• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.525-534
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• 2006

시맨틱 웹 기반의 서비스를 제공하기 위해서는 특정 도메인 지식에 대한 명시적인 명세화 및 지식의 개념과 개념과의 관계를 정형화하는 온톨로지를 통해서 이루어진다. 그러므로 특정 도메인 지식의 명세화와 정형화를 위해서는 관심 있는 도메인내의 지식을 개념화하는 온톨로지의 생성이 필수적이다. 이 논문에서는 택배 마케팅의 잠재 고객에 대한 정보를 검색하기 위해, 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 생성을 위한 구체적인 도메인을 설계하고, 생성된 온톨로지를 이용하는 정보 검색 방법을 제안하였다. 제안된 온톨로지를 기반으로 고객의 정보를 수집하는 데이터 검색 로봇을 구현 하였다. 아울러 온톨로지의 생성과 데이터 검색 로봇이 데이터 검색을 정확하게 수행함을 확인 하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제34권1호
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• pp.210-237
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• 2009

본 연구의 목적은 중 고등학교 학생들을 대상으로 로봇C언어 교육프로그램을 개발하고 로봇C언어 교육프로그램이 창의력과 프로그래밍 능력 향상에 미치는 효과를 검증하는 것이다. 로봇C언어 교육프로그램의 내용은 로봇의 이해, 로봇의 기초와 조립(교육용 키트의 사용법 및 기구학) 및 로봇C언어 프로그래밍 학습, 과제 로봇 만들기, 창작 로봇 만들기로 구성하였으며 최종적으로 창의적으로 로봇 프로그래밍을 할 수 있도록 개발하였다. C과학 고등학교 1학년 학생(38명) 중에서 로봇C언어 교육프로그램과 C++프로그래밍 과정을 이수한 실험집단(11명)과 C++프로그래밍 과정만을 이수한 비교집단(27명)의 창의력과 프로그래밍 능력 향상 정도를 사전 사후 검사로 비교하였다. 로봇C언어 교육프로그램을 이수한 학생들은 과제 로봇과 창작 로봇의 산출물을 얻었으며, 또한, 이수한 학생들은 TTCT 창의력 검사(도형)결과 창의력 향상에 유의미한 효과가 나타났으며, 자체 평가 결과 C++언어 프로그래밍 능력도 향상되는 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.434-443
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• 2007

Presently, the exploration of an unknown environment is an important task for thee new generation of mobile service robots and mobile robots are navigated by means of a number of methods, using navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems. This paper presents a technique for localization of a mobile robot using fusion data of multi-ultrasonic sensors and vision system. The mobile robot is designed for operating in a well-structured environment that can be represented by planes, edges, comers and cylinders in the view of structural features. In the case of ultrasonic sensors, these features have the range information in the form of the arc of a circle that is generally named as RCD(Region of Constant Depth). Localization is the continual provision of a knowledge of position which is deduced from it's a priori position estimation. The environment of a robot is modeled into a two dimensional grid map. we defines a vision-based environment recognition, phisically-based sonar sensor model and employs an extended Kalman filter to estimate position of the robot. The performance and simplicity of the approach is demonstrated with the results produced by sets of experiments using a mobile robot.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.236-242
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• 2003

This paper presents a cooperation strategy between a human operator and autonomous robots for an interactive robot soccer game, The interactive robot soccer game has been developed to allow humans to join into the game dynamically and reinforce entertainment characteristics. In order to make these games more interesting, a cooperation strategy between humans and autonomous robots on a team is very important. Strategies can be pre-programmed or learned by robots themselves with learning or evolving algorithms. Since the robot soccer system is hard to model and its environment changes dynamically, it is very difficult to pre-program cooperation strategies between robot agents. Q-learning - one of the most representative reinforcement learning methods - is shown to be effective for solving problems dynamically without explicit knowledge of the system. Therefore, in our research, a Q-learning based learning method has been utilized. Prior to utilizing Q-teaming, state variables describing the game situation and actions' sets of robots have been defined. After the learning process, the human operator could play the game more easily. To evaluate the usefulness of the proposed strategy, some simulations and games have been carried out.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.726-734
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• 2007

Generally, a mobile robot is moved by original input programs. However, it is very hard for a non-expert to change the program generating the moving path of a mobile robot, because he doesn't know almost the teaching command and operating method for driving the robot. Therefore, the teaching method with speech command for a handicapped person without hands or a non-expert without an expert knowledge to generate the path is required gradually. In this study, for easily teaching the moving path of the autonomous mobile robot, the autonomous mobile robot with the function of speech recognition is developed. The use of human voice as the teaching method provides more convenient user-interface for mobile robot. To implement the teaching function, the designed robot system is composed of three separated control modules, which are speech preprocessing module, DC servo motor control module, and main control module. In this study, we design and implement a speaker dependent isolated word recognition system for creating moving path of an autonomous mobile robot in the unknown environment. The system uses word-level Hidden Markov Models(HMM) for designated command vocabularies to control a mobile robot, and it has postprocessing by neural network according to the condition based on confidence score. As the spectral analysis method, we use a filter-bank analysis model to extract of features of the voice. The proposed word recognition system is tested using 33 Korean words for control of the mobile robot navigation, and we also evaluate the performance of navigation of a mobile robot using only voice command.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1058-1068
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• 2013

