• Title/Summary/Keyword: 지능형 기술

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Smart Action Technology for Realizing URC:Intelligent Navigation and Manipulation (URC 구현을 위한 스마트 액션 기술:지능형 주행 및 조작)

  • Doh, N.L.;Yoon, J.W.;Yu, W.P.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.20 no.2 s.92
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    • pp.43-54
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    • 2005
  • 지능형 로봇은 21세기에 고도 성장할 것으로 예상되는 분야이다. 그러나 지능형 로봇의 활발한 산업화를 위해서는 "단품 로봇의 한계"를 극복해야만 한다. 이를 극복하기 위한 좋은 방법은 로봇의 지능과 능력을 외부로 분산시키는 방법이며, 이를 통한 지능형 로봇 구현이 URC의 핵심 개념이다. URC 구현을 위한 여러 핵심 기술 중에서 로봇의 물리적 행동 제어와 직접적으로 연관된 요소기술로 원하는 곳으로 이동할 수 있는 지능형 주행 기술과, 이동 후 필요한 작업을 수행하는 지능형 조작 기술을 들 수 있다. 이들은 고차원의 지능을 가진 사람에게는 쉬운 작업이나, 현재 기술 수준의 로봇에게는 무척 어려운 작업이며, 현재의 수준은 상용화를 위한 기초 기술 개발 단계이다.본 기고문에서는 이상의 지능형 주행 기술과, 지능형 조작 기술의 세부 내용을 살펴보고, 국내외의 최신 연구 동향을 살펴보기로 한다.

지능형 로봇의 표준화 로드맵

  • Lee, Sun-Geol
    • TTA Journal
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    • s.106
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    • pp.44-49
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    • 2006
  • 지능형 로봇의 표준화는 초기에는 소프트웨어 및 정보통신 기술과 관련된 지능형 로봇의 중점기술을 그 표준화 항목으로 선정하여 제 분야를 구체적으로 설정하여 항목별 로드맵을 작성하였다. 그러나 다수의 구성요소들로 결합되어 이루어지는 지능형 로봇의 특성에 따라 소프트웨어나 정보통신 분야에 국한되지 않고 하드웨어에 대한 표준 및 성능 뿐만 아니라 소비자의 사용과 관련될 수 있는 제반 표준화 요소에 대한 부분까지 포괄적으로 포함시키는 방향으로 구성되었고 이를 소개하고자 한다. 지능형 로봇을 조기에 실현하고 효율적으로 보급 촉진을 꾀하기 위해서는 표준화를 해야 할 기술 항목 및 그 표준화 시기를 명확하게 하고, 연구개발을 원활하고 효율적으로 추진할 필요가 있다.

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지능형 서비스 로봇 기술표준화 및 시장전망

  • Jeong, Yeon-Gu
    • TTA Journal
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    • s.101
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    • pp.16-21
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    • 2005
  • 로봇 산업은 향후 IT, BT에 버금가는 시장을 형성할 잠재력이 있다. 또한 로봇산업은 지능화와 시스템화 기술로서 타분야에 미치는 기술적 파급효과가 크다. 기계, 전자 등 부품·소재기술부터, S/W 기술, 문화콘텐츠까지를 망라하는 통합기술의 결정체라 할만 하다. 정보통신부는‘지능형 서비스 로봇’을“인간과 상호작용을 통해 인간의 명령 및 감정을 이해하고 반응하며, 정보통신기술을 바탕으로 인간에게 다양한 서비스를 제공하는 로봇”이라고 정의하고 있다. 이번 호는 우리 기업들이 도전하고 개척해야 하는 거대 시장인‘지능형 서비스 로봇’산업 선점을 위한 핵심 요소인 표준화 및 시장동향을 국내 표준화를 선도하는‘TTA 지능형 서비스 로봇 프로젝트그룹’의장으로부터 들어본다

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Technical Trends of Abnormal Event Detection in Video Analytics (지능형 영상분석 이벤트 탐지 기술동향)

  • Jeong, C.Y.;Han, J.W.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.27 no.4
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    • pp.114-122
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    • 2012
  • 최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.

