• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권11호
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• pp.801-808
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• 2013

인터랙티브 3D 콘텐츠에서 가상공간은 현실세계를 얼마나 충분히 반영하느냐에 따라 사용자의 심리적 만족도가 결정된다. 완성도 높은 가상공간을 표현하기 위해서는 몇 가지 요소가 필요하다. 첫째는 시각적 효과를 높이기 위해서 많은 폴리곤과 해상도 높은 텍스쳐를 이용한 모델링 기법이다. 둘째는 기능상의 효과이다. 이것은 가상공간과 사용자 또는 시스템과의 인터랙션을 통한 동적 행위들이 얼마나 사실적으로 표현되는가이다. 이를 위해 가상의 캐릭터에 대한 애니메이션 생성하고 행동을 제어 할 수 있는 기법에 대한 연구가 이루어져 왔으나 긴 제작 시간 또는 높은 비용이 소요되거나 원하는 행동을 생성하지 못하는 경우가 발생하는 문제점이 발견되어 왔다. 본 논문에서는 캐릭터의 동작을 생성하는 최적화되어 있는 골격구조를 설계하고 물리법칙과 수학적 해석을 이용한 절차적 기법을 통해 인공물고기의 행동 제어하는 방법을 제시한다. 이는 정해진 이벤트에 대해 반응하는 일대일 대응 규칙의 한계성에서 벗어나 간단한 파라미터의 조작을 통해 제작 시간을 단축하고 시각적 만족도를 높일 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제10권4호
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• pp.29-34
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• 2004

로봇 공학의 최종 목표는 인간의 행동, 지능 그리고 상호작용을 모방할 수 있는 인간형 로봇을 만드는데 있다[1]. 그 중에서 지능을 모방하는 것이 미래 인간형 로봇의 핵심 기술이 되겠지만, 현재로서는 인간형 로봇을 개발하는데 있어 필요한 로봇의 동작이나 상호작용 기술을 개발하기 위한 로봇 플랫폼 기술 개발이 중요한 부분을 차지하고 있다. 로봇 플랫폼을 개발함에 있어서는 로봇 메커니즘 설계와 구동 제어기 설계가 중요한 기본 요소이다. 휴머노이드의 메커니즘을 설계함에 있어서는 인간의 표준 기구학 데이터를 이용하고, 구동 제어기를 설계함에 있어서는 인간의 동역학적 데이터를 사용하는 것이 좋은 방법이라 생각된다. (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.547-549
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• 2000

버전스 눈동자 운동은 사람과 스테레오 시각을 가진 척추동물로 하여금 양안에 의해 응시점이 맞추어진 관심있는 물체까지의 떨어진 거리를 인식할 수 있도록 해준다. 이러한 버전스 눈동자 운동을 양안 헤드아이 로봇에 구현하기 위해서, 우리는 disparity flow와 flux를 이용하는 제어 모델을 개발하였다. 실험 및 결과 분석은 본 모델이 다양한 환경에서의 버전스 눈동자 운동을 효율적으로 제어할 수 있음을 보여준다. 인식-행동 주기가 실시간 프레임율에 근접하게 되면, disparity flow와 flux의 정확도는 증가되고 헤드아이 로봇의 버전스 눈운동을 더욱 정밀하게 제어하는 것이 가능해질 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.319-320
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• 2012

로봇의 동작제어 기술에는 다양한 방법이 있다. 그 중 대부분은 수학적으로 자세를 계산하여 로봇을 제어한다. 본 논문에서는 Kinect를 이용한 휴머노이드의 동작제어 제안한다. Kinect로부터 실시간으로 영상을 입력받아 영상에서 인식된 사람의 각 관절의 좌표값을 추출한다. 추출한 좌표값으로 각 관절의 각도를 계산하고 사람의 행동을 따라하도록 로봇을 제어한다.

• 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.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 2006년도 에너지.가스.기후변화학회 연합춘계학술대회 및 특별심포지움
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• pp.294-299
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• 2006

한국에서는 석유화학 산업의 역사가 30년 이상이 되어 잠재적인 사고의 위험 가능성이 높아지고 있다. 지금까지의 석유화학 산업에서의 전통적인 위험성 평가와 시스템의 제어는 기계적인 결함에만 중점을 두었기 때문에 인간의 행동을 제어하는 것은 간과하여 왔다. 비록 자동화 기술가 제어기술의 발전이 필요함에도 불구하고 인간의 의사 결정 요소는 석유화학 산업에서 사고를 예방하는데 필수적이다. 대부분의 심각한 사고는 부적절한 인간의 행동과 안정장치의 기계적인 결함이 동시에 존재할 경우에 발생한다. A-HRA(Advanced Reliability Analyzer) 소프트 웨어는 석유화학 플랜트 내에서의 인적오류 확률을 분석하고 사고 데이터를 축적하기 위하여 개발되었다. A-HRA 프로그램을 이용하여 1960년대 이후부터 최근 까지 한국의 석유화학 산업에서 발생하여온 인적오류 사고 데이터를 입력하고 사고마다의 근본원인과 수행영향인자를 분석하였다. 이 본문에서는 Root cause Aanlysis을 통한 결과와 PIF(Performance Influencing Factor) 평가 결과를 보여준다. 이 분석 결과는 석유화학 산업의 안전을 극대화 시키면서도 인적오류 제어를 통하여 안전비용을 최저화 시킬 수 있는 대책을 제시할 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.411-417
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• 2013

