• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.254-254
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• 2000

This paper presents a genetic programming based evolutionary strategy for on-line adaptive learnable evolvable hardware. genetic programming can be useful control method for evolvable hardware for its unique tree structured chromosome. However it is difficult to represent tree structured chromosome on hardware, and it is difficult to use crossover operator on hardware. Therefore, genetic programming is not so popular as genetic algorithms in evolvable hardware community in spite of its possible strength. We propose a chromosome representation methods and a hardware implementation method that can be helpful to this situation. Our method uses context switchable identical block structure to implement genetic tree on evolvable hardware. We composed an evolutionary strategy (or evolvable hardware by combining proposed method with other's striking research results. Proposed method is applied to the autonomous mobile robots cooperation problem to verify its usefulness.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제18권1호
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• pp.26-30
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• 2012

생체 모방 로봇은 생명체에서 영감을 얻어 새로운 로봇분야를 개척하고 기존의 로봇으로는 하기 힘들었던 한계점들을 극복하는데 목적이 있다. 이러한 생체 모방 로봇은 간단한 생물체의 형태 혹은 메커니즘의 모방으로부터 시작되어 바퀴가 갈 수 없었던 험지, 혹은 하수구, 좁은 통로에서 사용될 수 있는 로봇들을 개발하는 데 초점이 맞추어져 있었다. 이러한 로봇들의 예로써는 크게 이족 보행, 4족 보행, 다족 보행 로봇 등 생물체의 이동 메커니즘을 모방한 로봇들이 있다. 이러한 연구들은 기존 로봇에 사용되었던 재료, 제작 방법을 이용한 것이었다. 하지만 최근 생체 모방 로봇 기술은 새로운 접근 방법, 새로운 재료를 이용한 제작방법으로 기존의 로봇과는 다른 형태로 진화하고 있다. 이러한 기술은 경량화 기술, 초 소형화 기술, 3차원 프린팅 기술 그리고 소프트 물질을 이용한 제작 방법 등이 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2006년도 동계학술대회
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• pp.146-151
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• 2006

로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넓적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.75-81
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• 2006

로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넙적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제16권2호
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• pp.20-25
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• 2010

자동차에서 전자제어기술은 차량의 성능향상을 위한 전자제어기술과 운전자의 편의와 안전을 위한 전자제어기술로 나눌수 있다. 차량전자제어기술은 발전을 거듭할수록 자동차는 영화속의 자동차처럼 스스로 지능을 가진 첨단차량으로 진화해 갈 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.401-401
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• 2000

A mobile manipulator-a serial connection of a mobile robot and a task robot is redundant by itself. Using its redundant freedom, a mobile manipulator can move in various modes, and perform dexterous tasks. An interesting question,

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.425-438
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• 2017

기술혁신으로 인간과 로봇의 문자 음성형 대화가 가능한 사회가 도래하고 있다. 인간이 로봇에 정서적 반응을 나타낸다는 선행연구 결과는 로봇이 도구적 장치에서 벗어나 친밀감을 맺을 수 있는 대상이 될 수 있음을 시사하였다. 이러한 흐름을 반영하여 본 연구는 심리학에서 연구되어온 애착이론이 인간과 로봇의 관계에도 적용되는지를 분석하였다. 먼저 인간이 기계를 의인화한다는 기존의 인간-로봇 상호작용 연구를 검토하고, 인간이 타인과 관계를 맺는 방식에 대한 애착이론을 고찰하였다. 또한 인간이 기계와 정서적 관계를 맺을 수 있으나 타인과는 다른 방식으로 형성함을 선행연구를 통해 살펴보았다. 그런 다음, 애착이론을 토대로 인간과 로봇의 가능한 사회적 관계양상을 그려보았다. 마지막으로 로봇과의 소통이 일상적으로 이루어질 가까운 미래사회에 인간과 로봇의 건전한 관계형성을 위한 후속연구 주제들을 제안하였다. 본 연구는 최신 기술흐름을 반영하여 대화가 가능한 로봇을 대상으로 연구했다는 점에서 의의가 있다. 또한 인간이 타인과 관계를 맺는 방식을 바탕으로 인간이 로봇의 관계양상을 심층적으로 모색해 보았다는 점에서 함의를 지닌다.

• 전자진흥
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• 제25권2호
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• pp.20-20
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• 2005

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.335-338
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• 2005

로봇 에이전트는 변화하는 환경에서 센서정보를 바탕으로 적절한 행동을 선택하며 동작하는 것이 중요하다. 행동 선택 네트워크는 이러한 환경에서 변화하는 센서정보에 따라 실시간으로 행동을 선택할 수 있다는 점에서, 장시간에 걸친 최적화보다 단시간 내 개선된 효율성에 초점을 맞추어 사용되어 왔다. 하지만 행동 선택 네트워크는 초기 문제에 의존적으로 설계되어 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못한다는 맹점을 가지고 있다. 본 논문에서는 행동 선택 네트워크의 연결을 LCS를 기반으로 진화 학습시켰다. LCS는 유전자 알고리즘을 통해 만들어진 규칙들을 강화학습을 통해 평가하며, 이를 통해 변화하는 환경에 적합한 규칙을 생성한다. 제안하는 모델에서는 LCS의 규칙이 센서정보를 포함한다. 진화가 진행되는 도중 이 규칙들이 모든 센서 정보를 포함하지 못하기 때문에 현재의 센서 정보를 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 센서정보 별로 개체를 따로 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 Webots 시뮬레이터에서 케페라 로봇을 이용해 실험을 하여, 변화하는 환경에서 로봇 에이전트가 학습을 통해 올바른 행동을 선택함을 보였고, 일반LCS를 사용한 것보다 조건별 개체 유지를 통해 더 나은 결과를 보이는 것 또한 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.341-342
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• 2008

GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.