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2019-10 31

[学术][本月的研究者]朴俊荣教授超越单纯自动行驶,致力于实现安全的自动驾驶

目前正处于第四次产业革命时代,很多人开始关注自动驾驶领域。自动驾驶渐渐进入大众的视野后,有些学者开始为其安全问题而担忧。ERICA校区交通·物流工学系的朴俊荣教授为此设计了在联网环境下(移动设备、家电产品等多种设备连接后可相互作用的loT环境)能够帮助驾驶者安全地进行自动驾驶的辅助驾驶系统。 ▲ERICA校区交通·物流工学系朴俊荣教授正在介绍在联网环境(移动设备、家电产品等各种设备可相互作用的IoT环境)下,帮助车内驾驶者并提供改善安全信息的系统。 为了安全地实现自动驾驶的商用化,不仅是自动驾驶本身,还需要在车辆与车辆、车辆与车辆周边的基础设施构建良好的关系。与本人车辆周边的车辆或信号灯等交通工具也要进行沟通。朴教授表示:“只有本人与附近车辆或周边基础设施进行了信息交换,才能通过信息网获得车辆的辅助信息。” 安全地自动驾驶的第一个阶段是,在各车辆中插入芯片组(以硬件方式控制整个系统的装置),创造车和车之间可以进行信息交流的环境。将驾驶者车前的玻璃窗当作显示屏(header display),实时呈现各种信息。此时,通过图像和颜色就能轻易地了解周围车的现况(速度,自己的车和周围车之间的距离等)。例如,“header display”的横条数量减少,就意味着自己的车与周围车之间的距离越来越近。 ▲通过数据和横条可以知道与前车的距离和速度。(朴俊荣教授提供) 朴教授之所以致力于研究安全自动驾驶也是有原因的,这个原因正是雾。他首次开展研究是在美国佛罗里达州,从地理特点上看是雾气弥漫的地区,因此经常会发生交通事故。特别是,自动驾驶的功能会随着天气的恶化而下降。因此,朴教授探索在恶劣条件下也能够安全行驶的方法。最终,朴教授发现,想要实现安全自动驾驶,必须交换附近车辆的样式和周边信息才能实现,因此开始了此项研究。 但是,研究过程并不顺利。朴教授说:“系统开发后需要进行程序模拟的对象”,“考虑到年龄、性别和驾驶经历等,联系各种各样的人并不容易。”另外,由于相关资料非常庞大,在收集资料方面也遇到了困难。尽管如此,朴教授在克服各种难关之后,开发出了驾驶辅助系统,将安全自主驾驶变成了现实。 ▲朴教授表示:“未来自动驾驶的关键词是安全。” 朴教授通过构建安全的自动驾驶环境,正在提前实现“自动驾驶”时代。朴教授强调了自动驾驶的安全性,并表示:“没有安全是不能称为交通的。自动驾驶的技术发展固然重要,但在此之前一定要有安全这一前提。” 文/ 郑燕记者 cky6279@hanyang.ac.kr 图/ 李铉善记者 qserakr@hanyang.ac.kr 译/ May global@hanyang.ac.kr

