[논문]무인화 환경 기반의 상점 자동 관리를 위한 지능형 서비스 로봇 시스템

안호석; 사인규; 백영민; 이동욱

doi:10.5302/j.icros.2011.17.6.539

무인화 환경 기반의 상점 자동 관리를 위한 지능형 서비스 로봇 시스템
A Development of Intelligent Service Robot System for Store Management in Unmanned Environment 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.17 no.6, 2011년, pp.539 - 545

안호석 (한국생산기술연구원 지능형로봇연구그룹) , 사인규 , 백영민 , 이동욱 (한국생산기술연구원 지능형로봇연구그룹)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper describes an intelligent service robot system for managing a store in an unmanned environment. The robot can be a good replacement for humans because it is possible to work all day and to remember lots of information. We design a system architecture for configuring many intelligent functions of intelligent service robot system which consists of four layers; a User Interaction Layer, a Behavior Scheduling Layer, a Intelligent Module Layer, and a Hardware Layer. We develop an intelligent service robot 'Part Timer' based on the designed system architecture. The 'Part Timer' has many intelligent function modules such as face detection-recognition-tracking module, speech recognition module, navigation module, manipulator module, appliance control module, etc. The 'Part Timer' is possible to answer the phone and this function gives convenient interface to users.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 무인화 환경 기반의 상점을 관리하기 위한 지능형 서비스 로봇의 시스템 구조를 제안하고 이를 기반으로 구현된 로봇 시스템을 소개한다. 상점을 관리하기 위해서는 사람을 인식하고, 주문을 이해하며, 물건을 인식해서 계산해야 한다.
또한 의료 분야 같이 정밀한 작업을 위한 분야에서도 필요할 뿐만 아니라 로봇 수족관 등 엔터테인먼트를 위한 분야에서도 활용을 하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 정보를 제공하고, 사람 대신 집이나 상점을 관리해주고, 사람들에게 안내를 해주는 무인화 환경 기반의 지능형 서비스 로봇 시스템에 대한 연구를 중심으로 다룬다.
사람을 인지한 후, 얼굴을 인식함으로써 손님이 누구인지 알아본다. 얼굴 인식 과정은 크게 입력 영상으로부터 특징을 추출하는 단계와 추출한 특징을 기반으로 데이터들을 분류하는 단계로 나뉜다.

가설 설정

‘알바생’은 매뉴플레이터의 앞부분에 위치한 하나의 카메라를 사용해 물체를 인식하기 때문에, 물체를 잡을 수 있는 거리를 측정하는 것이 어렵다. 따라서 먼저 영상처리를 통해 DB에 저장된 물체의 크기를 거리에 반비례한다고 가정하여, 대략적인 목표거리를 측정한다. 그리고 이 정보를 이용해서 물체가 영상의 가운데 위치하도록 Arm을 움직인다.

