This study assessed the feasibility of deploying mobile safety-sign robots to replace human flaggers in highway work zones and determined the optimal Dynamic Message Display (DMD) configurations. The study consisted of two phases. The first phase involved a pilot test on a test road in Yeoju, where the work zone conditions were replicated by following the highway work zone traffic management guidelines. Eight drivers participated in a pilot test. All four driving behavior indicators demonstrated improvements in driving safety under the robotbased scenario compared with the conventional human flagger scenario. The second phase adopted a Virtual Reality (VR)-integrated Driving Simulator (DS) to analyze the driver behavior across various DMD types. Six robot-based scenarios were designed by combining three DMD message types with two display sizes along with one baseline scenario based on existing guidelines for comparison. Twenty drivers participated in this experiment. A rank-based comparative analysis incorporating five evaluation indicators was performed to derive the optimal DMD display type. Scenario 3 (vertical ‘60’ display) and Scenario 6 (horizontal ‘감속60’ display, ‘Reduce speed to 60’ in English) were identified as the optimal DMD display types. These findings establish a foundation for the development of traffic management standards for safety sign robots in highway work zones.

This paper presents the design and experimental validation of an intelligent tire alignment and lifting control system for an under-vehicle autonomous parking robot. The proposed system enables the robot to autonomously enter beneath a vehicle, recognize tire positions using a LiDAR-based sensing module, and perform precise lifting through a fork-type mechanism. A YOLOv8 instance segmentation algorithm is employed to detect tire regions from LiDAR point cloud data and estimate their geometric centers. The detected tire positions are then matched with a vehicle database to determine the correct alignment for lifting. Experiments were conducted on three different vehicle types under various surface conditions. The results show that the proposed system achieved a tire recognition accuracy exceeding 95%, a lifting success rate of 100%, and an average lifting operation time of 12.3 seconds. These results demonstrate the reliability and practicality of the proposed method for real-world autonomous parking applications.

무인 자율 이동 로봇은 산업 현장에서 자동화를 위해 활용되고 있으며, 선박 분야에서는 기관실 순찰 및 화재 감시를 위한 연 구가 진행되고 있다. 선박 적용 연구에 사용되는 대부분 로봇은 Ackermann 주행 방식을 기반으로 하고 있어, 협소하고 구조가 복잡한 기 관실 환경에서 기동성과 주행 정확도를 확보하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Ackermann, Mecanum 그리고 Track의 세 가지 대표적 인 주행 방식을 동일한 조건에서 비교·평가하여 주행 성능을 분석하였다. 주행 방식 변경이 가능한 자율 주행 로봇을 제작하고, 이론적 운동학 모델을 기반으로 최소 회전반경을 산출하였으며, 직선 및 직선-곡선 혼합 경로에서 반복 주행 실험을 수행하여 도착 성공률과 도 착 지점 오차를 정량적으로 평가하였다. 그 결과, 직선 경로에서는 세 주행 방식 모두 높은 도착 성공률을 보였으나, 곡선이 포함된 경로 에서는 Mecanum 구동이 가장 낮은 평균 도착 오차와 안정적인 주행 특성을 나타냈다. 반면 Track 구동은 곡선 구간에서 미끄럼에 따른 편 향으로 오차가 증가하는 경향을 보였으며, Ackermann 구동은 조향 구조의 특성으로 인해 최소 회전반경이 0.346 m로 제한되었다. 본 연구 는 기관실 같은 협소하고 복잡한 환경에서 자율 주행 로봇의 구동 방식 선정에 대한 정량적 근거를 제시하고, 선박 무인 감시 로봇의 설 계 및 운용 전략 수립에 기초 자료를 제공한다.