2019-10 23

[学术] [本月的研究者]金载均教授,利用微型LED技术,加快未来显示器研究步伐

创造比现有技术更优秀的技术是工程师的宿命。 三星电子未来技术培养中心今年7月在△革新半导体材料、元件、工程技术△新一代显示器△消费型机器人△诊断和健康管理解决方案等4个领域中共选出15个研究支援课题。 在新一代显示器领域中,ERICA校区纳米光电子学系教授金载均的“程控装置超高精准度非接触5000ppi微型发光二极管(LED)显示器研究”等5个课题被选为支援课题。 ▲ERICA校区纳米光电子学系金载均教授正在说明微发光二极管(LED)比有机发光二极管(OLED)更优秀的部分。 有机发光二极管(OLED)是目前显示器市场上最先进的技术。 OLED是不需要额外光源的自发光源元件,可以进行个别像素的控制,具有较高的明暗比,超薄结构和机械灵活性的优点。最近,有很多科学家和企业为了克服以有机物为基础制作的OLED的耐久性和稳定性的缺点而努力。特别是超越OLED的微发光二极管(LED)备受瞩目。 微型LED优于OLED的理由为:显示器耗电量、亮度、画面大小、耐久性以上4种。 △ 显示器耗电量 当今智能手机在日常生活中是不可或缺的。 由此可见,智能手机电池的寿命对于我们来说非常重要。 手机显示屏的耗电量占电池耗电量一半以上。 增加电池容量固然重要,但如果减少显示屏耗电量,手机使用时间则会变得更长。 金教授表示“有机物在将电能转换为光的时候效率比无机物要低”,同时说道“如果代替有机物OLED而使用无机物微LED显示屏的话,可以增加手机的运转时间。”。 △亮度 微型LED比现有的OLED亮度高出1000倍。 不仅能延长手机的使用时间还能提供更亮的亮度。 金教授称“未来手机市场的格局将从智能手机转变为'增强现实(AR)玻璃'。”AR玻璃在眼镜镜片上安装0.5英寸以下的微型显示屏。 通过指甲大小的显示屏让镜片发光。 在户外活动时比在室内使用时更需要强烈的光线。 因为太阳使周围变得明亮。 金教授表示“微LED显示器如果用于制作AR玻璃,那么在户外活动时使用也完全没问题。” ▲ 用微型LED制作的首尔新沙洞林荫路苹果专卖店内部大型显示屏(由金教授提供) △ 屏幕大小 微型LED显示屏对制作大型高清屏幕很有用。 微型LED对屏幕尺寸没有限制。 因为与在玻璃板上增加像素(pixel)的OLED不同,采用的是像乐高堆砌一样贴上模块的方式。 由于没有边框的概念,画面的大小不受任何限制。 首尔江南区COEX的SM town大型电子屏幕和首尔新沙洞林荫路苹果卖场内部的大型屏幕是用微型LED显示屏制作的。 如果微型LED能够实现商用化,还可以采用将整个普通家庭客厅墙面做成电视屏幕的技术。 △耐久性 由于OLED是有机物,受外界环境条件影响较大。 相反,微向LED是无机物很稳定。 OLED元件与发光时间成正比,亮度逐渐下降。 每当亮度效率下降时,通过补偿电路来修正低亮度。 在这个过程中,会陷入需要高电流,亮度降低加快的恶性循环。 其结果就是我们所熟知的"Burn-in"现象。 有机物对外部湿气和氧气非常脆弱,为了作为显示器使用,还需要有从潮湿和氧气中保护显示器的技术。 ▲金教授研发的程序化超精准度非接触转写工程 (由金教授提供) 微型LED显示屏未能商用化的原因是价格高和工艺的复杂性。 为了制作微型LED,需要在物理上实现像素转写的工程。 这是一个耗时长同时费用高的过程。 构成显示屏的像素是由光的红,绿,青(RGB)的三原色组成。 微型LED显示屏在单独制作三原色后结合或转写。 金教授说:“如果不解决转写过程当中的问题,微型LED的商用化将非常困难,或者只能适用于一部分产品“。 金教授为了解决这一问题,设计了制作纳米钢丝圈形状的微型LED后,利用程序化非接触转写的方法构成像素的工程。将纳米钢丝圈形态的微型LED元件预制在基板上,并分散到溶媒上准备单个像素。 分散在溶媒的微LED元件将依靠交流电讯信号,在后板(背靠基板)上方的准确位置进行配置。因为不是直接转移的过程,因此效率高,可以在最短的时间内完成转写工程。 金教授表示:“拥有提高转写准确度的三原色形成技术,因此可以挑战微LED显示屏的商用化。” 金教授说:“我的目标是抱着‘一定可以’的信念,在三年内完成该技术。” 他还表示:“我将怀着无限的确信和自信,与组员们一起进行有趣的研究。” 文稿/ 尹显锡 记者 aladin@hanyang.ac.kr 摄影/ 李贤善 记者 qserakr@hanyang.ac.kr 译 / 卓艳 global@hanyang.ac.kr

