http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Unity 3D 기반 깊이 영상을 활용한 공장 안전 제어 시스템에 대한 연구
조성현(Seonghyeon Jo),정인호(Inho Jung),고동범(Dongbeom Ko),박정민(Jeongmin Park) 한국게임학회 2020 한국게임학회 논문지 Vol.20 No.3
작업자-로봇 간 협업은 다품종 소량생산 기반의 스마트팩토리에서 중요한 요소가 된다. 기존 제조 공장을 스마트화하기 위해 AI 기반의 기술이 도입되고 있지만 이 경우 단기적 생산성 향상에 그친다. 이를 해결하기 위한 협업 지성은 인간의 팀워크, 창의력 등과 AI의 속도, 정확성 등이 결합되어 서로의 단점을 적극적으로 보완 할 수 있다. 그러나 현재 자동화설비는 돌발사태 발생 시 재해강도가 높기 때문에 안전대책이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 작업자 및 설비를 가상 세계에 구현하고, 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 판별하는 공장 안전 제어 시스템을 설계하고 구현한다. AI-based smart factory technologies are only increase short-term productivity. To solve this problem, collaborative intelligence combines human teamwork, creativity, AI speed, and accuracy to actively compensate for each other’s shortcomings. However, current automation equipmens require high safety measures due to the high disaster intensity in the event of an accident. In this paper, we design and implement a factory safety control system that uses a depth camera to implement workers and facilities in the virtual world and to determine the safety of workers through simulation.
다관절 로봇을 위한 TD3-GAIL 기반의 가상 모방 학습 방법
조성현(Seonghyeon Jo),박종천(Jongcheon Park),이상문(Sangmoon Lee) 대한전기학회 2021 전기학회논문지 Vol.70 No.1
As robots replace human work, interests in robot teaching are increasing to implement various tasks and to quickly generate task motions. However, there are some difficulties to apply into articulated robots with multiple degrees of freedom. To solve this problem, we developed a virtual environment of robot manipulator for imitation learning and proposed a twin delayed deterministic generative adversarial imitation learning method which provides the imitation of expert’s demonstration. The developed virtual environment provides an efficient way to gather expert’s demonstration data. The learning performance of the proposed method was verified by comparing it with the conventional one based on the virtual environment for robot manipulators.
TADGAN 알고리즘을 이용한 6 축 다관절 로봇의 충돌판단
권우경(Wookyong Kwon),조성현(Seonghyeon Jo),강동엽(Dongyeop Kang),동지연(Jeyoun Dong),남승우(Nam Seung Woo) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문에서는 TADGAN 알고리즘을 이용한 6 자유도 (DOF) 로봇 매니퓰레이터의 충돌 판단 방법을 제시한다. 충돌감지는 협업 로봇의 필수 기능이므로 공유 작업 공간에서 인간의 안전을 위해 매우 중요하다. 데이터 기반 충돌 감지방법을 개발하기 위해 6 자유도 로봇에서 여러 데이터 세트를 수집하여, TADGAN 알고리즘을 통해 충돌을 감지하고 테스트 데이터 세트를 통해 방법을 검증하였다. 제안된 알고리즘은 데이터 기반 접근 방식의 가장 큰 어려움 인 작은 크기의 충돌 데이터를 사용해도 학습이 가능하다는 장점이 있음을 알 수 있다.