• 한국항공우주학회지
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• 제38권4호
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• pp.352-362
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• 2010

복수 무인기의 동시 운용을 통하여 임무 수행 효율성 제고를 꾀할 수 있으며 이를 위해서는 확장성이 용이한 제어 알고리듬을 필요로 하게 되는데 유연성, 강건성, 분산형 제어 및 자기조직화의 특징을 갖는 행동모델 기반의 무리 지능이 현실적인 대안으로 각광받고 있다. 그러나 논리적으로 행동규칙을 설계하기 어렵다는 단점을 극복하기 위하여 최근 진화로봇공학이 무인기 제어에 적용되기 시작하고 있다. 본 논문에서는 제한된 영역을 복수의 무인기로 탐색하는 임무를 진화로봇공학을 적용하여 진화시킨 신경망제어기로 수행한 결과, 직관에 의지하여 설계된 행동모델 기반의 신경망제어기에 비하여 우수한 성능을 보임을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.129-130
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• 2009

산불 진화작업은 초기진화의 중요성과 동시에 종단에는 마지막 잔불정리까지 소방서에서 담당하게 되며 특히나 잔불정리 작업은 반드시 지상인력이 하여야 한다. 그러나 마지막 작업이라 하여 소홀히 하게 된다면 더 큰 피해를 일으킬 수 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 많은 인력, 시간, 비용 소모로 인해 빠른 대처를 하지 못하는 상황이다. 본 논문은 더 큰 피해로 이어 질 수 있는 잔불을 로봇을 통하여 진화하는 잔불 진화 로봇 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 시스템을 통해 잔불 진화의 실패로 인한 대형 산불 재해를 막기 위한 시간, 인력 및 비용의 절감을 가져 올 것이며, 더욱이 예외 상황에서의 인명피해 방지효과를 예상한다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제22권3호
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• pp.43-57
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• 2016

미래 농업은 생산, 유통, 소비 등의 모든 시스템이 연결되고 여기에 ICT 로봇 나노(NT) 바이오(BT)의 첨단기술을 결합해 자율적으로 운영되는 신성장동력 산업으로 진화될 것으로 예상된다. 이에 따라 농업은 정밀농업기술, 자동화 및 농업용 스마트 로봇 등의 다양한 공학기술의 접목과 함께 발달되고 있다. 최근에는 농업에 적용이 어려울 것이라고 예상되던 마이크로 나노 바이오공학의 접목도 시도되고 있으며 이에 따른 미래 농업의 전망은 아주 밝다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 미래 농업을 위한 바이오시스템공학에 대해 자동화, 로봇화, 마이크로 나노농업공학 및 농업생명가공공학을 중점으로 주요기술들을 설명하고 국내 외 연구개발 동향을 살펴보고자 한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.90-96
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• 2009

In the original model-based paradigm in the field of motion planning of robots, robots had to play the focal role of considering all situations under which they made decisions and operate. Such paradigm makes it difficult to respond efficiently to the dynamically shifting environment such as disaster area. In order to handle such a situation that may be changed dynamically, a technology that allows a dynamic execution of data transmission and physical/network connection between multiple robots based on scenarios is required. In this paper, we deal with evolutionary robots that adapt to any given environment and execute scenarios, specially focused on the development of a simulator to test the evolutionary process of cooperated multiple robots.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권3호
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• pp.27-38
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• 2000

본 논문은 장애물 회피 능력을 갖는 자발적 주행 로봇 (Khepera)을 제어하는 재귀 신경망을 진화와 학습의 상호 적응에 의해 결정하는 방안을 제시한다. 제안한 동시 적응 방안은 다음 두 가지 성질을 갖는다. 유전자 알고리즘에 의해 해집단내 여러 개의 신경망 제어기들은 전역적 탐색을 수행하여 점진적으로 장애물과의 충돌이 적게 일어나도록 진화되고, 동시에 각 신경망 제어기는 상보적 재강화 역전파 (CRBP： Complementary Reinforcement Backpropagation) 학습에 의해 국부적 탐색을 수행하여 주행 특성이 로봇이 처한. 외부 환경에 적응되어진다. 실험 결과, 학습과 결합한 진화에 의해 얻어진 신경망 제어기가 진화자체만에 의해 얻어진 신경망 제어기보다 더 나은 충돌 회피 능력을 보여 주며, 원하는 주행 성능에 보다 빨리 도달하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.587-593
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• 2017

