인류 문명은 재료의 발달과 함께 진화를 해왔으며 20세기 후반부터 등장한 스마트재료는 외부 환경에 맞춰 스스로 적응을 하는 재료이다. 많은 종류의 스마트재료 중 대표물질이라고 할 수 있는 형상기억합금은 온도에 반응하여 자가 치유효과 를 볼 수 있는 재료이다. 외부 하중에 의한 변형을 자가치유 효과를 사용하여 회복을 하고자 하는 연구는 계속되어 왔지만 온 도의 변화를 구조물 전체적으로 줘야한다는 많은 불편이 있었다. 따라서 본 연구에서는 이 효과를 증진하여 상온에서도 자가 치유효과를 할 수 있는 초탄성 형상기억합금을 이용한다. 구조물에 있어서의 초탄성 형상기억합금의 능력을 스테인리스강과 함 께 비교하고 비교를 위해 강재가 가장 변형되기 쉬운 형태인 와이어형태로 가공하여 다양한 인장실험을 진행한다. 인장실험의 종류는 총 3가지로 변위를 다르게, 인장속도를 다르게, 선 인장력을 다르게 하는 실험으로 진행된다. 이때의 응력, 변형률간의 그래프를 그리고 잔류변형, 재료의 항복점 및 회복, 에너지 소산과 같은 구조물에 있어서의 재료적 능력을 파악하고 따로 그래 프를 도식화 하여 해석하였다.

In this paper, we propose remote navigation control for intelligent robot using particle swarm optimization(PSO). The proposed system consists of interfaces for intelligent robot navigation and user interface in order to control the intelligent robot remotely. And communication interfaces using TCP/IP socket is used. To do this, we first design the fuzzy navigation controller based on expert's knowledge for intelligent robot navigation. At this time, we use the PSO algorithm in order to identify the membership functions of fuzzy control rules. And then, we propose the remote system in order to navigate the robot remotely. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the developed controller and remote system through some experiments.