일인 다기기 시대에 맞추어 스마트 기기로 다양한 가전제품과 전자기기를 스마트 디바이스를 이용하여 제어 가능하게 출시하고 있다. 또한, 청소로봇과 냉장고, 에어컨, TV 등의 제품 수가 빠르게 증가하고 있으며 이러한 기기들을 이용하여 DLNA(Digital Living Network Alliance) 시스템을 구축하고 있다. 그리고 국내외에서 IoT(Internet Of Things)나 Alljoyn 같은 기술들을 개발 및 제공하고 있다. 하지만 현재 사용하고 있는 가전제품이나 전자기기들은 운영체제가 설치되어있는 제품보다 설치되어있지 않은 제품이 많다. 또한, 스마트 가전제품을 사용하지 않는 사용자는 스마트 가전제품 보다는 기존의 전자제품을 구입하는 경우가 더 많이 발생한다. 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 사용자가 원하는 데이터를 수치화하고 아두이노 보드에 전송하여 운영체제가 없는 기존의 가전제품도 스마트 기기와 같은 제어를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안하고 구현한다.
Ubiquitous location based services (u-LBS) will be interested to an important services. They can easily recognize object position at anytime, anywhere. At present, many researchers are making a study of the position recognition and tracking. This paper consists of postion recognition and user identification system. The position recognition is based on location under services (LBS) using a signal strength map, a database is previously made use of empirical measured received signal strength indicator (RSSI). The user identification system automatically controls instruments which is located in home. Moreover users are able to measures body signal freely. We implemented the multi-hop routing method using the Star-Mesh networks. Also, we use the sensor devices which are satisfied with the IEEE 802.15.4 specification. The used devices are the Nano-24 modules in Octacomm Co. Ltd. A RSSI is very important factor in position recognition analysis. It makes use of the way that decides position recognition and user identification in narrow indoor space. In experiments, we can analyze properties of the RSSI, draw the parameter about position recognition. The experimental result is that RSSI value is attenuated according to increasing distances. It also derives property of the radio frequency (RF) signal. Moreover, we express the monitoring program using the Microsoft C#. Finally, the proposed methods are expected to protect a sudden death and an accident in home.
접촉센서가 제공하는 tactile영상을 이용하여 접촉면의 형태를 인식할 때 영상의 모양은 접촉면에 가해지는 힘의 크기에 따라 변화된다. 따라서 많은 노력에도 부루하고 tactile 센서만을 이용하여 접촉면의 형태를 완전히 인식하는 것은 매우 어려운 일로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 tactile 영상이 얻어지는 때의 힘을 동시에 측정하고 힘에 따라 변화하는 영상의 모양을 퍼지융합 알고리즘을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 접촉센서의 tactile 영상은 eigen vector해석 방벅을 적용하여 장축과 단축의 길이로 표현된다. 이들은 접촉 시에 가해지는 힘의 분포에 따른 경계선의 변호를 측정하여 만들어진 소속함수에 의해 퍼지화되며 Averaged Minkowski's distance를 이용하여 융합된다. 제안된 알고리즘은 다중센서시스템에 구현하여 실험하였으며 측정 시에 가해지는 힘의 크기 및 측정면의 종류에 고르게 86% 이상의 인식률을 보여 주었다. 제안된 알고리즘은 복수개의 손가락을 갖는 로봇의 손에 구현하면 작은 힘에도 변형되는 물체의 정밀한 조자이나 인식에 응용될 수 있다.
일반적으로 유전자 알고리즘은 최적 시스템을 디자인하는데 주로 이용된다. 하지만 알고리즘의 성능은 적합도 함수나 시스템 환경에 의해 결정된다. 두 개의 개체군이 꾸준히 상호작용하고 공진화 하는 공진화 알고리즘은 이러한 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫 번째 모델은 찾고자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 호스트 개체군과 기생(스키마) 개체군으로 구성된 스키마 공진화 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 스키마 개체군은 호스트 개체군에 좋은 스키마를 공급한다. 세 번째 알고리즘은 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다. 각 알고리즘은 비주얼 서보잉, 로봇 주행, 다목적 최적화 문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
본 논문은 석재의 표면 마감 시 다양한 패턴의 무늬를 가공하기 위한 전용기에 대한 연구이다. 기존의 평범한 무늬에 대하여 기능 및 예술성을 부여하여 석판의 활용 범위를 확대 발전시키고자 한다. 이에 본 연구에서는 Water-Jet을 이용하여 석재의 표면 가공 시 다양한 패턴에 대한 적용이 가능한 전용기를 개발하였다. 전용기는 석판을 이송하는 이송 기구, 다양한 패턴 무늬 생성을 위한 노즐 이송 기구, 초고압수를 이용한 멀티노즐 기구, 모션 제어를 위한 제어시스템, 그리고 패턴 무늬 선택을 위한 S/W로 구성되어 있다. 개발되어진 전용기에 대한 다양한 패턴 무늬에 대한 실험을 통하여 성능 평가를 하였다. 이를 통하여 다양한 종류의 패턴 무늬 가공이 가능하며, 가공 오차 ${\pm}0.5mm$의 정밀도를 갖는 전용기를 개발하였다.
