본 논문에서는 레고(LEGO®) 조립 설명서를 생성하기 위해 딥러닝을 이용한 조립 및 설명서 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 제공한 단일 이미지를 기반으로 레고 조립 설명서를 자동 생성한다. 해당 시스템은 딥러닝 기반 이미지 분할 기술을 활용하여 물체를 배경으로부터 분리하고 이를 통해 조립 설명서를 생성하는 과정을 포함하며, 조립을 위한 알고리즘을 새로 설계하였다. 이 시스템은 기존 레고 제품의 한계를 극복하고, 사용자에게 주어진 부품으로 다양한 모델을 자유롭게 조립할 수 있게 한다. 또한, 복잡한 레고 조립 과정을 간소화하고, 조립의 장벽을 낮추는 데 도움을 준다.
본 논문에서는 대학생 대상의 ROBOTC 기반 레고 마인드스톰 NXT 로봇을 이용한 교육과정 개발 내용을 보이고, 이 과정에 대한 교육효과를 분석하였다. 교육과정은 로봇의 기본 이해와 실습, 응용로봇 실습, 창의로봇 설계 및 구현으로 구성하였다. 2009년부터 3년간 교육을 진행하는 동안, 6개 분반 총 94명의 수강생을 대상으로 설문조사를 실시하여 교육효과를 분석하였다. 분석 결과를 통해 레고 마인드스톰 NXT 로봇을 이용한 교육과정이 학습동기와 학습의욕을 불러 일으켰고, 학생들의 교과목 교육목표 및 학습성과 달성도가 우수하였음을 보인다. 또한 학생들의 수업 및 과제물 수행에 대한 참여도가 매우 높았으며, 문제해결능력과 창의력 향상에 도움을 주었고, 조별 프로젝트 수행으로 협동심도 향상되었다. 마지막으로 ROBOTC기반 프로그래밍에 의한 로봇 제어 실습으로 C언어 프로그래밍 능력 향상에도 도움을 준 것으로 나타났다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.484-491
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2022
A paradigm shift in teaching modular construction in higher education and K-12 is proposed as a means to increase the future adoption of the modular construction technique. To this effect, a new education module is presented to STEM educators. This education module is based on LEGOs and directed towards educators in the architecture, engineering, and construction (AEC) industry. The main objectives of the education module are to increase interest and knowledge of modular construction, acknowledge the benefits of using 3D design with 4D scheduling, and create a simulating hands-on educational opportunity. The education module is designed to allow participants to experience a hands-on simulation of modular construction and stick-built construction through building a LEGO project. Participants are challenged to find the advantages and disadvantages in both construction systems first-hand and record their findings. Results are presented from the preliminary testing of this education model on a group of construction management students at the University of Nevada, Las Vegas. Overall, the survey results showed that the LEGO education module was successful at achieving the project's three main objectives: 1) increasing the participants' interest and knowledge of modular construction through an interactive project; 2) increasing the participants' understanding of the benefits of 3D design with 4D scheduling over the use of 2D drawings; and 3) creating a simulating hands-on educational opportunity to help participants compare modular construction to stick-built construction. In the end, this proposed a new LEGO education module addressing the problems identified from this study with more participants.
2018년에 발행된 반려동물 관련 산업 규모 추정 및 전망에 관한 논문에 따르면 2015년 기준 우리나라 반려동물 보유 가구중 26.9%가 30대 1인 가구이며, 부부로만 구성된 1세대 가구인 것이 확인되었다. 1인가구와 맞벌이 부부가 사회적으로 증가한 것과 관련하여, 반려동물이 원하지 않는 방치 시간의 급증과 훈련시간 부족이 문제가 된다고 판단된다. 본 논문은 레고마인드스톰을 이용한 반려동물의 훈련 및 관리를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 제품 개발을 진행하였다. 레고마인드 스톰은 다양한 센서를 구비하였고, 쉬운 조립 및 비주얼 스크립팅을 통한 간단한 프로그래밍으로 반려동물을 훈련하거나 케어하는 장비를 제작 할 수 있다. 또한 자체 모듈화가 잘 되어있어, 새로운 장비로 전환 또한 쉬울 것으로 예상한다. 이 연구를 통해 반려동물시장 확대가 활발해지는 때 반려동물의 훈련과 관리에 도움이 되길 기대한다.
