Loading...

Çмú´ëȸ

Korea Robotics Society

  >   Çмú´ëȸ   >   ±¹³»Çмú´ëȸ

±¹³»Çмú´ëȸ

Ưº°¼¼¼Ç(OS)
Ưº°¼¼¼Ç1 [TB1]
ÁÖ Á¦
ÇØ¾ç·Îº¿ (ÇØ¾ç¹«ÀνýºÅÛ)
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 16ÀÏ(¸ñ) 09:30~11:30
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù1
Á¶Á÷ÀÚ
¹ÚÁ¤È« (¼±¹ÚÇØ¾çÇ÷£Æ®¿¬±¸¼Ò ¼±ÀÓ¿¬±¸¿ø)
ÁÂ Àå
ÃÖÁø¿ì (¼±¹ÚÇØ¾çÇ÷£Æ®¿¬±¸¼Ò Ã¥ÀÓ¿¬±¸¿ø)
³»¿ë
ÇØ¾ç·Îº¿°ú ÇØ¾ç¹«ÀνýºÅÛÀÌ ¿î¿ëµÇ´Â ÇØ¾ç ȯ°æÀº Áö»ó ¹× Ç×°ø°ú ´Þ¸® ´Ù¾çÇÏ°í ±Þº¯Çϴ ȯ°æÀû ¿ä¼Ò·Î ÀÎÇØ, ÀÚÀ² ¿î¿ë°ú ÀÚÀ² ÀÎ½Ä ±â¼ú °³¹ß¿¡ ¸¹Àº ¾î·Á¿òÀÌ ÀáÀçµÇ¾î ÀÖ´Ù. ÀÌ·¯ÇÑ ÇØ¾ç ȯ°æÀû ¿ä¼ÒµéÀ» °í·ÁÇÑ ½Ã½ºÅÛ ¹× ¾Ë°í¸®Áò °³¹ßÀÌ ¿ä±¸µÇ´Â ½ÇÁ¤À¸·Î, º» ¼¼¼Ç¿¡¼­´Â ÇØ¾ç·Îº¿ ¹× ÇØ¾ç¹«ÀνýºÅÛ¿¡ Àû¿ëµÈ ·Îº¿°øÇÐ ±â¹ÝÀÇ ±â°è/Á¦¾î/Ç×¹ý/ÀÎÁö ºÐ¾ßÀÇ ÃֽŠ¿¬±¸ ³»¿ëµéÀ» °øÀ¯Çϰí, ÇâÈÄ ¿¬±¸ °³¹ß ¹æÇâ¿¡ ´ëÇØ ³íÀÇÇϰíÀÚ ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
USBL ±â¹Ý ¼öÁß ·Îº¿ÀÇ ¿îÇ× Áß Á¤·Ä ¾Ë°í¸®Áò
À̱Ǽö
Ãæ³²´ëÇб³
¼öÁß ¼Ò³ª ¼¾¼­¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ À̹ÌÁö ¸ÅĪ ±â¹ÝÀÇ 3Â÷¿ø ÁöÇü Áöµµ ÀÛ¼º
ÀÓÀ¯Áø
°øÁÖ´ëÇб³
¼ÒÇü ·¹Àúº¸Æ®ÀÇ ÀÚµ¿Á¢¾È ±â¼ú ¿¬±¸
ÃÖÈÄÀç
¾ÆºñÄ¿½º
COLREGs °í·ÁÇÑmodified Informed-RRT* ±â¹Ý ÀÚÀ²¿îÇ×¼±¹ÚÀÇ µ¿ÀûÀå¾Ö¹° Ãæµ¹ ȸÇÇ °æ·Î »ý¼º ¾Ë°í¸®Áò °³¹ß
¹è¿µ¿ì
Ãæ³²´ëÇб³
´Ù°³Ã¼ ÇØ¾ç·Îº¿ °³¹ß ¹× Çù·Â ¿î¿ëÀ» À§ÇÑ ÀÚÀ²¿îÇ× ¾Ë°í¸®Áò ±âÃÊ ¿¬±¸
¹ÚÁ¤È«
¼±¹ÚÇØ¾çÇ÷£Æ®¿¬±¸¼Ò
Àü¹æ Áֽà ¼Ò³ª¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Acoustic Odometry ÃßÁ¤ ¹× ¼º´É¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
˱˼̦
°æºÏ´ëÇб³
¹«Àμö»óÁ¤ÀÇ Àå¾Ö¹° ȸÇÇ ¹× ÀÚµ¿ µµÅ· ¾Ë°í¸®Áò¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
Ãֽÿõ
ºÎ°æ´ëÇб³
»ùÇøµ¹æ¹ý¿¡ µû¸¥ Ãø¸éÁÖ»ç¼Ò³ª ¿µ»ó¸ð»ç¼º´É ºñ±³¿¬±¸
ÀÌ¿µÁØ
¼±¹ÚÇØ¾çÇ÷£Æ®¿¬±¸¼Ò
¹«ÀÎÀá¼öÁ¤ ¹ßÀüµ¿Çâ ¹× °³¹ßÇöȲ
ÀÌÇÊ¿±
ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛ
 
