그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.
고열과 다량의 연기, 유독가스, 방사능 등을 수반하는 사고 현장에서 소방관을 대신하여 시야확보가 가능하고 화염으로 인한 고열을 극복하며 탐색 및 구조활동을 수행할 수 있는 3종의 특수한 정찰로봇이 최근 개발되었다. 이러한 로봇은 내열성능과 다양한 장애물 극복성능이 있어야 하고 화재진압성능과 탐색성능도 갖추어야 한다. 본 연구에서는 이러한 특수재난지역 정찰로봇의 다양한 성능시험을 통해 실용성을 검증하고자 하였다. 시험결과 소형 및 중형 로봇은 $100{\sim}200^{\circ}C$의 주위환경에서, 소방관탑승형 로봇은 $500^{\circ}C$의 환경에서도 30분 이상 활동이 가능한 것으로 나타났고, 특히 소방관 탑승형 로봇은 A 10 단위 화재모형을 3분 이내에 소화하여 화재진압성능도 우수한 것으로 나타났다. 또한 3종 로봇 모두 다양한 장애물 극복성능과 현장운용성능이 양호한 것으로 확인되어 특수재난현장에서의 활약이 기대된다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표 물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로 계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
최근 서비스 로봇에 대한 연구가 여러분야에서 활발해지며, 노인 보조와 같은 실내 서비스를 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 때 로봇이 효과적이고 정확한 서비스를 하기 위해서 물체와 상황을 적절하게 인식하는 것은 중요하다. 전통적인 물체 인식 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반하였으나 이런 접근 방법은 대상 물체가 다른 물체에 가려져 보이지 않는 상황 둥 불확실성을 포함하는 실내환경에서는 한계가 있다 본 논문에서는 로봇의 효과적인 물체 탐색을 위해 대상이 되는 물체의 존재 가능성을 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델을 제안한다. 이를 위해 활동별로 물체간의 관계를 모델링하여 고정되어 있지 않은 환경에 보다 유연하게 적용될 수 있게 하였다. 전체적인 구조는 공통-원인 구조를 물체간의 관계를 나타내는 단위로 사용하여 이를 결합해가며 구성되는데 이러한 방법은 베이지안 네트워크 설계를 효과적이게 한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델을 검증하기 위해 두 개의 베이지안 네트워크의 성능을 실험을 통해 검사하였는데 각각 $86.5\%$와 $89.6\%$의 정확도를 보였다.
인간의 접근이 어려운 재난 현장에 투입되는 재난 대응 로봇은 재난의 확산 방지 및 피해 최소화를 위해 현장탐색, 인명구조 등의 임무를 수행한다. 재난 현장에는 다양한 장애물이 산재한 험지, 통신 장애, 비가시적인 환경 등 복합적인 요인으로 인해 로봇 운용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 직렬연결이 가능한 바퀴 로봇 모듈을 개발하였다. 바퀴 로봇 모듈은 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 수동으로 구동되는 로봇 모듈 두 가지로 개발하였다. 두 개의 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 하나의 수동으로 구동되는 로봇 모듈을 직렬연결하여 하나의 바퀴 로봇을 구성하였다. 로봇 모듈은 1 자유도 회전 관절로 연결되어 바퀴 로봇은 수직 방향으로의 장애물 회피가 가능하다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 이용해 주행과 장애물 극복을 수행하도록 제어하여 비가시적 환경에서 운용할 수 있도록 하였다. 바퀴 로봇의 성능 평가를 위해 두 개의 직접 구동이 가능한 바퀴 로봇 모듈과 한 개의 수동으로 구동되는 바퀴 로봇 모듈을 연결하여 장애물 극복 실험을 수행하였다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 사용해 최대 높이 80 mm의 계단형 장애물을 24.5초의 시간 동안 성공적으로 극복하여 비가시적인 상황에서 주행 및 장애물 극복이 가능함을 확인하였다.
최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.
개인교수형, 반복학습형, 학습용 게임형, 시뮬레이션형 프로그램등의 교육콘텐츠등의 우수사례인 장애인식교육 이러닝센터와 Simcity 시리즈를 교육 목적, 교육 대상, 관련 교과목, 전달 매체, 전체 분량, 프로그램 및 학습 내용의 구조를 바탕으로 분석하여 교육 자료가 필요한 교수자들이 활용할 수 있는 방안을 모색하였다.
이 논문은 주어진 설계 조건과 제한 조건하에서 2족 보행로봇을 설계하고 제작하는 과정을 제시하며, GCSE의 상호작용 설계과정 모형에 근거하였다. 2족 보행 로봇은 보행하는데 총 5개의 관절을 사용하여 이동한다. 양쪽 발목, 양쪽 무릎 관절에 각각 하나씩의 자유도를 갖고 골반 부분에 한 개의 자유도를 갖는 구조이며, 제작된 로봇은 회전운동만으로 움직이는 5자유도를 갖는 2족 보행로봇이다. 보행 로봇은 구동을 제어하는 마이크로컨트롤러 보드와 직접 구동을 수행하는 모터로 구성된다. 제작된 로봇은 두발로 걷는 로봇인 만큼 안정적인 보행 동작의 시현과 주변 물체를 탐색하고 인식하여 특정한 동작을 수행하는 것을 최종 목표로 하였다. 제작된 보행로봇을 주어진 4가지 모드에 따라 구동하였는데, 성공적으로 동작하였다. 설계 및 제작과정을 통하여 여러 기술을 통합적으로 생각하고 종합적으로 접근하는 방법을 배울 수 있었다.
본 논문은 물류창고와 같은 실내 공간에서 RFID와 초음파 센서등을 이용하여 이동로봇이 자율적으로 자신의 위치를 파악하고 관리자가 지정한 목표 물체를 인식하여 간단한 업무를 보조할 수 있는 기법을 제안한다. 실내공간엔 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 RFID의 리더기와 물체 접근시 활용이 가능한 추가적 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 실시간으로 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻는다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 근접한 물체와의 상대 거리를 추출하고 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 조합하여 목표 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동 로봇을 중심으로 한 경로지도를 실시간으로 작성하며 동시에 실내의 이동 가능 구조 및 목표 물체의 파악이 가능하여 이동로봇의 자율적 탐색을 위한 최적 경로 계획 수립에 활용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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