• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.157-164
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• 2022

본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 산악 지형, 레이더 그리고 방공망 등을 3차원 환경으로 구현하고, Sampling 기반의 경로 계획 알고리즘인 PRM 알고리즘을 사용하여 경로 계획 및 재계획을 수행하는 방안에 대해 서술한다. 기존의 PRM 알고리즘의 경우 생성된 노드 사이에 장애물 존재 여부를 확인하기 위한 계산이 노드 간 1:1로 이루어지고 연속적으로 수행되어 노드 수나 노드를 연결하는 거리에 계산량이 크게 영향을 받는다. 이러한 부분을 개선하기 위해 제안하는 LineGridMask 기법을 통해 장애물 존재 여부 확인 방식을 단순화하고, 병렬화를 통해 경로 계획의 계산 시간을 감소시킨다. 마지막으로 기존 PRM 알고리즘과의 성능을 비교한 결과, 경로 계획에서는 최대 88%, 재계획의 경우 최대 94%까지 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.361-365
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• 2007

위치정보는 유비쿼터스 컴퓨팅의 가장 중요한 항목 중 하나이다. 일반적인 위치 인식 시스템은 GPS가 대표적이지만, 실내에서 사용할 수 없고 건물내부와 같은 좁은 지역에서의 위치 인식이 어렵다는 단점이 있다. 특히 핸드폰, PDA와 같은 개인용 장비 에서는 더욱 정교한 위치 인식 기술이 필요한데, 무선랜을 기반으로 하는 위치 인식 기술은 그러한 목적을 달성하기에 적절하다. AP (Access Point)로부터 수집된 무선 신호의 세기는 모바일 기기의 위치를 측정하는데 필요한 지도로써 사용할 수 있지만, 건물의 벽, 사물, 사람 등과 같은 장애물의 간섭으로 변화가 심해 쉽게 사용할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 신경망 모델을 이용한 무선랜 환경에서의 위치 인식 시스템을 제안한다. 아울러 신경망 학습에 사용될 학습데이터의 오차를 보정하고, 중복을 제거하기 위하여 칼만 필터를 사용하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1985년도 춘계학술대회
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• pp.1-4
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• 1985

본 논문에서는 모빌 로봇에 확장하기 위한 시도로서 대기조건에 따른 오차를 보상한 맹인 안내용 mobile Robot의 ultrasonic ranging system을 설계하였다. 본 system에서는 MCS-80 microcomputer를 이용하여 주위환경에 대한 다량의 정보를 실시간으로 처리하였고, 다각적인 정보획득을 위하여 stepping motor로서 sensor를 회전시켰으며, 대기조건에 따른 오차보상을 위하여 기준거리 비교방법을 사용하였고, offset과 근접장애물로 인한 오인식을 방지하기 위하여 받아들여진 data를 선정할 수 있도록 A/D converter를 사용하였다. 또한 맹인 아내를 위한 audio tone generator에 대하여 연구하였으며, 그밖에 외부 system과의 I/O interface 등 이 system에 대한 hardware와 software에 관하여 논하였다. 본 System에서 거리측정 오차는 약 1cm 정도이고 측정가능거리는 $0.2{\sim}6m$이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.385-389
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• 2007

본 논문에서는 각종 센서를 탑재한 차량을 센서 네트워크의 노드로써 움직이는 하드웨어를 구현하였다. 센서 네트워크에서 이동할 수 있는 노드들은 주위의 환경을 인지하여 대처하며 그에 대한 정보를 컴퓨터에 전달하여 차량이 있는 곳의 지도를 만들어 낸다. 이러한 센서 차량의 하드웨어를 만들기 위해 정면에 존재하는 장애물을 인지하는 라인레이저와 그것을 인지할 수 있는 카메라, 초음파 센서를 설치하였다. 절대적인 지표 없이 정확한 좌표를 알아내기 힘들고 차량 이동 시 미끄러짐 등과 같은 오차가 생길 수 있으므로 정확한 방위각을 알아낼 수 있는 디지털 나침반을 차량 설계에 포함 시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.171-173
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• 2015