 
Ưº°¼¼¼Ç2 [TC1]
ÁÖ Á¦
ÆÒµ¥¹Í »óȲ¿¡¼­ ½Ç¿ë °¡´ÉÇÑ ¹æ¿ª·Îº¿ ¹× µ¿¼±ÃßÀû ±â¼ú
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 16ÀÏ(¸ñ) 09:30~11:30
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù2
Á¶Á÷ÀÚ
¿À»ó·Ï (Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø ¹æ¿ª·Îº¿»ç¾÷´Ü Ã¥ÀÓ¿¬±¸¿ø)
ÀÓÀ±¼· (Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø Áö´É·Îº¿¿¬±¸´Ü Ã¥ÀÓ¿¬±¸¿ø)
ÁÂ Àå
¿À»ó·Ï (Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø ¹æ¿ª·Îº¿»ç¾÷´Ü Ã¥ÀÓ¿¬±¸¿ø)
³»¿ë
ÃÖ±Ù¿¡ Àΰ£ÀÇ ÀÏ»ó»ýȰ¿¡¼­ Áö´É·Îº¿ ±â¹ÝÀÇ ´ë¸é ¹× ºñ´ë¸é »óÈ£ÀÛ¿ë ±â¼úÀ» Àû¿ëÇÏ´Â ½Ãµµ°¡ Ȱ¹ßÇÏ°Ô ÀÌ·ç¾îÁö°í ÀÖ´Ù. ´ëÇ¥ÀûÀ¸·Î ÀÏ»ó»ýȰ ¼Ó¿¡¼­ ½Ä´ç µî ½Ç³»È¯°æ¿¡¼­ º¼ ¼ö ÀÖ´Â ¼­ºù·Îº¿°ú ½Ç¿Ü ȯ°æ¿¡¼­ÀÇ ¹è¼Û·Îº¿ µîÀÇ »ç·Ê¸¦ º¼ ¼ö ÀÖ°í, ƯÈ÷ Ææµ¥¹Í »óȲ¿¡¼­ Ȱ¿ëÀÌ ±â´ëµÇ´Â °Ý¸®º´µ¿ ³» ¹°·ù, ¾à, ½Ä»ç µîÀÇ ÀÚµ¿È­ µÈ ºñ´ë¸é ¹è¼Û ¹× ÀÇ·á Æó±â¹° ó¸® ±â¼ú°ú ȯÀÚ¿ÍÀÇ ¿ø°Ý »ó´ã ¹× ¸ð´ÏÅ͸µ ±â¼úÀ» °³¹ßÇÏ´Â ¿¬±¸µéÀÌ ÁøÇàµÇ°í ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ º´¿ø µî ´ëÇü °ø°øÀå¼Ò¿¡¼­ÀÇ È®»ê °¨¿°À» ¹æÁöÇϱâ À§ÇÏ¿© È®ÁøÀÚ µîÀÇ µ¿¼± ÃßÀû ±â¼ú ¶ÇÇÑ Ææµ¥¹Í »óȲ¿¡¼­ Ȱ¹ßÈ÷ ¿¬±¸°³¹ß µÇ°í ÀÖ´Ù.
ÀÌ¿¡ º» Ưº°¼¼¼Ç¿¡¼­´Â Áö´É·Îº¿¿¡ Àû¿ëµÇ´Â ÀÚÀ²ÁÖÇà±â¼ú, ºñ´ë¸é »óÈ£ÀÛ¿ë±â¼ú µî Ãֽбâ¼úÀ» Ȱ¿ëÇÑ ´ë¸é/ºñ´ë¸é ÀÀ¿ë±â¼ú °³¹ß ¹× ½ÇÀû¿ë »ç·Ê¿Í À̵¿ ¹°Ã¼(»ç¶÷)ÀÇ µ¿¼± ÃßÀûÀ» À§ÇÑ ÇöÀå Àû¿ë °æÇèÀ» Áß½ÉÀ¸·Î Çٽɱâ¼úÀ» ¹ßÇ¥Çϰí ÅäÀÇÇÏ´Â ½Ã°£À» °®°íÀÚ ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
°Ý¸®Ä¡·á½Ã¼³ ÀÇ·áÁø º¸Á¶¸¦ À§ÇÑ ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ
ÀÓÀ±¼·
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø
½ÇÁ¾¾Æµ¿µî µ¿¼± ÃßÀûÀ» À§ÇÑ º¹ÇÕÀÎÁö ±â¼ú
±èÀÍÀç
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø
´ÙÁß ¼¾¼­¸¦ Ȱ¿ëÇÑ ´ÙÁß ¹°Ã¼ µ¿¼±ÃßÀû µ¥ÀÌÅͼ ±¸Ãà ¹× ±â¼ú
±ÇÀμÒ
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
´ÙÁßÀÌ¿ë½Ã¼³ Áö´ÉÇü °ü¸®½Ã½ºÅÛ
±è½ÂÈÆ
Çѱ¹ÀüÀÚ±â¼ú¿¬±¸¿ø
°¨¿°º´ ´ëÀÀ ºñ´ë¸é ¹°Ç° ÀÌ¼Û ¹× ¹è´Þ ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ
À¯¹üÀç
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø
 
 
Ưº°¼¼¼Ç3 [TD1]
ÁÖ Á¦
½º¸¶Æ® ¿Â½Ç¿ë ·Îº¿ ±â¼ú
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 16ÀÏ(¸ñ) 09:30~11:30
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù3
Á¶Á÷ÀÚ
ÃÖÅ¿ë (Çѱ¹±â°è¿¬±¸¿ø Ã¥ÀÓ¿¬±¸¿ø)
ÁÂ Àå
ÃÖÅ¿ë (Çѱ¹±â°è¿¬±¸¿ø Ã¥ÀÓ¿¬±¸¿ø)
³»¿ë
Àü Áö±¸Àû ±âÈÄÀ§±â ¹× ÀÌ¿¡ µû¸¥ ½Ä·®ºÎÁ· ¹®Á¦·Î ³ó¾÷¿ë ·Îº¿¿¡ ´ëÇÑ °ü½ÉÀÌ ¸¹¾ÆÁö°í ÀÖ´Ù. ±× Áß ±¸Á¶È­µÈ ȯ°æÀ» Á¦°øÇÏ¿© ·Îº¿À» Àû¿ëÇϱ⿡ ºñ±³Àû À¯¸®ÇÑ ½º¸¶Æ® ÆÊ ¹× ¿Â½Ç¿¡¼­ Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ·Îº¿¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸°¡ ±¹³»¿ÜÀûÀ¸·Î Å« °ü½ÉÀ» ¹Þ°í ÀÖ´Ù. ÀÌ¿¡ ½º¸¶Æ® ¿Â½Ç¿ë ·Îº¿°ü·Ã ·Îº¿½Ã½ºÅÛ, ÀÛ¹° ÀνÄ, ÀÛ¹° ¼öÈ®¹æ¹ý, ÀÛ¹° ¼öÈ®µµ±¸ µîÀÇ ÃֽŠ¿¬±¸µéÀ» ¼Ò°³ÇϰíÀÚ ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
¼öÈ®·Îº¿ÀÇ È¿À²ÀûÀÎ ÁÙ±â ÀÎ½Ä ¹× Á¢±ÙÀ» À§ÇÑ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ±â¹Ý °­ÀÎ ºñÁÖ¾ó ¼­º¸À× A Computer Vision-based Robust Visual Servoing for Efficient Peduncle Detection and Approaching of Harvesting robots
¹Ú¿ëÇö
Àü³²´ëÇб³
º¹Àâ ȯ°æ ³» À̵¿ °¡´É ¹°Ã¼ ÀÎ½Ä ¹× ºÐÇÒÀ» ÅëÇÑ È¿°úÀûÀÎ ¹°Ã¼ Áý±â ¹æ¹ý Effective Object Picking via Recognition and Segmentation of Movable Objects in Cluttered Environments
±èÁ¤Áß
Çѱ¹±â°è¿¬±¸¿ø
Learning-based SLAM system for endoscopy
Saad Khalil
Chungbuk National University (CBNU)
ÀÛ¹° °ËÃâÀ» ÀÌ¿ëÇÑ È¿À²ÀûÀÎ ºÐ»ç Á¦¾î ¿¬±¸
È«Çü±æ
Çѱ¹·Îº¿À¶ÇÕ¿¬±¸¿ø
½ÉÃþ½Å°æ¸ÁÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Å丶Åä ¼º¼÷µµ Æò°¡
ÀÌ´ëÇö
Ãæ³²´ëÇб³
Fin Ray ¸ÞÄ¿´ÏÁòÀ» Ȱ¿ëÇÑ °úÀÏ ¼öÈ®¿ë ±×¸®ÆÛ ¼³°è
±èÀǰâ
¾ÆÁÖ´ëÇб³
 