Explosive Ordnance Disposal (EOD) robots are essential for safeguarding operators and reducing risks in high-threat environments. This study reviews international cases and current technologies to identify limitations and propose improvement strategies. Mission success depends on four core domains: mobility, power, manipulator precision, and communication. Current tracked and wheeled platforms lack self-righting, leading to research on flippers, wheel–leg hybrids, and quadrupedal locomotion. Battery reliance remains critical; short-term solutions include intelligent Battery Management Systems (BMS) and battery-exchange robots, while long-term progress requires high-density energy sources. Manipulator performance is hindered by inertia and backlash, but precision actuators, soft grippers, and sensor fusion with AI can enhance dexterity. Communication faces losses and jamming, requiring multilayered resilience with Software-Defined Radio (SDR), cognitive radio, relay nodes, and hybrid links. By mapping improvements to Technology Readiness Levels (TRL), this study suggests a phased roadmap where mature technologies address immediate needs, while AI-driven autonomy and secure networks define long-term advances.

The human body has many degrees of freedom (1-3 degrees of freedom) per joint, enabling smooth and stable walking. However, unlike humans, robots require many more joints, and their design necessitates the control of numerous motors. However, controlling more motors leads to lower walking stability. Therefore, this paper studies a real-time control method for stable walking of a bipedal robot. To enable stable walking of a bipedal robot with 12 degrees of freedom, we study a method for generating and supplementing walking patterns between each joint using numerical analysis of the multi-joint robot's kinematics and learning-based AI. This research is to apply the adaptive control of neuron networks for the real-time attitude control of Multi-articulated robot. Multi-articulated robot is expressed with a complicated mathematical model on account of the mechanic, electric non-linearity which each articulation of mechanism has, and includes an unstable factor in time of attitude control. If such a complex expression is included in control operation, it leads to the disadvantage that operation time is lengthened. Thus, if the rapid change of the load or the disturbance is given, it is difficult to fulfill the control of desired performance. In this research we used the response property curve of the robot instead of the activation function of neural network algorithms, so the adaptive control system of neural networks constructed without the information of modeling can perform a real-time control. The proposed adaptive control algorithm generated control signs corresponding to the non-linearity of Multi-articulated robot, which could generate desired motion in real time.

고령화가 빠르게 진행되면서 정서적 고립, 인지 능력 저하 등 사회적 문제와 이를 위한 해결책이 중요하게 다뤄지 고 있다. 특히 디지털 컴패니언 로봇은 고령자의 정서적⋅인지적⋅신체적 특성을 반영한 맞춤형 지원 수단으로 주목 받고 있으며, 수용성과 만족도를 높이기 위한 디자인 연구의 필요성도 증가하고 있다. 본 연구는 디지털 컴패니언 로봇의 기능적 및 심미적 요소를 통합적으로 평가하고, 설계 기준 및 평가 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 약 3년 반에 걸쳐 고령자를 대상으로 반복적 실험과 검증을 수행하였으며, 로봇 표정 평가와 프로토타입 에 대한 사용성 평가 결과를 바탕으로 설계 요소 및 평가 방안을 제시하였다. 연구 결과, 심미적 측면에서는 변화하 는 로봇 표정을 통해 로봇의 인상에 긍정적 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 곡선 형태의 동물 로봇의 외형은 친밀 감을 유도하여 만족도를 높이는 데 효과적이었다. 기능적 측면에서는 전화, 알람, 영상 시청 등 기본 기능에 대한 수용도가 높게 나타났다. 말투, 용어의 일관성, 음성 안정성과 같은 언어적 상호작용 요소는 사용 편의성을 높이는 만족도 높은 요소로 나타났다. 이외에도 일상 환경에서의 구조적 안정성과 부상 방지, 그리고 내구성 확보가 핵심 요소로 확인되었다. 본 연구는 심미성과 기능성을 모두 고려한 통합적 평가를 통해 고령자 중심의 설계 기준을 제시 하였다는 데 그 의의가 있다.

