• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권9호
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• pp.1154-1160
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• 1999

A rule based controller is constructed for multiple robots accomplishing a given task in unknown environments by using genetic programming. The example task is playing a simplified soccer game, and the controller for robots that governs emergent cooperative behavior is successfully found using the proposed procedure A neural network controller constructed using the rule based controller is shown to be applicable in a more complex environment.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.162-167
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• 1991

The manipulability ellipsoid and the force ellipsoid for a single robot are extended to the case of a multi-robot system. The force ellipsoid is applied to solve the optimal load distribution for the multi-robot system. Two cases are considered in solving the optimal load distribution. In one case, there are no constraints on the joint torques, and the analytic solution ;a given. In the other case, the torque constraints are given in terms of the maximum power consumption, and the algorithm for the solution is proposed.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.87-98
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• 2015

초등학교 로봇활용교육에서 여학생들의 경우 기계에 대한 부정적 태도와 인식 등으로 인하여 학습동기와 흥미를 유지하는 데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 초등학교 여학생들을 위한 STEAM 기반 스토리텔링 로봇활용교육을 통하여 학습태도를 향상시키는 방안을 모색하였다. 교육과정은 여학생들에게 친근한 명작동화를 9개의 학습주제로 구성하였고 스마트폰을 활용하여 로봇설계, 제작, 학습토론, 공유할 수 있는 스마트 로봇교육지원시스템을 개발하였다. 학습태도에 대한 t-검증 결과, 실험집단이 통제집단보다 평균이 더 높았으며 설계된 시스템은 여학생들의 협력적 학습활동과 학습동기 지속에 효과적인 것으로 나타났다.

• 로봇학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.404-412
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• 2020

Typically everyday human life tasks involve at least two people moving objects such as tables and beds, and the balancing of such object changes based on one person's action. However, many studies in previous work performed their tasks solely on robots without factoring human cooperation. Therefore, in this paper, we propose cooperative robot for table balancing using Q-learning that enables cooperative work between human and robot. The human's action is recognized in order to balance the table by the proposed robot whose camera takes the image of the table's state, and it performs the table-balancing action according to the recognized human action without high performance equipment. The classification of human action uses a deep learning technology, specifically AlexNet, and has an accuracy of 96.9% over 10-fold cross-validation. The experiment of Q-learning was carried out over 2,000 episodes with 200 trials. The overall results of the proposed Q-learning show that the Q function stably converged at this number of episodes. This stable convergence determined Q-learning policies for the robot actions. Video of the robotic cooperation with human over the table balancing task using the proposed Q-Learning can be found at http://ibot.knu.ac.kr/videocooperation.html.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.264-272
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• 2022

Human-robot cooperative tasks are increasingly required in our daily life with the development of robotics and artificial intelligence technology. Interactive reinforcement learning strategies suggest that robots learn task by receiving feedback from an experienced human trainer during a training process. However, most of the previous studies on Interactive reinforcement learning have required an extra feedback input device such as a mouse or keyboard in addition to robot itself, and the scenario where a robot can interactively learn a task with human have been also limited to virtual environment. To solve these limitations, this paper studies training strategies of robot that learn table balancing tasks interactively using deep reinforcement learning with human's facial expression feedback. In the proposed system, the robot learns a cooperative table balancing task using Deep Q-Network (DQN), which is a deep reinforcement learning technique, with human facial emotion expression feedback. As a result of the experiment, the proposed system achieved a high optimal policy convergence rate of up to 83.3% in training and successful assumption rate of up to 91.6% in testing, showing improved performance compared to the model without human facial expression feedback.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.45-49
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• 2006

홈네트워크 시스템의 본격적인 보급과 함께 가정용서비스 로봇의 최근 연구 성과들은 인간과 지능로봇이 가정에 공존하며 서로 의사소통을 할 수 있는 시대가 가까운 미래에 현실화 될 수 있음을 보여주고 있다. 그러나 가정의 환경적인 특징은 open되어 있기 때문에 그러한 환경에 적응하고 주어진 임무를 수행하는 데는 단일 로봇 또는 단일 홈서버 보다는 로봇을 포함하는 홈네트워크 시스템 내의 여러 장치들이 어울려 분산처리를 수행하는 multi-agent 시스템이 일반적으로 더 좋다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 홈네트워크 시스템 환경에서 가정에서 필요한 agent들을 정의하기 위한 framework 모델을 구축하고 각 agent 간의 통신 protocol architecture를 제시한다. 또한 로봇 또는 홈서버의 단일 지능이나 기능보다는 그 안에 존재하는 복수개의 agent instance들의 집합으로 agent를 정의하고 각 agent 내외에서 agent들 사이의 협력(cooperation)과 (타협)negotiation을 통해 환경과 적응하는 방법 및 사람과 교감(interactive)하는 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.25-31
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• 2014