 
Ưº°¼¼¼Ç4 [TD2]
ÁÖ Á¦
±ºÁýÇü ¹«ÀÎ CPS ·Îº¿
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 16ÀÏ(¸ñ) 14:10~15:30
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù3
Á¶Á÷ÀÚ
¸íÇö (Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø ±³¼ö)
ÁÂ Àå
À̽¸ñ (¼øÃµÇâ´ë ±³¼ö)
³»¿ë
±ºÁýÇü ¹«ÀÎ CPS (Cyber Physical System) ·Îº¿ ¼¼¼Ç¿¡¼­´Â ´Ù°³Ã¼ ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ±¹¹æ ¹«ÀÎ ¹Ì¼Ç ¼öÇàÀ» À§ÇÑ ¿øÃµ ±â¼ú¿¡ ´ëÇØ¼­ ¹ßÇ¥ÇÑ´Ù. Àüü ½Ã½ºÅÛÀ» ±¸¼ºÇÏ´Â ´ÜÀ§ ±â¼úÀÎ ÃÊÁ¤¹Ð ³×Æ®¿öÅ©, AI °­È­ÇнÀ, ÈÞ¸Õ-·Îº¿ ÀÎÅÍÆäÀ̽º, ¸ÖƼ ·Îº¿ SLAM, AI ±â¹Ý °íÀå Áø´Ü µîÀÇ ¼¼ºÎ ±â¼úµéÀ» ¼Ò°³ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
Sample Filtering for Efficient Distillation in Reinforcement Learning
¹Ú¹üÁø
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
´Ù¼öÀÇ UGVÁ¶Á¾À» À§ÇÑ Áö»ó±¹ ÅÍÄ¡½ºÅ©¸° ÀÎÅÍÆäÀ̽º µðÀÚÀÎ
¹Ú±Ù¿ì
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
UWB-Odometry À¶ÇÕÀ» ÅëÇÑ ÃÖÀûÈ­ ±â¹Ý ´ÙÁß ¹«ÀÎ ºñÇàü »ó´ë À§Ä¡ ÃßÁ¤ ±â¹ý
ÃÖÁØÈ£
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
±ºÁý ·Îº¿ ¿î¿µÀ» À§ÇÑ ³×Æ®¿öÅ© ½Å·Ú¼º È®º¸ ¿¬±¸
ÁÖÇöÅÂ
°í·Á´ëÇб³
 
 
Ưº°¼¼¼Ç5 [TD3]
ÁÖ Á¦
Áö´ÉÇü Æ®·£½ºÆ÷¸Óºí ·Îº¿ ¸ðºô¸®Æ¼ ±¸ÇöÀ» À§ÇÑ ¿¬±¸
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 16ÀÏ(¸ñ) 16:30~18:00
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù3
Á¶Á÷ÀÚ
¼Û°¡Çý (Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø ¼±ÀÓ¿¬±¸¿ø)
ÁÂ Àå
¼Û°¡Çý (Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø ¼±ÀÓ¿¬±¸¿ø)
³»¿ë
´Ù¾çÇÑ ¸ð¹ÙÀÏ ·Îº¿À» ½Ç»ýȰ¿¡ Àû¿ëÇϱâ À§ÇÑ ¿¬±¸µéÀÌ ¼öÇàµÇ°í ÀÖ´Ù. ±×·¯³ª »ç¶÷ÀÇ »ýȰ °ø°£Àº Á¤Á¦µÇ¾îÀÖÁö ¾ÊÀ¸¸ç °¡º¯ÀûÀ̱⠶§¹®¿¡ °íÁ¤µÈ ·Îº¿ ÇüÅ´ À̵¿ °æ·ÎÀÇ °ø°£Àû ÇѰè¿Í ·Îº¿ ¼­ºñ½ºÀÇ Á¦¾àÀ» ¾ß±âÇÑ´Ù.
Áö´ÉÇü Æ®·£½ºÆ÷¸Óºí ·Îº¿ ¸ðºô¸®Æ¼ ±¸ÇöÀº ·Îº¿ÀÌ »ç¶÷°ú ´õ °¡±î¿öÁö±â À§ÇØ ÇÊ¿äÇÑ ±â¼ú Á¶°Ç Áß Çϳª·Î º» ¼¼¼Ç¿¡¼­´Â ¨çÁö´ÉÀûÀ¸·Î °æ·Î¸¦ °áÁ¤ÇÏ°í ¨è·Îº¿ÀÇ Çü»ó°ú Å©±â¸¦ º¯È­½ÃŰ¸é¼­ ¨é¿î¼Û ¼­ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ·Îº¿ ±¸Çö¿¡ ´ëÇØ ³íÀÇÇϰíÀÚ ÇÑ´Ù. ƯÈ÷ Áö´ÉÇü Æ®·£½ºÆ÷¸Óºí ·Îº¿ ¸ðºô¸®Æ¼ ±¸Çö¿¡ Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ßÀÇ ±â¼ú µ¿ÇâÀ» ¼Ò°³ÇÏ°í °ü·ÃÇÑ ¾ÆÀ̵ð¾î¸¦ ³íÀÇÇϰíÀÚ ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
Áö´ÉÇü Æ®·£½ºÆ÷¸Óºí ·Îº¿ ¸ðºô¸®Æ¼ ±â¼ú °³¿ä ¹× À̸¦ À§ÇÑ ¾×Ãß¿¡ÀÌÅÍ ±â¼ú
¼Û°¡Çý
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø
¿ÀÇÁ¶óÀÎ ½ÉÃþ°­È­ÇнÀ ±â¹ÝÀÇ 7ÀÚÀ¯µµ ·Îº¿ ¸Ó´Ïǽ·¹ÀÌÅÍ ÀÚ¼¼ Á¦¾î ¾Ë°í¸®Áò
ÀÌûȭ
Çѱ¹»ý»ê±â¼ú¿¬±¸¿ø
Àΰø ºñÀü ¹× ¼¾¼­¸¦ À§ÇÑ À¯¿¬ÀüÀÚ¼ÒÀÚ
ÃÖâ¼ø
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø
¸ðºô¸®Æ¼¿ë ÃÊ°í°­µµ ¼ÒÀçÀÇ ¼ºÇü Áß ¹ß»ýÇÏ´Â °áÇÔ¿¹Ãø ¹× °øÁ¤ ÃÖÀûÈ­ ¿¬±¸
¿øÂùÈñ
Çѱ¹»ý»ê±â¼ú¿¬±¸¿ø
Æ®·£½ºÆ÷¸Óºí ·Îº¿ÀÇ º¯ÇüÀ» À§ÇÑ ¿¢Ãß¿¡ÀÌ¼Ç ±â¼ú
Á¤¿ì¼®
Çѱ¹»ý»ê±â¼ú¿¬±¸¿ø
¸ð¹ÙÀÏ ·Îº¿ÀÇ »óȲÀÎÁöÇü Áö¿ª °æ·Î °èȹÀ» À§ÇÑ ¹® ÀÎ½Ä ½Ã½ºÅÛ
¹ÚÁÖ¿¬
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø
Á¾ÀÌÁ¢±â ±â¹Ý Æ®·£½ºÆ÷¸Óºí ·Îº¿ Ç÷§Æû ¼³°è
À̴뿵
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
 
