• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.17-29
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• 2009

C 언어는 AVR사의 ATmega128을 기반으로 하는 교육용 로봇 팔의 주 프로그래밍 언어다. C 언어는 교육용 로봇 팔을 제어하고 프로그램 학습하기 원하는 중학교 또는 고등학생들에게는 매우 어렵고 복잡하였다. 더구나, 통합개발환경, 디버딩 및 테스팅 환경도 제공하지 못하였다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 교육용 로봇을 위한 자바 기반의 통합 개발 플랫폼을 제안하였다. 이 플랫폼은 교육용 로봇 팔을 위한 최신의 초소형 자바 가상 머신(NanoVM), 이클립스 플러그인을 사용한 통합개발환경, 실제 로봇을 연결하지 않아도 테스트 및 디버깅을 할 수 있는 3차원 시뮬레이터를 포함하고 있다. 이러한 자바 개발환경은 어린 학생들이 매우 용이한 교육용 로봇 팔 학습환경을 제공하게 되었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권4호
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• pp.11-18
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• 2007

URC의 개념은 "언제 어디서나, 나와 힘께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇"으로 간단하게 정의할 수 있다. URC 기술은 다양한 로봇 단말이나 환경 내 컴퓨터와 URC 서버 간은 통신 프레임워크 기술이다. 본 논문에서는 지능형 로봇 시뮬레이션 툴을 이용하여 개발자가 쉽고 편리하게 지능적이고 능동적인 URC 서버와 연계하여 URC 로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 시스템을 모델링하였다. URC 로봇 시뮬레이션 시스템은 다양한 로봇과 다양한 환경을 구성가능하며, 개발자가 다양한 개발 언어를 사용하여 제어 가능하도록 구성하였다. URC 시스템과 연계하여 다양한 로봇과 환경을 3D로 구성하고 시뮬레이션을 통해 다양한 콘텐츠 개발을 가능하도록 지능형 로봇 시뮬레이션 시스템을 설계 및 구현 하였다. URC통신 프로토콜 및 URC 서버는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발된 Planet v.1.2 ; Network Protocol, CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems); URC Server, SAM(Service Agent Manager) v.1.2 ; Service API 모듈을 기반으로 하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1217-1222
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• 2004

This paper describes the development of tele-robotic interface for the hot-line maintenance robot system. One of main issues in designing human-robot interface for the hot-line maintenance robot system is to plan the control procedure for each part of the robotic system. Another issue is that the actual degree of freedom (DOF) in the hot-line maintenance robot system is much greater than that of available control devices such as joysticks and gloves in the remote-cabin. For this purpose, a virtual simulator, which includes the virtual hot-line maintenance robot system and the environment, is developed in the 3D environment using CAD data. It is assumed that the control operation is done in the remote cabin and the overall work process is observed using the main-camera with 2 DOFs. For the input device, two joysticks, one pedal, two data gloves, and a Head Mounted Display (HMD) with tracker sensor were used. The interface is developed for each control mode. Designed human-interface system is operated using high-level control commands which are intuitive and easy to understand without any special training.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3092-3094
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• 1999

This paper deals with the gait generation of Biped Walking Robot (IWR-III) to have a continuous walking pattern like human. For this, trajectory planning with the consideration of kick action is done in each walking step, and the coordinate transformation is done for simplifying the kinematics. The trunk moves continuously for all walking time and moves toward Z-axis. Balancing motion is acquired by FDM(Finite Difference Method) during the walking. By combining 4-types of pre-defined steps, multi-step walking is done. Using numerical simulator, dynamic analysis and system stability is confirmed. Walking motion is visualized by 3D-Graphic simulator. As a result, the motion of balancing joints can be reduced by the trunk ahead effect during kick action, and impactless smooth walking is implemented by the experiment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.552-554
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• 1998

This paper deals with the gait generation of IWR-III using a kick action to have a walking pattern like human. For this, trajectory planning with the consideration of kick action is done in each walking step, and the coordinate transformation is done for simplifying the kinematics. Balancing motion is analyzed by FDM during the walking, By combining 4-types of pre-defined steps, multi-step walking is done. Using numerical simulator, dynamic analysis, ZMP analysis and system stability is confirmed. Walking motion is visualized by 3D- graphic simulator. As a result, trunk ahead motion effect and impactless smooth walking is implemented by experiment. Finally walking with kick action is implemented the IWR-III system.

• Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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• 제3권3호
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• pp.136-148
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• 2017

The paper presents dual arm ROV manipulation using deep reinforcement learning. The purpose of this underwater manipulator is to investigate and excavate natural resources in ocean, finding lost aircraft blackboxes and for performing other extremely dangerous tasks without endangering humans. This research work emphasizes on a self-learning approach using Deep Reinforcement Learning (DRL). DRL technique allows ROV to learn the policy of performing manipulation task directly, from raw image data. Our proposed architecture maps the visual inputs (images) to control actions (output) and get reward after each action, which allows an agent to learn manipulation skill through trial and error method. We have trained our network in simulation. The raw images and rewards are directly provided by our simple Lua simulator. Our simulator achieve accuracy by considering underwater dynamic environmental conditions. Major goal of this research is to provide a smart self-learning way to achieve manipulation in highly dynamic underwater environment. The results showed that a dual robotic arm trained for a 3DOF movement successfully achieved target reaching task in a 2D space by considering real environmental factor.

• 대한치과보철학회지
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• 제61권4호
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• pp.257-267
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• 2023

목적. 이 연구의 목적은 치의학 교육을 위한 프로토타입 로봇 시뮬레이터를 제작하고, 하악운동을 시뮬레이션 할 수 있는지 여부를 테스트하며, 치과실습 중 자극에 대한 시뮬레이터의 반응 가능성을 평가하는 것이었다. 재료 및 방법. 가상 시뮬레이터 모델은 cone-beam computed tomography (CBCT) 데이터를 사용하여 경조직을 구획화한 후 제작되었다. 시뮬레이터의 프레임은 polylactic acid (PLA) 소재를 사용하여 3D 프린팅 되었으며, 덴티폼과 실리콘 얼굴 스킨을 장착하여 모델을 형성하였다. 서보 액추에이터는 시뮬레이터의 움직임을 제어하는데 사용되었고, 다양한 센서들로 시뮬레이터의 반응을 생성하였다. 수위 센서가 반응하는 물의 양을 측정하기 위해 수위테스트가 수행되었다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델을 통해 시뮬레이터의 하악운동과 하악운동 범위를 테스트하였다. 결과. 프로토타입 로봇 시뮬레이터는 작동 장치, 전기 장치가 있는 상반신, 턱관절을 포함하는 머리 및 덴티폼으로 구성되었다. 시뮬레이터의 턱관절은 회전 및 병진 운동을 구현하면서 2자유도를 구동할 수 있었다. 수위 테스트에서 수위 센서의 특정 임계값은 10.35 ml였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델 모두에서 인간의 움직임을 모방하였고, 시뮬레이터의 하악운동 시 개구범위는 50 mm였다. 결론. 효율성과 안정성을 개선하기 위해서는 더 많은 발전이 필요하지만, 본 상반신 프로토타입의 시뮬레이터는 향후 치과실습 교육에 잠재적으로 유용할 것으로 기대된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권3호
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• pp.15-22
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• 2019

본 논문에서는 무인항공기의 자율 비행을 위한 전역 및 지역 경로 비행 시스템을 제안한다. 전체적인 시스템은 ROS 로봇 운영체제를 기반으로 구축하였다. 무인항공기에 탑재된 임베디드 컴퓨터는 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 실시간으로 VFH 기반의 지역 경로와 제안하는 Modified $RRT^*$-Smart 기반의 전역 경로를 생성한다. 또한, 무인항공기의 비행컨트롤러에 Mavros 통신 프로토콜을 이용하여 생성된 경로에 따른 이동 명령을 내린다. 지상국 컴퓨터는 장애물 정보를 수신하여 2-D SLAM 지도를 생성하고, 목적 지점을 임베디드 컴퓨터에 전달하며 무인항공기의 상태를 관장한다. 제안하는 무인항공기의 자율 비행 시스템을 3-D 공간 상의 시뮬레이터 및 실제 비행을 통해 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.670-675
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• 2022

4차 산업혁명의 시대는 모든 것이 데이터 중심이다. 데이터의 종류와 양이 중심이 될 수도 있고, 특수한 상황에서 요구하는 새로운 데이터가 필요할 때도 있다. 3D프린터가 다양한 분야에 활용되면서 새롭게 도전을 받는 분야들이 있다. 특히 의료 관련 분야에서 그동안 생각도 하지 못했던 새로운 시도가 일어나고 있다. 본 논문에서는 인체 데이터 중에도 인체 물성이 요구되는 분야에 연구를 가능하게 하기 위한 연구이다. 그동안 인체 장기를 활용한 연구에서는 주로 실리콘 소재로 만들어진 데이터를 활용하였다. 시신으로부터 인체 물성을 측정하고, 이 물성을 반영한 신소재를 개발하고, 3D프린터로 인공 장기를 개발한다. 이렇게 만들어진 인공장기를 활용하여 신장결석 제거용 로봇으로 수술하는 연습을 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 사람의 실제 장기와 유사한 첨단 소재를 개발하기 위한 일련의 연구 과정을 소개하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.975-976
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• 1993