제안 방법

구현된 로봇 시스템은 사람 탐색 및 인식, 물체 인식 등의 영상 처리 모듈, 음성 인식 및 대화를 위한 음성 처리 모듈, 이동을 위한 네비게이션 모듈, 상점의 가전기기를 제어하고 관리하기 위한 가전기기 모듈 등을 가지고 있다. 또한 주인이 외부에서 상점의 상태를 알 수 있도록 PDA와 PC 기반의 프로그램을 통해 정보를 제공한다. 특히, 로봇이 직접 전화를 받아 주인과 음성 통화를 함으로써 명령을 전달하고, 정보를 얻을 수 있는 기능도 구현했다.
무인화 환경 기반의 상점에서 사람 대신 일을 할 수 있는 지능형 서비스 로봇 시스템을 개발했다. 이에 필요한 다양한 기능을 유기적으로 결합하기 위해서 User Interaction Layer와 Behavior Scheduling Layer, Intelligent Module Layer, Hardware Layer로 구성된 지능 모듈의 재설정을 위한 시스템 구조를 설계했다.
CBCH algorithm은 적은 계산량 덕분에 처리 속도가 빠르면서도 정확성이 높기 때문에 로봇에서 실시간으로 얼굴을 탐색하기에 좋은 방법이다. 손님과의 원활한 의사소통을 위해서 얼굴 움직임을 분석하여 Pan-Tilt 시스템을 이용하여 얼굴을 추적한다. 추적을 위해서 퍼지 룰을 세우고, 퍼지 제어를 한다.
또한 상점의 조명, 온도 등 시설을 관리할 수 있어야 하며, 주인에게 상점의 상태를 보고할 수 있어야 한다. 이런 많은 기능들을 연결하기 위하여 재구성이 쉬운 모듈화 기반의 시스템 구조를 설계한다. 각 지능 모듈들은 필요에 의해서 선택되고 다른 지능 모듈로 교체가 가능하다.
이를 기반으로 무인화 상점 관리 로봇 시스템 ‘알바생’을 개발했다.
로봇에서는 실시간 얼굴 인식을 해야 하므로 점진적으로 짧은 시간 안에 학습이 이루어져야 유리하다. 이를 위하여 본 논문에서는 Off-line 상에서 다양한 얼굴 이미지에 PCA를 적용하여 특징 추출을 위한 변환행렬을 얻어낸 후, On-line 상에서 SVDD (Support Vector Data Description)를 분류기로 사용하여 학습 및 인식 속도를 빠르게 하였다[27]. 그림 6은 얼굴 인식 및 학습 알고리즘이고, 그림 7은 얼굴 인식 결과이다.
따라서 여러 지능 알고리즘들을 유기적으로 결합하고, 재설정을 할 수 있는 시스템 구조가 필요하다. 이를 위하여 서비스 로봇의 구성 요소를 크게 네 가지로 나누어 User Interaction Layer와 Behavior Scheduling Layer, Intelligent Module Layer, Hardware Layer로 하는 지능 모듈의 재설정을 위한 시스템 구조를 설계한다[24].
무인화 환경 기반의 상점에서 사람 대신 일을 할 수 있는 지능형 서비스 로봇 시스템을 개발했다. 이에 필요한 다양한 기능을 유기적으로 결합하기 위해서 User Interaction Layer와 Behavior Scheduling Layer, Intelligent Module Layer, Hardware Layer로 구성된 지능 모듈의 재설정을 위한 시스템 구조를 설계했다. 이를 기반으로 무인화 상점 관리 로봇 시스템 ‘알바생’을 개발했다.
장애물 회피를 위해 본 논문에서는 하위 레벨 Rule기반 행동장치를 구현했다. 이 방법은 Con-cave와 같은 장애물을 만났을 경우 Local minima에 빠질 수 있지만, 구현이 쉽고 직관 적이며 많은 계산량을 필요로 하지 않기 때문에 실시간 성능을 높이기 위해 사용한다.
또한 원하는 위치로 이동하여 물체를 찾고 잡기 위해서 이동 및 물체 인식, 메니퓰레이터 등의 지능 모듈도 가지고 있다. 주인이 쉽게 점포를 관리할 수 있도록 인터넷 환경에서 로봇이 전화를 받을 수 있도록 VoIP 모듈과 음성 인식 모듈을 결합한 서비스도 개발했다. 이를 통해 로봇이 상점에서 사람 대신 일을 할 수 있는 가능성을 확인했으며, 다수의 전국 규모 지능 로봇 경진 대회 및 전시회에 참가하여 좋은 성적을 거둠으로써 개발한 로봇의 성능을 객관적으로 입증했다.
지능 모듈의 재설정을 위한 시스템 구조를 기반으로 무인화 상점 관리 로봇 시스템을 구현했다. 그림 1은 개발된 무인화 상점 관리 로봇 시스템 ‘알바생’ 이다.
또한 주인이 외부에서 상점의 상태를 알 수 있도록 PDA와 PC 기반의 프로그램을 통해 정보를 제공한다. 특히, 로봇이 직접 전화를 받아 주인과 음성 통화를 함으로써 명령을 전달하고, 정보를 얻을 수 있는 기능도 구현했다.

대상 데이터

12. The internet phone used in the robot.
휠 타입의 구동부와 물체를 잡기 위한 6 자유도의 매니퓰레이터를 가지고 있다. 높이는 100cm이며, 무게는 30kg이고, 알루미늄 폴을 지지대로 사용하며, 아크릴 판을 이용하여 저가의 로봇 시스템을 구현했다. 메인 시스템은 Microsoft Windows XP 기반의 운영체제를 사용하며, Wireless LAN과 Bluetooth를 통신으로 사용한다.
메인 시스템은 Microsoft Windows XP 기반의 운영체제를 사용하며, Wireless LAN과 Bluetooth를 통신으로 사용한다. 센서는 2개의 Web Cam, 11개의 초음파센서, 1개의 Gas 센서를 사용한다.
Path planner와 하위 행동장치는 우선순위에 의해 구동되는데 하위 행동장치가 더 높은 권한을 갖고 로봇에게 목적지를 부여한다. 실시간 장애물 회피 및 지도 생성을 위해 고가의 레인지 파인더 대신 저가의 초음파 센서 5개를 사용했다. 일반적으로 로봇의 현재 위치를 알아내기 위해서는 Rao-Blackwellized particle filer [31] 방법을 이용했다.
그림 2는 구현한 로봇 시스템의 시스템 구조이다. 지능 모듈은 영상 처리 모듈과 음성 처리 모듈, 네비게이션 모듈, 메니퓰레이터 모듈, 헤드 Pan-Tilt 모듈, 가전기기 제어 모듈, 웹서비스 모듈 등 8가지를 사용한다. 얼굴 인식, 물체 인식, 문자 인식, 음성 인식 및 대화 등의 지능 모듈을 이용하여 손님을 구분하고 기억할 수 있으며, 상품의 판매가 가능하다.