 
Ưº°¼¼¼Ç6 [FA1]
ÁÖ Á¦
Áö¿ª °æÂû Áö¿øÀ» À§ÇÑ ¹«ÀÎ ¼øÂû ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß ¹× ½ÇÁõ
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 17ÀÏ(±Ý) 09:00~11:50
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù1-1
Á¶Á÷ÀÚ
Á¶¹é±Ô (±¹¹Î´ëÇб³ ±³¼ö)
ÁÂ Àå
Á¶¹é±Ô (±¹¹Î´ëÇб³ ±³¼ö)
³»¿ë
°æÂû°üÀÇ ¼øÂû¾÷¹«¸¦ Áö¿ø, º¸¿ÏÇÏ°í º¸Á¶ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â 4Á· º¸Çà ¼øÂû ·Îº¿ °³¹ß¿¡ ´ëÇØ ÅäÀÇÇϰí
Ä¡¾È ȯ°æ Áöµµ¸¦ Á¦ÀÛÇÏ´Â ÁßÇü 4Á· ·Îº¿°ú ¼øÂûÀ» Áö¿øÇÏ´Â °æ·® 4Á· ·Îº¿À» ÀÌ¿ëÇÏ¿©
CCTV »ç°¢Áö´ë¸¦ ÇØ¼ÒÇϰí Ä¡¾È °ø¹éÀ» ÃÖ¼ÒÈ­ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â È¿°úÀûÀÎ ¼øÂûÀ» ¼öÇàÇϱâ À§ÇØ
°ü·Ã ¿¬±¸¸¦ °øÀ¯ÇϰíÀÚ ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
System Integration and Motion Control of Mobile Robotic Arm for Teleoperation Using VR Headset
±¸¸£¹Ý
¼­¿ï°úÇбâ¼ú´ëÇб³
º¸Çà ·Îº¿À» À§ÇÑ ¿ÜºÎ ÅäÅ© °üÃø±â ¼³°è
Â÷ÇöÁ¦
ºÎ»ê´ëÇб³
ÇèÁö¿¡¼­ 4Á· º¸Çà ·Îº¿ º¸ÇàÀ» À§ÇÑ 2.5Â÷¿ø Áöµµ ÀÛ¼º
¾È¿íÁø
ºÎ»ê´ëÇб³
ÀÚ¼¼ ¾ÈÁ¤È­¿Í °í¼Ó º¸ÇàÀÌ °¡´ÉÇÑ 4Á· ·Îº¿ º¸Çà ¾Ë°í¸®Áò °³¹ß (Development of quadruped robot walking algorithm capable of pose stabilization and high speed gait)
À±¼ºÁØ
±¹¹Î´ëÇб³
Àΰø ½Å°æ¸Á ±â¹ÝÀÇ Áö¸é ¹Ý·Â ÃßÁ¤°ú Á¦¾î
¾ÈÀçÈÆ
ºÎ»ê´ëÇб³
RTK GPS¿Í RGBD Ä«¸Þ¶ó¸¦ »ç¿ëÇÑ 4Á· º¸Çà ·Îº¿ÀÇ ¾ß¿Ü ÀÚÀ² º¸Çà Outdoor autonomous locomotion of a quadruped robot using RTK GPS system and RGBD cameras
¹ÚÁø¿ì
ºÎ»ê´ëÇб³
4Á· º¸Çà ·Îº¿À» À§ÇÑ ¹ü¿ë ¿ÀǼҽº ÀúÀÚÀ¯µµ ¸Å´Ïǽ·¹ÀÌÅÍÀÇ °³¹ß
±èÁØ¿µ
ºÎ»ê´ëÇб³
Ä¡¾È¿ë ·Îº¿¿¡ ´ëÇÑ °æÂûÀÇ ¼ö¿ë¿äÀÎ
Á¤ÇýÁø
ºÎ»ê´ëÇб³
 
 
Ưº°¼¼¼Ç7 [FB1]
ÁÖ Á¦
±â°èÇнÀÀ» Ȱ¿ëÇÑ ·Îº¿ ºñÀü ÀÀ¿ë
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 17ÀÏ(±Ý) 09:00~11:50
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù1-2
Á¶Á÷ÀÚ
±èÁØ½Ä (Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø Ã¥ÀÓ¿¬±¸¿ø)
ÁÂ Àå
ÃÖµ¿°É (±¹¸³Çѹç´ëÇб³ Á¶±³¼ö)
³»¿ë
ÃÖ±Ù °¢±¤À» ¹Þ°í ÀÖ´Â ±â°èÇнÀ ¹× ÄÄÇ»ÅͺñÀüÀÇ ¹æ¹ý·ÐÀº ·Îº¿ ºñÀü¿¡ À־µµ Áß¿äÇÏ°Ô »ç¿ëµÇ°í ÀÖÀ¸¸ç, ƯÈ÷ ÀÚ±â ÈÆ·Ã, µ¥ÀÌÅÍ Áõ°­ÀÇ ÀüÅëÀûÀÎ ±â°èÇнÀ »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ¿µ»ó¸ÅĪ, Ä«¸Þ¶ó Æ®·¡Å·, °´Ã¼ ÀÚ¼¼ ÃßÁ¤ µî ´Ù¾çÇÑ ¹®Á¦¿¡¼­ ·Îº¿ ºñÀüÀÇ ÀÀ¿ëÀ» Á¢±ÙÇϰí ÀÖ´Ù. º» ¼¼¼Ç¿¡¼­´Â ÄÄÇ»ÅÍ/·Îº¿ ºñÀü ºÐ¾ßÀÇ ½ÅÁø¿¬±¸ÀÚµéÀ» Áß½ÉÀ¸·Î ÃÖ±Ù ·Îº¿ ºñÀüÀÇ ¹ßÀü ¹æÇâ ¹× ÀÀ¿ë ºÐ¾ß¿¡ ´ëÇØ¼­ ³íÀÇÇØ º¸°íÀÚ ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
¿­È­»ó ±â¹ÝÀÇ Ã¶µµÂ÷·® ÀÌ»ó °¨Áö ÀÚµ¿È­ ½Ã½ºÅÛ
ÃÖµ¿°É
Çѹç´ëÇб³
¿µ»ó ±â¹Ý ¼±¹Ú ŽÁö ¹× ¼±¼ö ¹æÇâ ÃßÁ¤ ½Ã½ºÅÛ
ÃÖµ¿°É
Çѹç´ëÇб³
Learning Pedestrian Group Representations for Multi-modal Trajectory Prediction
¹èÀÎȯ
±¤ÁÖ°úÇбâ¼ú¿ø
´ÙÁß Æò¸é Ç¥Çö¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¾î¾È Ä«¸Þ¶ó ±íÀÌ ÃßÁ¤
ÁÖ°æµ·
¿ï»ê°úÇбâ¼ú¿ø
Development of Autonomous Driving System with Jetson Platform
À̼®ÁÖ
Çѱ¹¿¡³ÊÁö°ø°ú´ëÇб³
 
