A. 들어가기 앞서협동 로봇과 강화학습개인적으로 작성한 논문에서, 협동로봇과 작업자의 충돌가능성을 미래 경로를 기반으로 Collider를 통해 예측 했다. 그 후로는 졸업 준비 부터 다른 산학 과제까지 바빠서 디지털 트윈 개인 연구를 놓고 있었다. 그러다가 최근 강화학습과 모방학습에 대해서 관심이 생기면서 Unity 환경에서 7축 협동 로봇을 강화학습을 시도해보려고 한다. 진행우선 강화학습 자체는 2개 또는 3개의 장으로 할거 같다 [환경설치 > 기본 A to B 강화학습 > (추가 떠오르는 내용?)]. B. Unity 환경 세팅0. 컴퓨팅 환경프로젝트를 진행할 컴퓨팅 환경은 아래와 같다.운영체제Windows 11 ProCPU13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13600KF (..

A. 들어가기 앞서1. 논문 링크Paper link : https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3569332 2. 논문 제출기2025.05.25 - [연구실 이야기/논문] - [논문 제출기] IEEE Access 제출부터 Accept까지 일지 : Cobot-Worker Collision Risk Prediction 3. 들어가기 앞서본 연구는 23년 9월에서 연구실에 들어와서 처음 진행했던 디지털 트윈에서의 작업자와 협동로봇 간의 위험 예측에 관한 프로젝트 및 논문이다. 제출 과정은 위의 포스팅에 정리해두었다. 이번 포스팅에서는 논문 내용에 대해 다뤄보려고 한다. 4. 논문 Keywords# Collaborative robots, # Safety, # Real-time syste..

A. 들어가기 앞서서1. 논문 링크Paper link : https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3569332 Real-time digital-twin-based cobot–worker collision risk prediction using Unity, ROS, and UWBThe growing use of collaborative robots (cobots) in industrial environments raises concerns about worker safety; flexible and adaptive systems are required to predict and prevent real-time cobot–worker collisions. This study pro..

A. 들어가기 앞서환경 설정 계기StitchingNet 논문을 작성하기 위해, 1차 Wide Screening 작업을 진행했고, 다양한 종류의 모델들을 빠르게 테스트를 진행하기 위해서, CUDA 환경이 필요했다. 할 때마다 매번 오류로 고생했던지라, 한번 날을 잡고 노션에 기록해뒀었는데, 노션을 최근에 잘 안써서, 블로그에다가 작성하게 되었다. (논문은 RTX 3070이고, 노션에 기입해둔건 RTX 3080으로 다른컴인데, 어차피 큰 차이는 없긴하다.) 호오옥시 논문에 대해 궁금하다면?2025.04.20 - [연구실 이야기/논문] - [Paper Review] StitchingNet and deep transfer learning method for sewing stitch defect detectio..

A. 들어가기 앞서참고한 링크MQTT Web Site : https://mqtt.org/ MQTT - The Standard for IoT MessagingWhy MQTT? Lightweight and Efficient MQTT clients are very small, require minimal resources so can be used on small microcontrollers. MQTT message headers are small to optimize network bandwidth. Bi-directional Communications MQTT allows for messaging betwemqtt.org B. MQTT1. MQTT란 MQTT(Message Queuing Telemet..

A. 들어가기 앞서논문 링크Paper link: https://doi.org/10.1093/jcde/qwaf037 나의 첫번째 논문본 연구는 23년 9월에서 연구실에 들어와서 처음 진행했던 프로젝트 및 논문이다. 해당 프로젝트/논문은 23년 11월부터 논문 리비전을 포함해 25년 3월까지 진행했다. 나는 해당 논문에서는 초기 1차 Wide Screening 모델 작성 및 평가 테스트를 담당했으며, 24년 5월 VIT 테스트 이후로는 디지털 트윈 업무로 넘어가서, 논문 리비전을 받았을 때 추가 연구나 수정사항 조사 부분만 진행했다. 논문 Keywords# Sewing defect detection, # Deep transfer learning, # StitchingNet B. 논문 요약1. Intro..