• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.452-459
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• 2018

기존의 화재 관련 소방로봇들은 원격조종기로 제어되어 화재현장에서 화재 상황을 감시하거나 화재를 진압하는데 사용되고 있다. 그러나 이러한 방식은 화재 발생 후 골든타임 안에 로봇을 준비하고 투입하는데 많은 시간이 소요되어 소방로봇으로서의 역할을 충분히 다하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 자율 주행 화재감시로봇을 활용하면 화재수신기와 연동하여 화재 신호 발생 시 출동한 로봇이 화재 현장의 동영상을 촬영하여 방재 담당자에게 영상을 전달함으로써 실제로 화재가 발생했는지 또는 오보인지를 확인 할 수 있도록 정확하고 빠른 판단 기회를 제공하고 동시에 화재를 초기 진압함으로써 대형 사고로 확산되는 것을 방지할 수가 있다. 본 논문에서는 자율이동 화재감시로봇의 구성과 이 로봇이 화재수신기와 연동하는데 필요한 통신 프로토콜을 제안한다. 실시간으로 다수의 화재감시로봇을 제어할 수 있는 통신 프로토콜을 설계하며 화재수신기와의 통신을 무선 Wi-Fi를 이용하여 이더넷 네트워크의 인터페이스 역할을 수행하도록 계층적 네트워크로 구성한다. 설계하는 화재감시로봇과 화재수신기간의 무선통신을 구현하고 필드시험을 통하여 동작의 유효성을 확인한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.150-153
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• 2007

The intent of this paper is to describe a neural network structure called multi dynamic neural network(MDNN), and examine how it can be used in developing a learning scheme for computing robot inverse kinematic transformations. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network structure, the MDNN, are described. Computer simulations are demonstrate the effectiveness of the proposed learning using the MDNN.

• 정보과학회지
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• 제24권3호
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• pp.12-24
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• 2006

서비스 로봇의 지각과 행동에서의 신뢰성은 각 개별 요소기술의 완벽함으로부터 얻어지는 것이 아니라 비록 성능이 불완전한 요소기술들을 사용하더라도 각 요소기술들의 정보를 융합하고 능동적인 행위를 발생시키는 시스템적인 접근방식으로부터 얻어진다. 그러므로 본 연구에서는 자연스러운 HRI 구현을 위하여 "로봇인지 엔진"이라는 독창적인 통합 구조를 제안하였으며, 비동기/병렬 정보처리 구조, 다양한 지각정보들의 융합, 행위 결합을 위한 능동적인 지각정보 수집의 특징을 갖는다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.141-144
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• 1997

This paper presents a method of navigation sign recognition in indoor environments using a fuzzy inference for an autonomous mobile robot. In order to adapt to image deformation of a navigation sign resulted from variations of view-points and distances, a multi-labeled template matching(MLTM) method and a dynamic area search method(DASM) are proposed. The DASM is proposed to detect correct feature points among incorrect feature points. Finally sugeno-style fuzzy inference are adopted for recognizing the navigation sign.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.533-536
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• 1998

The intent of this paper is to describe a neural network structure called dynamic neural processor(DNP), and examine how it can be used in developing a learning scheme for computing robot inverse kinematic transformations. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network structure, the DNP, are described. Computer simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed learning using the DNP.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 추계학술발표논문집
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• pp.122-128
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• 2006

The intent of this paper is to describe a neural network structure called multi dynamic neural network(MDNN), and examine how it can be used in developing a learning scheme for computing robot inverse kinematic transformations. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network structure, the MDNN, are described. Computer simulations are demonstrate the effectiveness of the proposed learning using the MDNN.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1149-1154
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• 1991

For a robotic workcell, which consists of multiple robots, several interconnection methods are presented in terms of the processor based architecture. Since few attempts have been made to formulate and analyze multiple robot system(MRS), we turn the knowledge of multiple processor system(MPS) or multiple computer system(MCS) to good account. The performance evaluation is achieved through queueing analysis, the aim being to compare their response time, utilization, probability of service failure under different workload. To verify the validity of the proposed analysis methods, a computer simulation is performed. The results together with comments presented here give some useful guidelines for the selection of an appropriate interconnection method.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권3호
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• pp.176-181
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• 2007

This paper presents evolvable neural networks based on a developmental model for navigation control of autonomous mobile robots in dynamic operating environments. Bio-inspired mechanisms have been applied to autonomous design of artificial neural networks for solving practical problems. The proposed neural network architecture is grown from an initial developmental model by a set of production rules of the L-system that are represented by the DNA coding. The L-system is based on parallel rewriting mechanism motivated by the growth models of plants. DNA coding gives an effective method of expressing general production rules. Experiments show that the evolvable neural network designed by the production rules of the L-system develops into a controller for mobile robot navigation to avoid collisions with the obstacles.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.61-67
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• 2006

본 논문에서는 협조 작업하는 로봇 시스템의 제어에 이용되는 자율도를 조정하여 인간 작업자와 로봇 시스템이 효과적으로 역할을 분담하게 함으로써 전체 시스템의 작업 능력을 최대로 이끌어내는 방법을 제시한다. 인간 조작자와 로봇 시스템은 각기 다른 특성과 장점을 갖는데, 이 장점들을 체계적으로 결합하면 현재 기술로는 완전한 자동화가 어려운 작업의 영역에까지 로봇을 활용하여 효율을 극대화할 수 있다. 인간 조작자가 로봇이 처리하기 어려운 작업을 담당하거나 사전에 프로그램하기 어려운 돌발 상황에 대응하게 하면, 각종 센서나 자동화 프로그램을 단순화할 수 있으며, 작업의 속도와 안정성도 증가될 수 있다. 제시된 방법의 효율성을 정량적으로 검증하기 위한 시도로서, 세 개의 서로 다른 기능을 갖는 로봇이 공중에 매달린 긴 빔(beam)을 지지대에 결합하는 조립작업을 서로 다른 자율도 조건에서 반복적으로 수행하여 분석 결과를 도출한다.

• 로봇학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.127-132
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• 2016

For a practical mobile robot team such as carrying out a search and rescue mission in a disaster area, the localization have to be guaranteed even in an environment where the network infrastructure is destroyed or a global positioning system (GPS) is unavailable. The proposed architecture supports localizing robots seamlessly by finding their relative locations while moving from a global outdoor environment to a local indoor position. The proposed schemes use a cooperative positioning system (CPS) based on the two-way ranging (TWR) technique. In the proposed TWR-based CPS, each non-localized mobile robot act as tag, and finds its position using bilateral range measurements of all localized mobile robots. The localized mobile robots act as anchors, and support the localization of mobile robots in the GPS-shadow region such as an indoor environment. As a tag localizes its position with anchors, the position error of the anchor propagates to the tag, and the position error of the tag accumulates the position errors of the anchor. To minimize the effect of error propagation, this paper suggests the new scheme of full-mesh based CPS for improving the position accuracy. The proposed schemes assuring localization were validated through experiment results.