2019-10 11

[学术] [本月研究者]田大原教授,发现腰肌与代谢综合症之间存在关联

在日常生活中,除了分析身体成分外,几乎没有机会谈论肌肉量。许多人认为肌肉量是健康的标准,而不是疾病的标准。医学院内科教学室田大原教授说,通过一项“腰肌葡萄糖摄取和代谢综合征发展相关”的研究,发现了肌肉量和功能状况与代谢疾病有关。 ▲在田教授的论文中刊载的照片‘Psoas muscle fluorine‐18‐labelled fluoro‐2‐deoxy‐d‐glucose uptake associated with the incidence of existing and incipient metabolic derangement’。医学院内科教学室田大原教授发现腰肌中葡萄糖摄取与代谢综合症之间存在联系。 (由田教授提供) 近年来,医学界正在关注肌肉功能障碍。肌肉功能障碍是一种肌肉量和功能状态明显低于正常年龄标准的现象。 田教授研究了肌肉的数量和质量是否也会影响代谢疾病,如糖尿病和高血压。研究的核心不只是针对老年人。包括年轻人和中年人在内的肌肉的质量和数量与新陈代谢疾病有关,并且将来可能发展成代谢综合症。 田教授对接受健康检查为目标的1000人进行了研究。随访观察了500人,并对500人的体检报告进行了分析。 田教授的团队比较了与下背部肌肉(腰肌)和新陈代谢有关的数值。已知腰肌最能代表总肌肉量。研究发现,如果腰肌较小,则发生代谢综合症的风险就会提高。随访观察表明,肌肉量低,质量差或发炎的人将来会患上更多的代谢疾病。 ▲田大原教授在对此次研究进行说明。通过共1000人的对象确认了关联性。 该研究是与九里医院核医学的金智炯教授团队合作进行。不仅测定了腰肌的量还利用正电子发射计算机断层扫描(PET / CT)都测定肌肉组织中的葡萄糖(一种典型的单糖,称为葡萄糖)的摄入代谢率。先前也有过仅通过肌肉量及肌内脂肪沉积的研究。研究团队还确定了肌肉糖代谢和糖摄入量。这项研究也是国际上罕见的尝试。 PET / CT是一项昂贵的测试,在其他国家/地区该设备的普及率低于韩国,因此研究上实施的条件也比较恶劣。 田教授说,由于是临床研究,很难阐明其作用基础。因为可能有第三个因素干预。到目前为止仅研究了这种关系。将来,应确定因果关系和作用基础。 田教授说:“虽然没有包含在论文中,但是我们也进行了一年的动物和细胞实验以找到研究结果。”并且“研究将持续下去。”最后,他补充道:“这项研究提出了有关肌肉代谢与代谢疾病之间关系的话题。我希望未来的研究将继续下去,并用于实际的医学领域。” 译 / 卓艳 global@hanyang.ac.kr

2019-10 04

[学术][优秀R&D] 金承贤教授,为难治性神经系统退行性患者开发量身定做型治疗剂

有人选择为少数患者制定多种治疗方法,而非为多数患者制定有限的治疗方法。他就是医科大学神经系金承贤教授。金教授正在为患有肌肉萎缩症、痴呆等疑难神经系统疾病的患者量身定制治疗药物。这是符合各遗传及临床特征的亲和型治疗剂。开发治疗药物的道路很艰难。记者见到了比任何人都能克服困难的金教授。 ▲ 医科大学神经科金承贤教授正在介绍有关针对难治性神经系统疾病患者的治疗药物。 从“以药物为中心”到“以患者为中心” 迄今为止,人们普遍认为“一剂药将治疗所有相关疾病”。但是,肌肉萎缩症、痴呆等神经系统退化性疾病通常是由多因子遗传引起的。即使是同样的疾病,其中所发生的疾病的进行速度、肉眼可见的形态等现象和原因却因人而异。换句话说,只靠开发一种共同的药物,无法治疗神经系统退化性疾病。金教授将观点从"药"中心转变为"患者",研制出了符合各患者遗传和临床特征的亲和型治疗药物,而不是适合所有人的治疗药物。 金教授为了开发治疗剂,正在持续进行实验。通过剖检患者,将采集到的皮肤细胞制成脑神经,然后向该神经注射治疗药物,以确定疗效。对有同样基因变异的动物也会使用相应的治疗药物进行试验,以确定药物是否有效。如果这两个实验群都获得成功,而且临床实验也做得好,治疗剂的效果就会得到认可。同样的疾病也可以在其中进行多种诊断。也就是说,即使是同为阿尔茨海默痴呆患者,也有可能出现10到20个副集体。金教授从这方面获得了点子,通过调节免疫炎症,寻找治疗效果好的患者,设定一个亲和型模式。选定相关患者后,进行针对性治疗。 ▲ 到目前为止进行的临床试验概要及相关目标资料。(金承贤教授提供) 利用人工智能的平台事业 金教授正在考虑利用人工智能(AI)与所有人分享数据的平台事业。在辨别治疗概率的"monogram"(表示变数关系的图表)中输入患者的信息,就能给患者提供适当的治疗指南。换句话说,就是以患者的遗传信息、病情的进行速度、年龄等为标准,提出适合各患者的治疗方案。人工智能的学习功能与金教授的研究组信息的不断累积,随着时间流逝,可以拥有更准确的判断能力。 想要以医生的使命为神经系统退行性疾病治疗 金教授的这些成果是从医生的使命开始的。金教授表示:“为患有疑难病症的人研究疾病是大学医院的教授和医生的职责。此前,我们一直致力于治疗神经疾病中难以治愈的肌肉萎缩症、痴呆等神经退化性疾病。”他现在通过每周轮流的方式,多名医生照顾一名患者的多角制诊疗系统和对肌肉萎缩症患者的教育项目(每个月一次)等方式,通过研究以外的各种方法全力以赴。 最后,金教授为学习医学的学生们留下了激励的信息:“希望学生们不要局限于一个领域,而是对荒僻的领域也予以关注和研究。”不是走平凡的路,而是去拓展人们不常选择的新的道路。我们能够通过金教授看出那新道路的价值。 文 / 郑燕记者 cky6279@hanyang.ac.kr 图 / 金珠恩记者 coram0deo@hanyang.ac.kr 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-09 27

