• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2342-2345
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• 2005

Robot control system considers various requirements. Firstly, it needs adaptation for unpredictable and dynamic environment. Secondly, it needs way to make do not injurious action to human because live with a person. Thirdly, it needs processing about aim of robots. In this paper proposed that these requirements effective robot control architecture. Robot control architecture can divide Deliberative, Reactive, Hybrid. Recently, robot control architecture that come Deliberative and use hybrid architecture that apply advantage of Reactive architecture is studied much. Hybrid control purpose to combine the real-time response of Reactive with the rationality of Deliberative. Our purpose is enhancement of hybrid architecture that is studied in these days. Proposed architecture that applied human's nervous system can reduce relativity between each module of existent architecture and drive response speed guarantee and safe robot action.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.149.4-149
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• 2001

In this paper, the multiple micro robot soccer playing system is introduced at first. Learning and evolving in artificial agents is a difficult problem, but on the other hand a challenging task. In our laboratory, this soccer studies mainly centered on single agent learning problem. The construction of such experimental system has involved lots of kinds of challenges such as robot designing, vision processing, motion controlling. At last we will give some results showing that the proposed approach is feasible to guide the design of common agents system.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.45-49
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• 2006

홈네트워크 시스템의 본격적인 보급과 함께 가정용서비스 로봇의 최근 연구 성과들은 인간과 지능로봇이 가정에 공존하며 서로 의사소통을 할 수 있는 시대가 가까운 미래에 현실화 될 수 있음을 보여주고 있다. 그러나 가정의 환경적인 특징은 open되어 있기 때문에 그러한 환경에 적응하고 주어진 임무를 수행하는 데는 단일 로봇 또는 단일 홈서버 보다는 로봇을 포함하는 홈네트워크 시스템 내의 여러 장치들이 어울려 분산처리를 수행하는 multi-agent 시스템이 일반적으로 더 좋다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 홈네트워크 시스템 환경에서 가정에서 필요한 agent들을 정의하기 위한 framework 모델을 구축하고 각 agent 간의 통신 protocol architecture를 제시한다. 또한 로봇 또는 홈서버의 단일 지능이나 기능보다는 그 안에 존재하는 복수개의 agent instance들의 집합으로 agent를 정의하고 각 agent 내외에서 agent들 사이의 협력(cooperation)과 (타협)negotiation을 통해 환경과 적응하는 방법 및 사람과 교감(interactive)하는 방법을 제시한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.621-624
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• 1997

This paper presents the design procedure for soccer-playing rovots based on the centralized approach. Using a fast vision system, we obtain the configuration of each robot and then the host computer computes the desired motion and commands each robot directly via RF communication. The robot soccer game has a lot of problems such as obstacle avoidance, coordination between robots, dribbling the ball, and so on. To implement such motions, we think that the centralized approach seems to be more powerful than the distributed approach. We describe the technical tips for developing the robots in detail here and explain our strategy for getting the scores.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.65-70
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• 2001

We consider a hyper-redundant system that consists of many uniform units. The hyper-redundant system has many degrees of freedom and it can accomplish various tasks. Applysing the reinforcement learning to the hyper-redundant system is very attractive because it is possible to acquire various behaviors for various tasks automatically. In this paper we present a new reinforcement learning algorithm "Q-learning with propagation of motion". The algorithm is designed for the multi-agent systems that have strong connections. The proposed algorithm needs only one small Q-table even for a large scale system. So using the proposed algorithm, it is possible for the hyper-redundant system to learn the effective behavior. In this algorithm, only one leader agent learns the own behavior using its local information and the motion of the leader is propagated to another agents with time delay. The reward of the leader agent is given by using the whole system information. And the effective behavior of the leader is learned and the effective behavior of the system is acquired. We apply the proposed algorithm to a snake-like hyper-redundant robot. The necessary condition of the system to be Markov decision process is discussed. And the computer simulation of learning the locomotion is demonstrated. From the simulation results we find that the task of the locomotion of the robot to the desired point is learned and the winding motion is acquired. We can conclude that our proposed system and our analysis of the condition, that the system is Markov decision process, is valid.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11S호
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• pp.3732-3838
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• 2000

급속한 인터넷 사이트와 이용자들의 증가로 인해 이용자들의 요구에 부응하는 정보를 위한 검색 엔지들의 개발이 가속화되고 있다. 이로 인해 많은 검색엔진들의 문서 수집 활동으로 인한 대상 호스트들에 대한 부하가 초래되었고, 방대한 양의 새로운 정보가 추가되어 가는 상황에서 모든 정보의 주기적인 갱신이 필요하게 되었다. 이러한 시대적인 상황과 검색시스템의 기본요건이 빠른 속도와 정확한 정보 수집을 이루기 위하여 방대한 호스트내의 문서를 수집할 수 있는 기술의 필요성이 높아졌으며, 이용자들의 다양한 요구와 WWW(World Wide Web)간의 상호 유기적인 작용을 위한 검색 엔진의 역할이 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 기존에 제시되었던 로봇 에이전트 시스템에 대한 비교 분석 후 이들을 보완하여 대상 서버에 대한 부하량 측정치와 로봇이 수집 활동 시에 체험한 부하량을 함께 고려하여 문서수집이 빠른 시간 내에 이루어지며 대상 서버에 과도한 부하를 주지 않는 로봇 에이전트와 원격 관리 시스템을 설계 및 구현한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.49-58
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• 2009