2차원으로 영상을 처리하다가 다양한 영상처리기법과 도구들이 발달하면서 3차원 영상 네비게이션에 대한 요구가 증대되고 있다. 실세계에서 체험하기 어려운 부분을 가상환경에서 체험하고, 활용하는데 목적을 가진다. 이는 단순한 3D 배경을 제공하는 시스템이 아니라 일상적인 행동으로 시스템을 제어할 수 있는 본능적 인터페이스 기술 개발의 필요를 의미한다. 본 연구의 목적은 인간의 다양한 행동에 대해 키넥트 장비를 이용해 행동에 가장 3차원적으로 근접한 새로운 네비게이션 제어 기술 개발에 있다. 키넥트와 홀로그래피를 이용해 입력된 데이터를 3차원 영상으로 연계성을 가질 수 있도록 시스템을 설계하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.245-248
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• 2000

본 논문에서는 강화 학습 개념을 도입하여 자율이동 로봇의 성능을 개선하고자 한다. 본 논문에서 사용되는 시스템은 크게 두 부분으로 나눌 수가 있다. 즉, 뉴럴 퍼지 부분과 동적귀환 신경회로망이다. 뉴럴 퍼지 부분은 로봇의 다음 행동을 결정하는 부분이다. 또한 동적귀환 신경회로망으로부터 내부 강화 신호를 받아 학습을 하여 최적의 행동을 결정하게 된다. 동적 귀환신경회로망은 환경으로부터 외부 강화신호를 입력으로 받아 뉴럴 퍼지의 행동결정에 대해 평가를 한다. 또한 내부강화 신호 값을 결정하는 동적 귀환 신경회로망의 웨이트는 유전자 알고리즘에 의해 진화를 한다. 제안한 알고리즘 구조를 컴퓨터 시뮬레이션상에서 자율 이동 로봇의 제어에 적용을 함으로서 그 유효성을 증명하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2744-2746
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• 2001

이 논문에서는 이동 로봇을 위하여 퍼지이론과 Dempster-Shafer 이론을 이용한 불확실한 환경에서의 센서기반 네비게이션 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 장애물 회피 동작과 목적지 찾기 동작을 위한 2개의 행동 모듈로 구성되어 있다. 2개의 행동 모듈은 각각 퍼지 이론으로 학습되었고, 적절한 행동 선택 방법으로 선택되게끔 하였다. 견고한 퍼지 제어기를 가진 로봇이 실험 환경내에서 안전하게 움직이기 위하여 자동으로 지도를 구축(Map Building) 하도록 하였다. 이 실험에서 구성된 맵은 평면상의 격자를 중심으로 작성되었고 로봇의 센서에서 읽어들인 센서 값은 D-S 추론 이론을 이용하여 기존의 맵과 혼합되어진다. 즉, 로봇이 움직일때 마다 실험 환경내에서 새로운 정보를 읽어 들이고, 그 정보로 인하여 기존의 지도가 새로운 지도로 갱신되는 것이다. 이러한 작업을 거치면서 로봇은 장애물과 충돌없이 배회하는 것 뿐 아니라 설정된 목적지까지도 쉽게 찾아갈 수가 있다. 실험에 대한 안정성과 확신을 검증 받기 위하여 실제 로봇에 적용하기보다는 먼저 이동 로봇의 시뮬레이션으로 실험 해 보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.554-559
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• 2010

자율무인잠수정은 탐사 목적에 따라 다양한 임무를 수행해야 하며, 임무에 따라 자율무인잠수정 행동의 유형과 순서는 달라질 수 있다. 그러나 대부분의 자율무인잠수정은 한정된 임무에 대하여 프로그램 내부에 고정된 행동 유형으로 동작하며, 다른 유형의 임무를 수행해야 할 경우에는 프로그램을 수정해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 자율무인잠수정이 수행할 수 있는 다양한 임무를 명시할 수 있는 임무 언어를 개발하였다. 이 임무 언어는 명령어의 실행 순서를 제어할 수 있는 제어문과 자율무인잠수정의 행동을 지정하거나 자율무인잠수정의 상태를 입출력 할 수 있는 명령어, 그리고 변수 정의를 제공하기 때문에, 사용자가 자율무인잠수정의 임무를 자유롭게 표현하는 것이 가능하다. 임무 언어로 작성된 임무 파일은 전용 어셈블러에 의해 이진 형식의 실행이미지로 변환된 후에, 자율무인잠수정 내장 소프트웨어 내부의 가상기계 기억장치에 적재되어 실행된다. 실행이미지를 가상기계에서 해석하고 실행하는데 필요한 시스템의 자원을 최소화하기 위하여 임무 언어는 자율무인잠수정의 임무를 표현하기 위한 필수적인 부분만을 고려하여 설계되었으며, 문법은 ARM v5 어셈블리와 유사한 형태이다. 개발된 임무 언어는 한국해양연구원에서 개발한 이심이100 자율무인잠수정에 적용되었으며, 이후 개발할 6,000m급의 이심이6000 자율무인잠수정에도 사용될 예정이다.