[学术][优秀R&D] 安信元教授,担当江华郡市指定文化遗产综合整治计划工作

ERICA校区文化人类学系安信元教授负责对江华郡的市指定文化遗产进行综合整顿。安教授正在努力正确管理仁川广域市指定的江华郡内的文化遗产。不只是进行保存工作,也在研究着文化遗产与人们共存的方法。安教授表示:“目前正在拉近文化遗产和人之间的关系。”记者见到了以特别的视角看待文化遗产的安教授。 ▲ ERICA校园文化人类学系安信元教授正在说明江华郡市指定文化遗产综合整顿基本计划的制定工作。 安教授希望通过此次工程,制定整顿和活用江华郡内60件文化遗产的方案。目前,江华郡的文化遗产因管理不足而进入了服务状态。安教授正在制定文化遗产保护和综合利用计划。在这里,“活用”意味着每个人都可以直接接触和享受文化遗产。 安信元教授组将负责对文化遗产的基础调查及现状调查,提出保存计划和活用方案等。还为每个个案提供解决方案,包括维修、指定和整治等,其中包括应投资方案。具体应用方案从城市规划阶段,到将文物纳入“精品文化城”规划阶段。安教授表示:‘韩国在应用领域处于初期状态,需要更多的思考和讨论。” 目前,安教授已完成江华郡文化遗产的现状调查和文献调查。 ▲这是文化人类学系安信元教授在进行现状调查时拍摄的江华郡五常里支石墓的照片。(安信元教授提供) “文化遗产不单需要进行保护,更重要的是要融入人们的生活之中。”文化遗产与其说是需要保护的对象,不如说是与我们共存的存在。安教授表示:“意大利可以将罗马斗兽场租借为派对场所,可以看出在那里文物与人之间已经形成了很好的纽带关系。” 此次事业对今后管理其他地区文化遗产也具有很大借鉴意义。这些尚未显现价值的文化遗产在全国各地存在着,很多地方需要综合整治。安教授表示:“这将成为其他地区有形和无形文化遗产保护及利用的良好范例。” ▲安信元文化人类学系教授组正在对位于江华郡的文化遗产—— 分五里墩台进行调查。(安新元教授提供) 文化遗产并不一定只能在博物馆里看到,它共存于我们的生活。汉阳大学附近的箭串桥也是宝物第1738号文化遗产。安教授表示:“文化遗产就像朋友一样存在着。只有亲近文化遗产时,才能实现与人共存。只有亲密地接受文化遗产,才能营造保护文化遗产的健康环境。” 文 / 郑燕记者 cky6279@hanyang.ac.kr 图 / 李贤善记者 qserakr@hanyang.ac.kr 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-09 27