 
Ưº°¼¼¼Ç8 [FC1]
ÁÖ Á¦
Sim2RealÀ» °í·ÁÇÑ ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ ¾ÆÅ°ÅØÃÄ
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 17ÀÏ(±Ý) 09:00~11:50
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù2
Á¶Á÷ÀÚ
°ø°æÃ¶ (Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø ºÎ±³¼ö / ¢ß¿£Á©·Îº¸Æ½½º ´ëÇ¥ÀÌ»ç)
ÁÂ Àå
°ø°æÃ¶ (Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø ºÎ±³¼ö / ¢ß¿£Á©·Îº¸Æ½½º ´ëÇ¥ÀÌ»ç)
³»¿ë
ÄÄÇ»ÅÍ °øÇÐÀÇ ¹ßÀü¿¡ µû¶ó ½Ã¹Ä·¹ÀÌÅÍÀÇ ¼Óµµ ¹× Á¤È®µµ°¡ ºñ¾àÀûÀ¸·Î Çâ»óµÇ¾úÀ¸¸ç ÀÌ´Â »ê¾÷Àü¹Ý¿¡ º¯È­ÀÇ ¹Ù¶÷À» ÀÏÀ¸Ä×´Ù. ·Îº¸Æ½½º¿¡¼­µµ À̸¦ Àû±Ø Â÷¿ëÇÏ¿© ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ±â¹Ý Á¦¾î ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©´Â ·Îº¿ Á¦¾î ÆÐ·¯´ÙÀÓÀÇ Å« Ãà Áß Çϳª·Î ÀÚ¸®Àâ¾ÒÀ¸¸ç ÇöÀç °¡Àå ¶ß°Å¿î ÅäÇÈ Áß ÇϳªÀÌ´Ù.
ÇÏÁö¸¸, ½Ã¹Ä·¹À̼ÇÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ÇнÀµÈ Á¦¾î±â¸¦ ½ÇÁ¦ ·Îº¿¿¡ °ð¹Ù·Î Àû¿ë ½Ã ½Ã¹Ä·¹À̼ǰú Çö½Ç °£ÀÇ Â÷ÀÌ·Î ÀÎÇØ ¸¸Á·½º·´Áö ¸øÇÑ Á¦¾î ¼º´ÉÀ» º¸ÀÌ°Ô µÈ´Ù. ÀÌ·¯ÇÑ Â÷À̸¦ ¸¸µå´Â °¡Àå Å« ¿øÀÎÀº ºñ¼±Çü ¸¶Âû, ´ïÇÎ, °ü¼º µî°ú °°Àº ±¸µ¿±âÀÇ ´ÙÀ̳ª¹Í½º¿Í ¿Ü¶õÀÌ´Ù. ½Ã¹Ä·¹À̼ǰú Çö½ÇÀÇ °£±ØÀ» Á¼È÷°íÀÚ ±¸µ¿±âÀÇ ±¸µ¿ Åõ¸í¼º(Actuation Transparency)¸¦ ³ôÀÌ´Â ´Ù¾çÇÑ ¹æ¹ý·ÐÀÌ Á¸ÀçÇÏÁö¸¸, ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ¿¡ ½ÇÀû¿ëÇϱ⿡´Â °úµµÇÑ ¿¬»ê·® ¹× ½Ã½ºÅÛÀÇ º¹Àâµµ Áõ°¡ µî ÇØ°áÇØ¾ßÇÒ »çÇ×µéÀÌ ¸¹´Ù.
µû¶ó¼­ Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø EXO¿¬±¸½Ç°ú ¢ß¿£Á©·Îº¸Æ½½º´Â ¸ðÅÍ µå¶óÀ̹ö¿¡¼­ ÀÚüÀûÀ¸·Î ±¸µ¿±âÀÇ ¸ðµç ºñ¼±Çü¼º°ú ¿Ü¶õÀ» º¸»óÇÔÀ¸·Î½á ±¸µ¿ Åõ¸í¼ºÀ» º¸ÀåÇϰí À̸¦ ÅëÇØ sim°ú realÀ» ÃÖ´ëÇÑ À¯»çÇÏ°Ô ±ÙÁ¢½ÃŰ´Â, sim2realÀ» °í·ÁÇÑ ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ ¾ÆÅ°ÅØÃ³¸¦ ¿¬±¸°³¹ß Çß´Ù. ¶ÇÇÑ, º» ¾ÆÅ°ÅØÃ³ÀÇ ÇÙ½ÉÀÌ µÇ´Â »õ·Î¿î ¸ðÅ͵å¶óÀ̹ö¸¦ ¿¬±¸°³¹ß Çß´Ù.
ÀÎüÀÇ ´ë³ú´Â °æ·Î °èȹ ¹× Á¦¾î ±ËÀû »ý¼º µîÀÇ »óÀ§Á¦¾î¸¦ ¼öÇàÇϸç, ô¼ö´Â Èû Á¦¾î ¹× µ¿ÀÛ Á¦¾î µîÀÇ ÇÏÀ§ Á¦¾î¸¦ ¼öÇàÇÑ´Ù. º» ¿¬±¸ÆÀÀº ÀÌ·¯ÇÑ ÀÎü Á¦¾î ¸ÞÄ¿´ÏÁòÀ» ¸ð¹æÇÏ¿© ¸ðÅÍ µå¶óÀ̹ö°¡ ô¼öÀÇ ¿ªÇÒÀ» ¼öÇàÇϵµ·Ï °³¹ßÇÏ¿´´Ù. µû¶ó¼­, Á¦¾ÈµÈ ¸ðÅÍ µå¶óÀ̹ö´Â ·Îº¿ÀÇ µ¿ÀÛÀ» ±¸ÇöÇϱâ À§ÇÑ À§Ä¡/¼Óµµ/Èû Á¦¾î»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ±¸µ¿±âÀÇ ±¸µ¿ Åõ¸í¼º È®º¸¸¦ À§ÇÑ ¸ðµç ÇÏÀ§ Á¦¾î¸¦ ´ã´çÇÑ´Ù. À̸¦ ÅëÇØ ½Ã¹Ä·¹ÀÌÅÍ ¹× »óÀ§ Á¦¾î±â¿¡¼­´Â ´õ ÀÌ»ó ±¸µ¿±â ´ÙÀ̳ª¹Í½º ¹× ºÒÈ®½Ç¼ºÀ» °í·ÁÇÒ Çʿ䰡 ¾ø¾îÁ³À¸¸ç, °á°úÀûÀ¸·Î sim°ú real »çÀÌÀÇ ´ÜÀýÀ» ÃÊ·¡ÇÏ´ø À庮À» Á¦°ÅÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
º» Ưº° ¼¼¼Ç¿¡¼­´Â sim2realÀ» °í·ÁÇÑ ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ ¾ÆÅ°ÅØÃÄ¿Í sim2real transfer¿¡ ƯȭµÈ »õ·Î¿î ¸ðÅ͵å¶óÀ̹öÀÇ °³¹ß °úÁ¤, ±×¸®°í µå¶óÀ̹ö¿¡ ³»ÀåµÈ ¿©·¯ °í±Þ Á¦¾î ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ¼Ò°³ÇÑ´Ù. ¶ÇÇÑ ÇØ´ç µå¶óÀ̹öÀÇ »ó¿ëÈ­ ¹× ¹èÆ÷ °èȹÀ» °øÀ¯ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
ºÎµå·¯¿î »óÀü·ù »ý¼ºÀ» À§ÇÑ ÀιöÅÍ È¸·Î ¼³°è
±èÇöµµ
¿£Á©·Îº¸Æ½½º
º¹¼ö°³ÀÇ ¸ðÅ͵å¶óÀ̹ö ¿¬µ¿À» ÅëÇÑ ´Ù°üÀý ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛÀÇ ±â°èÀû ÀÓÇÇ´ø½º º¸»ó ¾Ë°í¸®Áò ±¸Çö
±èÇüÁØ
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
º¸ÇàÀçȰ ¿þ¾î·¯ºí ·Îº¿ÀÇ Actuation Transparency¸¦ À§ÇÑ Á¦¾î ¾Ë°í¸®Áò ¹× ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ ¾ÆÅ°ÅØÃ³
°ø°æÃ¶
¿£Á©·Îº¸Æ½½º. Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
°í´ë¿ª Àü·ù Á¦¾î¸¦ À§ÇÑ Parameter Adaptation Algorithm ¹× Kalman Filter ±â¹Ý Àü·ùÁ¦¾î±â ¼³°è
À±Áö¹Î
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
Sim2RealÀ» °í·ÁÇÑ ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ ¾ÆÅ°ÅØÃ³ ±¸¼º¿¡ ÃÖÀûÈ­µÈ ¸ðÅ͵å¶óÀ̹ö °³¹ß ¹× Ç÷§ÆûÈ­ Àü·«
°ø°æÃ¶
¿£Á©·Îº¸Æ½½º. Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
¸ðÅ͵å¶óÀ̹öÀÇ °­°ÇÇÑ À§Ä¡Á¦¾î¸¦ À§ÇÑ Linear Quadratic Regulator ¹× ¿Ü¶õ °üÃø±â ¼³°è
Á¤¹Î±¸
¿£Á©·Îº¸Æ½½º. Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø
 
