소개글
"장애물인식 자율주행 자동차 실험 보고서"에 대한 내용입니다.
목차
1. 서론
2. SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 실험
2.1. SLAM의 개념
2.2. Lidar 센서
2.3. 실험 장치 및 방법
2.4. 실험 결과
2.5. 실험 고찰
3. 푸드테크의 발전
3.1. 푸드테크의 정의 및 특징
3.2. 푸드테크의 발전 배경
4. 인공지능과 로봇을 이용한 푸드테크 현황
4.1. 국내 푸드테크 기업 동향
4.2. 인공지능과 로봇 활용 사례
5. 인공지능과 로봇의 발달이 미래 먹거리에 미치는 영향
5.1. 식품 생산 및 유통의 변화
5.2. 개인 맞춤형 식단 및 건강관리
5.3. 기술 발전에 따른 윤리적 문제
6. 참고 문헌
본문내용
1. 서론
인공지능(AI)과 로봇, 빅데이터 등의 지능정보기술이 사회 전반적으로 확산되면서 4차 산업혁명이 우리의 일상생활에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 단순한 기술 발전의 차원을 넘어서 산업구조의 다변화를 이루었고, 정보통신기술(ICT)과 과학기술의 융합으로 이루어낸 새로운 시대라고 말할 수도 있다. 이것은 스마트자동차와 지능형 로봇, 스마트 기기와 사물인터넷(IoT) 등의 미래 산업과 절대 분리될 수 없는 핵심 기술로서 우리 생활 자체의 패턴을 변화시키고 있는 것이다. 이 가운데 2015년부터 급성장하며 신산업군으로 부상 중인 것이 푸드테크(Food Tech)인데, 이것 역시 식품 산업에 인공지능과 사물인터넷, 정보통신기술이 융합되어 식품의 생산부터 유통과 가공, 서비스, 배달 등의 영역을 두루 관여하는 것이다. 이에 본론에서는 인공지능과 로봇의 발달이 나의 미래 먹거리에 어떤 영향을 미칠지에 대해서 살펴보고자 한다.
2. SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 실험
2.1. SLAM의 개념
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 임의의 공간에서 이동하면서 주변을 탐색할 수 있는 로봇에 대해, 그 공간의 지도 및 현재 위치를 추정하는 문제이다. 즉, Map이 주어져 있지 않고, Map에서의 로봇의 위치도 알 수 없을 때, 로봇이 주변 환경을 센서로 감지해 가면서 Map을 만들고 그 Map에서의 자신의 위치까지 추정하는 작업을 가리킨다.
SLAM은 동시적 위치추정과 지도작성의 약자로, 로봇이 알 수 없는 공간에서 자신의 위치와 주변 환경의 지도를 동시에 구축하는 기술이다. 로봇은 센서(Lidar, 카메라 등)를 이용해 주변 환경을 인식하고, 이를 바탕으로 자신의 현재 위치를 추정하며, 동시에 주변 환경의 지도를 작성한다. 이렇게 구축된 지도와 현재 위치 정보는 서로 보완적으로 작용하여 점차 정확도를 높여나간다.
SLAM 기술은 자율주행 로봇, 자율주행 자동차, 드론 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 특히 GPS 신호가 약하거나 없는 실내 환경에서 유용하게 사용될 수 있다. 또한 SLAM 기술은 실내 내비게이션, 실내 매핑, 로봇 작업 계획 수립 등에 활용될 수 있다.
요약하면, SLAM은 로봇이 자신의 위치와 주변 환경의 지도를 동시에 구축하는 기술로, 자율주행 및 로봇 기술의 핵심 요소라고 할 수 있다.
2.2. Lidar 센서
Lidar 센서는 광학 펄스로 목표물을 비춘 후 반사된 반송 신호의 특징을 측정하여 물체를 감지하고 거리를 맵핑하는 센서이다. 레이더보다 공간 분해능이 좋아 자율주행자동차에 접목되어 개발되고 있다. 그러나 가격이 비싸며, 악천후에서 빛의 산란 및 난반사가 일어나 정확한 측정이 어려운 한계를 가지고 있다. Lidar 센서는 360도 전방 감지가 가능하며, 수 미터 이내의 정교한 거리 측정이 가능하다. 따라서 로봇 및 자율주행 자동차의 센서 시스템에 널리 사용되고 있다.
2.3. 실험 장치 및 방법
컴퓨터를 켜고 운영체제를 ubuntu로 설정하여 부팅한다"" 터틀봇을 켜고 HDMI케이블을 모니터에 연결하고 주변기기를 연결한다"" 터틀봇에서 터미널 창을 연다"" Roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch를 실행한다"" 컴퓨터에서 터미널 창을 연다"" Export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}를 실행한다"" Roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_methods:gmapping를 실행한다"" Roslaunch turtlevot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch를 실행한다"...
참고 자료
김병운(2016). 인공지능 동향분석과 국가차원 정책제언. 정보화정책 제23권 제1호, 2016년 봄호, pp.74~93
장우정(2020). 세계 푸드테크 산업의 동향과 전망. 한국융합학회논문지 제11권 제4호. pp. 247-254.
혁신성장 핵심 ‘4차산업혁명 인재’...미래 먹거리 책임진다, 대한민국 정책브리핑, 2018.7.9.
김용석, ‘미래먹거리’ 시스템반도체, 인력 육성 서둘러야, 중앙일보, 2021.8.5.
[산업리포트] 30년 후 식탁 풍경은?...미래 먹거리 책임지는 푸드테크, 전자신문, 2021.7.6.
[글로벌 리더들은 알고 당신은 모르는 미래 먹거리 전략①] 50년 만에 찾아온 시스템 반도체 산업의 변화, FORTUNE KOREA, 2021.7.28.
[ICT/정보통신] 푸드테크(Food Tech) 최신 트렌드와 시장 전망, IRS Global, 2021.5.31.
[손세근의 CS칼럼] 8. 미래 식생활은 어떻게 변할까, 식품저널, 2017.9.7.
푸드테크, 미래의 IT 먹거리의 핵심 산업으로 떠올라, 벤처스퀘어, 2021.2.18.
‘미래 먹거리 산업’ 과학에 달렸다, Nobel Science, 2017.3.8.
다양한 산업에서 인공지능(AI)의 현재와 미래, 인공지능신문, 2019.1.22.
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