• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.349-354
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• 2014

이 논문에서는 여러 대의 로봇들이 협력하여 미로를 탈출하는 방법을 제안한다. 논문에서 사용된 교육용 로봇들은 ZigBee로 서로 통신할 수 있으나, 로봇들의 연산기능이 낮아 서로 협력하여 문제를 해결할 수 없다. 로봇의 모션제어로 통로를 직립 보행하도록 하였으며, 절대거리 센서를 이용하여 교차로와 막다른 골목을 인식하면 중앙제어 시스템에 전송하여 명령을 받는다. 여러 로봇들이 동시에 미로에 들어가서 효과적으로 미로를 탐색하도록 하는 미로 탐색 알고리즘을 수정하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.871-872
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• 2014

이 논문에서는 군집 로봇들이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안한다. 로봇들은 ZIGBEE로 서로 통신할 수 있으나 로봇들의 연산기능이 낮아 중앙제어 시스템이 로봇들에게 명령을 전달한다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어 시스템에 전송한다. 중앙제어시스템은 수신된 데이터를 분석하여 미로 탈출을 위한 경로를 찾는다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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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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• 제22권4호
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1441-1446
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• 2014

본 논문에서는 로봇군집이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안되었다. 로봇은 센서를 통해 필수적인 데이터를 수집하고 판단하여 자율적으로 움직일 수 있다. 하지만 미로 탈출을 위해 협력하기 위해서는 중앙 시스템이 여러 로봇들을 제어할 필요가 있다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며, 탈출 경로를 위한 분석과 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어시스템에 전송한다. 여러 대의 로봇들이 미로를 효과적으로 탈출하기 위해서, 이 논문에서는 다음과 같은 문제를 고려하였다. 첫째, 로봇들이 미로 영역을 나누어서 탐색하기. 둘째, 벽으로 막혀 있는 막다른 골목을 찾아서 다른 로봇이 진입하지 못하도록 하기. 셋째, 목적지에 먼저 도착한 로봇이 최단 경로를 만들어 다른 로봇이 빨리 탈출할 수 있도록 하기. 위의 3가지를 고려하여 미로 동시 탈출을 위한 알고리즘을 구현하여 다양한 미로 크기별로 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.491-498
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• 2019

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.13-23
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• 2010

정보화 시대의 개인의 개성과 창의력은 지식산업에 요구되는 시대적 요청이다. 로봇 프로그래밍 교육이 학습자의 창의성 신장의 측면에 있어 의미 있는 효과가 있는 것으로 알려지고 있다. 기존의 로봇프로그래밍 도구들은 텍스트 기반 혹은 GUI 기반 저작도구기능을 가지고 있다. 그러나 대부분의 프로그래밍 도구들은 상호작용기능이 없는 단순한 튜토리얼을 제공하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 웹 2.0의 상호작용 기술을 응용하여, 협력 코드 생성이 가능한 로봇 프로그래밍 교육 시스템을 연구하였다. 시스템이 제공하는 협력코드 생성기능을 통해 학습자들은 협력하여 로봇 프로그래밍을 생성하는 경험을 할 수 있다. 또한 학습자들은 지식공유 기능을 활용하여 효과적인 프로그램 디자인의 경험과 소스코드의 공유가 가능하다.