This talk presents the overview of the author's research and development activities on fuzzy inference hardware. We involved it with two distinct approaches. The first approach is to use application specific integrated circuits (ASIC) technology. The fuzzy inference method is directly implemented in silicon. The second approach, which is in its preliminary stage, is to use more conventional microprocessor architecture. Here, we use a quantitative technique used by designer of reduced instruction set computer (RISC) to modify an architecture of a microprocessor. In the ASIC approach, we implemented the most widely used fuzzy inference mechanism directly on silicon. The mechanism is beaded on a max-min compositional rule of inference, and Mandami's method of fuzzy implication. The two VLSI fuzzy inference chips are designed, fabricated, and fully tested. Both used a full-custom CMOS technology. The second and more claborate chip was designed at the University of North Carolina(U C) in cooperation with MCNC. Both VLSI chips had muliple datapaths for rule digital fuzzy inference chips had multiple datapaths for rule evaluation, and they executed multiple fuzzy if-then rules in parallel. The AT & T chip is the first digital fuzzy inference chip in the world. It ran with a 20 MHz clock cycle and achieved an approximately 80.000 Fuzzy Logical inferences Per Second (FLIPS). It stored and executed 16 fuzzy if-then rules. Since it was designed as a proof of concept prototype chip, it had minimal amount of peripheral logic for system integration. UNC/MCNC chip consists of 688,131 transistors of which 476,160 are used for RAM memory. It ran with a 10 MHz clock cycle. The chip has a 3-staged pipeline and initiates a computation of new inference every 64 cycle. This chip achieved an approximately 160,000 FLIPS. The new architecture have the following important improvements from the AT & T chip: Programmable rule set memory (RAM). On-chip fuzzification operation by a table lookup method. On-chip defuzzification operation by a centroid method. Reconfigurable architecture for processing two rule formats. RAM/datapath redundancy for higher yield It can store and execute 51 if-then rule of the following format: IF A and B and C and D Then Do E, and Then Do F. With this format, the chip takes four inputs and produces two outputs. By software reconfiguration, it can store and execute 102 if-then rules of the following simpler format using the same datapath: IF A and B Then Do E. With this format the chip takes two inputs and produces one outputs. We have built two VME-bus board systems based on this chip for Oak Ridge National Laboratory (ORNL). The board is now installed in a robot at ORNL. Researchers uses this board for experiment in autonomous robot navigation. The Fuzzy Logic system board places the Fuzzy chip into a VMEbus environment. High level C language functions hide the operational details of the board from the applications programme . The programmer treats rule memories and fuzzification function memories as local structures passed as parameters to the C functions. ASIC fuzzy inference hardware is extremely fast, but they are limited in generality. Many aspects of the design are limited or fixed. We have proposed to designing a are limited or fixed. We have proposed to designing a fuzzy information processor as an application specific processor using a quantitative approach. The quantitative approach was developed by RISC designers. In effect, we are interested in evaluating the effectiveness of a specialized RISC processor for fuzzy information processing. As the first step, we measured the possible speed-up of a fuzzy inference program based on if-then rules by an introduction of specialized instructions, i.e., min and max instructions. The minimum and maximum operations are heavily used in fuzzy logic applications as fuzzy intersection and union. We performed measurements using a MIPS R3000 as a base micropro essor. The initial result is encouraging. We can achieve as high as a 2.5 increase in inference speed if the R3000 had min and max instructions. Also, they are useful for speeding up other fuzzy operations such as bounded product and bounded sum. The embedded processor's main task is to control some device or process. It usually runs a single or a embedded processer to create an embedded processor for fuzzy control is very effective. Table I shows the measured speed of the inference by a MIPS R3000 microprocessor, a fictitious MIPS R3000 microprocessor with min and max instructions, and a UNC/MCNC ASIC fuzzy inference chip. The software that used on microprocessors is a simulator of the ASIC chip. The first row is the computation time in seconds of 6000 inferences using 51 rules where each fuzzy set is represented by an array of 64 elements. The second row is the time required to perform a single inference. The last row is the fuzzy logical inferences per second (FLIPS) measured for ach device. There is a large gap in run time between the ASIC and software approaches even if we resort to a specialized fuzzy microprocessor. As for design time and cost, these two approaches represent two extremes. An ASIC approach is extremely expensive. It is, therefore, an important research topic to design a specialized computing architecture for fuzzy applications that falls between these two extremes both in run time and design time/cost. TABLEI INFERENCE TIME BY 51 RULES {{{{Time }}{{MIPS R3000 }}{{ASIC }}{{Regular }}{{With min/mix }}{{6000 inference 1 inference FLIPS }}{{125s 20.8ms 48 }}{{49s 8.2ms 122 }}{{0.0038s 6.4㎲ 156,250 }} }}