최근 다양한 환경에서 지능형 로봇의 안정된 이동과 작업계획에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 상하 결합가능한 구조의 4족 로봇의 설계 및 작업 계획방법을 제안한다. 제안하는 4족 로봇은 리니어 모터를 이용하여 다리 길이를 조절하고, 팔각뿔 형태의 도킹모듈을 이용하여 상하 결합과 분리가 가능하도록 설계하였다. 또한 로봇이 다양한 환경에서 안정된 이동과 정보 수집을 위하여 지자기 센서, PSD 센서, LRF 센서와 카메라를 사용하였다. 리니어 모터를 이용한 장애물 회피 동작방법과 상하 결합 동작방법을 제안하고 구현하였다. 로봇은 다리 길이를 조절하여 장애물을 극복하고, 두 대의 로봇이 상하 결합을 통하여 협력 작업방법을 제안하였다. 두 대의 4족 로봇이 상하 결합을 통하여 4족과 6족 보행을 하고, 상부 결합 로봇의 4개의 다리를 4개의 팔 또는 2개의 팔로 사용할 수 있으며, 결합된 로봇을 이용하여 물건 옮기기 작업을 구현하고, 각 동작들을 실제 실험으로 기능을 검증하였다.
In order to operate a search and rescue robot in hazardous area, the robot requires high mobility and adaptable locomotion for moving in unpredictable environments. In this paper, we propose the deformable soft wheel robot that can produce three kinds of driving modes; caterpillar driving mode, normal wheel driving mode, legged-wheel driving mode. The robot changes its driving mode as it faces the various obstacles such as a small gap, stairs etc. Soft film and composite materials are used for fabrication of deformable wheel structure and Shape Memory Alloy (SMA) coil spring actuators are attached on the structure as an artificial muscle. Film lamination and an composite manufacturing process is introduced and the robot design is required to be modified and compromised to applying the manufacturing process. The prototype is developed and tested for verifying feasibility of the deformable wheel locomotion.
최근 네트워크와 컴퓨팅 기술의 발달로 정보기기가 소형화되고 이동성이 중요시되면서 간편하게 제어할 수 있는 음성 인식에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 음성 인식 시스템의 일부로써 한국어 음소 중 모음 'ㅏ' 인식에 대한 연구 결과를 제시한다. 음소는 음성을 구성하고 있는 최소단위로서 음성을 인식하는데 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 각각의 음소들을 정확하게 인식하려면 발음의 다양성 등으로 인해 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 한국어 음소 중 모음 'ㅏ'를 인식하기 위한 간단하고도 새로운 방식을 제안한다. 제안된 'ㅏ' 인식 휴리스틱은 파형 시퀀스의 공통 특징 추출을 기반으로 이루어졌으며, 이는 기존의 복잡한 방법에 비해 간단하면서도 실험 결과 90% 이상의 성공률로 'ㅏ'를 인식하는 것을 확인하였다.
건축물에 있어 피난 계획은 프로젝트 전반에 걸쳐 고려되어야 할 매우 중요한 요소 중 하나이다. 기존 다양한 연구 및 실제 재난 사례등을 통해 피난의 중요성은 지속적으로 강조되어 왔으며, 사전 대비를 위한 다양한 노력들이 수행되어 왔다. 또한, 실제와 유사한 대응 훈련 준비의 어려움을 극복하고자 시뮬레이션을 통한 해결책 마련이 새로운 대안으로 떠올랐다. 그러나 피난 계획의 경우 시설물 뿐만 아니라 재실자의 특성 또한 신중히 고려되어야 한다. 현실과 가까운 피난 계획의 수립을 위해 본 연구에서는 인간 행태를 고려한 피난 과정을 분석한다. 기존 사회과학 이론에 기초하고 시스템 다이내믹스 모델링을 이용하여, 피난 초기부터 탈출까지 다양한 재실자 그룹의 특성으로 인해 발생하는 요인들을 포함하며, 이에 따른 의사결정, 행동의 변화 등의 분석한다. 이러한 모델을 통해 그룹 형성 및 재실자 간 상호 작용 등 긴급 상황에서 발생하는 인간 행태가 전체 피난 행태 및 결과에 미치는 영향을 파악하며, 향후 피난 시뮬레이터의 모듈로써의 활용 및 시설물 안전 관리자의 피난 계획 수립 시 의사결정의 기초자료를 제공할 것이라 예상된다.
