• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-12
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• 2011

본 연구는 로봇활용수업이 학생의 학습몰입에 향상에 미치는 효과를 살펴보는 것이다. 본 연구의 결과, 로봇활용수업을 실시한 후의 학습몰입도 점수는 실시 전에 비해 유의미하게 향상되었으며, 학습몰입도 9개 하위요인 모두 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 성별에 따른 학습몰입도 점수 역시 남학생과 여학생 간에 유의미한 차이가 나타나지 않아 로봇활용수업은 학습자의 성별에 관계없이 학생의 학습몰입을 향상시키는 것으로 나타났다. 과목별 차이를 검증한 결과, 7개 과목 중에서 국어, 과학, 미술 과목에서 학생의 학습몰입을 유의미하게 향상시키는 것으로 드러났다. 이상의 결과는 첫째, 로봇활용수업이 실제적인 과제와 실천 중심의 교수 학습 환경을 바탕으로 과제에 대한 주인의식과 내적동기를 북돋우기 용이하다는 점과, 둘째, 로봇매체의 교육적 장점을 극대화하고 그에 따른 적절한 수업환경을 제공한 데서 연유한 것으로 판단된다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권4호
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• pp.92-98
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• 2005

The learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented an iterative precision of linear decentralized learning control based on p-integrated learning method for the vertical dynamic multiple systems. This paper develops an indirect decentralized teaming control based on adaptive control method. The original motivation of the teaming control field was loaming in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. Some techniques will show up in the numerical simulation for vertical dynamic robot. The methods of learning system are shown up for the iterative precision of each link.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.363-372
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• 1997

In this paper, the design and the implementation of the adaptive learning rate neural network controller for an articulate robot, which is being developed (or) has been developed in our Automatic Control Laboratory, are mainly discussed. The controller reduces software computational load via distributed processing method using multiple CPU's, and simplifies hardware structures by the time-division control with TMS32OC31 DSP chip. Proposed neural network controller with adaptive learning rate structure using expert's heuristics can improve learning speed. The proposed controller verifies its superiority by comparing response characteristics of conventional controller with those of the proposed controller that are obtained from the experiments for the 5 axis vertical articulated robot. We, also, present the generalization property of proposed controller for unlearned trajectory and the change of load through experimental data.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.221-229
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• 2022

Sliding mode control (SMC) is a robust control method to control a robot arm with nonlinear properties. A high switching gain of SMC causes chattering problems, although the SMC allows the adequate control performance by giving high switching gain, without the exact robot model containing nonlinear and uncertainty terms. In order to solve this problem, SMC with sliding perturbation observer (SMCSPO) has been researched, where the method can reduce the chattering by compensating the perturbation, which is estimated by the observer, and then choosing a lower switching control gain of SMC. However, optimal gain tuning is necessary to get a better tracking performance and reducing a chattering. This paper proposes a method that the Q-learning automatically tunes the control gains of SMCSPO with an iterative operation. In this tuning method, the rewards of reinforcement learning (RL) are set minus tracking errors of states, and the action of RL is a change of control gain to maximize rewards whenever the iteration number of movements increases. The simple motion test for a 7-DOF robot arm was simulated in MATLAB program to prove this RL tuning algorithm. The simulation showed that this method can automatically tune the control gains for SMCSPO.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.199-209
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• 2013

본 연구는 초 중등학교 정규교과에서 로봇활용교육의 효과를 고찰하기 위한 것으로 2001년부터 2013년까지 국내학술지를 대상으로 체계적 문헌고찰 연구방법을 수행하였다. 문헌고찰을 위한 데이터베이스는 KISS, DBpia, E-article의 세 종류를 활용하였으며 '로봇 & 교육'과 '로봇활용교육'의 두 옵션으로 검색을 실시하였다. 최초 검색된 논문은 481편이었으나 프로토콜에 따라 모니터링하고 추출을 진행한 결과 최종 50편이 선정되었다. 로봇활용교육의 연구 주제는 창의성, 문제해결능력이 가장 많았으며 연구방법으로는 이질집단사전사후설계와 t검증이 높은 빈도를 차지하였다. 교육적 효과측면에서 교과흥미도, 학습몰입도, 학습태도, 학습동기, 창의성, 문제해결능력 향상이 확인되었다. 하지만 일부 연구에서는 유의미 하지 않은 연구결과도 보고되었다. 문헌분석 결과를 기초로 로봇활용교육에 고려되어져야 할 점을 제시하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.185-195
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• 2014

This study aims to look into students' and teachers' recognition about learning with a humanoid robot and seek for a policy implication for the direction of education using humanoid robot. To achieve this goal, a survey with elementary school students and teachers was used as the method of analysis. The main results are as follows: There was a difference in the recognition of the teachers and the students regarding the most effective subject through the use of humanoid robot. While the students consider Physical Education as the major subject, the teachers consider Science as the one. The students recognize that the use of humanoid is most effective in helping their learning while the teachers recognize that it is most effective in helping their teaching. As an expected positive effect, both of them choose an increase in interest in learning as the main effect of the use of humanoid robot, but the students, unlike the teachers, consider the improvement of their academic achievement as its main effect as well. These results show differences in the recognition of the use of humanoid between the teachers and the students, and in addition, confirm the difference between them depending on their background.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.13-21
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• 2009

교육용 로봇은 학습자들에게 흥미를 제공하고, 참여와 동기를 증진시킨다는 점에서 많은 잠재력을 가지고 있지만, 로봇의 사용이 반드시 효과적이고 성공적인 학습을 이끄는 것은 아니므로, 로봇 프로그래밍 교수 학습 환경과 학습 참가자들의 특성을 고려한 교수 학습 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전문계 고등학교 학습자의 동기를 유발하고 지속시키기 위한 로봇 프로그래밍 교수학습 모형을 개발하였다. 먼저, 선행 연구 문헌 분석을 통해 로봇 프로그래밍 교수 학습 환경과 전문계 고등학교 학습자들의 특성을 파악하였다. 이러한 특성을 기반으로 델파이 연구를 진행하여 동기부여 전략을 추출하고 적용 방법을 개발하였다. 전문계 고등학교 학습자들을 위하여 개발된 교수학습 모형은 5개 구성요소 및 21개 전략을 포함한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.107-114
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• 2022

본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.936-939
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• 1996

In this paper, two specially designed associative mapping memories, called Associative Mapping Elements(AME) and Multiple-Digit Overlapping AME(MDO-AME), are presented for learning of nonlinear functions including kinematics and dynamics of robot manipulators. The proposed associative mapping memories consist of associative mapping rules(AMR) and weight update rules(WUR) which guarantee generalization and specialization of input-output relationship of learned nonlinear functions. Two simulation results, one for supervised learning and the other for unsupervised learning, are given to demonstrate the effectiveness of the proposed associative mapping memories.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.36-40
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• 1990

Conventional back propagation learning is generally characterized by slow and rather inaccurate learning which makes it difficult to use in control applications. A new multilayer perception architecture and its learning algorithm is proposed that consists of a Kohonen front layer followed by a back propagation network. The Kohonen layer selects a subset of the hidden layer neurons for local tuning. This architecture has been tested on the inverse kinematic solution of robot manipulator while demonstrating its fast and accurate learning capabilities.