• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.314-321
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• 2005

In this paper an intelligence embedding quadruped pet robot is described. It has 15 degrees of freedom and consists of various sensors such as CMOS image, voice recognition and sound localization, inclinometer, thermistor, real-time clock, tactile touch, PIR and IR to allows owners to interact with pet robot according to human's intention as well as the original features of pet animals. The architecture is flexible and adopts various embedded processors for handling sensors to provide modular structure. The pet robot is also used for additional purpose such like security, gaming visual tracking, and research platform. It is possible to generate various actions and behaviors and to download voice or music files to maintain a close relation of users. With cost-effective sensor, the pet robot is able to find its recharge station and recharge itself when its battery runs low. To facilitate programming of the robot, we support several development environments. Therefore, the developed system is a low-cost programmable entertainment robot platform.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1772-1775
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• 2015

본 논문에서는 쿼드콥터와 4족이동 로봇을 결합 하여 임베디드 보드를 이용한 실시간 영상처리를 활용하고 환경 탐지용 센서를 부착하여 재난극복 및 재난현장에서의 인명구조, 신원확인을 하는 지능로봇을 제안한다. 쿼드콥터는 비행이동을 하면서 임무를 수행하고 4족이동 로봇은 지상 임무수행을 하는 로봇이다. 본 논문에서는 쿼드콥터와 4족 이동로봇의 결합으로 인해 로봇의 무게 고려를 하여 설계를 하여, 비행과 지상을 이동하며 영상처리를 이용하여 임무를 수행 할 수 있는 로봇을 제작 했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.510-512
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• 2015

최근 IT 기술의 발전으로 가장 보편화 되고 있는 첨단기기는 스마트폰이다. 길을 걸으며 스마트폰을 사용하는 사람들이 늘어나고 이러한 행위는 보행자 자신의 안전에도 크게 위협적인 요소가 될 수도 있지만 자칫 주변 사람들에게까지 돌이킬 수 없는 결과를 초래할 수도 있다. 본 논문에서는 사람들의 안전한 생활을 위한 지능형 신발을 설계한다. 설계한 신발은 사람들에게 편리하고 유용한 장애물 감지 및 알림 시스템을 설계하기 위해 초음파 센서와 진동 센서 그리고 LED를 이용한다. 또한 모바일 어플리케이션(Mobile application)을 개발하여 활용도를 높인다. 초음파 센서는 마이크로 프로세서에서 장애물과의 거리를 계산한다. 진동 센서는 초음파 센서에서 계산한 거리가 특정거리(IM-4M) 이내이면 신호를 받아 진동 센서 혹은 LED가 동작해 사람에게 장애물이 있다고 알려준다. 모바일 어플리케이션(Mobile application)은 신발이 스마트폰과 일정거리 이상 멀어져 블루투스(Bluetooth)가 끊기면 알림을 해줌으로써 분실 방지를 해주고. 신발의 각 기능들을 제어하도록 해준다. 또 장애물과의 거리가 얼마나 남았는지를 확인할 수 있는 기능도 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 장애물 감지 및 알림 기능은 사람들에게 안전을 보장해주고 저비용으로 구현 가능한 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.323-324
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• 2022

본 논문에서는 사람의 개입 없이 실내 환경에서 마스크 미 착용자를 스스로 발견한 후 방역수칙위반 사실에 대한 경고와 함께 마스크 착용을 권고하는 인공지능 기반의 자율주행 서비스 로봇을 개발한다. 제안한 시스템에서 로봇은 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 이용하여 지도를 작성한 후 사용자가 제공한 웨이포인트(Waypoint)를 기반으로 자율주행한다. 또한, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 이용한 실시간 객체 인식 기술을 활용하여 보행자의 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통해 사전에 작성된 지도에 지정된 웨이포인트를 따라 로봇이 자율주행하는 것을 확인하였다. 또한, 충전소로 이동할 경우, 영상 처리 기법을 활용하여 충전소에 부착된 표식에 근접하도록 이동하여 충전이 진행됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.61-67
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• 2017