이론/모형

얼굴 영상 처리 모듈은 얼굴 탐색 및 인식, 추적을 담당한다. 먼저 얼굴을 탐색하기 위해서 CBCH (Cascade of Boosted Classifiers working with Haar-like features) algorithm [26]을 사용한다. CBCH algorithm은 적은 계산량 덕분에 처리 속도가 빠르면서도 정확성이 높기 때문에 로봇에서 실시간으로 얼굴을 탐색하기에 좋은 방법이다.
물체를 인식하고 잡기 위해서 물체 인식 방법으로 많이 쓰이는 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) algorithm [28]을 사용한다. 이는 인식하고자 하는 물체의 특징점을 DB화 함으로서, 물체의 가려짐에도 강인하고 빠른 인식이 가능하다는 장점을 갖고 있다.
음성 인식 모듈은 HMM (Hidden Markov Model) algorithm을 기반으로 한 HTK (HMM Took Kit)를 사용한다. 이를 위한 과정은 다음과 같으며, 1번부터 4번 과정은 준비 과정이고, 5번부터 8번 과정은 음성 인식 실행 과정이다.
하지만 손님이 많이 이동하는 환경이기 때문에 실시간으로 장애물을 인식하고 피해서 이동하는 기능이 필요하다. 이를 위해 그림 9와 같이 Gradient method [29] 기반 경로 계획 시뮬레이터를 개발하여 알고리즘을 테스트했고, 그림 10과 같이 실시간으로 5개의 초음파 센서를 사용해 탐색된 장애물을 피할 수 있도록 로봇에 적용했다[30].
실시간 장애물 회피 및 지도 생성을 위해 고가의 레인지 파인더 대신 저가의 초음파 센서 5개를 사용했다. 일반적으로 로봇의 현재 위치를 알아내기 위해서는 Rao-Blackwellized particle filer [31] 방법을 이용했다.

성능/효과

주인이 쉽게 점포를 관리할 수 있도록 인터넷 환경에서 로봇이 전화를 받을 수 있도록 VoIP 모듈과 음성 인식 모듈을 결합한 서비스도 개발했다. 이를 통해 로봇이 상점에서 사람 대신 일을 할 수 있는 가능성을 확인했으며, 다수의 전국 규모 지능 로봇 경진 대회 및 전시회에 참가하여 좋은 성적을 거둠으로써 개발한 로봇의 성능을 객관적으로 입증했다. 추후 로봇에 탑재된 인공 지능 모듈의 성능을 개선하고, 이동 및 메니퓰레이터의 정확성을 높일 수 있는 연구를 진행할 계획이다.

후속연구

이를 통해 로봇이 상점에서 사람 대신 일을 할 수 있는 가능성을 확인했으며, 다수의 전국 규모 지능 로봇 경진 대회 및 전시회에 참가하여 좋은 성적을 거둠으로써 개발한 로봇의 성능을 객관적으로 입증했다. 추후 로봇에 탑재된 인공 지능 모듈의 성능을 개선하고, 이동 및 메니퓰레이터의 정확성을 높일 수 있는 연구를 진행할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	UIL이란 무엇인가?	UIL (User Interaction Layer)은 로봇과 사람이 직접 의사소통 하는 단계로 HRI (Human-Robot Interaction)이 직접적으로 이루어지는 단계이다. 사람이 로봇을 사용하는 과정에서 가장 직접적인 단계이므로 사용자의 편의성을 고려해야 하는 단계이다.
	HWL이란 어떤 장치를 말하는가?	HWL (Hardware Layer)은 각 IML에 종속된 하드웨어 기반의 장치이며, 이 단계에서 물리적으로 주변 상황의 인지가 가능하다. 또한 각 IML과 해당하는 HWL은 따로 묶어서 블록을 형성할 수 있으며, 이를 하드웨어적으로 분리하면 모듈화 로봇 시스템이 된다.
	서비스 로봇의 구성 요소 중 BSL 단계의 특징은 무엇인가?	BSL (Behavior Scheduling Layer)은 각 지능 모듈을 유기적으로 연결해주고 행동을 결정하는 서비스 로봇의 핵심 단계이다. 로봇의 종류와 목적에 따라서 연결이 달라질 수 있으며, 이 단계를 위한 별도의 스케쥴링 알고리즘이 필요하다. 단일 프로세스의 경우에는 순차적인 스케쥴링 알고리즘을 사용하며, 동시에 여러 프로세스가 필요한 경우에는 멀티 쓰레드 등의 방법을 사용한다. BSL은 로봇 운영의 메인 부분이므로 로봇의 목적에 맞는 알고리즘을 사용한다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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