학술대회

주제

극한 환경에서의 로봇 기구부 설계 및 핵심 메커니즘 개발

신진연구자

유성근 (계명대학교/조교수)

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요약

로봇은 위험한 곳에서 어려운 작업을 반복적으로 수행하고 있는 사람을 대체할 수 있도록 개발 되어야 한다. 이러한 환경에서 사람을 대체할 수 있는 로봇으로 휴머노이드, 매니퓰레이터, 4족 보행 로봇과 같이 범용 목적으로 설계된 로봇이 적용될 수 있겠으나, 극한 환경일수록 범용 구조보다 환경과 기능에 맞는 특수한 로봇 기구부 구조 및 메커니즘이 존재할 수 있다. 본 발표에서는 외벽청소로봇, 부유쓰레기청소로봇, 소방로봇의 사례를 통해 극한 환경에 적합한 로봇 기구부 설계와 관련 핵심 메커니즘을 소개한다.

주제

사람과 로봇의 공존을 위한 인간-로봇 상호작용 기술

신진연구자

박규민 (세종대학교/조교수)

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요약

제조 현장에서의 협동로봇 활용, 소셜로봇에 기반한 교육 및 서비스 등 다양한 분야에 로봇이 적용되고 있다. 이에 따라 사람과 로봇의 안전하고 효과적인 공존을 위한 인간-로봇 상호작용 기술들이 요구되고 있다. 본 발표에서는 협동로봇과의 안전한 물리적 상호작용과 소셜로봇과의 자연스러운 사회적 상호작용을 위한 학습 및 데이터 기반 방법들을 소개한다. 또한 보다 유연한 공존을 위한 상호작용 시나리오 및 인공지능 활용 방법에 대해서도 논의한다.

주제

물리적 인간-로봇 상호작용을 위한 전신로봇피부의 개발

신진연구자

박경서 (대구경북과학기술원/조교수)

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요약

로봇이 집, 병원 등 비구조화된 환경에서 활동하기 위해서는 외부와의 안전하고 능숙한 물리적 상호작용이 가능해야 하지만, 이를 기존의 시청각 데이터만으로 달성하는 것은 쉽지 않다. 따라서 로봇의 전신을 덮을 수 있는 유연소재 기반 로봇피부를 활용함으로써, 외부 환경과의 물리적 상호작용을 인지함과 동시에 기계적 유연성을 바탕으로 접촉 자체의 위험성을 완화하는 것이 필수적이다.

 

본 연구자는 DGIST 로봇및기계전자공학과의 인터랙티브 로봇 연구실을 이끌고 있으며, 위의 연구 동기를 바탕으로 유연 전신로봇피부의 설계와 작동 원리, AI 기반 신호처리, 로봇 하드웨어와의 통합, 촉감 데이터를 활용한 제어와 관련된 연구를 수행하고 있다.

주제

모빌리티의 불확실성을 고려한 최적제어

신진연구자

최경환 (광주과학기술원/조교수)

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요약

모빌리티 제어는 시스템 모델 자체의 불확실성과 시스템이 속한 환경의 불확실성으로부터 영향을 받는다. 본 발표에서는 다양한 레벨의 모빌리티 제어에서 발생하는 불확실성을 설명하고, 불확실성의 영향을 최소화하기 위한 최적제어기술들을 소개한다. 주 내용은 학습기반제어, 최적제어원리, 모델예측제어이며, 이들의 결합에 대해 논의한다.

주제

Wearable Intelligence for estimating 3D human kinemataics

 신진연구자

김대겸 (고려대학교/조교수)

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요약

인체 동작 측정은 생체역학, 임상 연구 (clinical research), 스포츠 과학, 엔터테인먼트 등의 분야에서 핵심 요소로 자리잡고 있다. 인체 동작을 측정하기 위해서 광학 카메라 기반의 (optical motion capture) 동작 측정 시스템이 표준(gold standard)으로 사용되어지고 있으나, 높은 비용과 제한된 작업 공간으로 인한 한계를 가지고 있다. 관성 측정 장치(Inertial Measurement Units)는 상대적으로 저렴하고 크기가 작아 착용이 가능하여 광학 카메라의 고비용/제한된 공간 문제를 해결할 수 있다. 하지만, 관성 측정 장치는 noise와 시간에 따라 변하는 bias로 인하여 정확한 인체 동작 측정을 어렵게 한다. 본 발표에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 학습 기반 방법론을 다룰 예정이다.