. 제안된 전동 휠체어 보조 장치는 장애물 감지를 위한 초음파 센서와 현재 방향과 위치를 확인하기 위한 엔코더를 사용하여 이동시 발생할 수 있는 안전사고를 미연에 방지할 수 있도록 설계하였다.