Robots equipped with artificial intelligence technology include learning functions. Purely inductive learning methods formulate general hypotheses by finding empirical regularities over the trainning examples. Purely analytical methods use prior knowledge to derive general hypotheses deductively. Therefore, when the physical environment of a robot is complex, there is a problem of increased computational time required for information processing. In particular, when a large number of robots transmit information, more computational time is required for information processing. The distance-based topological method proposed in this paper first constructs the topology based on the distances between robots, and then generates information weights according to the stages of the topology. The technique proposed in this paper has been experimentally confirmed to have excellent performance in environments with a large number of robots and complex physical conditions.

In this study, power generation characteristics based on water flow dynamics in a pipe system with a mobile firefighting robot were analyzed using 3D CAD modeling and computational fluid dynamics(CFD) simulations. The water flow field which is significantly affected by applied pressure, generates mechanical torque at the turbine blades, enabling power generation. The inlet pressure of the flow field was set to approximately 6 to 12 bar, and the flow characteristics such as velocity, pressure, and mass flow rate, along with power generation characteristics, were analyzed under various turbine rotational velocities. It was observed that higher inlet pressures resulted in increased torque and mechanical power output at the turbine blades. This research is expected to serve as a fundamental design and data reference to improve the performance of firefighting robots at fire sites.

본 연구의 목적은 로봇 제작 프로그램이 초등 저학년의 사회성 향상에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 연구 대상은 U시의 J교육원에서 또래관 계의 어려움을 경험하고 있는 초등학교 저학년을 대상으로 하였다. 아동 과 보호자의 동의를 받은 최종 20명을 실험집단 10명, 통제집단 10명으 로 구성하였다. 실험집단에게는 로봇 제작 프로그램을 주 2회(회기 당 60분) 총 12회기를 실시하였으며, 실험·통제집단 모두에게 프로그램 효 과성을 검증하기 위해 사회성 검사를 프로그램 전후로 실시하고, 프로그 램 종료 후 4주 뒤에 추후 검사를 통해 효과의 지속성을 확인하였다. 로 봇 제작 프로그램을 실시한 결과 실험집단의 사회성이 향상되었으며 프 로그램 종결 후에도 효과가 지속되는 것으로 나타났다. 따라서 로봇 제 작 프로그램으로 아동의 사회성 향상을 위한 다양한 연구와 교육 현장과 보건복지부의 지원 사업 중 아동의 정서 및 심리의 문제를 해결할 수 있 는 프로그램으로 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 보행로에서 주행하는 자율주행로봇의 경로 최적화를 위한 D*알고리즘 수정에 중점을 두고 있다. 기존의 D*알고리즘은 자율주행 로봇이 장애물을 인식하고 회피하는 방식으로 설계되었지만, 실제 보행환경에서는 보행로를 통행하는 사람들이 로봇을 인지 하고 스스로 회피하는 경향이 관찰되었다. 라이다 센서를 통해 수집된 사람들의 궤적 데이터를 분석하여, 사람들이 자율주행 로봇을 회피하기 시작하는 평균 거리와 회피 각도를 파악하였다. 이를 바탕으로, 사람들이 로봇을 회피할 의사가 있을 때 로봇이 기존 최적경 로를 유지하도록 하고, 그렇지 않은 경우에만 회피 경로를 채택하는 수정된 D*알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, 수정된 D*알고리즘 을 적용한 자율주행 로봇은 운행 효율과 주행 시간 측면에서 기존 방식 대비 우수한 성능을 보였다. 이러한 연구는 제한된 배터리 용 량 하에서도 효율적인 주행이 가능하도록 하여 자율주행 로봇의 보행로 사용을 최적화하는 데 기여할 것으로 기대된다.

The diversity of smart EV(electric vehicle)-related industries is increasing due to the growth of battery-based eco-friendly electric vehicle component material technology, and labor-intensive industries such as logistics, manufacturing, food, agriculture, and service have invested in and studied automation for a long time. Accordingly, various types of robots such as autonomous mobile robots and collaborative robots are being utilized for each process to improve industrial engineering such as optimization, productivity management, and work management. The technology that should accompany this unmanned automobile industry is unmanned automatic charging technology, and if autonomous mobile robots are manually charged, the utility of autonomous mobile robots will not be maximized. In this paper, we conducted a study on the technology of unmanned charging of autonomous mobile robots using charging terminal docking and undocking technology using an unmanned charging system composed of hardware such as a monocular camera, multi-joint robot, gripper, and server. In an experiment to evaluate the performance of the system, the average charging terminal recognition rate was 98%, and the average charging terminal recognition speed was 0.0099 seconds. In addition, an experiment was conducted to evaluate the docking and undocking success rate of the charging terminal, and the experimental results showed an average success rate of 99%.