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Motor and Sensor Technology for Intelligent Robots (지능형 로봇 부품 기술 동향)

  • Kim, H.J.;Yoon, H.S.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.22 no.2 s.104
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    • pp.58-69
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    • 2007
  • 지능형 로봇은 우리 인간의 삶의 공간으로 한층 접근하고 있으며, 앞으로 미래 산업에 큰 비중을 차지할 것이라 예상된다. 이에 지능형 로봇의 구현에 필수적인 부품 기술을 구동기와 센서 기술을 중심으로 살펴본다. 구동기 기술로는 PMDC, BLDC, 스테핑 모터, 초음파 모터와 최근 연구실을 중심으로 많이 연구되는 인공 근육에 대해 살펴본다. 센서기술로는 가속도 센서, 각속도 센서, 초음파 센서, 청각 센서, 시각 센서, 액티브 비컨 센서, 그리고 촉각 센서를 살펴본다. 부품 기술들의 간단한 원리와 종류 그리고 기술동향을 살펴봄으로써 지능형 로봇 산업에서 중요하게 사용될 부품들을 정리해본다.

The Concept and Technologies of Intelligent Vehicle (지능형자동차 개요)

  • Sunwoo, Myoung-Ho;Jung, Do-Hyun
    • Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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    • v.27 no.6
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    • pp.30-33
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    • 2005
  • 10년 후, 미래의 자동차는 더 이상 단순한 운송수단이 아닌 우리의 삶을 윤택하고 더욱 풍요롭게 만들어주는 일상의 공간(업무 휴식 정보)으로 진화 발전할 것이다. 이러한 자동차 패러다임 변화의 중심에는 지능형자동차 기술이 자리하고 있다. 지능형자동차 기술은 자동차산업뿐만 아니라 사회 경제 전반에 미치는 파급효과가 매우 크기 때문에 국가 경쟁력 강화를 위한 차원에서도 큰 가치를 지니고 있다. 또한 미래형자동차는 안전성 편의성 향상이라는 소비자들의 다양한 요구와 시장의 확대를 희망하는 기업의 요구가 잘 맞물려 있기 때문에 향후 기술개발에 대한 예산 확충 및 지원 확대가 절실히 필요하다. 지난 1990년대부터 지능형자동차 개발에 적극적으로 참여한 일본, 미국, 유럽 등 자동차선진국은 최근 각종 신기술을 개발해 시장에 내놓고 있다. 자동차 10대 강국 중하나인 한국은 21세기 세계 자동차시장 선점과 오는 2010년 세계 3위의 기술 강국으로 도약한다는 야심찬 계획을 세우고, 지난 2003년에 미래형자동차를 국가 '차세대 성장동력산업'으로 선정하였다. 이에 따라 국가연구개발사업인 '미래형자동차사업'을 출범시켰으며, 국내 자동차업계는 물론 대학 및 연구소 등과 연계하여 '지능형자동차' 등 3분야의 관련 핵심기술 개발에 박차를 가하고 있다. '지능형자동차 기술개발'이라는 비전과 목표를 달성하기 위해서는 IT기술과 자동차와의 융합기술 개발이 그 무엇보다 중요하다. 우리나라가 세계에 IT강국으로서 명성을 널리 자랑하고 있다는 점에서 지능형 자동차의 미래는 밝다고 할 수 있지만, 관련 분야의 인적자원 네트워크 구축이 보다 탄탄하게 다져지지 않는다면 이는 그저 '빛 좋은 개살구'에 지나지 않을 것이다. 끝으로 국내에서 진행되는 ITS 관련 프로젝트와 지능형자동차 개발 연구과제의 유기적 연계와 효율적 추진, 지능형 자동차 시험 평가방법 표준화, 국제 기술 표준화 및 안전규제에 적극 대응, 지능형자동차 신규제품 및 서비스의 도입을 위한 제도개선 및 정비 등에, 정부와 산 학 연이 지혜를 모아 중점 실행계획을 수립하고 행동으로 옮길 때 우리의 지능형 자동차 미래는 밝을 것이다.

