• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.410-415
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• 2004

Employing knowledge of adaptive possibilities of agents in multi-agents system, we have explored new aspects of distributed modular systems for building ubiquitous heterogeneous robotic systems using intelligent building blocks (I-BLOCKS) [1] as reconfigurable modules. This paper describes early technological approaches related to technical design, experimental developments and evaluation of adaptive processing and information interaction among I-BLOCKS allowing users to easily develop modular robotic systems. The processing technology presented in this paper is embedded inside each $DUPLO^1$ brick by microprocessor as well as selected sensors and actuators in addition. Behaviors of an I-BLOCKS modular structure are defined by the internal processing functionality of each I-Block in such structure and communication capacities between I-BLOCKS. Users of the I-BLOCKS system can easily do 'programming by building' and thereby create specific functionalities of a modular robotic structure of intelligent artefacts without the need to learn and use traditional programming language. From investigating different effects of modern artificial intelligence, I-BLOCKS we have developed might possibly contain potential possibilities for developing modular robotic system with different types of morphology, functionality and behavior. To assess these potential I-BLOCKS possibilities, the paper presents a limited range of different experimental scenarios in which I-BLOCKS have been used to set-up reconfigurable modular robots. The paper also reports briefly about earlier experiments of I-BLOCKS created on users' natural inspiration by a just defined concept of modular artefacts.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.211-217
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• 2009

This paper proposes a way of expanding the use area of localization technique by using a beacon. In other words, we have developed the auto-calibration algorithm that recognizes the location of this beacon by attaching the beacon on an arbitrary position and by using the information of existing beacon under this situation. By doing so, the moving robot can overcome the limitation that the localization of moving robot is only possible within the area that has installed the existing beacon since the beacon cannot be installed on the accurate location when passing through a danger zone or an unknown zone. Accordingly, the moving robot can slowly move to the unknown zone according to this auto-calibration algorithm and can recognize its own location at a later time in a safe zone. The localization technique is essentially needed in using a moving robot and it is necessary to guarantee certain degree of reliability. Generally, moving robots are designed in a way to work well under the situation that the surroundings is well arranged and the localization techniques of using camera, laser and beacon are well developed. However due to the characteristics of sensor, there may be the cases that the place is dark, interfering radio waves, and/or difficult to install a beacon. The effectiveness of the method proposed in this paper has been proved through an experiment in this paper.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.364-370
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• 2008

최근 무선통신 및 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술의 확대로 다양한 환경에서 정보를 수집, 가공 할 수 있게 되었다. 특히 센서들의 크기가 소형화되면서 노드의 개수도 많아짐에 따라 이웃노드와의 채널간섭 및 충돌, 에너지 소모 등의 문제가 대두되었다. 본 논문에서는 지하공간에서 효율적인 통신을 위하여 비컨을 사용하고 TinyOS기반으로 설계 및 구현하여, 멀티홉 메쉬 구조에 적합한 무선 센서 네트워크를 구축하였다. 구현한 프로토콜은 비컨 간의 충돌방지를 위한 스케줄링을 제공하여 안정적인 Association이 가능하도록 하였으며, NAA(Next Address Assignment) 기법을 이용하여 동적인 주소할당과 재사용을 지원한다. 또한 실시간 정보처리를 위한 지식정보 서버를 구축하였다. 끝으로 실제 테스트베드 구축을 통하여 화재, 대기오염 등 다양한 환경에서의 높은 전송률을 가짐을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.31-39
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• 2006

본 논문에서는 지능로봇. 지능형자동차. 지능형빌딩 등에 다양하게 활용될 수 있는 3차원 환경과 여기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역 적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하학적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree 표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SIFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.714-721
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• 2020

DNN은 로봇 및 자율주행차 등의 임베디드 시스템에서 활용 분야가 넓어지고 있다. 최근 높은 인식 정확도를 위하여 연산 복잡도가 크게 증가되고 비주기적으로 다수의 DNN을 사용하는 형태가 증가되고 있다. 따라서 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 처리할 수 있는 능력은 중요한 이슈가 되었다. 이에 따라 멀티코어 기반 플랫폼들이 출시되고 있다. 하지만 대부분의 DNN 모델들은 배치 프로세스로 운용되어, 여러 DNN이 함께 멀티코어에서 운용될 때 어떻게 코어에 할당되느냐에 따라 각 DNN 간 수행시간 편차가 클 수 있고 시스템 전체적인 DNN 수행 시간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 각 DNN들을 배치 형태가 아닌 레이어별로 재구성한 후 글로벌 큐를 통하여 멀티코어에 분산시킬 수 있는 프레임워크를 제공하여 이러한 문제를 해결한다. 실험 결과 전체 DNN 수행 시간은 31% 감소하였고 다수의 동일 DNN을 운용 시 그 수행시간 편차는 최대 95.1% 감소하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.463-476
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• 2022