 
Ưº°¼¼¼Ç9 [FD1]
ÁÖ Á¦
´Ù¹°Ã¼ ÆÄÁö¸¦ À§ÇÑ ±×¸®ÆÛ ¸ÞÄ¿´ÏÁò
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 17ÀÏ(±Ý) 09:00~11:50
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù3
Á¶Á÷ÀÚ
¼Û¼ºÇõ (Çѱ¹±â°è¿¬±¸¿ø ¼±ÀÓ¿¬±¸¿ø)
ÁÂ Àå
¼Û¼ºÇõ (Çѱ¹±â°è¿¬±¸¿ø ¼±ÀÓ¿¬±¸¿ø)
³»¿ë
ÃÖ±Ù ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡ ·Îº¿ÀÌ Àû¿ëµÊ¿¡ µû¶ó, ·Îº¿ÀÌ ½ÇÁ¦·Î ÀÛ¾÷À» ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ÇÏ´Â ·Îº¿ ±×¸®ÆÛ ±â¼ú¿¡ ´ëÇÑ °ü½ÉÀÌ Ä¿Áö°í ÀÖ´Ù. ·Îº¿ÀÇ È°¿ë ºÐ¾ß¿¡ µû¶ó ¿ä±¸µÇ´Â ±×¸®ÆÛÀÇ ¼º´ÉÀÌ ´Þ¶óÁö±â ¶§¹®¿¡, °¢ Ȱ¿ë ºÐ¾ß¿¡¼­ È¿À²ÀûÀÎ ÀÓ¹« ¼öÇàÀ» À§ÇÑ »õ·Î¿î ±×¸®ÆÛ ¸ÞÄ¿´ÏÁò °³¹ßÀÌ ¿ä±¸µÈ´Ù. º» ¼¼¼Ç¿¡¼­´Â °¢°¢ÀÇ ·Îº¿ Àû¿ë ȯ°æ¿¡ µû¸¥ ´Ù¾çÇÑ ±×¸®ÆÛ ¸ÞÄ¿´ÏÁò¿¡ ´ëÇÑ ÃֽŠ¿¬±¸ µ¿ÇâÀ» ¼Ò°³ÇϰíÀÚ ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
ÆØÃ¢½Ä Æ©ºê¸¦ »ç¿ëÇÑ °íÃâ·Â ¼ÒÇÁÆ® ·Îº¸Æ½ ±×¸®ÆÛ
ÀÌÇÏ´Ã
¼º±Õ°ü´ëÇб³
¹®¾î ´Ù¸®¸¦ ¸ð»çÇÑ ¼ÒÇÁÆ® ¼®¼Ç ±×¸®ÆÛ
¼­¿ë½Å
Çѱ¹±â°è¿¬±¸¿ø
°Ëü äÃë ·Îº¿ÀÇ ¸éºÀ ÆÄÁö¸¦ À§ÇÑ ¼ÒÇÁÆ® ±×¸®ÆÛ ¼³°è
Á¶È«ÁØ
Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿¬±¸¿ø
¼Õ»ó ÃÖ¼ÒÈ­¸¦ À§ÇÑ Çü»ó ÀûÀÀÇü ¼ÒÇÁÆ® ±×¸®ÆÛ
ÀÌÀ翵
Çѱ¹±â°è¿¬±¸¿ø
¹°Ã¼ Á¶ÀÛÀ» À§ÇÑ ¸µÅ© ±¸µ¿¹æ½ÄÀÇ ´ÙÀÚÀ¯µµ ·Îº¿ ±×¸®ÆÛ
±èÀǰâ
¾ÆÁÖ´ëÇб³
¼ÒÇÁÆ® ±×¸®ÆÛÀÇ °¡º¯ °­¼ºÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÃʼÒÇü »ýüÁ¶Á÷ÀÇ È°·Â ¡ÈÄ ÃøÁ¤
³ë¿¬¿í
¾ÆÁÖ´ëÇб³
 
 
Ưº°¼¼¼Ç10 [FA2]
ÁÖ Á¦
Smart Mobility System
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 17ÀÏ(±Ý) 15:10~17:10
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù1-1
Á¶Á÷ÀÚ
Á¶Çö¹Î (°æºÏ´ëÇб³ ±³¼ö)
ÁÂ Àå
Á¶Çö¹Î (°æºÏ´ëÇб³ ±³¼ö)
³»¿ë
ÃÖ±Ù ¸ð¹ÙÀÏ ·Îº¿, º¸Çà ·Îº¿, µå·Ð°ú °°Àº ¸ðºô¸®Æ¼ ±â´ÉÀ» °¡Áø ·Îº¿¿¡ ´Ù¾çÇÑ ±â¼úÀ» Á¢¸ñÇÑ ½º¸¶Æ® ¸ðºô¸®Æ¼ ½Ã½ºÅÛÀÌ °³¹ßµÇ°í ÀÖ´Ù. º» ¼¼¼Ç¿¡¼­´Â ½º¸¶Æ® ¸ðºô¸®Æ¼ ½Ã½ºÅÛÀÇ ±¸ÇöÀ» À§ÇØ ¿¬±¸µÇ°í ÀÖ´Â ÁÖÇà Á¦¾î, ¾×Ãß¿¡ÀÌÅÍ Á¦¾î, ¿µ»ó ó¸®, SLAM, ±â±¸ ¹× ÀüÀå ¼³°è µîÀÌ ³íÀǵȴÙ. º» ¼¼¼ÇÀ» ÅëÇØ ½º¸¶Æ® ¸ðºô¸®Æ¼ ½Ã½ºÅÛ¿¡ ´ëÇÑ ±¹³» ¿¬±¸ÀÚµéÀÇ ÃֽŠ¿¬±¸ µ¿Çâ°ú ±â¼úÀ» ¼Ò°³ÇϰíÀÚ ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
Xenomai¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¿ÀÇ ¼Ò½º ½Ç½Ã°£ EtherCAT ¸ðÅÍ Á¦¾î ½Ã½ºÅÛÀÇ °³¹ß
°æÀ±Áø
¸íÁö´ëÇб³
´©¼³Àü·ù¿Í ³»ºÎÀúÇ×À» °í·ÁÇÑ ½´ÆÛÄ¿ÆÐ½ÃÅÍÀÇ ºñ¼±Çü »óŰø°£ ¸ðµ¨¸µ
ÀåŽÂ
Àü³²´ëÇб³
4Á· º¸Çà ·Îº¿ÀÇ º¸Çà ÇüÅ º¯È­¸¦ À§ÇÑ Á¦¾î ¹æ¹ý
¼ÛÈ­¿µ
ºÎ»ê´ëÇб³
¹°¸®Àû »óÈ£ÀÛ¿ëÀÌ °¡´ÉÇÑ Àü ¹æÇâ ÁÖÇà ±â¹Ý ¹°·ù ÀÌ¼Û ·Îº¿ÀÇ ¼³°è ¹× Á¦¾î
ÀÌÁø´ö
°æºÏ´ëÇб³
ÅͳΠȯ°æ¿¡¼­ÀÇ Lidar SLAM¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
ÀÌ»õÇÑ 
°æºÏ´ëÇб³
Á¦ÀÚ¸®È¸ÀüÀÌ °¡´ÉÇÑ ¸ð¹ÙÀÏ ·Îº¿4·û Á¶Çâ ÀåÄ¡ Á¦¾È
¹Ú¼ÛÀº
°æºÏ´ëÇб³
Ç×°ø ·Îº¿¿¡ Àû¿ë °¡´ÉÇÑ ´Ù¾çÇÑ À§¼ºÇ×¹ý ½Ã½ºÅÛÀÇ Á¤È®µµ Æò°¡
ÀÌÁÖÇõ
°æºÏ´ëÇб³
 