최근 원격 탐사를 이용한 사람이 탐사하기 어려운 환경을 대신 탐사 할 수 있는 로봇의 필요성이 두각 되고 있다. 그 중에 화재현장 탐사 로봇은 일부 지형의 협소함 탓에 사람의 탐사를 대신하기 위한 목적으로 지속적인 개발이 이루어지고 있다. 이 로봇은 아두이노(Arduino) 보드를 기반으로 하여 현장에 있는 탐사로봇으로 지형에 대한 정보 및 영상을 사용자에게 전송함으로써 사람의 탐사현장 투입을 대체한다. 탐사로봇은 거리가 멀어질수록 혹은 장애물이 많은 공간일수록 통신 신호가 약해지거나 이동의 어려움 때문에 성능저하가 우려된다. 또한 센서 및 모터제어와 영상 송출이 각각의 프로그램을 통해 동작하므로 일일이 실행하여 사용에 번거롭다는 문제가 있다. 이러한 문제점들은 통신 거리가 긴 동글(dongle)을 설치하여 통신장애를 해결하고 캐터필러의 사용으로 이동성을 향상하였다. 마지막으로 여러 프로그램을 하나의 프로그램으로 새로 구현하여 편리성을 높였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권2호
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• pp.15-22
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• 2005

본 논문에서는 이동 로봇 주행의 경로 탐색에 장해가 되는 환경 인식의 불확실성을 감소시키기 위한 센서 결합 방식을 제시하였다. 광학식엔코더, 초음파센서(SRF04)및, 적외선센서(GP2YA02YK)에서 수집된 데이터를 운동제어기(TMS320LF2407A)에서 처리하여 장애물을 감지하고, 안정적인 경로탐색을 계산할 수 있는 이동로봇 제어방식을 실험을 통하여 구현하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.71-74
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• 2004

이족보행로봇을 실생활에 적용하기 위해서는 비평탄지형에서의 안정적인 자율보행 및 자세 안정화는 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 계단, 경사지형, 다양한 형태의 장애물에 대처가능한 이족보행로봇의 기구설계 및 원격제어 가능한 제어시스템 구현에 대하여 설명하고, 이러한 비평탄지형에서 발에 부착된 적외선센서 및 FSR센서, 머리에 장착될 카메라를 사용한 안정된 자율보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 발바닥에 장착된 FSR센서를 사용하여 외부에서 들어오는 외력에 대처하는 자세안정화 알고리즘도 제안하였다. 제안한 자율보행 및 자세안정화 알고리즘들은 이족보행로봇을 제작하여 다양한 환경에서 실험으로 검증하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.82-88
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• 2011

본 논문에서는 무선화재감지기의 효용성 및 신뢰성을 확인하고자, 현재 가장 많이 상용화되어 있는 2.4 GHz의 주파수를 사용하는 무선모듈을 이용하여, 건물 내에서 무선통신 환경에 영향을 줄 수 있는 대표적인 장애물의 종류인 벽체를 시료로 하여 무선신호의 투과파 측정실험을 실시하였다. 실험결과 벽체 종류에 따라 무선신호의 응답특성에 차이가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2011년도 추계학술논문발표회 논문집
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• pp.31-34
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• 2011

본 논문은 소방용 무선주파수로 도입 예정인 447 MHz와 2.4 GHz의 응답특성을 확인하고자, 한국소방산업기술원에서 개발된 447 MHz 무선모듈과 2.4 GHz 무선모듈을 이용하여 건축물 내에서 무선통신 환경에 영향을 줄 수 있는 대표적 장애물인 벽체를 시료로 하여 두 주파수 간의 응답특성을 비교 분석하였다. 도출된 결과를 바탕으로 향후 도입될 소방용 무선주파수 선정을 위한 기초 자료로 활용하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.198-201
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• 2005

본 논문에서는 다수개의 로봇을 효율적으로 제어하기 위한 면적기반 Q-learning에 대해 논한다. 각 로봇은 $60^{\circ}$의 각을 이루도록 배치된 6개 센서를 가지고 있고 이를 통해 자신과 주변환경 사이의 거리를 센싱한다. 다음으로, 이 획득된 거리 데이터들로부터 6방향의 면적을 계산하여, 이후의 진행에 있어 보다 넓은 행동 반경을 보장해주는 영역으로 이동한다. 이 이동을 어떤 상태에서 다른 상태로의 전이로 간주, 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산하여 이전 상태에서 현재 상태로의 행동에 대한 Q-Value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5개의 로봇을 이용해 장애물 사이에 숨어있는 물체를 찾아내는 것을 시도하였고, 3개의 서로 다른 제어 방법 - 랜덤 탐색, 면적 기반 탐색, 면적 기반 Q-learning 탐색 - 에 따른 결과를 나타내었다.