• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.270-275
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• 2021

Most of the initial forms of cooperative robots were intended to repeat simple tasks in a given space. So, they showed no significant difference from industrial robots. However, research for improving worker's productivity and supplementing human's limited working hours is expanding. Also, there have been active attempts to use it as a service robot by applying AI technology. In line with these social changes, we produced a mobile manipulator that can improve the worker's efficiency and completely replace one person. First, we combined cooperative robot with mobile robot. Second, we applied speech recognition technology and deep learning based object detection. Finally, we integrated all the systems by ROS (robot operating system). This system can communicate with workers by voice and drive autonomously and perform the Pick & Place task.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.502-504
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• 2004

With rapidly growing of computer and internet technology, Internet-based tote-operation of robotic systems has created new opportunities in resource sharing, long-distance learning, and remote experimentation. In this paper, remote control system of a mobile robot through the internet has been designed. The internet users can access and command a mobile robot in the real time, receiving the robot's sensor data. The overall system has been tested and its usefulness shown through the experimental results.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.1-9
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• 2016

In this paper, we propose a new learning control scheme for various walk motion control of biped robot with same learning-base by neural network. We show that learning control algorithm based on the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multi layer back propagation neural network identification is simulated to obtain a dynamic model of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The biped robots have been received increased attention due to several properties such as its human like mobility and the high-order dynamic equation. These properties enable the biped robots to perform the dangerous works instead of human beings. Thus, the stable walking control of the biped robots is a fundamentally hot issue and has been studied by many researchers. However, legged locomotion, it is difficult to control the biped robots. Besides, unlike the robot manipulator, the biped robot has an uncontrollable degree of freedom playing a dominant role for the stability of their locomotion in the biped robot dynamics. From the simulation and experiments the reliability of iterative learning control was illustrated.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.1113-1119
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• 1989

Neural network control has many innovative potentials for intelligent adaptive control. Among many, it promises real time adaption, robustness, fault tolerance, and self-learning which can be achieved with little or no system models. In this paper, a dynamic robot controller has been developed based on a backpropagation neural network. It gradually learns the robot's dynamic properties through repetitive movements being initially trained with a PD controller. Its control performance has been tested on a simulated PUMA 560 demonstrating fast learning and convergence.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.716-719
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• 1999

In this paper, a real-time control system for robot manipulator is implemented using real-time operating system with capabilities of multitasking, intertask communication and synchronization, event-driven, priority-driven scheduling, real-time clock control, etc. The hardware system with VME bus and related devices is developed and applied to implement a dynamic learning control scheme for robot manipulator. Real-time performance of the proposed dynamic learning controller is tested for tasks of tracking moving objects and compared with the conventional servo controller.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.71-80
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• 2010

지식정보화시대에 로봇은 현 시대가 요구하는 창의성 신장, 문제해결력 그리고 긍정적인 학습동기유발에 효과적인 도구라는 국내외의 다양한 연구결과가 발표되고 있다. 본 연구는 교수 학습 환경 개선측면으로 수학교과 학습에 로봇을 학습교구로 활용함으로써 교육적 효과를 검증하는데 목적이 있다. 초등학교 수학과 교육과정 및 로봇 프로그래밍 내용을 분석한 후 로봇통합 수학프로그램을 개발하였으며 초등학교 5학년 수학과 학습에 총 16차시에 걸쳐 투입하였다. 연구결과 전통적인 방식의 비교집단보다 로봇을 활용한 실험집단에서 학습태도 및 문제해결력이 높게 나타났다. 이것은 로봇 프로그래밍을 활용한 수학 학습이 문제해결력을 향상시켰으며, 긍정적 수학 학습경험을 제공한 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.139-149
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• 2014

새로운 교육기술도구인 교육용 로봇은 K-12 교육에서 많은 인기를 얻어가고 있다. 특히 로봇은 STEM 관련 교과의 학업성취와 학업능력에도 효과적이라고 보고되고 있다. 하지만 지금까지 수행된 대부분의 로봇활용 연구는 정규교육과정 밖에서 실시되어왔다. 본 연구는 한국의 초등학교 과학수업에서 로봇활용이 과학교과의 학습동기에 미치는 영향을 분석하였다. 연구에 참여한 초등학생은 4, 5학년 121명이었으며 실험집단은 로봇을 활용한 과학수업을 실시하였고 통제집단은 전통적방식의 과학수업을 실시하였다. 집단별 사전 사후 학습동기를 비교하기 위해 공변량 분석을 실시하였으며 실험집단의 학생은 추가적으로 인터뷰가 병행되었다. 연구결과 실험집단은 통제집단보다 학습동기가 유의미하게 향상되었으며(p<.05), 로봇활용수업에 대한 긍정적인 응답도 확인되었다. 본 연구는 향후 정규교육과정에 로봇을 활용하는 연구에 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.289-293
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• 2002

분류자 시스템(Classifier System)은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithmsm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게 (SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다. 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙을 발견하고 학습하도록 하고 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 ZCS의 유용성을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.330-333
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• 2005

In this study, a method of designing a neurointerface using neural network (NN) is proposed for controlling nonholonomic mobile robots. According to the concept of virtual master-slave robots, in particular, a partially stable inverse dynamic model of the master robot is acquired online through the NN by applying a feedback-error learning method, in which the feedback controller is assumed to be based on a PD compensator for such a nonholonomic robot. A tracking control problem is demonstrated by some simulations for a nonholonomic mobile robot with two-independent driving wheels.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.177-189
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• 2013

국제학업성취도 비교 연구에 따르면 우리나라 학생들은 과학 수학교과에서 높은 수준의 학업성취결과를 나타낸 반면 학습 동기는 상대적으로 낮게 나타났다. 이에 본 연구는 엔지니어링 수업 모델을 적용한 로봇활용 STEM 융합교육 프로그램을 개발하였다. 프로그램의 주제는 4학년 과학교육과정의 한 단원이면서 학생들에게 친숙하고 로봇의 활용이 효과적인 '동물'로 정하였다. 로봇활용 STEM 프로그램은 로봇소양교육, 주제관련 교과학습, 엔지니어링 교육활동의 세 영역으로 구성되었다. 개발된 STEM 프로그램은 현장교사 14명으로부터 검토를 받았으며 연구결과 로봇 소양 유무에 상관없이 대부분의 교사가 프로그램의 목표, 내용 구성, 로봇의 활용에 대해 긍정적 반응을 나타내었다.