• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.991-997
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• 2020

강화학습은 주로 순차적인 의사 결정 문제에 적용되어 왔다. 특히 최근에는 신경망과 결합한 형태로 기존에는 해결하지 못한 분야에서도 성공적인 결과를 내고 있다. 하지만 신경망을 이용하는 강화학습은 현장에서 즉각적으로 사용하기엔 너무 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습이 쉬운 강화학습 알고리즘 중 하나인 Q-learning을 이용하여 이동 로봇의 경로를 생성하는 알고리즘을 구현하였다. Q-table을 미리 만드는 방식의 Q-learning은 명확한 한계를 가지기 때문에 실시간으로 Q-table을 업데이트하는 실시간 Q-learning을 사용하였다. 탐험 전략을 조정하여 실시간 Q-learning에 필요한 학습 속도를 얻을 수 있었다. 마지막으로 실시간 Q-learning과 DQN의 성능을 비교하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-84
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• 2023

자율 주행 로봇에서 장애물 회피 기능은 핵심적인 것이다. 포텐셜 필드는 이 분야에 가장 많이 사용되어온 방법이다. 이것은 장애물의 최근접 점을 실시간으로 계산해야 하는데 이를 위해 거리 센서 데이터 프로파일로 부터 안정적으로 장애물 영역을 분할해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 분할 없이 각 장애물의 최근접 점을 실시간으로 구할 수 있는 Active Min-Depth Filter를 제안한다. 다양한 센서 노이즈 환경에 대한 시뮬레이션을 통해 Active Min-Depth Filter의 강인성을 확인할 수 있었고 실제 이동 로봇 적용하여 성공적인 결과를 얻었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제56권5호
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• pp.336-345
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• 2023

Background: The objective of this study was to demonstrate the safety, efficacy, and feasibility of intraoperative monitoring of the recurrent laryngeal nerves during thoracoscopic and robotic 3-field esophagectomy. Methods: This retrospective analysis details our initial experience using intraoperative nerve monitoring (IONM) during minimally invasive 3-field esophagectomy. Data were obtained from a prospectively maintained database and electronic medical records. The study included all patients who underwent minimally invasive (video-assisted thoracic surgery/robotic) transthoracic esophagectomy with neck anastomosis. The patients were divided into those who underwent IONM during the study period and a historical cohort who underwent 3-field esophagectomy without IONM at the same institution. Appropriate statistical tests were used to compare the 2 groups. Results: Twenty-four patients underwent nerve monitoring during minimally invasive 3-field esophagectomy. Of these, 15 patients underwent thoraco-laparoscopic operation, while 9 received a robot-assisted procedure. In the immediate postoperative period, 8 of 24 patients (33.3%) experienced vocal cord paralysis. Relative to a historical cohort from the same institution, who were treated with surgery without nerve monitoring in the preceding 5 years, a 26% reduction was observed in the nerve paralysis rate (p=0.08). On follow-up, 6 of the 8 patients with vocal cord paralysis reported a return to normal vocal function. Additionally, patients who underwent IONM exhibited a higher nodal yield and a decreased frequency of tracheostomy and bronchoscopy. Conclusion: The use of IONM during minimally invasive 3-field esophagectomy is safe and feasible. This technique has the potential to decrease the incidence of recurrent nerve palsy and increase nodal yield.

• Wind and Structures
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• 제36권6호
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• pp.405-421
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• 2023

Strong wind is the main factors of wind-damage of high-rise buildings, which often creates largely economical losses and casualties. Wind pressure plays a critical role in wind effects on buildings. To obtain the high-resolution wind pressure field, it often requires massive pressure taps. In this study, two traditional methods, including bilinear and bicubic interpolation, and two deep learning techniques including Residual Networks (ResNet) and Generative Adversarial Networks (GANs), are employed to reconstruct wind pressure filed from limited pressure taps on the surface of an ideal building from TPU database. It was found that the GANs model exhibits the best performance in reconstructing the wind pressure field. Meanwhile, it was confirmed that k-means clustering based retained pressure taps as model input can significantly improve the reconstruction ability of GANs model. Finally, the generalization ability of k-means clustering based GANs model in reconstructing wind pressure field is verified by an actual engineering structure. Importantly, the k-means clustering based GANs model can achieve satisfactory reconstruction in wind pressure field under the inputs processing by k-means clustering, even the 20% of pressure taps. Therefore, it is expected to save a huge number of pressure taps under the field reconstruction and achieve timely and accurately reconstruction of wind pressure field under k-means clustering based GANs model.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권3호
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• pp.64-69
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• 2007