 
Ưº°¼¼¼Ç11 [FB2]
ÁÖ Á¦
Àç³­´ëÀÀ·Îº¿(Disaster Response Robots)
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 17ÀÏ(±Ý) 15:10~17:10
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù1-2
Á¶Á÷ÀÚ
¼­ÁøÈ£ (ºÎ°æ´ëÇб³ ±³¼ö)
ÁÂ Àå
±è¹«¸² (Çѱ¹·Îº¿À¶ÇÕ¿¬±¸¿ø º»ºÎÀå)
³»¿ë
±¹³»¿ÜÀûÀ¸·Î ´Ù¾çÇÑ Àç³­ÀçÇØ ¹× ´ëÇü»ç°í ÀÎÇÏ¿© ¹ß»ýÇÏ´Â ¹®Á¦·Î ÀÎÇÏ¿© ¸·´ëÇÑ »ý¸í°ú Àç»ê ÇÇÇØ¸¦ ÀÔ°í ÀÖ´Â Çö½Ç¿¡ Á÷¸éÇϰí ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ, ÀÚ¿¬ÀûÀÎ Àç³­ ¿Ü¿¡µµ Å×·¯, ¹üÁË µîÀ¸·Î ±¹¹ÎÀ» À§Çè¿¡ ºü¶ß¸®´Â Àç³­ »óȲÀÌ ¹ß»ýÇÒ °¡´É¼ºÀÌ ³ô¾ÆÁö°í ÀÖ°í, È­Çй°Áú Æø¹ß°ú °°Àº Àç³­ »ç°í°¡ Áõ°¡Çϰí ÀÖ´Â °ÍÀÌ Çö½ÇÀÌ´Ù. µû¶ó¼­ º» ¼¼¼Ç¿¡¼­´Â ±¹¹ÎÀÇ ¾ÈÀü È®º¸¸¦ À§ÇÏ¿© ÇÊ¿äÇÑ ´Ù¾çÇÑ Àç³­´ëÀÀ(»óȲÅëÁ¦, ¹æÀç/±¸Á¶ ÀÛ¾÷)¿¡ Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ·Îº¿ ¹× ¿î¿ë ±â¼ú °³¹ß ÇöȲ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´Ù¾çÇÑ ÀǰßÀ» ±³·ùÇϰíÀÚ ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
Àç³­ ȯ°æ¿¡¼­ ¿î¿ë °¡´ÉÇÑ ¼ÒÇü ¹«ÀÎ Áö»ó ·Îº¿ÀÇ ÀÚÀ² ÁÖÇà ½Ã½ºÅÛ ¿¬±¸
±è½Âȯ
¿ï»ê°úÇбâ¼ú¿ø
Àç³­ »óȲ½Ã ±ØÇÑ È¯°æ ´ëÀÀÀ» À§ÇÑ À̺¥Æ® Ä«¸Þ¶ó ±â¹ÝÀÇ ÀÚ¼¼ ÃßÁ¤ ¿¬±¸
ÀÌÂù¿ì
ÇѾç´ëÇб³ ´ëÇпø
À¯ÇØ ±âü ÃøÁ¤ ·Îº¿ÀÇ ¸ðµâÈ­ °³¹ß
ÀÌ¸í¼®
Çѱ¹·Îº¿À¶ÇÕ¿¬±¸¿ø
Æ®·¢ ±â¹Ý ½Ç³» À̵¿·Îº¿ÀÇ ¿µ»ó ±â¹Ý °´Ã¼ ÀÎ½Ä ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °è´Ü Á¤·Ä ¾Ë°í¸®Áò¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¼Û¹Î±â
ºÎ°æ´ëÇб³
°¡º¯ »ùÇøµ ½Ã°£ MPC¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ 2·û ¸ð¹ÙÀÏ ·Îº¿ÀÇ °è´Ü µî¹Ý
±è°Ç¿À
±¹¹Î´ëÇб³
Àç³­ÇöÀå¿ë ¸ð¹ÙÀÏ ·Îº¿¿¡ Àû¿ëÇϱâ À§ÇÑ ÇÏÀ̺긮µå ±×¸®ÆÛÀÇ µðÀÚÀÎ
±èµ¿Çö
´ë±¸°æºÏ°úÇбâ¼ú¿ø
¹ì ·Îº¿ ¸Ó¸® ¾ÈÁ¤È­¸¦ À§ÇÑ ¿ÀÂ÷ ±â¹Ý ½Å°æ¸Á°ú °­ÀÎ Á¦¾î ÀÔ·ÂÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¹é½ºÅ×ÇÎ Á¦¾î¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
±è¼ºÀç
ºÎ°æ´ëÇб³
õÀå ȯ°æ ³» ·Îº¿ÀÇ À§Çè¹° ŽÁö ¾Ë°í¸®Áò ¼º´É Çâ»óÀ» À§ÇÑ ÀúÁ¶µµ ¿µ»ó °³¼±¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
ÀüÀç¿ì
ºÎ°æ´ëÇб³
¹Ý´Éµ¿ ¼­½ºÆæ¼ÇÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ½Ç³» À̵¿·Îº¿¿ë ÈÙ ¸ðµâ ¼³°è¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¹Ú¼­¿¬
ºÎ°æ´ëÇб³
 