본 논문에서, 우리는 지능형 로봇의 계산적 슬램 오버헤드를 개선하는 새로운 계획을 제안한다. 아이디어는 스마트폰의 유휴자원을 하나의 슬램 프로세서처럼 사용하는 것이다. 우리는 로봇과 스마트폰이 협력하는 하나의 새로운 모델을 디자인하였다. 실험결과로, 스마트폰이 슬램의 성능을 향상시키는 것에 매우 도움이 되고, 로봇이 더 빠르게 움직일 때, 스마트폰으로 인한 이득이 증가하는 것을 발견했다.

• 한국해양공학회지
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• 제4권2호
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• pp.41-47
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• 1990

최근 열에너지를 기계에너지로 변환이 가능한 신소재인 형상기억합금으로 제작된 새로운 형태의 actuator를 이용한 해저로봇의 개발에 관하여 많은 연구들이 행하고 있다. 저자들은 로봇의 모양을 실제 동물의 형태인 "게" 모양으로 하고, 로봇을 구동시키는 게의 다리의 모든 연결부분의 인공근육을 Ni-Ti계 형상기억합금 스프링 또는 와이어로 구성되어져 있으며, 마이크로 컴퓨터에 의하여 구동이 자유로이 조절이 가능한 게 형태의 모양 로봇을 실제의 1/20크기로 제작하였다. 이 로봇의 특징은 구조가 간단하고, 고강도, 고내식성 그리고 부드럽고 자유롭게 3차원적 동작이 가능하다는 것을 들 수 있다. 해저 로봇의 최종목표는 심해자원의 탐사 및 채굴이 이용하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 그 가능성 및 기술적 문제 그리고 미래의 이러한 형상기억합금 로봇에 의한 심해자원 탐사를 위한 국제적인 협력의 필요성에 대하여 연구 검토하고자 한다. 검토하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제4권3호
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• pp.22-28
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• 1998

본 글에서는 HDD 서보 시스템에 관련된 사항 중 위치제어계의 설계에 대해 중점적으로 기술하였다. 디스크드라이브 서보 시스템에서 실제 서보 알고리즘이 차지하는 부분은 비교적 작다. 획기적인 서보 알고리즘 한가지로만 모든 문제를 해결할 수 없으며, 첨단 서보 알고리즘이 실용화되기 위해서는 고성능이면서 간단하고 저렴해야 한다. 대용량 정보저장기기는 많은 기술적 난제들을 가지고 있으며, 이들 문제를 해결하기 위하여 제어기술자들 뿐만 아니라 기계.전자.재료.소프트웨어 기술자들의 부단한 협력과 새로운 기술의 창출이 필요하다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제1권1호
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• pp.46-53
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• 1995

당사는 다양한 산업 전자 분야의 프로젝트를 수행하고 있으며, 특히 기술개발 road map을 작성하여 기술개발 방향 및 이를 뒷바침하는 소요 기술과 목표를 설정하고 외부 환경의 변화나 내부의 목표 변화에 따라 수정하여 장기적인 개발 방향을 유지하고 개발을 일관성 있게 추진하고 있다. 또한 수행하는 프로젝트 뿐만 아니라 연구원들의 자기 개발을 지원하기 위하여 연구 개발에 소요될 것으로 예상되는 분야나 연구원 개개인의 관심분야에 대하여 연간 교육 계획을 세워 연구원 각자의 부족한 부분을 보완할 수 있는 기회를 마련해 주고 있으며, 지속적인 산업전자 연구인력의 확충과 자체 기술 개발에만 의존하지 않고 필요한 핵심 애로 기술을 확보하기 위하여 대학, 연구소, 관련 선진기술 보유업체 등과 국내외적으로 기술협력을 적극 추진 중에 있다.