시스템의 자세 제어는 사용되는 모터의 위치 제어로 대응되며, 이러한 시스템은 운용환경 시에 충격 진동이 발생하게 된다. 이러한 충격 진동 외란을 제거해야 요구하는 위치 제어를 수행할 수 있다. 로봇 제어 분야에서 불확실한 외란에 의한 로봇의 자세 제어는 가장 기본적이면서 중요한 분야중의 하나이다. 이러한 문제를 다루기 위하여 계산 토크 방식에 기초한 선형 제어기법이나 적응 제어 기법, 강인 제어 기법 등을 이용한 연구 결과들이 발표되고 있다. 그러나 그러한 기법은 일반적으로 로봇의 정확한 동력학적 특성을 알아야 하며, 구현하기가 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 적응 규칙에 의하여 모델의 불확실성, 시스템의 변화, 외란으로 인해 발생하는 공칭 플랜트와의 오차를 보상하도록 제어 입력을 생성하는 내부 루프 부분과 공칭 플랜트 모델의 명령을 추종하도록 하여 제어 입력을 생성하는 외부 루프 부분으로 구성되는 방법인 외란관측기(Disturbance OBserver : DOB) 제어 알고리즘을 제안한다. 또한 프로세서의 신뢰성과 수치 연산 및 알고리즘의 빠른 처리를 위해 현재 사용 빈도가 높은 TI사의 DSP시리즈 중에서 부동 소수점 연산 기능을 가지면서 모터 제어에 적합한 TMS320C2000계열의 TMS320F2812을 사용하여, 운용 시 발생되는 진동 등에 대한 외란 제거를 목적으로 한다. 본 논문은 규명된 시스템 모델식을 바탕으로 DOB 제어 시뮬레이션을 수행하고 시뮬레이션으로 검증된 DOB 모터 자세 제어 알고리즘을 DSP에 적용하기 위해 코드변환하고 PMSM 모터 모델 시뮬링크 블록을 구성하여 외란 관측기 제어 알고리즘을 모터 실험 시스템에 적용함으로써 타당성을 검증하고 상용 제어기로 실제 현장에 적용 가능함을 입증한다.

• 공연문화연구
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• 제22호
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• pp.371-411
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• 2011

빠르게 변화하는 21세기의 문화 흐름에 있어 공연예술은 그 고유의 정체성을 확립하는 동시에 상상력과 창의력을 바탕으로 한 새로운 표현양식을 필요로 하고 있다. 현대의 변화된 테크놀로지 환경은 최첨단 기술력을 뒷받침으로, 새로운 경험에 의한 사유의 확장을 가져오고 있는 것이다. 특히 예술표현에 대한 디지털 매체의 직접적인 개입은 공연 예술 주체인 인간의 신체성을 확장시키고 있다. 디지털에 의해 가상화된 신체는 물리적 한계를 벗어나 시공간의 경계를 넘나들며, 관객으로 하여금 새로운 상호 작용의 가능성을 제시하는 것이다. 본 논문에서는 세계 최초의 전문 로봇 배우인 '에버'를 중심으로 탈신체화 된 공연예술의 표현주체와 디지털화된 움직임에 대해 살펴보려 한다. 디지털 신체라는 새로운 표현 매체의 변화에 따라 등장한 로봇 배우는 테크놀로지적 가치 뿐 만 아니라, 문화 예술적 활용 가능성에 대한 연구가 필요하기 때문이다. 이를 위하여 이론적 배경으로 '에버'의 개발과정과 기능을 조사하고, 세계 최초라는 타이틀이 지니는 역사적 중요성과 함께 인간을 대신한 배우로서의 역할을 어떠한 방식으로 수행하는지 살펴볼 것이다. 그리고 구체적 사례연구로 공연예술 분야의 판소리 극 "에버가 기가 막혀(2009)"와 어린이 연극 "로봇공주와 일곱 난쟁이(2009)"를 조사하고, 그 외 다양한 활동분야에서의 활약을 통해 배우로서의 가능성을 살펴본다. 이를 통하여 로봇 배우의 발전적인 진화 방향 탐구와 공연예술에 미칠 영향력을 예상하고, 적극적인 문화 콘텐츠화 방안 추진으로 나아가 로봇 배우의 대중화와 활성화를 통한 고부가가치를 창출할 수 있는 방안 모색을 그 목적으로 한다. 로봇 테크놀로지가 융합된 공연은 예술적 실험의 한 형태로, 인간신체와 기계인간이 어우러져 기술적 상상력을 현실화시키며 미래형 공연예술의 변화를 초래할 것이다. 본 연구를 통해 공연예술과 로봇 테크놀로지와의 만남이 현 시대가 추구하는 하나의 총체적 문화 현상으로 공연예술 활성화에 긍정적인 영향을 미치며, 나아가 다양한 영역으로의 확장을 향한 계기가 되기를 기대한다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.107-114
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• 2017

