Recently, a variety of methodologies based on the use of educational coding robots have been proposed and experimented in newly emerging korean educational coding markets. Due to imprecise movement accuracy of the existing coding robots, however, such robots are mainly used as a toy. Inspired by these observations, we developed a simple adjustment method during robot movements, which is based on the observation results of 6 line-tracking sensors: 3 sensors in the center of a robot and other 3 sensors at the front. These sensors help to determine whether the robot is in the right location and whether it rotates as expected. Through the well-designed experiments, we report the effectiveness of our proposed solution: the average distance error of 1.57cm and the average degree error of 2.38 degree before and after complex movements. In near future, we hope our method to be popularly used in various educational coding robot platforms.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.4
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pp.253-258
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2016
This paper proposes a method that utilizes optimization approach for localization of an indoor mobile robot. Bayesian filters which have been widely used for localization of a mobile robot use many control parameters to take the uncertainties in measurement and environment into account. The estimation performance depends on the selection of these parameter values. Also, the performance of the Bayesian filters deteriorate as the non-linearity of the motion and measurement increases. On the other hand, the optimization approach uses fewer control parameters and is less influenced by the non-linearity than the Bayesian methods. This paper compares the localization performance of the proposed method with the performance of the extended Kalman filter to verify the feasibility of the proposed method. Measurements of ranges from beacons of ultrasonic satellite to the robot are used for localization. Mahalanobis distance is used for detection and rejection of outlier in the measurements. The optimization method sets performance index as a function of the measured range values, and finds the optimized estimation of the location through iteration. The method can improve the localization performance and reduce the computation time in corporation with Bayesian filter which provides proper initial location for the iteration.
Kim, Dong-Ho;Kim, Sun-Sin;Hong, Jae-Seok;Ryu, Hong-Ryul;Hawng, Kyu-Nam
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.279-279
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2022
최근 이미지분석 기술은 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 급격한 발전으로 인해 의학, 생물학, 지리학, 재료공학 등에서 수많은 연구 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며, 이미지분석은 다량의 토사에 대하여 입경을 포함한 형상학적 특성을 간편하게 정량화 할 수 있기 때문에 매우 효과적인 분석 방법으로 판단된다. 현재 모래의 입도분석 방법으로는 신뢰성 있는 체가름 시험법(KSF2302) 등이 있으나, 번거로운 처리과정과 많은 시간이 소요된다. 또한 입자형상은 입경이 세립 할수록 직접 측정이 어렵기 때문에, 최근에는 이미지 분석을 이용하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구에서는 75㎛ 이상의 조립질 하상 토사 이미지를 취득하여, 입자들의 장·축단 길이, 면적, 둘레, 공칭직경 및 종횡비 등의 형상학적 특성인자를 자동으로 측정하는 프로그램 개발을 수행하였다. 프로그램은 이미지 분석에 특화된 라이브러리인 OpenCV(Open Source Computer Vision)를 적용하였다. 이미지 분석 절차는 크게 이미지 취득, 기하보정, 노이즈제거, 객체추출 및 형상인자 측정 단계로 구성되며, 이미지 취득시 패널의 하단에 Back light를 부착해 시료에 의해 발생되는 음영을 제거하였다. 기하보정은 원근변환(perspective transform)을 적용했으며, 노이즈 제거는 모폴로지 연산과 입자간의 중첩으로 인한 뭉침을 제거하기 위해 watershed 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 객체의 외곽선 추출하여 입자들의 다양한 정보(장축, 단축, 둘레, 면적, 공칭직경, 종횡비)를 산출하고, 분포형으로 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 이미지분석을 적용한 토사의 형상학적 특성 측정 방법은 시간과 비용의 측면에서 보다 효율적으로 하상 토사에 대한 다양한 정보를 획득 할 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.409-414
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2021
본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적을 활용하고자 한다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등의 관심 영역으로부터 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇의 디자인에 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하여 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현, 인간다움, 얼굴 두각성 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도로 설정하였다.
원자력발전소 내 원자로의 유지보수 작업을 수행하는 수중로봇은 고준위 방사선에 노출되고, 이로 인해 전자 장치의 오동작 및 고장이 유발될 수 있다. 따라서 허용 방사선량을 초과하지 않도록 피폭되는 누적 방사선량을 실시간으로 모니터링하는 장치가 필수적이다. 본 연구에서는 펄스형의 SiC 포토 다이오드와 선량 기억형인 MOSFET를 다중 방사선 센서로 사용하여 넘은 범위의 방사선 준위의 측정이 가능하고 측정 신뢰도가 향상된 고준위 방사선 측정기를 구현하였다. 이 장치는 측정 원리가 상이한 두 센서를 동일한 방사선 측정에 이용함으로써 방사선 측정의 안정성과 정확성이 향상된 것이 특징이다.
