• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제6권2호
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• pp.54-58
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• 2005

In this study, tele-robotics was researched to actualize robots in agriculture. The robot system consisted of a data collecting robot, several robots that performed their own agricultural operations, a server, client computers and networks between robots and computers. In this paper, as a first step, harvesting experiments were carried out. From the results, it was observed that the tele-robotics had feasibility to propel the robotization in agriculture. The tele-robotics has advantages not only that human workers are released from the severe working environment but also that the greenhouse can be monitored and controlled anytime and anywhere.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.1-10
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• 2004

A web robot is a software that has abilities of tracking and collecting web documents on the Internet(l), The performance scalability of recent web robots reached the limit CIS the number of web documents on the internet has increased sharply as the rapid growth of the Internet continues, Accordingly, it is strongly demanded to study on the performance scalability in searching and collecting documents on the web. 'Design of web robot based on Multi-Agent to speed up documents collection ' rather than 'Sequentially executing Web Robot based on the existing Fork-Join method' and the results of analysis on its performance scalability is presented in the thesis, For collection speedup, a Multi-Agent based web robot performs the independent process for inactive URL ('Dead-links' URL), which is caused by overloaded web documents, temporary network or web-server disturbance, after dividing them into each agent. The agents consist of four component; Loader, Extractor, Active URL Scanner and inactive URL Scanner. The thesis models a Multi-Agent based web robot based on 'Amdahl's Law' to speed up documents collection, introduces a numerical formula for collection speedup, and verifies its performance improvement by comparing data from the formula with data from experiments based on the formula. Moreover, 'Dynamic URL Partition algorithm' is introduced and realized to minimize the workload of the web server by maximizing a interval of the web server which can be a collection target.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.1201-1211
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• 2015

WSN acts as an effective tool for tracking the large scale environments. In such environment, the battery life of the sensor networks is limited due to collection of the data, usage of sensing, computation and communication. To resolve this, a mobile robot is presented to identify the data present in the partitioned sensor networks and passed onto the sink. In novel data collection algorithm, the performance of the data collecting operation is reduced because mobile robot can be used only within the limited range. To enhance the data collection in a changing environment, Non Linear Error Identifier (NLEI) algorithm has been developed and presented in this paper to configure the robot by means of error models which are non-linear. Experimental evaluation has been conducted to estimate the performance of the proposed NLEI and it has been observed that the proposed NLEI algorithm increases the error correction rate upto 42% and efficiency upto 60%.

• 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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.78-83
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• 2007

로봇이 미지의 환경에서 주위의 정보를 추출하여 인식하기 위해 비젼 센서, 적외선 센서, 초음파 센서 등을 이용해 주변 정보를 얻는다. 그 중 가장 많이 사용되고 있는 비젼 센서는 빛에 대한 간섭에 민감하여 어두운 곳이나 밝은 곳에서는 데이터 추출이 어려우며, 표시 된 마크나 직선 성분 및 곡선의 이미지를 통해 데이터를 추출함에 있어 많은 계산을 요구한다.반면 초음파 센서는 비젼 시스템의 단점을 극복하고 쉽게 사용할 수 있는 센서이다. 특히 어두운 곳의 물체 정보 및 거리 정보를 얻을 수 있고 비젼 시스템보다 사용하기 간단하다. 본 논문에서는 초음파 빔의 왜곡 및 산란의 특성을 고려하여 부정확 정보에 대한 오차를 줄여 환경 인식, 경로 계획 및 자율 주행의 극대화를 시키기 위한 알고리즘을 연구 및 개발한다. 그리고 알고리즘을 실제 이동 로봇에 적용하여 경로 계획 및 환경 인식이 가능한 시스템을 구현한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.565-570
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• 2015

Supervised machine learning has become popular in discovering context descriptions from sensor data. However, collecting a large amount of labeled training data in order to guarantee good performance requires a great deal of expense and time. For this reason, semi-supervised learning has recently been developed due to its superior performance despite using only a small number of labeled data. In the existing semi-supervised learning algorithms, unlabeled data are used to build a graph Laplacian in order to represent an intrinsic data geometry. In this paper, we represent the unlabeled data as the spatial-temporal dataset by considering smoothly moving objects over time and space. The developed algorithm is evaluated for position estimation of a smartphone-based robot. In comparison with other state-of-art semi-supervised learning, our algorithm performs more accurate location estimates.

