This paper introduces development of location estimation and navigation system of mobile robots using USN and LEGO Mindstorms NXT. Developed system includes location estimation, location and navigation information display and navigation control parts. It used ZigBee based USN which was built with CC2431 chip to locate blind node and implemented fuzzy model to improve ability of calculation of distances from reference nodes and location of mobile robots. This paper proposed combination method of location estimation using USN and encoder which is built in motors of mobile robots. Experimental results showed proposed method is superior to the method which used USN only in location estimation and navigating robots. Developed system can locate current position of mobile robots and monitor information from sensor nodes like temperature, humidity and send control signal to mobile robot to move.
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.
본 논문에서는 영상처리 및 패턴인식 관련 과목에서 알고리즘의 효과적인 교육과 학습 흥미 유발이 가능하게 하는 LEGO Mindstorms 기반의 설계 프로젝트의 운영 방안에 대해 제안한다. 또한 실제 적용 사례를 분석하여 그 타당성을 검증한다. Mindstorms는 10여 년 전부터 여러 나라의 정규 교과목 수업에 활발하게 사용되고 있으며 수업에 적용한 사례에 대한 연구도 다수 발표되었다. 연구 결과는 대체적으로 Mindstorms의 사용이 수업에 긍정적인 효과를 나타내는 것으로 보고하고 있지만 일부 부정적 의견도 존재한다. 부정적 견해의 주요 원인은 Mindstorms의 사용으로 인한 비예측적인(unpredictable) 요소의 발생이다. 이런 비예측성은 주로 로봇의 아날로그적인 특징에 기인하며 학습 효율의 저하를 초래하고 있다. 본 논문에서 기술하는 설계 프로젝트는 로봇에 대한 의존도를 최소화하여 비예측적인 요소의 발생을 억제함으로써 로봇 사용으로 인한 수업 흥미도는 증가시키되 추가적으로 발생할 수 있는 학습내용과 고려사항은 최소화하여 알고리즘 학습에 집중할 수 있도록 한다.
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 purpose of this study is to improve robotics education in public education. This study was conducted with 157 secondary school teachers regardless of their gender, age and majors. The results are as follows: First, 68.2% of the respondents (81.2% of the STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics)-related teachers) thought that robotics education should be included in public education because it will be a very important area in the future. Second, 73.3% of respondents (89.3% of the STEM-related teachers) agreed that robotics education will be worth teaching as a regular subject. The most important reason was that they thought the robots would be an excellent tool to initiate their class participation and increase their study motivation. Third, the results from this survey showed that the technology teachers would be the best suitable instructors for robotics education. Lastly, teachers felt a great deal of burden to teach robotics although they thought robotics education was necessary. In order to implement robotics education in public school, teachers think it is necessary to take professional training. In addition, teachers should be supported with the reduction in their workload along with sufficient fundings, educational robots such as LEGO MINDSTORMS, and newly designed teaching materials.
본 논문에서는 교구용 소형 로봇으로 구현한 군집로봇 시스템을 소개한다. 각 로봇에 내장된 블루투스 무선통신으로 군집로봇 네트워크를 구성하였다. 실험에 사용한 로봇은 $LEGO^{(R)}$$MINDSTORMS^{(R)}$ NXT이다. 여러 로봇이 라인으로 표현한 대형 미로를 동시에 탐사하는 환경을 가정하였다. 이런 상황에서 각 로봇은 주어진 임무를 수행하면서 센서로 주변 환경 정보를 측정해서 대표 로봇에게 보낸다. 여기에 필요한 메시지 구조를 군집로봇에 적절하도록 설계하였다. 이렇게 군집로봇을 구현하고 실험한 결과, 그룹 대표로봇이 통신을 중계하는 방법으로 통신거리 제약을 해소할 수 있었다.
본 연구는 같은 로봇 교구에 다른 프로그래밍 도구를 적용하였다. 로봇은 레고 마인드스톰 NXT을 활용하였다. 프로그래밍 도구는 일반적인 블록 프로그래밍 도구로는 NXT-G를 사용하였고, 시뮬레이션 프로그래밍 도구로는 MSRDS를 사용하였으며, 모바일 프로그래밍 도구로는 앱 인벤터(App Inventor)를 사용하였다. 위 3가지 프로그래밍 도구에 따라 학습들의 흥미와 학습효과를 이끌어 낼 수 있다.