[学术][本月研究者]金英德教授利用吸附式淡水技术带动韩国的淡水化研究

地势为三面环海的韩国很重视对海水的技术研发。通过将海水转换成淡水的海水淡化技术,可以获得饮用水和纯度较高的净化水。目前,在新加坡、澳大利亚和沙特阿拉伯等地区的淡水技术研究已经非常活跃,但韩国还是相对滞后。ERICA校区机械工学系金英德教授展示的吸附式淡水技术有望成为韩国淡水化研究的希望之火。 ▲ERICA校区机械工学系金英德教授正在对研究中的吸附式淡水技术和现有的淡水化方法进行说明。 吸附式淡水技术是指,在蒸发海水后,冷却水蒸气,制造淡水的热性淡水化技术。该技术的优点是利用较低的热能,就可以制造干净的水和可用于空调的冷水。淡水化效率高,制造中所需的防潮剂价格相对低廉,总体技术成本较低。金教授希望能够通过此次研究,实现环保的技术研究。 ▲展示吸附式淡水技术工程过程的照片。(金英德教授提供) 吸附式淡水技术可以理解成,为防止蒸汽发潮的小型除湿剂(硅胶)。首先,将海水加热12摄氏度到28摄氏度后制造的水蒸气通过管道输送到硅胶板。由于硅胶的亲水性,在相对较低的温度下海水也可以蒸发,在此过程中可以得到冷水。硅胶板由吸附板和脱合板组成,脱水过程中生成精制的淡水。在吸附板上吸收水蒸气,之后在脱附板上将吸收的水蒸气脱吸制成水。 金教授表示:“如果吸附式淡水化技术在市场上得以广泛应用,将会促进热交换器与吸附剂技术开发等多个领域的研究活跃性。”同时,他还表示:“目前,正在与需要高纯度水的制药公司、造纸公司和半导体公司等进行合作探讨。” 文字/ 尹熙玄记者 aladin@hanyang.ac.kr 图片/ 李玄善记者 qserakr@hanyang.ac.kr 译/ May global@hanyang.ac.kr

2019-09 16

[学术][优秀R&D] 林鍾宇教授,融合算法和深度学习方式,提升电脑视觉展望

所谓电脑视觉展望,是指从视频和图像中提取必要的信息。这个领域有传统的算法方式和利用深度学习的方式。首尔校区计算机软件系林鍾宇教授试图将这两种技术融合在一起,实现互补。现在,让我们来一起了解任教授负责的“视觉展望模型基础空间状况认知基础技术研究”的故事。 电脑视觉展望:算法方式和深度学习方式 算法方式的电脑视觉展望是发展了四五十年的传统研究方法。算法主要应用于通过相机对汽车行驶速度等准确的数字情况的认识。深度学习(Deep Learning)虽然也有很长的研究历史,但是最近利用比较活跃。深度学习用于从面部表情中认知人的感情等意义性信息解释。林教授并没有将此二者分开来看,而是研究了合并的方案。 ▲ 使用深度学习方式,可以将被接受的形象周边空间复原为三维信息。输入影像和推定的距离信息(左)和三维复原结果(林锺宇教授提供) 自动驾驶汽车的电脑视觉展望 林教授的此次研究主要针对自动驾驶汽车和CCTV等利用的电脑视觉展望。为便于理解,林教授以自动驾驶汽车为例,对研究进行了说明。为了施行无人驾驶,需要能够识别并解释通过相机传来的信息的技术。行驶时需要立即将与前车的距离进行信息化。算法方式(Algorithm)就具有这一特点。将车辆行驶期间变化多端的周围空间视为三维也是核心技术之一。深层学习方式可以更有效地处理这类问题。若只靠算法方式或深度学习中的一个,则无法完成无人驾驶。 由于路况通过相机来识别,当瞬间物体重叠于其他物体而被遮挡或出现大的照度(受照明面的亮度尺度)变化时,可能会发生危险。这种情况下,属于传统方式的算法范式就会出现问题。林教授通过深入学习解决了这个问题。林教授的方法是追踪物体,学习外形信息,预测变形,从而实现对事物的解读。 ▲ 算法方式有利于测量物体的速度和距离。深度学习方式是将正在运动的物体和静止的物体进行分类等,容易进行意义性分析。照片上显示运动物体,不显示静止物体。 (林教授提供) 融合算法方式和深度学习方式的方法 深度学习方式的处理结果不是视觉形象,而是“信息(data)”。将视觉资料分成大的范畴,将传送描述物体特征的信息。算法方式的处理结果将留下用像素表现的形象。将以算法方式获得的像素形象与深度学习的结果信息进行搭配,这就是是林教授融合两个领域的方式。他说:“在物体追踪领域,很多人已经把算法和深度处理混合起来使用。” ▲ 林锺宇教授告诉记者,电脑像人一样识别视觉信息,很不容易,现在仍然在进行技术尝试。 第二期研究 “视觉展望模式基础空间状况认知基础技术研究”从2017年9月开始,历时两年。此次研究是“通过了解人类水平的综合影像来理解认知并预测情况”研究的第一期。通过第一期的研究,林教授和研究人员实现了目标功能的开发,并撰写了多篇论文。林教授表示:“使电脑像人一样识别视觉信息并不容易,目前仍然在进行技术性尝试。”林教授还将在第二期的研究中担任研究负责人,进行“以深度学习方式为基础的意义性理解基础技术研究”。 文 / 金贤燮记者 swiken1@hanyang.ac.kr 图 / 金贤洙记者 soosoupkimmy@hanyang.ac.kr 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-09 05