• 로봇학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.171-181
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• 2012

Outdoor mobile robots are faced with various terrain types having different characteristics. To run safely and carry out the mission, mobile robot should recognize terrain types, physical and geometric characteristics and so on. It is essential to control appropriate motion for each terrain characteristics. One way to determine the terrain types is to use non-contact sensor data such as vision and laser sensor. Another way is to use contact sensor data such as slope of body, vibration and current of motor that are reaction data from the ground to the tire. In this paper, we presented experimental results on terrain classification using contact sensor data. We made a mobile robot for collecting contact sensor data and collected data from four terrains we chose for experimental terrains. Through analysis of the collecting data, we suggested a new method of terrain feature extraction considering physical characteristics and confirmed that the proposed method can classify the four terrains that we chose for experimental terrains. We can also be confirmed that terrain feature extraction method using Fast Fourier Transform (FFT) typically used in previous studies and the proposed method have similar classification performance through back propagation learning algorithm. However, both methods differ in the amount of data including terrain feature information. So we defined an index determined by the amount of terrain feature information and classification error rate. And the index can evaluate classification efficiency. We compared the results of each method through the index. The comparison showed that our method is more efficient than the existing method.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권8호
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• pp.356-366
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• 2024

지능형 로봇의 사용자는 다양한 이유로 로봇의 상태 정보가 필요하다. 이러한 지능형 로봇의 상태 정보는 지능형 로봇을 구성하는 기능 에이전트의 상태 정보를 조합하여 생성할 수 있다. 하지만 기존 지능형 로봇 시스템은 1) 지능형 서비스 로봇의 상태 정보 생성을 위해 필요한 에이전트 상태 정보를 생성하지 않거나, 각기 다른 방법으로 생성하고 있어 이를 일괄적으로 수집할 수 없다. 또한 2) 복수의 사용자가 같은 정보를 요청하면 이를 여러 번 수집하여 데이터 중복성 문제가 발생하였고, 3) 한 가지 통신 방법만을 지원하여 사용자가 원하는 통신 방법을 제공하지 못한다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하기 위한 지능형 서비스 로봇을 위한 멀티 에이전트 모니터링 시스템을 제안한다. 이 모니터링 시스템은 1) 기능 에이전트의 행위 수행에 따라 상태 정보를 생성하게 함으로써, 에이전트 상태 정보를 단일화된 방법으로 생성 및 수집할 수 있다. 또한 2) 모니터링 시스템이 사용자의 모니터링 수요에 따라 필요한 데이터를 한 번씩만 수집하여 데이터 중복성 문제를 해결하며, 3) 사용자가 원하는 통신 방법을 지원하는 프록시를 통해 상태 정보를 전달하여 통신 방법에 대한 호환성을 제공한다. 우리는 실험을 통해 이 모니터링 시스템이 다양한 통신 방법을 활용하여 여러 사용자에게 지능형 로봇의 상태 정보를 전달하는 것을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2024-2029
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• 2005

In this paper, it is shown how a mobile robot can navigate with high speed in dynamic real environment. In order to achieve high speed and safe navigation, a robot collects environmental information. A robot empirically memorizes locations of high risk due to the abrupt appearance of dynamic obstacles. After collecting sufficient data, a robot navigates in high speed in safe regions. This fact implies that the robot accumulates location dependent environmental information and the robot exploits its experiences in order to improve its navigation performance. This paper proposes a computational scheme how a robot can distinguish regions of high risk. Then, we focus on velocity control in order to achieve high speed navigation. The proposed scheme is experimentally tested in real office building. The experimental results clearly show that the proposed scheme is useful for improving a performance of autonomous navigation. Although the scope of this paper is limited to the velocity control in order to deal with unexpected obstacles, this paper points out a new direction towards the intelligent behavior control of autonomous robots based on the robot's experience.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.499-506
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• 2005

특수 전문화된 정보를 자동으로 수집하기 위해서는 인터넷 상을 순회하면서 대규모 자료를 모아오는 현재의 웹 로봇의 기능만으로는 그 역할을 수행하기에 부족함이 있다 따라서 본 논문에서는 현재의 웹 로봇의 기능과 활용도를 분석하여 보고 전문정보를 수집하는데 있어서 한계점을 알아보았다 또한 특수화된 분야의 전문정보를 수집하기 위하여 웹 로봇인 갖추어야 할 기능들을 도출해 내고 이를 설계한 내용을 기술하였다. 웹 로봇에 접목된 주요기능은 문서를 유형기반으로 분류할 수 있는 장르기반 분류와 주제기반으로 분류하는 내용기반 분류이다. 특히 장르기반 분류는 웹 로봇이 목적 문서를 효과적으로 수집할 수 있도록 하는 주요 기능으로 작용하였다.