• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1991.07a
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• pp.888-891
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• 1991

In this paper, we have shown a new approach of neural networks for mobile robot motion control under an indoor refracted environment. The vehicle has two powered wheels and four passive casters which support a free motion. And it also uses sonar sensors, infrared sensors, Internal odometer, and contact sensors. Two experiments were conducted to demonstrate our objectives. The first one is that the vehicle executes a reflexive motor control to maintain a constant distance to the boundary. The second one is that as well as the boundary following, the vehicle makes a block obstacle avoidance during its path. Without prior knowledge of external environment. we have accomplished the tasks by employing a simple, reactive stimulus-response neural network scheme associating sensor data with the vehicle's action.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.349-350
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• 2008

지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.

• IE interfaces
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• v.17 no.2
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• pp.149-157
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• 2004

This paper considers a conformity testing problem on EJB(Enterprise JavaBeans). The EJB architecture is a component architecture for the development and deployment of component-based distributed business applications. The objective is to find an optimal test sequence for the conformity test between the EJB specification and an implemented one. For the test sequence, we formulate the problem as a rural Chinese postman tour one and use a linear programming formulation. Based upon the formulations, we suggest a conformance test procedure and show its efficiency by applying the procedure to the CMP(Container- Managed persistency) entity bean of the EJB.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.447-449
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• 2007

기존의 휴머노이드 로봇 연구에 있어서 지식 베이스 구축으로 인해 로봇이 더 지능화 되어가고 있다. 하지만 지식 획득에 있어서는 대부분의 연구가 성공한 경우에만 초점이 맞추어져 있으므로 로봇이 과거에 실패한 상황에 다시 처했을 때 같은 실패를 되풀이하는 일을 막을 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사례기반 추론(case-based reasoning) 방법을 로봇 계획(planning) 메커니즘에 적용하여, 실패한 지식의 활용 방안을 모색한다. 이를 위하여 실패 지식의 데이터베이스 도입 방안을 살펴보고, 이를 로봇 계획에 적용하는 방법을 제시한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.06a
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• pp.1863-1866
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• 2005

In this paper we propose a platform that is applicable to low altitude remote sensing. Basic idea of the platform is based on the model helicopter. On big difference from the conventional model helicopter is that our platform has four main rotors. Furthermore, vision control strategy is introduced so that operator can use the platform without any specialized intensive knowledge

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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• v.48 no.6
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• pp.728-734
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• 1999

An on-line system identification scheme of unknown system is proposed based on a Laguerre models representation. The unknown parameters are detemined using recursive least-square identification. The proposed method have the advantage that an unknown system can be modelled without structural knowledge and assumption about the true model order and time delay. Therefore, the proposed method can make the design procedure very when compared to widely-used conventional method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2001.10a
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• pp.127.1-127
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• 2001

In this paper we propose an input/output model based fault diagnosis method to detect and isolate single faults in the robot arm control system. The proposed algorithm is functionally composed of three main parts-parameter estimation, fault detection, and isolation, When a change in the system occurs, the errors between the system output and the estimated output cross a predetermined threshold, and once a fault in the system is detected, and in this zone the estimated parameters are transferred to the fault classifier by ART2(adaptive resonance theory 2) neural network for fault isolation. Since ART2 neural network is an unsupervised neural network fault classifier does not require the knowledge of all possible faults to isolate the faults occurred in the system. Simulations are carried out to evaluate the performance of the proposed ...

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.27-34
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• 1996

GENIE is a learning-based engine for building intelligent systems. Learning in GENIE proceeds by incrementally modeling its human or technical environment using a neural network and a genetic algorithm. The neural network is used to represent the knowledge for solving a given task and has the ability to grow its structure. The genetic algorithm provides the neural network with training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the GENIE system architecture, the genetic algorithm and the neural network build a virtually self-teaching autonomous learning system. This paper describes the structure of GENIE and its learning components. The performance is demonstrated on a robot learning problem. We also discuss the lessons learned from experiments with GENIE and point out further possibilities of effectively hybridizing genetic algorithms with neural networks and other softcomputing techniques.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.769-771
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• 2005

데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.

• The Journal of Korea Robotics Society
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• v.1 no.2
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• pp.125-134
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• 2006

The problem of establishing the servo system to reach the desired location keeping all features in the field of view and following a straight line is considered. In addition, robustness of camera calibration parameters is considered in this paper. The proposed approach is based on switching from position-based visual servoing (PBVS) to image-based visual servoing (IBVS) and allows the camera path to follow a straight line. To achieve the objective, a pose estimation method is required; the camera's target pose is estimated from the obtained images without the knowledge of the object. A switched control law moves the camera equipped to a robot end-effector near the desired location following a straight line in Cartesian space and then positions it to the desired pose with robustness to camera calibration error. Finally simulation results show the feasibility of the proposed visual servoing technique.