본 연구는 R-러닝 대학 동아리 운영 프로그램 참여가 예비유아교사의 R-러닝 전문성에 어떠한 영향을 미치는가를 지식, 기능, 태도의 측면에서 알아본 것이다. 연구 결과, 지식 부분에서는 '로봇기반교육 시 교사의 역할에 대하여 알고 있다', '로봇기반교육이 유아의 발달에 미치는 영향에 대하여 알고 있다', '로봇기반교육의 필요성에 대하여 알고 있다'가 높게 나타났고, 기능 부분은 '로봇과 컴퓨터를 연결하여 수업에 활용할 수 있다'가, 태도 부분에서는 '로봇을 활용하여 수업하는 것에 대해 긍정적으로 생각한다'가 높게 나타났다. 또한 예비유아교사의 R-러닝 전문성에서 동아리 참여 전보다 후가 높은 점수를 나타냈으며, 예비유아교사의 R-러닝 전문성 중 지식보다 기능과 태도 부분에서 더 많이 향상되었다. 즉, R-러닝 대학 동아리 운영 프로그램 참여는 예비유아교사들의 R-러닝에 대한 지식, 기능, 태도 측면에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 R-러닝 전문성을 위한 동아리 운영 프로그램은 효과적이라 하겠다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.590-601
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• 2021

최근 인공지능 기술의 비약적인 발전에 따라 전천후 로봇 판매원이 실현될 가능성이 부각 되고 있다. 그러나 소비자가 로봇의 설득 메시지를 어떻게 평가하고 반응하는지를 실증적으로 탐구한 연구는 부족하다. 본 연구는 로봇이 제품을 판매하려는 설득 의도를 현저하게 드러내고 로봇과의 물리적 거리가 가까워질 때 소비자의 로봇에 대한 평가와 로봇이 광고하는 제품에 대한 구매 의도에 어떻게 영향을 미칠지를 탐색했다. 이를 위해 2(로봇의 설득의도: 낮음 vs. 높음) × 2(로봇과의 물리적 거리: 보통 vs. 매우 가까움)의 총 4개 집단 간 요인 설계 실험을 진행하였다. 연구결과, 로봇이 드러내는 설득 의도가 높다고 인식할수록 참가자들은 로봇의 전문성과 신뢰성을 낮게 평가하고 로봇이 광고한 제품인 노트북을 구매할 의도도 낮게 보고하는 것으로 나타났다. 한편 참가자들은 로봇이 자신에게 다가오는 거리의 정도와 상관없이 로봇의 전문성과 신뢰성을 비슷하게 평가했지만, 로봇이 자신의 개인 공간으로 가까이 다가올 때에는 로봇에 대하여 더 부정적으로 평가했고 그 제품을 구매할 의도도 낮게 보고했다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.142-149
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• 2022

This study attempts to analyze the economic impact of the service robot industry using Input-Output analysis, which is conducted based on Demand-driven model, the Leontief price model, the Backward and Forward Linkage Effects, and the Exogenous Methods. In a Demand-driven model analysis, we can conclude that the service robot industry contains characteristics of both the manufacturing industry and the service industry, which causes a positive impact on the overall industry by compensating for the weaknesses of the two industries. The Leontief price analysis indicates when wages in the service robot industry increase, prices related to robot manufacturing also increase. Also, when profits in the service robot industry increase, prices related to service provision increase, too. The Backward and Forward Linkage Effects analysis shows that the service robot industry is highly sensitive to the current economic condition and has a great influence on the service industry. The service robot industry can highlight the aspect of service characteristics when the manufacturing industry is in recession and vice versa. In addition, the service robot industry can be regarded as a value-adding and domestic economy promoting industry which utilizes knowledge of information and communication technologies. It is important to foster the service robot industry in South Korea, which is in economic recession to provide an opportunity to stimulate the growth of both service and robot industries.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1933-1938
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• 2003

A covariance matrix is a tool that expresses odometry uncertainty of the wheeled mobile robot. The covariance matrix is a key factor in various localization algorithms such as Kalman filter, topological matching and so on. However it is not easy to acquire an accurate covariance matrix because we do not know the real states of the robot. Up to the authors knowledge, there seems to be no established result on the covariance matrix estimation for the odometry. In this paper, we propose a new method which can estimate the covariance matrix from empirical data. It is based on the PC-method and shows a good estimation ability. The experimental results validate the performance of the proposed method.

• International Journal of Safety
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• 제1권1호
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• pp.1-6
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• 2002

It is important to control the high accurate position and force to prevent unexpected accidents by a robot manipulator. Direct-drive robots are suitable to the position and force control with high accuracy, but it is difficult to design a controller because of the system's nonlinearity and link-interactions. This paper is concerned with the study of the stabilization force control of direct-drive robots. The proposed algorithm is consists of the feedback controllers and the neural networks. After the completion of learning, the outputs of feedback controllers are nearly equal to zero, and the neural networks play an important role in the control system. Therefore, the optimum adjustment of control parameters is unnecessary. In other words, the proposed algorithm does not need any knowledge of the controlled system in advance. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by the experiment on the force control of a parallelogram link-type robot.