대학 생활을 시작하는 프로그래밍 초보자들에 대한 프로그래밍 입문 교육이 어렵다는 것을 모두 알고 있으며, 특히 어려운 부분은 신입생들이 프로그래밍 작업에 쉽고 빠르게 적응할 수 있도록 학습 동기를 부여하고 학습 의욕을 높이는 것이다. 본 논문은 프로그래밍 초보자들이 프로그래밍 교육을 보다 쉽고 즐겁게 받을 수 있도록 학습 동기를 부여하고 학습 의욕을 높이기 위한 목적으로 프로그래밍 입문 교육에 레고 마인드스톰 로봇을 이용하는 방법을 제안하였다. C 프로그래밍 교육에서 프로그래밍 초보자들의 학습효과를 촉진시킬 수 있는 합리적인 개선 방안을 찾아보고, 학생들의 흥미 및 학습의욕의 부족 문제를 해결하기 위한 방법으로 레고 마인드스톰 로봇을 이용하여 교육을 실시하였다. 제안한 방법을 대학교 신입생들을 대상으로 C 프로그래밍 입문 교육 과정에 적용하여 교육을 시킨 결과, 프로그래밍에 대한 학습 동기와 학습 의욕의 개선을 통하여 프로그래밍 교육의 학업 성취도가 향상되었음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 학생들이 레고 마인드스톰 로봇을 이용한 수업을 통해서 교과목에 대한 흥미, 학습 동기 및 학습 의욕의 측면에서 통계적으로 의미 있는 향상이 있음을 보여준 것이라고 하겠다.
The conceptual design of the MIT modular pebble bed reactor is described. This reactor plant is a 250 Mwth, 120 Mwe indirect cycle plant that is designed to be deployed in the near term using demonstrated helium system components. The primary system is a conventional pebble bed reactor with a dynamic central column with an outlet temperature of 900 C providing helium to an intermediate helium to helium heat exchanger (IHX). The outlet of the IHX is input to a three shaft horizontal Brayton Cycle power conversion system. The design constraint used in sizing the plant is based on a factory modularity principle which allows the plant to be assembled 'Lego' style instead of constructed piece by piece. This principle employs space frames which contain the power conversion system that permits the Lego-like modules to be shipped by truck or train to sites. This paper also describes the research that has been conducted at MIT since 1998 on fuel modeling, silver leakage from coated fuel particles, dynamic simulation, MCNP reactor physics modeling and air ingress analysis.
네트워크 기반의 씬 클라이언트 로봇은 내장된 리소스가 부족하지만 네트워크를 통해 이를 극복하려는 로봇이다. 씬 클라이언트 로봇에는 부족한 내장 리소스를 네트워크를 통해 효과적으로 운영하기 위한 디바이스 맵 프로토콜과 로봇 제어 및 개발 플랫폼으로써 로보이드 스튜디오가 제안되어 있다. 현재 로보이드 스튜디오는 공개 소프트웨어 방식으로 다양한 로봇을 지원하지만, 아직은 실제 지원되는 로봇의 종류가 부족하다. 따라서 새로운 로봇에 대한 이식 지원 방법과 다양한 이식 환경 속에서 문제점을 찾아 해결해야 한다. 우리는 첫 번째로 씬 클라이언트 로봇보다는 내장 리소스가 풍부하며, 광범위한 사용자층을 갖고 있는 LEGO NXT를 선택하여 로보이드 스튜디오 운영 및 개발 환경의 이식 절차를 제안하고, 로보이드 스튜디오 프레임워크가 제공하는 네트워크 기반 로봇 제어 기술의 성능을 검증한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.65-69
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2002
The main drawback of “classical”fuzzy systems is the inability to design and maintain their database. To overcome this disadvantage many types of extensions adding the adaptivity property to those systems were designed. This paper deals with one of them a new hybrid adaptation structure, called gradient-incremental adaptive fuzzy controller connecting gradient-descent methods with the so-called self-organizing fuzzy logic controller designed by Procyk and Mamdani. The aim is to incorporate the advantages of both Principles. This controller was implemented and tested on the system of LEGO robots. The results and comparison to a ‘classical’(non-adaptive) fuzzy controller designed by a human operator are also shown here.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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