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- 저자 : 권준형(Junhyung Kwon) (검색결과 14 건)
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산업용 로봇 팔 최적 경로 계획을 위한 심층강화학습 프레임워크
권준형 ( Junhyung Kwon ),조든솔 ( Deun-sol Cho ),김원태 ( Won-tae Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다
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소나무, 벚나무, 느티나무 단근 후 연고 처리에 따른 발근 비교
박준형,김지연,권시균,김해랑,권준형,이하림,김다원,마지원,김판기,고상현,김기우,Park, Junhyung,Kim, Jiyeon,Kweon, Si-Gyun,Kim, Haerang,Kwon, Junhyung,Lee, Harim,Kim, Dawon,Ma, Jiwon,Kim, Pan-Gi,Koh, Sang-Hyun,Kim, Ki Woo 한국산림과학회 2019 한국산림과학회지 Vol.108 No.2
본 연구에서는 뿌리 수술과 수목 이식 현장에서 단근 부위에 처리하는 뿌리연고에 대한 상처 반응 및 세근 발달을 3종의 수종에서 비교하였다. 2014년 5월부터 2016년 11월까지 경상북도 상주시에 식재된 소나무, 벚나무, 느티나무 성목에서 직경 2~4 cm에 해당하는 뿌리를 절단하고 상처 부위를 바셀린과 유기질 비료로 연고 처리하여 6개월이 경과한 후, 시료를 채취하여 세근 생장량을 조사하였다. 단근 후 세근 발달은 전반적으로 느티나무와 벚나무에서 우수하였지만 소나무에서는 저조하였다. 세근 생장량은 느티나무에서 단근과 유기질 비료 처리구에서 높게 나타났다. 벚나무에서는 처리별로 뚜렷한 효과가 없었다. 이상의 결과는 단근과 상처 처리에 대한 세근 발달이 수종별로 상이하므로 단근 후 수종별로 처리방법의 세분화가 필요함을 시사한다.
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군집 로봇의 임무 검증 지원을 위한 디지털 트윈 기반 통신 최적화 기법
김관혁 ( Gwanhyeok Kim ),김한진 ( Hanjin Kim ),권준형 ( Junhyung Kwon ),하범수 ( Beomsu Ha ),허석행 ( Seok Haeng Huh ),구지훈 ( Jee Hoon Koo ),손호정 ( Ho Jung Sohn ),김원태 ( Won-tae Kim ) 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.12 No.1
Robots are expected to expand their scope of application to the military field and take on important missions such as surveillance and enemy detection in the coming future warfare. Swarm robots can perform tasks that are difficult or time-consuming for a single robot to be performed more efficiently due to the advantage of having multiple robots. Swarm robots require mutual recognition and collaboration. So they send and receive vast amounts of data, making it increasingly difficult to verify SW. Hardware-in-the-loop simulation used to increase the reliability of mission verification enables SW verification of complex swarm robots, but the amount of verification data exchanged between the HILS device and the simulator increases exponentially according to the number of systems to be verified. So communication overload may occur. In this paper, we propose a digital twin-based communication optimization technique to solve the communication overload problem that occurs in mission verification of swarm robots. Under the proposed Digital Twin based Multi HILS Framework, Network DT can efficiently allocate network resources to each robot according to the mission scenario through the Network Controller algorithm, and can satisfy all sensor generation rates required by individual robots participating in the group. In addition, as a result of an experiment on packet loss rate, it was possible to reduce the packet loss rate from 15.7% to 0.2%.
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