본 논문에서는 로봇제어분야의 이론적인 내용에 대해서 실제 실습교육이 가능한 환경을 구축하는데 따른 애로를 해결하기 위한 하나의 방안을 제시하기 위해서 세그웨이 구조의 양바퀴 이동로봇을 레고(LEGO) 블록을 사용하여 제작하고, 제작된 로봇이 로봇공학 교육의 동적시스템이나 비선형 시스템과 같은 고급제어 이론기술을 적용하는 실습용으로 활용하는 것에 대한 타당성을 제시하기 위하여 로봇이 주행 중에 중력의 변화에 대해서도 균형을 유지하면서 안정된 자세를 취하도록 하는 자세제어에 대한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 로봇의 자세제어 주행 실험은 평면과 경사로에서 각각 수행하였으며, 평면 주행실험에서는 장애물을 인식하고 회피하는 실험을 병행하여 그 결과도 함께 제시함으로써 로봇공학의 고급제어 이론의 실습교육용으로 레고(LEGO) 블록을 이용해서 제작한 로봇이 효과적인 실습도구로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.595-602
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• 2021

로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.610-616
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• 2004

생체 공학이나 신경생리학, 로봇공학에서는 인간의 2족 보행 메커니즘을 알아내는 것이 중요한 연구과제이며 그에 대한 연구 성과는 재활도구나 컴퓨터 애니메이션 및 인간형 로봇과 같은 다양한 응용분야에 있어서의 기초 기술로서 제공되어질 것을 기대하고 있다. 반면에 인간의 2보행 운동은 신경계와 역학계에 의한 복잡한 상호작용으로, 그 실현 메커니즘에 있어 신경계의 구체적인 제어방법에 관해서는 그 복잡성 때문에 아직 많은 부분이 불명확하게 남겨져 있다. 따라서 전문가에 의한, 매번 시행착오를 통해 신경계의 상세한 설계를 할 필요가 있다. 이 논문은 유전자 프로그래밍을 이용하여 신경계의 구조와 Parameter를 자동적으로 최적화하는 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.10-19
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• 1999

셀룰라 오토마타 신경망(CANS)은 생물학적 발생과 진화에 기반한 신경망 모델이다. CANS에서 각 뉴런은 상호간에 국소적인 연결을 갖고 있으며 카오스 뉴런 모델의 동작 방정식에 따라 펄스의 형태로 동작한다. 신경망은 초기 패턴을 셀룰라 오토마타(CA) 규칙에 따라 발생시켜 얻어진다. 기존의 연구에서는 유용한 기능을 얻기 위하여 초기패턴을 진화시켰다. 그러나 이 방법은 신경망의 표현공간을 모두 나타낼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 신경망의 표현공간이 작아지는 문제점을 개선하기 위한 CA의 발생규칙을 진화시키는 방법을 제안한다. DNA 코딩은 코딩의 중복과 여분을 효과적으로 사용하며 규칙의 표현에 매우 적합하다. 본 논문에서는 CA 규칙의 일반적인 표현방법을 제시하고 DNA 코드를 CA 규칙으로 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 자율이동로봇의 제어기에 사용하여 주행 문제에 적용함으로써 그 유효성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.29-37
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• 1999

일반적으로 신경망의 정보처리 능력은 신경망의 구조와 효율적인 학습패턴에 의해 결정된다. 그러나 아직까지 체계적으로 신경망의 구조를 설계하거나 효율적인 학습패턴을 선택하는 방법은 없다. 한편 진화 알고리즘은 개체군을 이용한 탐색법으로 전역적 최적해를 구하는 데 많이 사용되고 있으며, 특히 최적의 시스템을 설계하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘으로 구성된 두 개의 개체군이 서로 경쟁적으로 진화하는 공진화 방법에 의해 최적의 신경망구조를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 신경망구조를 나타내는 주개체군과 학습패턴을 나타내는 부개체군으로 되어 있으며, 이 두 개체군(신경망과 학습패턴)은 서로 경쟁적으로 진화한다. 즉, 학습패턴은 신경망이 학습하기 힘든 패턴으로 진화하고 신경망은 그 패넌들을 학습할 수 있도록 진화하단. 이 방법은 부적절한 학습패턴의 선택과 임의적인 신경망의 설계로 인한 시스템의 성능이 저하되는 것을 해결한다. 또한 공진화 방법에서 각 개체군의 적합도는 동적으로 변화하기 때문에 그 진행과정을 쉽게 알 수 없다. 따라서 본 논문에서는 그 진행과정을 관찰할 수 있는 방법도 소개한다. 마지막으로 제안한 방법을 로봇 매니플레이터의 비주얼 서보임 문제에 적용하여 그 유효성을 검증한다.