최근 지능형 CCTV는 빅 데이터, 인공지능 및 영상 분석과 같은 분야와 결합하여 다양한 이상 행위들을 탐지하고 보행자와 같은 객체의 전반적인 상황을 분석할 수 있으며, 이러한 지능형 영상 감시 기능에 대한 영상 분석 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나 일반적으로 2차원 정보를 이용하는 CCTV 영상은 위상학적 정보 부족으로 인해 객체 오 인식과 같은 한계가 존재한다. 이러한 문제는 두 대의 카메라를 사용하여 생성된 객체의 깊이 정보를 영상에 추가함으로써 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 가우시안 혼합기법을 사용하여 배경 모델링을 수행하고, 모델링 된 배경에서 전경을 분할하여 움직이는 객체의 존재 여부를 탐지한다. RGB 정보 기반 분할 결과를 이용하여 깊이 정보 기반 분할을 수행하기 위해 두 대의 카메라를 사용하여 스테레오 기반 깊이 지도를 생성한다. RGB 기반으로 분할된 영역을 깊이 정보를 추출하기 위한 도메인으로 설정하고, 도메인 내부에서 깊이 기반 분할을 수행한다. 강건하게 분할된 객체의 중심점을 탐지하고 방향을 추적하기 위해 가장 기본적인 객체 추적 방법인 CAMShift 기법을 적용하여 객체의 움직임을 추적한다. 실험을 통하여 제안된 RGB-D 모델을 이용한 객체 탐지 및 추적 방법의 우수성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.35-45
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• 2013

자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.33-39
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• 2013

거동이 불편한 노인 및 장애인의 이동을 위한 휠체어 사용 시, 사용하지 않는 상 하지의 근력 저하 등 운동 능력의 감소를 초래할 수 있다. 특히, 척수손상 및 뇌졸중 편마비와 같은 중증 장애인은 거동이 제한되어 운동이 부족하고 근력 유지가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 중증 장애인의 특성을 고려하여 상 하지 운동 및 재활훈련이 가능한 지능형 휠체어 로봇 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 전동 휠체어, 개인의 특성 파악을 위한 생체인식모듈, 그리고 상 하지 재활 로봇으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 개발된 로봇의 설계 및 구성에 대해 설명하고 운용 방법을 제시한다. 또한, 제안한 시스템의 추종 성능을 검증하기 위하여, 비장애인 피험자를 대상으로 재활 운동 수행시 생체 신호 변화에 따른 위험상황 분석과 휠체어 로봇이 이동하면서 상 하지 재활운동 기능에 대한 성능평가를 수행한 결과, 피험자의 재활 운동 수행 시 위험상황 분석에 대한 평균 정확도는 86.7%, 관절각도 최대 오차는 상지 2.5도, 하지 2.3도로 재활 운동 수행에 충분한 추종성능을 나타냈다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.754-765
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• 2020

최근 다양한 환경에서의 보행과 특정 동작에서 해당 모드를 지원하는 지능형 대퇴 의족이 개발되고 있다. 계단 상행, 하행과 같은 특정 제어는 동작 전 모드를 변경해야하기 때문에 사용자의 의도를 기반으로 제어명령을 구분하는 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 지능형 대퇴 의족 시스템에서 사용자의 의도에 기반하여 다양한 제어명령을 구분할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 근전도 신호의 보상이 필요하다고 판단되는 경우, 평상시의 근전도 신호의 세기 및 주파수 성분과 압력센서로 추정한 근육의 부피 정도의 상관관계를 이용하여 근전도 신호를 보상하는 것이며 실험을 통해 근피로가 축적되어 있는 상황에도 사용자의 의도를 정확하게 검출하는 것을 확인하였다. 향상된 사용자 의도 검출 기법을 통해 정해진 시간 내 근육의 수축 횟수를 기반으로 5개의 제어모드를 구분할 수 있도록 하였으며 실험 결과 운동 후 근피로로 인해 근신호의 세기가 평시와 다를 경우에도 근신호 보상을 통해 97.5%의 정확도를 갖는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.215-221
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• 2006

본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.