 
Ưº°¼¼¼Ç12 [FC2]
ÁÖ Á¦
÷´Ü ¼ö¼ú¿ë ·Îº¿
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 17ÀÏ(±Ý) 15:10~17:10
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù2
Á¶Á÷ÀÚ
°í¼º¿µ (Àü³²´ëÇб³ ±³¼ö)
Áø»ó·Ï (ºÎ»ê´ëÇб³ ±³¼ö)
ÁÂ Àå
°í¼º¿µ (Àü³²´ëÇб³ ±³¼ö)
³»¿ë
Áö³­ ¼ö½Ê ³â °£ ¼ö¼ú¿ë ·Îº¿Àº ´Ù¾çÇÑ ÇüÅ·Π°³¹ßµÇ¾î ¿ÔÀ¸¸ç, ½ÇÁ¦ ¼ö¼ú ȯ°æ¿¡ ¼º°øÀûÀ¸·Î Ȱ¿ëµÇ°í ÀÖ´Ù. º¹°­°æ ¼ö¼ú ·Îº¿, °üÀý ġȯ ¼ö¼ú ·Îº¿, ³úÁ¤À§ ¼ö¼ú ·Îº¿À¸·Î ½ÃÀÛÇÏ¿©, °í°­¼º À¯¿¬ ·Îº¿, ¸¶ÀÌÅ©·Î ÀÇ·á¿ë ·Îº¿, ÃÊÀ½ÆÄ Áø´Ü º¸Á¶ ·Îº¿, ¾È±¸¼ö¼ú¿ë ·Îº¿, º¹°­°æ ¼ö¼ú·Îº¿ÀÇ Áö´ÉÇü Á¦¾î µî ´Ù¾çÇÑ ·Îº¿µéÀÌ °³¹ßµÇ¾î ¿Ô´Ù. º» Ưº°¼¼¼Ç¿¡¼­´Â ±¹³»ÀÇ ¿ì¼öÇÑ ¼ö¼ú¿ë ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛÀ» ¸ð¾ÒÀ¸¸ç, ÇâÈÄÀÇ ¼ö¼ú ·Îº¿ÀÇ ¿¬±¸ µ¿Çâ¿¡ ´ëÇØ¼­ ÆÄ¾ÇÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀ¸·Î ±â´ëÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
ÀÌÁß °î¼±ÀÇ °¢µµ¿Í °Å¸®¿¡ µû¸¥ Tendon-Sheath ¸ÞÄ¿´ÏÁòÀÇ ÀÌ·Â Çö»ó °æÇ⼺
¹Ú¼öÇö
ºÎ»ê´ëÇб³
Pytorch¿¡¼­ YOLOv5¿Í DeepSORTÀÇ È¥ÇÕÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ½Ç½Ã°£ ¼ö¼ú±â±¸ ÃßÀû
ZHANG YOUQIANG
ºÎ»ê´ëÇб³
À§Àå°ü ¼ö¼úÀ» À§ÇÑ ´Ù °üÀý À¯¿¬ ³»½Ã°æ ·Îº¿ °³¹ß
¹ÚÈ¿Àç
´ë±¸°æºÏ°úÇбâ¼ú¿ø
ºÀÇÕ¿ë ¹Ù´ÃÀÇ ÃÖÀû ÆÄÁö¸¦ À§ÇÑ Handover ÀÚµ¿È­
ÀÌÇÐÀ±
´ë±¸°æºÏ°úÇбâ¼ú¿ø
ÁßÀç½Ã¼ú¿ë Ä«Å×ÅÍÀÇ RF±â¹Ý 5ÀÚÀ¯µµ À§Ä¡ÀÎ½Ä ±â¹ý
ÇÏÁøÃ¶
Àü³²´ëÇб³
A Programmable Remote Center of Motion Mechanism for Eye Surgery: Conceptual Design
Wang Chenyu
Àü³²´ëÇб³
·Îº¿ º¸Á¶ ½ÉÃÊÀ½ÆÄ¸¦ À§ÇÑ ÀÚµ¿ Áø´Ü ½ºÄ³´× ·Îº¿ ½Ã½ºÅÛ: °³³ä ¼³°è
¾È½ÃÇå
Àü³²´ëÇб³
 
 
Ưº°¼¼¼Ç13 [FD2]
ÁÖ Á¦
ÀÚÀ²ÁÖÇà ·Îº¿·¹À̽º ±â¼ú
ÀÏ ½Ã
2023³â 2¿ù 17ÀÏ(±Ý) 15:10~17:10
Àå ¼Ò
¾ÆÁ¨´Ù3
Á¶Á÷ÀÚ
¹®ÇüÇÊ (¼º±Õ°ü´ëÇб³ ±³¼ö)
ÁÂ Àå
¹®Èñâ (È«ÀÍ´ëÇб³ ºÎ±³¼ö)
³»¿ë
ÀÚÀ²ÁÖÇà ·Îº¿·¹À̽º ´ëȸ´Â °¢°¢ÀÇ ÀÚÀ²Â÷°¡ ÁÖÇà Æ®·¢ ÇѹÙÄû¸¦ ÁÖÇàÇÑ °á°ú¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î Ãâ¹ß ¼ø¼­¸¦ Á¤ÇØ ¿©·¯´ëÀÇ ÀÚÀ²Â÷ ·Îº¿ÀÌ µ¿½Ã¿¡ Ãâ¹ßÇÏ¿© ¹«ÇÑ °æÀï ·¹À̽º¸¦ ÆîÃÄ ¼øÀ§¸¦ °áÁ¤ÇÏ´Â ±¹³» À¯ÀÏÀÇ °æ±âÀÌ´Ù. º» Ưº°¼¼¼Ç¿¡¼­´Â 2022³â ÀÚÀ²ÁÖÇà ·Îº¿·¹À̽º ´ëȸ¿¡ Âü¿©ÇÑ ÆÀÀ» ÃÊûÇÏ¿© ÀÚÀ²ÁÖÇà ·¹À̽º¸¦ ±¸ÇöÇϱâ À§ÇØ Àû¿ëÇÑ ±â¼úÀ» ½ÇÁ¦Àû ±¸Çö ±â¼ú¿¡ ÃÊÁ¡À» µÎ¾î ¼Ò°³ÇÑ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¥
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
¼Ò¼Ó
ÀÚÀ²ÁÖÇà Ç÷§Æû¿¡¼­ ¶óÀÌ´Ù¿Í ºñÀüÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Àå¾Ö¹° ÀÎ½Ä ¹× À§Ä¡ ÃßÁ¤
½ÅÁöÀ¯
¼º±Õ°ü´ëÇб³
·Îº¿ ·¹À̽º¿¡¼­ ·¦ ŸÀÓ ÃÖ¼ÒÈ­¸¦ À§ÇÑ ·¹ÀÌ½Ì °æ·Î »ý¼º
ÇÑ´ÃÂù
ÇѶó´ëÇб³
µ¿½ÃÃâ¹ß ÀÚÀ²ÁÖÇà Ç÷§ÆûÀÇ È¸ÇÇÁÖÇà ¾Ë°í¸®Áò
±è¹ÙÀ²
È«ÀÍ´ëÇб³
ÀÚÀ²ÁÖÇà ·¹ÀÌ½Ì ¹Ì¼ÇÀ» À§ÇÑ ´ÙÂ÷·® »óȲ À§Çèµµ ÆÇ´Ü ¹× °æ·Î ¼±Åà Àü·«
¹®¼ºÇö
°¡Ãµ´ëÇб³
ÀÚÀ²ÁÖÇà ·Îº¿ ·¹À̽̿¡¼­ÀÇ Ãß¿ù ¾Ë°í¸®Áò °ËÁõ
¹ÚÁ¤Çö
¼­¿ï½Ã¸³´ëÇб³
ÀÚÀ²ÁÖÇà ·¹À̽ÌÄ«ÀÇ È¸ÇǸ¦ À§ÇÑ Àå¾Ö¹° ·¹À̾î
±èÀçÀ±
¿¬¼¼´ëÇб³
ÀÚÀ²ÁÖÇà ·¹À̽ÌÄ«ÀÇ Àå¾Ö¹° ȸÇÇ ¾Ë°í¸®Áò¿¡ °üÇÑ ¿¹ºñ ¿¬±¸
À¯¿ø»ó
¼±¹®´ëÇб³
ÀÚÀ²ÁÖÇà ½Ã½ºÅÛ¿¡¼­ÀÇ »óÅ ¿¹Ãø ±â¹Ý Á¦¾î ÀÔ·Â Áö¿¬ º¸»ó State Prediction based Control Input Delay Compensation for Autonomous Driving Systems
³²Çü¿ì
¿¬¼¼´ëÇб³
¹ðÅ©·Î¿¡¼­ ±â¿ï±â ¼¾¼­¸¦ »ç¿ëÇÑ ÀÚÀ²ÁÖÇà Â÷·®ÀÇ °æ·Î º¸»ó ¹æ¹ý
Á¶±âȯ
ÃæºÏ´ëÇб³