본 연구에서는 다채널 자속누설 센서를 이용하여 강케이블의 국부손상을 검색하였다. 먼저 자속누설 기법을 고정된 케이블 구조물에 적용하기 위해 프로토타입의 8채널 자속누설 센서헤드를 제작하였고, 국부손상이 발생한 케이블을 구현하기 위하여 PVC 파이프에 강케이블을 채워 강케이블 다발 시편을 제작하였고, 케이블 시편 외부 및 내부에 다양한 크기 및 방향을 가지는 국부손상을 단계적으로 발생시켰다. 이와 같이 제작된 강케이블 시편을 대상으로 각 손상단계에서 자속누설 센서헤드를 이용하여 자속신호를 스캔하고 출력전압으로 표현하였다. 이어서 일반극치분포를 이용해 손상유무를 판단할 수 있는 기준이 되어줄 임계값을 설정하였고, 이를 각 채널에서 계측된 자속신호와 비교하여 객관적인 손상판단을 수행하였다. 또한 케이블 모니터링에 있어 가장 중요한 정보인 손상의 길이방향 위치를 효과적으로 검색하기 위해 모든 채널의 자속값을 합하여 총합값의 형태로 임계값과 함께 나타내었다. 최종적으로 임계값을 초과한 부분의 길이방향 및 원주방향 위치를 실제 손상과 비교함으로써 본 기법의 국부손상 검색 가능성을 살펴보았다.
일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.
Sound source localization method based on the time delay of arrival(TDOA) is applied to many research fields such as a robot auditory system, teleconferencing and so on. When multi-microphones are utilized to localize the source in 3 dimensional space, the conventional localization methods based on TDOA decide the actual source position using the TDOAs from all microphone arrays and the detection measure, which represents the errors between the actual source position and the estimated ones. Performance of these methods usually depends on the number of microphones because it determines the resolution of an estimated position. In this paper, we proposed the localization method using spatially mapped GCC functions. The proposed method does not use just TDOA for localization such as previous ones but it uses spatially mapped GCC functions which is the cross correlation function mapped by an appropriate mapping function over the spatial coordinate. A number of the spatially mapped GCC functions are summed to a single function over the global coordinate and then the actual source position is determined based on the summed GCC function. Performance of the proposed method for the noise effect and estimation resolution is verified with the real environmental experiment. The mean value of estimation error of the proposed method is much smaller than the one based on the conventional ones and the percentage of correct estimation is improved by 30% when the error bound is ${\pm}20^{\circ}$.
생산시스템 분야에서의 다중로봇시스템에 대한 필요성이 증가되고 있기 때문에, 이에 대한 시스템 성능분석이 우선적으로 필요하다. 본 논문에서는 다중로봇시스템의 성능평가를 위한 컴퓨터 시뮬레이션 방법을 제시한다. 먼저 오류회복 기능만을 고려한 다중로봇시스템에 대하여 여러 가지의 모델링 방법 중에서 확장 페트리 네트 모델을 기초로 하여 컴퓨터 시뮬레이션 하는 과정을 제시하고 제시된 시뮬레이션 방법의 유효성을 입증하기 위하여 부가적으로 큐잉모델을 기초로 한 해석적 수식을 유도하여 두 가지의 결과를 비교해 본다. 그 다음, 오류회복 기능에 덧붙여서 충돌회피 기능을 고려한 다중로봇시스템은 해석적 수식을 유도하기 위해서는 강력한 가정들이 필요하며 이러한 가정들 때문에 실제 시스템을 정확히 모델에 반영하기 어려워진다. 따라서, 그 유효성이 입증된 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하면 필요한 최적의 운용 변수를 용이하게 선택할 수 있을 것이다. Since there are Increasing demands for multirobot interconnection systems(MRIS) in Industrial manufacturing system, the performance evaluation of the MRIS is first needed. This thesis presents a computer simulation technique for the performance evaluation of the MRIS. First, we consider a error recoverable MRIS. We adopt the extended Petri net model as a computer simulation model that allows an easy evaluation of the performance. To verify the significance of the proposed computer simulation method, mathematical analysis, which is based on the given queueing model, is carried out with some design issues for the MRIS. In addition to this, it is required to analyze the MRIS considering collision avoidance as well as error recovery. In this case, methematial analysis needs hard assumptions which are the constraints for the precise description of real environment. Thus, we present a computer simulation model and its results suggest an optimal operational strategy for the MRIS under given conditions.
본 논문에서는 다양한 견관절 장애 증상에 적용할 수 있는 보급형 상지 재활 로봇의 설계를 다룬다. 견관절의 회전에 수반되는 관절 중심의 위치변화를 추종하고, 사용자의 상지와 장치의 무게를 상쇄하는 3자유도 견관절 추종 및 중력보상 메커니즘을 구현하였다. 다양한 방향의 어깨 재활 동작을 구현할 수 있도록 구동축의 방향을 변환하는 메커니즘을 설계하여, 견관절에 대한 구동기의 상대적인 오리엔테이션을 변화시킴으로써 대표적인 5가지 견관절 동작을 수행할 수 있었다. 동시에 재활 운동 중의 견관절의 위치 변화를 추종하여 자연스러운 견관절 운동을 구현할 수 있었다. 최소의 구동기를 사용하는 보급형 로봇으로도 다양한 견관절 질환에 효과적으로 대응할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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