In this paper, we propose a table tennis posture classification system using a cooperative robot to develop a table tennis robot that can be trained like a real game. The most ideal table tennis robot would be a robot with a high joint driving speed and a high degree of freedom. Therefore, in this paper, we intend to use a cooperative robot with sufficient degrees of freedom to develop a robot that can be trained like a real game. However, cooperative robots have the disadvantage of slow joint driving speed. These shortcomings are expected to be overcome through quick recognition. Therefore, in this paper, we try to quickly classify the opponent's posture to overcome the slow joint driving speed. To this end, learning about dynamic postures was conducted using image data as input, and finally, three classification models were created and comparative experiments and evaluations were performed on the designated dynamic postures. In conclusion, comparative experimental data demonstrate the highest classification accuracy and fastest classification speed in classification models using MLP (Multi-Layer Perceptron), and thus demonstrate the validity of the proposed algorithm.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.11-18
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• 2008

본 연구는 다족 로봇용 자세제어장치(ACS - Attitude Control System)인 관성측정 시스템(IMU) 의 H/W 설계와 자세제어 알고리즘 S/W을 설계하여 다관절용 로봇의 IMU 통합시스템을 구현 후 이 시스템의 동작성능을 검증하기 위해 Mtx와 MTx와의 성능을 비교 검증을 하고자 한다. ACS는 자이로와 가속도계 그리고 지자기 센서를 이용하여 항체의 롤, 피치각 자세를 제어하는 시스템이다. 일반적인 저가형 MEMS 관성센서로는 오차가 심하게 발생하여 항체의 정확한 위치를 계산하기 힘들다. 본 연구에서는 ACS 개발하기 위하여 상용의 MEMS 가속도계 및 자이고 센서, 추가적으로 지자기 센서를 사용하여 관성측정 시스템(IMU)을 표현한다. 구현된 IMU 시스템에 자세계산 프로그램을 내장하여 일정 성능을 보장하는 롤, 피치, 요 자세각 알고리즘을 설계하여 시스템에 포팅한다. 본 연구에서는 자이로와 가속도계 출력을 혼합하여 롤, 피치각을 보상함으로써 지속적으로 일정 수준이상의 성능을 보장하는 ACS를 구현하기위해 목표 플랫폼에 적재하여 실시간으로 구동하여 포팅하고 검증하였다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.177-189
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• 2021

국방 연구개발은 변화하는 미래 전장환경에 대응하기 위해 중·장기 소요로 결정된 무기체계를 확보하기 위한 핵심과정이다. 특히 시험평가는 무기체계 연구개발의 마지막 관문으로서 전력화 전환여부를 결정하는데 필요한 정보를 제공해주고 무기체계의 수명주기와 연계된 성능보장을 위해서도 중요한 역할을 수행한다. 한편 최근 한반도 작전환경 및 국방 획득환경의 변화를 살펴보면, 크게 3가지 특징을 확인할 수 있다. 먼저 무기체계 전력화 운용시 지속적인 안전사고가 발생하여 전투원 안전에 대한 사회적 관심이 증대되었고, 획득비용의 증가에 따라 한정된 국방예산의 효율적 집행이 요구되고 있다. 또한 로봇·자율무기체계(RAS), 사이버 보안 시험평가 등 미래 전장환경에 대응하기 위한 전략적 접근이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 최근 변화된 안보환경의 특징을 고찰하여 무기체계 운용시험평가의 개선전략을 제시하고자 한다. 이를 위해 현행 무기체계 운용시험평가 시스템의 보완소요를 다차원 모형으로 분석하여 개선전략을 도출하였고 계층적 분석기법(AHP)을 통해 우선순위를 결정하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1827-1836
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• 2022

재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.