로봇의 지능화에서 기존의 하향식 접근 방식은 단일 개체 지능화에 중점을 두어 왔으나 이러한 접근은 첫째, 센싱, 연산, 통신에 소모되는 비용과 시간이 크다는 것 그리고 둘째, 예측 불가능한 환경변화에 민감하게 대응하는데 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 단점을 극복하는 상향식 접근 방식의 집단적 지능화를 위한 알고리즘과 이를 적용한 에이전트 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 수정된 플로킹 알고리즘은 그래픽이나 게임에서 집단이동을 보이는 생명체를 모델링 하는데 주로 사용되어온 플로킹(Flocking, Craig Reynolds)의 개념을 단순화시킴으로써 기존 플로킹의 연산과정을 단순화하여 보다 많은 수의 집단 로봇에 적용하기 용이 하도록 수정한 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통해 수정된 플로킹 알고리즘의 집단화 적용 가능성을 검증하였고, 이를 위한 보이드 에이전트를 모델링 하였다. 또한 실질적 검증을 위하여 실제 집단로봇에 대한 사례 연구를 진행하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권4호
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• pp.11-18
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• 2007

URC의 개념은 "언제 어디서나, 나와 힘께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇"으로 간단하게 정의할 수 있다. URC 기술은 다양한 로봇 단말이나 환경 내 컴퓨터와 URC 서버 간은 통신 프레임워크 기술이다. 본 논문에서는 지능형 로봇 시뮬레이션 툴을 이용하여 개발자가 쉽고 편리하게 지능적이고 능동적인 URC 서버와 연계하여 URC 로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 시스템을 모델링하였다. URC 로봇 시뮬레이션 시스템은 다양한 로봇과 다양한 환경을 구성가능하며, 개발자가 다양한 개발 언어를 사용하여 제어 가능하도록 구성하였다. URC 시스템과 연계하여 다양한 로봇과 환경을 3D로 구성하고 시뮬레이션을 통해 다양한 콘텐츠 개발을 가능하도록 지능형 로봇 시뮬레이션 시스템을 설계 및 구현 하였다. URC통신 프로토콜 및 URC 서버는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발된 Planet v.1.2 ; Network Protocol, CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems); URC Server, SAM(Service Agent Manager) v.1.2 ; Service API 모듈을 기반으로 하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.40-49
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• 2019

Reinforcement learning has been applied to various problems in robotics. However, it was still hard to train complex robotic manipulation tasks since there is a few models which can be applicable to general tasks. Such general models require a lot of training episodes. In these reasons, deep neural networks which have shown to be good function approximators have not been actively used for robot manipulation task. Recently, some of these challenges are solved by a set of methods, such as Guided Policy Search, which guide or limit search directions while training of a deep neural network based policy model. These frameworks are already applied to a humanoid robot, PR2. However, in robotics, it is not trivial to adjust existing algorithms designed for one robot to another robot. In this paper, we present our implementation of Guided Policy Search to the robotic arms of the Baxter Research Robot. To meet the goals and needs of the project, we build on an existing implementation of Baxter Agent class for the Guided Policy Search algorithm code using the built-in Python interface. This work is expected to play an important role in popularizing robot manipulation reinforcement learning methods on cost-effective robot platforms.

• 감성과학
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• 제24권3호
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• pp.115-124
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• 2021

Non-verbal communication is important in human interaction. It provides a layer of information that complements the message being transmitted. This type of information is not limited to human speakers. In human-robot communication, increasing the animacy of the robotic agent-by using non-verbal cues-can aid the expression of abstract concepts such as emotions. Considering the physical limitations of artificial agents, robots can use light and movement to express equivalent emotional feedback. This study analyzes the effects of LED and motion animation of a spherical robot on the emotion being expressed by the robot. A within-subjects experiment was conducted at the University of Tsukuba where participants were asked to rate 28 video samples of a robot interacting with a person. The robot displayed different motions with and without light animations. The results indicated that adding LED animations changes the emotional impression of the robot for valence, arousal, and dominance dimensions. Furthermore, people associated various situations according to the robot's behavior. These stimuli can be used to modulate the intensity of the emotion being expressed and enhance the interaction experience. This paper facilitates the possibility of designing more affective robots in the future, using simple feedback.