Kim, Jong-Hyeon;Chae, Soo-Hyeon;Jeon, Ji-Yee;Kim, Gwang-Ho;Yun, Chang-Hwan;Gim, Jangwon;Jeong, Dongwon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.1307-1310
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2017
이 논문에서는 다종 재배 환경을 고려한 이동형 스마트팜 모니터링 로봇을 제안한다. 기존 스마트 농장 연구는 각 구역마다 고정형 측정 장치를 이용하여 데이터를 수집한다. 또한 고정형 센서 기반 스마트 농장이므로 다종, 다수의 센서가 필요하다는 문제점이 있다. 이 논문에서 제안하는 것은 기존의 스마트 농장과는 달리 스마트팜 모니터링 로봇은 농장의 모든 구역을 이동을 하며 데이터를 측정, 수집한다. 그리고 수집한 데이터를 웹 페이지를 통해 시각화한다. 그 결과 제안한 시스템을 통해 자동으로 이동 및 측정을 하여 다종의 재배 환경에서도 안정적으로 정확한 측정이 가능하다는 장점이 있다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.7
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pp.127-132
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2017
In this paper, we propose a controller gain based on model based design and implement the two-wheel inverted pendulum type robot using NXT Lego and RobotC language. Two-wheel inverted pendulum robot consists of NXT mindstorm, servo DC motor with encoder, gyro sensor, and accelerometer sensor. We measurement wheel angle using bulit-in encoder and calculate wheel angle speed using moving average method. Gyro measures body angular velocity and accelerometer measures body pitch angle. We calculate body angle with complementary filter using gyro and accelerometer sensor. The control gain is a weighted value for wheel angle, wheel angular velocity, body pitch angle, and body pich angular velocity, respectively. We experiment and observe the effect of two-wheel inverted pendulum with respect to change of control gains.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.1
s.39
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pp.55-59
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2007
This study is aimed to acquire the depth information and measure the water volume of reservoir using the robot-ship equipped with GPS and echosounder. Robot-ship is an automatic system for measuring exact depth and bed topography. According to field experiment results, measured water volume by the robot-ship data was not much exceeding 6.8% in comparison with existing water volume data, and it was guessed because of sediments of reservoir bottom. The robot-ship could be used to acquire economically and exactly the water depth and bed topography of reservoirs, dams, rivers and so on.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1991.11a
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pp.139-145
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1991
본 논문에서는 chamfer가 없는 경우에도 조립이 가능한 로봇 조립용 손목기구를 개발하였다. 손목기구에서는 chamfer있는 경우에 우수란 적응능력을 가지는 RCC(Remote Center Compliance) 구조가 이용되었으며 위치측정용 sensor와 공압 actuator를 이용하여 조립시 생기는 RCC 구조의 변형을 측정하여 이로부터 능동적으로 오차를 교정하도록 하였다. sensor signal로부터 적절한 오차교정방향을 찾아내는 algorithm 으로는 신경회로망을 이용하였으며 이 결과 손목기구의 비선형성에도 잘 적응함을 볼 수 있었다. 제작된 로봇 조립용 손목을 이용하여 chamferless part의 조립을 실험한 결과 clearance ratio가 0.02인 경우 eccentricity가 2mm 까지 오차교정이 가능함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 인간의 생체 임피던스를 이용하여 인간의 팔 운동을 추정하고자 한다. 생체 신호를 이용하여 인간의 운동을 추정하기 위해서는 먼저 생체 신호와 인간의 운동 사이의 정량적인 관계를 구해야 하며 특히, 다자유도 운동의 추정에는 생체 신호간의 간섭등을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 먼저 일자유도 운동실험을 통해 생체 임피던스와 인간 팔 관절의 회전각 사이의 선형성을 고찰한다. 그리고, 다자유도 측정시에 발생하는 근육간의 결합성과 방향성의 문제에 대해 주파수 분할 측정법을 도입하여 팔의 다자유도 운동을 추정하였다. 마지막으로, 실제의 로봇을 제어하는데 응용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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