본 논문에서는 3상 4선식 전력계통에서 새로운 전압제어 방식의 역률보상시스템을 제안한다. 제안하는 전압제어 방식의 역률보상시스템은 슬라이닥을 이용하여 가변되는 출력전압을 커패시터에 인가하는 것으로 보상에 필요한 무효전력을 생성한다. 기존의 커패시터 뱅크 방법을 이용하는 역률보상시스템은 선택 가능한 커패시터 용량이 한정되어 있어 부하 상황에 따라 역률보상 오차가 발생하지만, 제안 시스템은 변화하는 부하를 추종하여 오차 없이 역률을 100%까지 보상할 수 있다. 본 논문에서는 3상 4선식 전력계통에서 전압제어 방식의 역률보상시스템과 제어 알고리즘을 개발하였고 모의실험과 실험을 통해 성능을 확인한다. 제안 시스템을 수용가에 설치할 경우 역률 개선을 통한 전기료 감소, 선로손실 감소, 부하 용량 증대 효과가 기대된다. 특히 발전 사업가 측에서는 역률 보상 성능의 향상으로 송전 여유 용량 확보와 발전량 절감이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.

• Agribusiness and Information Management
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• 제6권1호
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• pp.30-36
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• 2014

This study was conducted to determine the major patent and analyze the patent trend of unmanned and automated agricultural production for the open field operation. As a result of conducting a search for patent applications related to these technologies, 1,080 valid patents were selected by evaluating the relevance of the patents and removing noise patents. As a result of the country-based analysis using the selected valid patents, it was found out that the largest number of patent applications were filed in the United States with 541 cases, followed by Japan with 326 cases, the European Union with 128 cases, and Korea with 85 cases. Upon classifying the valid patents into core technology, the path generation and tracking technology accounts for 33% with 353 cases; the implementing control with environmental condition technology accounts for 22% with 236 cases; the robot design technology accounts for 21% with 228 cases; the plant and environment sensing technology accounts for 19% with 206 cases; the yield and quality monitoring technology accounts for 5% with 58 cases. Finally, 10 core patents were selected by performing a patent index evaluation. The United States registered all of the 10 core patents. The results showed that Korea falls behind in the open field-related unmanned and automated agricultural production, compared to other developed agricultural countries.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.123-132
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• 2012

스마트 디바이스를 이용한 다양한 게임들이 증가하고 있는데, 음소인식은 스마트 디바이스를 사용한 효율적인 입력 방법은 음성이 될 수 있다. 게임에서 음성인식은 매우 빠르게 인식되면서 구동 되어야하는데, 본 연구에서는 게임 분야에서 유용하게 활용할 수 있는 최적화된 음소 인식 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 음소 인식 방법은 음성 파장을 FFT로 전환하고, 해당 값을 Z평면에 도시한 후, 영역 데이터를 추출한 후 데이터베이스에 저장한다. 그리고 해당 값을 가중치 있는 두 갈래 그래프 최대 흐름 정합을 사용하여 음소 인식을 한다. 제안된 방법은 게임 또는 로봇과 같은 분야에서 빠른 음소 인식을 하고자 할 때 매우 유용한 방법이다.