2005년에 개정된 ICT교육지침에는 전 학교급에 걸쳐서 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터 과학 요소가 매우 강화되었다. 컴퓨터교육의 목표가 소프트웨어 활용보다 문제해결력 향상이기 때문이다. 그래서 본 논문에서는 이러한 요소에 대한 학습방법의 일환으로서 로봇들이 협동을 통하여 미로를 탈출하는 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 로봇이 해결해야하는 문제로서 우선탐색 문제와 역할바꿈 문제와 같이 2가지를 제시하였다. 우선탐색 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 끝까지 탐색하면서 미로의 정보를 두 번째 로봇에게 실시간으로 전송한다. 그 후 슬레이브 로봇은 이 정보를 이용하여 탐색없이 미로를 탈출하게 된다. 역할바꿈 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 탐색하는 도중 그 기능을 상실했을 때, 두 번째 로봇이 첫 번째 로봇의 역할을 이어받아 수행하는 것이다. 각 문제를 해결하기 위해서 문제분석, 알고리즘 기술, 순서도 작성, 프로그래밍의 4단계를 거치도록 하였다. 본 논문에서 제시한 내용의 부수적인 효과로는 로봇협동을 통한 학습자들의 협동학습 기회 제공, 로봇간 데이터 송수신을 위해서 큐(queue)라는 자료구조를 사용했다는 점이다. 향후에는 좀 더 일반적인 미로의 사용, 실제 현장에의 적용, 영재교육 과정에의 적용에 대한 연구가 필요하다.
개정된 ICT교육지침에는 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터과학 요소가 매우 강화되었다. 또한 최근 교육과학기술부는 STEAM 교육을 강조하고 있다. 여기에서 가장 중요한 문제는 "어떠한 방법으로 가르쳐야 하는가?"이다. 즉, 교수학습 콘텐츠의 개발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT 교육용 로봇을 활용한 스택과 큐 학습 방안을 제시한다. 주된 목표는 로봇이 미로라는 현실적인 구조물을 탐색할 때 스택과 큐가 어떻게 사용되는지를 보여주는 것이다. 교수학습 전략으로는 알고리즘 작성, 순서도, NXT-G 프로그래밍으로 정하였다. 단순한 미로는 왼쪽과 오른쪽 중 어느 한쪽에만 길이 있는 미로이고, 복잡한 미로는 삼거리가 포함된 미로이다. 이 두 개의 미로는 직접 개발하여 제작하였다. 마스터 로봇은 미로의 출구까지 탐색하면서 경로를 스택에 저장한 후, 이 스택을 이용하여 다시 입구까지 되돌아온다. 또한 마스터 로봇은 미로를 탐색하면서 경로를 실시간으로 슬레이브 로봇의 큐에 전달한다. 그 후 슬레이브 로봇은 큐에서 경로를 꺼내어 탐색없이 미로를 주행한다. 로봇의 미로 탐색이라는 미션을 해결하는 과정에서 학습자들은 스택과 큐의 활용 분야를 자연스럽게 이해하게 된다. 이러한 수업을 통해서 학습자들의 논리적인 사고력과 창의력이 향상되고, ICT 교육과 STEAM 교육에도 적용이 가능하리라 기대된다.
우리는 도망자-추적자 게임 풀이에 관심이 많다. 도망자가 추적자를 피해 미로를 탈출하는 게임이다. 도망자가 추적자를 유인하기도 하고 벽을 이용해 교묘히 피하기도 한다. 경험에 의하면 수작업으로 풀기에는 매우 어려운 단계들도 있었다. 게임을 풀기 위한 방법으로 모델 체킹 기법을 사용하였다. 모델 체킹은 게임의 모든 상태 공간을 넓이 우선 방식으로 철저하게 탐색하기 때문에 게임을 풀 수 있는 가장 짧은 경로인 최적의 답을 구할 수 있다. 다행히 풀이 과정에서 상태 폭발 문제는 일어나지 않았고, 게임 풀이 결과를 임베디드 시스템인 레고 마인드스톰에 응용하였다. 도망자, 추적자에 해당하는 두 대의 에이전트를 만들어 게임을 구현하고 실험하여 풀이가 정확한 지를 실제 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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