차량간 통신은 노변기지국(RSE)을 통하지 않고 차량탑재장치(OBE)간에 정보를 전달하는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 차량간 통신네트워크는 차량의 높은 이동 속도로 인하여 토폴로지의 변화가 심하기 때문에 기존 애드혹 라우팅을 적용하기 어렵다. MMFP(Multi-hop MAC Forwarding)는 경로설정 과정과 위치정보를 사용하지 않고 목적지 노드의 도달 가능 정보를 사용하여 패킷을 전송하는 멀티 홉 유니 캐스트 포워팅 프로토콜이다. 그러나 공공 안전 서비스에서 차량간 통신을 통해 제공 될 수 있는 차량 충돌, 장애물, 안개 등에 대한 정보는 특정 운전자가 아닌 다수의 운전자에게 유용한 정보이기 때문에 유니캐스트보다 브로드캐스트로 전달하는 것이 효율적이다. 플러딩은 가장 단순한 형태의 멀티 홉 브로드 캐스트 방식으로 너무 많은 중복 패킷을 생성하여 패킷성공률 감소, 전송 지연 증가 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 MMFP를 확장하여 차량간 통신 환경에서 멀티 홉 브로드캐스트 통신을 지원하는 두 가지 프로토콜을 제안한다. UMHB(Unreliable Multi-Hop Broadcast)는 일부 노드에게만 포워딩 의무를 부여하는 MMFP의 전송 방식을 기반으로 포워딩 노드의 수를 제한함으로써 플러딩의 중복 패킷 문제를 해결하나 신뢰성이 감소하는 문제가 있다. RMHB(Reliable Multi-Hop Broadcast)는 화인 응답과 재전송을 통해 UMHB의 비신뢰성 문제를 해결하나 전송 지연이 다소 증가한다. 그러나 RMHB의 지연 시간 증가는 충돌 방지 응용에는 문제가 되지 않음을 실험 결과를 분석하여 보인다.
본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 경로당 실내환경 적 요소를 평가하여 개선방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 서울지역 14개 경로당을 방문하여 노인들의 접근성$.$이동성에 주요 영향 인자인 편의요소를 체크리스트에 기초하여 평가하였고, 조명과 색채환경을 조사하였으며, 경로당 이용자 중 124명을 대상으로 색채선호도를 설문 조사하였다. 조사결과, 1. 체크리스트의 39항목에 대한 설치율은 59%였고 접근 허용치수와 같은 의무조항에 대한 이행율은 높은 것으로 나타났다. 그러나 이동과 안전에 관한 항목은 이행정도가 낮았으므로 유도레일이나 목적지까지의 블록 설치, 장애물 제거 등이 재 고려되어야 한다. 2.평균조도는 기준치 300 Lux에 근접한 289 Lux였으나, 노인들의 원활한 활동을 지원하기에는 조명의 질이 열악하였으므로 질적 향상을 위한 조명조절기구 설치, 다양한 조명원 선택, 적절한 조명부착 및 설치 방법 등 이 적용되어야한다. 3. 대부분의 시설들은 난색상, 중명도나 고명도, 저채도 경향이 짙었으며 유사조화의 내츄럴한 분위기였다. 이는 기능적이라 할 수는 없으나 배색에 따른 분위기를 제외하고는 색채선호도에 대한 설문조사 결과와 상당부분 일치하였다. 따라서 기능성 향상을 위해 대비효과를 좀 더 주고 사용자들의 선호분위기인 클래식이나 로맨틱 이미지를 주는 배색이 권장된다.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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