• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.349-354
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• 2014

A maze-escaping method with cooperating work of robots alongside one another will be proposed in this paper. Educational robots can communicate each other using Zigbee; however, they can't solve problems together due to their lack of arithmetic function. The robots walk upright controlled by a motion program; furthermore, they recognize an intersection or a dead-end in the use of distant sensors with sending data and receiving commands from the central control system. The maze-search algorithms were modified so that all robots can effectively navigate the maze.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.871-872
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• 2014

In this paper, I propose the method of cooperative work of swarm robot for escaping maze. The robots can communicate with each other using Zigbee, but the central control system send commands to robots because of low processing power of robots. Robots navigate the blinded maze and send information such as movement to the central control system for building map. The central control system analysis the received data and find path to escape from maze.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.3-6
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• 2004

본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇과 공의 상태에 따른 로봇 행동의 선택 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자 모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 퍼지 로직을 적용한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 주행 알고리즘을 선택하는 과정과 로봇의 행동을 협력하는 과정을 동시에 구현함으로써, 계산 양을 줄여 로봇 축구에 보다 적합하게 해준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.31-34
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• 2009

유비쿼터스 환경에서 상황인지 능력을 가진 지능적 컴퓨팅 개체들 중 사람에게 의존적이지 않고 독립적으로 행동할 수 있는 개체는 유비쿼터스 로봇으로 볼 수 있다. 이러한 로봇은 최근 상호협력 함으로서 보다 최적화된 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있으며, 또한 다수의 로봇이 포함된 환경일 때는 특정한 작업을 수행하기 위하여 특정 로봇의 선별에 관한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 서로 다른 기능과 구조를 가지고 있는 지능형 로봇들이 협력하여 특수한 상황이나 임무를 그룹으로 대처할 수 있는 로봇 그룹핑을 설계하고 이를 구현한 결과에 대하여 기술한다. 다수의 로봇 중에서 특정 임무수행을 위한 로봇의 선별 알고리즘은 Entropy를 이용하여 결정 트리를 생성하였다. 또한 Grouping을 위한 Group Layer를 설계하여 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.552-555
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• 2019

디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.

• 기계와재료
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• v.22 no.4
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• pp.76-83
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• 2010

로봇의 발전 동향을 살펴보면, 기존의 위치 기반제어를 통하여 단순반복 재생 하는 로봇에서 인간과 로봇이 협력할 수 있는 로봇으로 그리고 궁극적으로는 독자적인 작업지능을 갖고서 독립적으로 운용되거나 인간과 공존할 수 있는 로봇으로 개발되어 나아갈 것으로 예상된다. 다만 현재까지의 로봇 기술로는 로봇 독자적으로 완전한 작업지능을 구현하기가 힘들기 때문에 그 중간 단계로써 사람과의 협력 작업을 구현하고 하는 것이다. 이처럼 인간-로봇 협업 기술은 인간의 지능과 로봇의 성능을 결합하여 고도의 작업을 구현할 수 있는 기술로써 로봇의 사용법을 모르는 현장 작업자도 로봇의 말단부를 잡고 손쉽게 로봇에 명령을 지시할 수 있다. 따라서 로봇의 응용 범위가 매우 다양해지고, 특히 로봇 전문인력이 없고 다품종 변량 생산을 주로 하는 중소기업에서의 로봇 활용을 촉진시켜 작업 환경 개선과 생산성 향상이 가능해진다. 또한 제조업용 로봇 분야에서 뿐만 아니라 범용성이 강한 기술로 개인서비스 로봇에서부터 국방, 건설, 의료 등 전문 서비스 로봇에 이르기 까지 폭넓게 적용될 수 있다. 이러한 인간-로봇 협업을 위해 필요한 기술들로는 경량형 로봇팔 기술, 인간-로봇 협조 제어 기술, 인간-로봇 안전 기술, 작업자 편이를 위한 인터페이스 기술 등이 포함되며 향후 기술의 발전에 따라 그 파급효과가 극대화될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.6
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• pp.1441-1446
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• 2014

For the escape from a maze, the cooperative method by robot swarm was proposed in this paper. The robots can freely move by collecting essential data and making a decision in the use of sensors; however, a central control system is required to organize all robots for the escape from the maze. The robots explore new mazes and then send the information to the system for analyzing and mapping the escaping route. Three issues were considered as follows for the effective escape by multiple robots from the mazes in this paper. In the first, the mazes began to divide and secondly, dead-ends should be blocked. Finally, after the first arrivals at the destination, a shortcut should be provided for rapid escaping from the maze. The parallel-escape algorithms were applied to the different size of mazes, so that robot swarm can effectively get away the mazes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.453-456
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• 2007

노인 복지 환경에서 혼합주도 협력(mixed-initiative collaboration)이 가능한 로봇의 지능 개발이 본 연구의 궁극적인 목표이다. 본 논문에서는 다양한 담화(discourse)으로부터 협력 과정들을 분석하여 상호 주도 협력을 위한 이슈들을 찾아내고, 이러한 주요 요소를 바탕으로 상대 인지시스템의 사용자 모델(user model)을 포함할 수 있는 상호 스크립트 모형(joint script model)을 제안하고 이를 이용한 로봇 계획법(robot planning)의 방법론과 실험에 대한 접근법을 제시한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.12
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• pp.491-498
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• 2019

Digital twin is a technology that virtualizes physical objects of the real world on a computer. It is used by collecting sensor data through IoT, and using the collected data to connect physical objects and virtual objects in both directions. It has an advantage of minimizing risk by tuning an operation of virtual model through simulation and responding to varying environment by exploiting experiments in advance. Recently, artificial intelligence and machine learning technologies have been attracting attention, so that tendency to virtualize a behavior of physical objects, observe virtual models, and apply various scenarios is increasing. In particular, recognition of each robot's motion is needed to build digital twin for co-robot which is a heart of industry 4.0 factory automation. Compared with modeling based research for recognizing motion of co-robot, there are few attempts to predict motion based on sensor data. Therefore, in this paper, an experimental environment for collecting current and inertia data in co-robot to detect the motion of the robot is built, and a motion prediction model based on the collected sensor data is proposed. The proposed method classifies the co-robot's motion commands into 9 types based on joint position and uses current and inertial sensor values to predict them by accumulated learning. The data used for accumulating learning is the sensor values that are collected when the co-robot operates with margin in input parameters of the motion commands. Through this, the model is constructed to predict not only the nine movements along the same path but also the movements along the similar path. As a result of learning using SVM, the accuracy, precision, and recall factors of the model were evaluated as 97% on average.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.14 no.1
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• pp.13-23
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• 2010

In recent creativity becomes a new request in the knowledge and information age. Robot programming education is an effective teaching method for improvement of creativity. Existing robot programming tools includes text-based or GUI-based development environment. Most of programming tools provide a simple tutorial system without interactive activity for beginners. In this paper, we propose an online robot programming education system based on web2.0, which embedded collaborative code creating tool, interactive tutorial chat and video conference tool to support collaborative code creating via web 2.0. Knowledge sharing tool allows users to share their collaborative source code. Besides, it makes users gained the experience and knowledge of program designing efficiently.