코로나 팬데믹으로 언택트 교육의 중요성이 부각되었으나, 교육 분야에서의 AI 도입률은 상대적으로 낮은 상태이 며, AI 학습 로봇을 활용한 학습자 간 친밀도 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 언택트 시대에 맞춰 스마트 학습 환경에서 AI 학습 로봇의 사용자 친밀도에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위해 소셜 빅데 이터 분석으로 스마트 학습과 AI 학습 로봇에 대한 사회적 인식의 변화를 조사하였으며 언급량의 추이를 파악하였 다. 연구 결과, 스마트 학습에 대한 긍정적 인식이 부정적 인식보다 월등히 높게 나타났으며, 이는 기술이 교육에 가져다주는 편리함과 접근성 향상 등 긍정적인 변화를 반영한 것으로 사료된다. 그러나 스마트폰 사용에 대한 부정 적 인식도 다소 강하게 나타났는데, 이는 스마트폰 사용이 학습에 방해가 될 수 있다는 우려와 같은 기술 의존에 대한 부정적 측면을 반영한 결과로 해석된다. 이러한 결과는 스마트 학습과 AI 기술의 교육적 활용에 대한 사회적 우려와 기대가 혼재되어 있음을 보여준다. 스마트 학습 기술 중 특히 AI 학습 로봇의 효과적인 도입과 활용을 위해 서는 이러한 사회적 인식을 고려한 접근의 필요성을 시사한다. 본 연구에서는 스마트 학습 환경에서 AI 학습 로봇의 효과적인 도입과 활용을 위한 기초 자료를 제공하며, 교육 기술 개발에 있어 사용자 친밀도와 사회적 인식을 고려한 접근의 필요성을 제시한다.

How will machines affect humans, can humans be leading in machine problems, or can humans present new possibilities beyond human-machine confrontation? This study attempts to reflect on the relationship between the high-tech revolution and convergence by focusing on the 'care problem'. First of all, in order to proceed with this study, I would like to discuss how artificial intelligence robots based on the Fourth Industrial Revolution are revealing their effectiveness in caring problems. In the interaction between humans and artificial intelligence emotions, it is emphasized that the question of right and wrong as to whether the other person's emotions are properly understood is not important, and that more valid justification can be secured for humans and artificial intelligence robots to reconcile and establish a relationship through emotional exchange. If this is the case, rather than discussing whether artificial intelligence robots can interact with humans through empathy, it should be focused on the fact that caring patients who require physical and mental care through artificial intelligence robots can achieve quite effective treatment effects through artificial intelligence robots.

This study selected two labor-intensive processes in harsh environments among domestic food production processes. It analyzed their improvement effectiveness using 3-dimensional (3D) simulation. The selected processes were the “frozen storage source transfer and dismantling process” (Case 1) and the “heavily loaded box transfer process” (Case 2). The layout, process sequence, man-hours, and output of each process were measured during a visit to a real food manufacturing factory. Based on the data measured, the 3D simulation model was visually analyzed to evaluate the operational processes. The number of workers, work rate, and throughput were also used as comparison and verification indicators before and after the improvement. The throughput of Case 1 and Case 2 increased by 44.8% and 69.7%, respectively, compared to the previous one, while the utilization rate showed high values despite the decrease, confirming that the actual selected process alone is a high-fatigue and high-risk process for workers. As a result of this study, it was determined that 3D simulation can provide a visual comparison to assess whether the actual process improvement has been accurately designed and implemented. Additionally, it was confirmed that preliminary verification of the process improvement is achievable.

Purpose: To determine whether artificial -intelligence quarantine robots can positively contribute to environmental management in medical institutions. We conducted in-depth interviews to understand the experiences of hospitalized patients receiving environmental management from such robots. Methods: Data were collected during March 20~May 20, 2023. individual in-depth interviews were conducted with 15 hospitalized patients, who could provide specific details of their experience of receiving environmental management from a quarantine robot. Results: Qualitative content analysis identified four themes, including “First encounter with an amazing and new quarantine robot,” “Efficiently performs non-face-to-face quarantine work in hospitals,” “Problems with quarantine robots,” and “Recommendations for improving the functionality of quarantine robots in medical institutions so quarantine robots and humans can coexist.” Conclusion: Currently, quarantine robots have limited functionality, and additional research is needed to identify various other functions in consideration of future infectious disease situations and the level of quarantine appropriate in a hospital.