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사용자 추적, 인식을 위한 영상인식 기술개발 동향

  • Kim, Seung-Hun;Jeong, Il-Gyun;Park, Chang-U;Hwang, Jeong-Hun
    • ICROS
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    • v.17 no.1
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    • pp.18-24
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    • 2011
  • 영상인식기술은 지능로봇 또는 지능형 홈이 하나 또는 다수의 영상정보를 이용하여 일상 생활 환경에서 대상 객체의 유무, 객체의 식별, 객체의 형상 추출, 객체의 위치 파악등을 자동으로 수행하는 기술을 통칭한다. 이러한 영상인식기술은 지능형 로봇과 지능형 홈, 지능형 안전시스템 등 앞으로 생활환경을 급속히 변화시킬 것으로 예상되는 첨단기기에서 가장 중요한 핵심기술이다.

Technology trends and development strategies for intelligent geographic information (지능형 지리정보 기술 동향과 전략)

  • Kim, Eun-Hyung;Park, Jun-Gu
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.237-238
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    • 2009
  • 최근 GIS는 지리정보에 u-IT 기술을 접목하여 새로운 지능형 지리정보 기술로 융합 및 확장되어 가는 추세이다. 이미, 지리공간정보와 관련한 글로벌 IT 업계에서는 GeoSpatial Web 기술을 통해 실세계와 가상세계를 연계하고 있으며, 사용자가 쉽게 지리공간정보에 접근, 활용할 수 있는 엔진이나 플랫폼 등의 기술 개발에 주력하고 있다. 이에 본고에서는 지능형 지리정보 기술의 핵심인 GeoSpatial Web 에 관해 간략히 살펴보고, 아울러 국내외 지능형 지리정보 기술 동향 및 u-GIS 표준화 동향을 분석함으로써, 향후 지능형 지리정보 기술이 세계 시장에서 경쟁력을 가진 기술 분야로 진출할 수 있는 기술 개발 전략을 제시하고자 한다.

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지능형 교통 시스템의 통신 기술 현황

  • Han, Dong-Seok;U, Ri-Na-Ra;Hong, Seong-Won
    • Information and Communications Magazine
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    • v.29 no.2
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    • pp.46-51
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    • 2012
  • 지능형교통시스템은 교통 문제 해결의 최적 대안으로서 친환경 지속성장을 위하여 반드시 필요한 분야이다. 지능형 교통시스템의 다양한 서비스 제공은 교통네트워크와 정보통신 네트워크 간의 통합시스템을 통하여 이루어지며, 보다 지능적인 서비스의 구현을 위하여 통신기술은 필수불가결한 요소이다. 본고에서는 국내외 지능형교통시스템의 시장 현황과 전망에 대하여 살펴본 후 국내에서 진행되는 지능형 교통 시스템 구축 과제 중 하나인 u-TSN(ubiquitous transportation sensor network)에서 사용되는 통신기술과 제공되는 응용 서비스에 대하여 살펴본다.

An Introduction for Development of Cloud-based Intelligent Video Security Incubating Platform (클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 기술 개발 소개)

  • Lim, Kyung-Soo;Kim, Geon-Woo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.330-331
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    • 2017
  • 최근 클라우드 및 신경망 기반의 지능형 CCTV기술이 사회 안전 분야의 핵심 기술로 부상하면서 신학계에 관심이 커지고 있다. 이러한 동향을 반영하여 공공/사회 안전을 위한 실 환경 기반 지능형 영상 인식 기술의 지속적인 성능 업데이트 및 관리를 위한 온라인 학습 기반 인식 기술이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 온라인 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다. 온라인 인식신경망 인큐베이팅이란, 원격 클라우드 환경을 이용하여 사용 중인 영상인식 신경망을 온라인 학습으로 실시간 업데이트하여 딥러닝 성능을 지속적으로 강화하는 기술이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다.