본 연구는 웨어러블 로봇 기술을 활용하여 비대칭 보행을 정량적으로 분석하는 방법을 개발하 고, 이를 재활 운동 전략에 적용할 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 편마비 환자에게서 흔히 관찰 되는 보행 비대칭성을 모의하기 위해, 4명의 건강한 참가자(남성 1명, 여성 3명)가 고관절에 엔코더 센서가 장착된 웨어러블 로봇을 착용한 상태로 10m 직선 경로에서 보행 실험을 10회 수행하였다. 센서를 통해 고 관절 각도 및 각속도에 대한 실시간 데이터가 수집되었으며, 수집된 데이터는 MATLAB 기반의 시뮬레이 션 환경에서 처리되어 보행 위상 궤적을 구성하였다. 위상 궤적은 보행의 주기적 역학적 특성을 시각화하 였으며, 좌·우 고관절 위상 궤적이 둘러싼 면적을 비교함으로써 보행 비대칭성을 정량적으로 평가하였다. 분석 결과, 참가자 간 보행 대칭성에서 뚜렷한 차이가 확인되었다. 또한 비대칭 정도를 정량화하기 위하여 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)와 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하였다. 이러한 지표들은 위상 궤적 분석이 보행 이상을 진단하고 모니터링할 수 있는 효과적인 도구 가 될 수 있음을 보여준다. 연구 결과는 본 방법론이 보행 장애를 가진 개인에게 맞춤형 재활 프로그램 및 운동 기반 중재를 개발하기 위한 기초적 접근으로 활용될 수 있음을 시사한다. 다만, 본 연구는 소수의 건 강한 참가자만을 대상으로 수행되었으므로 제안된 방법의 예비적 타당성을 확인하는 수준에 그치며, 향후 에는 다양한 보행 환경과 임상 집단을 포함한 대규모 연구 및 실시간 제어 알고리즘의 적용을 통해 임상적 활용 가능성을 더욱 강화할 필요가 있을 것이라 판단되어진다.

이동로봇은 인공지능, 센서 기술 등과 융합함으로서 다양한 산업 및 서비스 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 조선 및 해 양 분야에서도 이동로봇을 활용한 물품 운반, 현장 모니터링, 위험한 업무 등에 대한 연구가 수행됨으로서 생산성 향상 및 안정성 강화를 향상시키고자 하고 있다. 본 연구에서는 선박기관실처럼 내연기관, 선반, 드릴머신, 공구대, 용접실습대 등 다양한 기기 및 장비의 간격이 좁고 구조가 복잡한 환경의 기관실습실 내에서 이동로봇의 자율주행을 구현함으로서 선박기관실에 적용 가능여부를 확인하고자 하였다. ROS2기반의 이동로봇으로 SLAM 라이브러리 중 하나인 Cartographer를 사용하여 지도를 작성한 후 여러 위치에서 자율주행 시험과 지도에 없는 장애물을 놓은 경우 자율주행 시험결과 복잡한 환경에서도 높은 자율주행 성능을 확인하였다. 선박기관실은 실험한 장소와 여러환 경의 차이는 있으나 구조의 변화가 거의 없어 자율주행이 가능할 것으로 사료된다.

Small and medium-sized manufacturing enterprises(SMEs) have traditionally relied on skilled labor to support multi-variety, small-batch production. However, demographic changes such as low birth rates and aging populations have led to severe labor shortages, prompting increased interest in collaborative robots(cobots) as a viable alternative. Despite this necessity, many SMEs continue to face significant challenges in implementing such technologies due to technical, organizational, and environmental(TOE) constraints. While prior research has mainly focused on technology adoption from the perspective of user organizations, this study adopts a differentiated approach by analyzing adoption factors from the perspective of smart factory experts—specifically, evaluators/mentors and solution providers—who play a critical role in Korea’s policy-driven smart manufacturing environment. Using the Analytic Hierarchy Process(AHP), the study evaluates the relative importance and prioritization of adoption factors across three dimensions: technology, organization, and environment. Survey data collected from 20 smart factory experts indicate that top management support, relative advantage, and safety are key determinants in cobot adoption. Furthermore, the findings reveal that organizational readiness and technical effectiveness have greater influence on implementation decisions than external pressures such as partner pressure. This study provides new insights by incorporating expert perspectives into the adoption framework and offers practical policy and managerial implications to support cobots implementation in the SMEs.

