• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1231-1234
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• 2021

본 연구는 사람을 완전히 대체할 수 있는 완성형 서빙 로봇에 한 걸음 더 나아가는 것이 목표이다. 현재 시중에 나온 서빙 로봇은 호출 및 주문받기 등의 부가적인 기능을 할 수 없어 사람을 완전히 대체할 수 없다. 이에 따라 서빙 로봇의 효율성이 부족하여 대부분의 식당에서의 서빙 로봇 이용성이 낮다는 문제점이 있다. 따라서 호출 벨을 통한 로봇 호출 기능, 로봇에 부착된 인터페이스를 활용한 주문 및 결제 시스템 그리고 LIDAR 와 IMU 센서를 이용한 자율주행 기술을 이용하여 로봇만으로 다양한 업무를 수행할 수 있는 결과물을 만드는 것이 목표이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1047-1050
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• 2021

코로나19의 영향으로 발열 측정의 중요성은 매우 높아졌다. 현재 이용되고 있는 발열 측정 기기는 사람의 능동적 측정이 요구된다. 본 연구에서 개발된 SDTMBOT은 강화학습기반의 자율 주행과, 딥러닝 기반의 발열 측정 기능을 통하여 특정 장소에 국한되지 않고 넓은 공간에서 자율적이고 지속적인 발열 측정이 가능하다. 이는 기존 사용되고 있는 측정방식과 다른 새로운 방식이며 다가올 With 코로나 시대의 방역에 대한 새로운 시각을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.783-786
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• 2021

In recent years, the use of LiDAR sensors is increasing as autonomous driving, robot control, and drones are considered more. Contrary to ordinary cameras, LiDAR sensors make it possible to handle challenging problems by calculating the distance between objects. This crucial characteristic makes more active research on deep learning models dealing with point clouds which are data of LiDAR. In this paper, among the schemes of using the point cloud, the Point-based approach is mainly discussed. Furthermore, future streams and insights can be considered by looking at solving methods and the limitations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.1074-1076
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• 2022

본 논문에서는 각종 물류를 운반해야 하는 실내외 환경에서 스스로 실시간 위치측위가 가능하고 사용자를 등록 및 추적할 수 있는 개인용 AGV 로봇을 제안하였다. 제안한 로봇은 UWB(Ultra Wide Broadband)기반의 비콘을 이용해 사용자를 등록, 실시간 위치를 파악하는 것을 통해 추적하는 기능을 제공한다. 로봇을 사용하기 위한 기반시설이 구축되지 않은 환경에서 활용될 수 있는 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.842-844
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• 2022

각종 유해조수로에 의한 피해가 농가에서 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 기존에 Drone을 이용한 유해조수 퇴치연구가 있엇지만 시간의 제약과 법적인 규제로부터 발생되는 문제점이 발견되어 이를 해결하기 위해 Drone을 Caterpillar 구동형 모바일 로봇으로 대체하였고, 자율주행 기능을 추가하였다. 텐서플로우 객체 검출 딥러닝을 적용하여 유해조수를 학습 및 파악한다. 이 후 유해조수 인식 시 사용자에게 실시간 알림 서비스 및 실시간 스트리밍을 제공하고, 유해조수 퇴치 로봇에 장착된 스피커와 Neo Pixel LED을 이용하여 유해조수의 시각과 청각을 자극하여 퇴치한다. ROS, SLAM과 Object Following을 이용하여 자율주행 로봇을 제어하고 객체를 추적한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.824-826
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• 2022

매년 쓰레기 발생량이 증가하는 시대에서 청소로봇의 중요성이 크게 떠오르고 있다. 이에 노면 청소에 집중되어 있는 기존 청소로봇과 달리 본 연구는 쓰레기를 수거하는 방식의 청소로봇을 제시한다. 딥 러닝을 이용한 자율주행 쓰레기통 로봇은 Computer Vision 을 이용하여 쓰레기를 인식하고 자체 제작한 로봇 arm 을 이용하여 수거하며, 장애물을 피해 자율 주행하는 청소 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.1003-1005
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• 2022

코로나-19의 여파와 기술의 발전으로 비대면 거래가 증가하고 있는 추세다. 비대면 거래가 증가하면서 무인점포도 늘어나고 있고, 늘어남에 따라서 시각장애인들은 무인점포를 이용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 자율주행 로봇에 음성인식 기술과 딥러닝 기술을 적용하여 시각장애인에게 도움을 줄 수 있도록 ICT융합 로봇을 구현하였다. 무인점포 뿐만이 아니라 안내가 필요한 다양한 장소에서도 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.349-350
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• 2022

Recently, AI (Artificial Intelligence) has been applied to various technologies such as automatic driving, robot and smart communication. Currently, AI system is developed by software-based method using tensor flow, and GPU (Graphic Processing Unit) is employed for processing unit. In this work, we developed an FPGA-based (Field Programmable Gate Array) AI system , and report on image recognition system to realize the AI system.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.271-272
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• 2023

본 논문에서는 대학 캠퍼스 내 배달로봇 사용 시 환경적 특성에 의한 유해위험요인을 사전에 발굴하고 로봇의 출발지에서 목적지까지 발생할 수 있는 위험을 단계별로 추정·판단하여 위험을 감소에 대한 필요성에 관한 연구를 수행하였다. 캠퍼스 내 주행 구간별 유해위험요인을 파악 및 단계별 위험성 추정을 위하여 배달로봇을 사용하기 전 위험성을 사전에 확인할 수 있는 위험성평가의 필요성을 제시한다. 배달로봇 시장의 확대로 인한 사람과의 접촉 증가에 비하여 안전대책 연구가 미흡한 실정이며, 로봇의 기술적 진보와 사용자들의 정서적 수준에 뒤처지지 않는 적절한 안전대책을 마련해야 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.838-839
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• 2023

배달량 확산과 자율 주행 로봇의 실내외 주행이 가능해지면서 로봇을 활용할 주문 및 배달 서비스가 활발해지고 있다. 따라서 기존의 자율 주행 배달 로봇의 문제점을 개선하여 보다 나은 배달 서비스를 제공하고자 자율 주행 배달 로봇을 연구하였다. 배달 로봇에 AI를 적용하여 장애물 탐지, 최적코스 탐색을 통해 목적지까지 최적 경로로 이동하며, 배달 물품 안전까지 보장한다.