본 논문에서는 2자유도 매니퓰레이터(manipulator)가 탑재된 지상형 이동 로봇을 활용한 균열 지도 작성 기법을 소개한다. 로봇의 앞·측면에 각각 스테레오 비전 센서를 설치하였으며, 앞면에 설치된 센서의 포인트 클라우드 정보를 이용하여 로봇의 위치를 인식하 고 지도를 작성하며, 측면에 설치된 센서의 영상 정보를 바탕으로 벽면 내 균열을 검출한다. 이때, 두 센서의 좌표계를 좌표 변환식을 통해 통일하여 정합 및 검출된 균열 정보를 생성된 지도에 실시간으로 표기하고, 손상의 정보가 기록 및 관리될 수 있도록 하였다. 2자 유도 움직임이 가능한 매니퓰레이터 장치를 이동로봇에 탑재하고 사각지역의 제한 없이 로봇의 진행 방향을 벗어난 균열을 촬영할 수 있도록 하였다. 촬영된 영상 내 딥러닝 기법을 적용하여 균열을 검출하고, 해당 균열이 촬영된 영상 내 일부만 존재한다고 판단하 는 경우 매니퓰레이터를 동작하여 남은 균열의 위치를 추정 및 추가 촬영, 스티칭할 수 있도록 하였다. 본 시스템의 성능 확인을 위하 여 실내 환경에서 실험을 진행하였으며, IoU기반 검출율 0.6 이상의 정확도로 실시간 균열 정보를 구축된 지도 위에 작성하는 것을 확 인하였다.

최근 자율주행 기술의 급속한 발전으로 자율주행 기술이 탑재된 차량이 눈에 띄고 있다. 자율주행 기술로 인해 교통사 고 감소와 효율적인 교통운영을 유도할 수 있는데, 주행 환경뿐만 아니라 주차 환경에서도 큰 이점을 보이고 있다. 이러 한 자율주행 기술을 기반으로 한 로봇 파킹 시스템은 주차 소요 시간을 단축하고 주차 공간을 더욱 효율적으로 활용할 수 있는데, 이는 특히 교통약자들의 이동 편의성을 크게 향상시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 차량의 진출입이 빈번 하고 보행자의 이동이 많은 고속도로 휴게시설을 대상으로 교통약자를 고려한 로봇 파킹 시스템을 도입하여 안정성과 효율성을 평가하고자 한다. 이를 위해 2010년부터 2022년까지의 고속도로 휴게시설 사고 데이터를 분석하여, 사고 빈도 와 사고 심각도를 고려한 EPDO(Equivalent Property Damage Only) 값이 높은 중부내륙선 충주휴게소(창원방향)를 분석 대상지로 선정하였다. 미시교통 시뮬레이션 VISSIM을 활용하여 대상 휴게소의 도로 및 주차장 네트워크를 구축하고 시 뮬레이션하였다. 안전성 평가를 위해 DRAC(Deceleration Rate to Avoid Crash) 및 PET(Post Encroachment Time) 지 표 등을 활용하였으며, 효율성 평가로는 주차 회전율(Parking Turning Rate) 및 정지횟수(Number of Stops) 지표 등을 사용하여 비교하였다. 본 연구는 기존 연구들과 달리 교통약자의 관점에서 로봇 파킹 시스템의 효과를 분석했다는 점에 서 차별성을 가진다.

This study investigates the structural stability of a telescopic arm designed for a painting robot through finite element analysis (FEA). As factory automation progresses, robots are increasingly used to replace hazardous tasks like painting. However, the heavy weight of telescopic arms poses significant control challenges. This research specifically examines the structural stability of a 7.4-meter telescopic arm, designed for use in a 14m x 14m large-scale block painting environment. The telescopic arm consists of six steel links, each ranging from 700 mm to 1500 mm, and supports a 50 kg painting robot mounted at the end of Link 6. Using Dassault System’s Abaqus2022 software, simulations were performed in both stretched and rotated modes to analyze self-weight effects and structural stability. The results revealed maximum deflection of 92.3 mm in stretched mode and 127.3 mm in rotated mode, with the highest stress concentration of 416.8 MPa occurring at the Link 3 and Link 4 connection. To improve stability, additional reinforcement materials and an increase in connector thickness from 40 mm to 80 mm were applied, successfully reducing maximum stress to 94.3 MPa. These findings suggest an effective enhancement in the stability of the telescopic arm under various operational modes.