[学术][本月研究者]崔振植教授,研发出能够提高能源效率的能源网络技术

首尔校区计算机软件学部的崔振植教授研发出了集智能之家、智能电网、智能城市于一体的分层分散型能源管理代理框架技术。该技术融合了通过国家发电站垂直获得电力的现有“分层”能源供应方式和网络之间可以自由交换信息的网络“分散型”特点。崔教授表示:“虽然在国家层面上实现了电力能源的生产及使用者间的均衡调节,但具有自身智能的代理公司起到了代理人的作用,能够管理符合使用者的电力能源。” ▲计算机软件学部崔振植教授针对“分层分散型”能源管理代理框架技术进行了说明。 大部分国家把发电站生产的电统一提供给用户。供电时而很少考虑个别情况。因此产生了电力不足或剩余的现象,成为停电和电力过度生产等的原因。 引入分层分散型的能源管理模式则可以解决这个问题。起到使用者代理人作用的智能型代理可以根据使用者的模式和喜好度管理电力能源,可以有效防止不必要的电力浪费。通过网络的分布方式,可以实时交流有关电能的信息,减少能源的使用量。如果在此次研究结果中加入人工智能(AI),则可以制造提高整个社会能源效率的“能源网络”。 能源网络在社会的多方面都可以得到使用。首先,用电的人可以根据自己的需要有效地消费能源,从而减少不必要的使用。由于可以实时提供电力使用量、消费模式等信息,因此可以大约节省全体能源生产量的20%。由于智能型代理的介入,还可以与各家庭进行电能交换。在防止夏季停电、电费下降等实际生活中,提供诸多便利。不仅如此,在因气候变化而生产不定的新再生能源领域,这也是一个好消息。 ▲ 图中为分层分散型能源管理代理框架。(计算机软件学部崔振植教授提供) 本次研究的意义在于,随着能源重要性的提高,有必要对其进行适当的管理。若能继续开发,对国家层面也会大有裨益。崔教授表示:“韩国目前处于经济合作与发展组织(OECD)最低水平,该技术可以使韩国的能源利用效率得到极大地提高,将成为世界上首个以国际标准能源管理代理为基础,实现能源网络建设的国家。” 文字/ 郑妍记者 cky6279@hanyang.ac.kr 图片/ 李炫善记者 qserakr@hanyang.ac.kr 译/ May global@hanyang.ac.kr

2019-09 02

[学术][优秀R&D] 朴泰俊教授,开发以人工智能为基础物品组装合作机器人技术

ERICA校园机器人工学系教授朴泰俊和韩国产业技术评价管理院(KEIT)于今年7月签订了机器人产业核心技术开发项目协议。该项目的目标是开发能够根据说明书自行组装家具的机器人。机器人将通过以机器蓝图为基础的强化学习人工智能(AI)进行工作。机器人通过收集组装家具时的失误信息。之后将具备识别组装对象,按照设计图组装的能力。另外,朴泰俊教授担任着ERICA校区人工智能合作机器人事业团团长。 ▲ ERICA校区机器人工程系教授朴泰俊正在介绍韩国产业技术评价管理院"以人工智能为基础的物品组装合作机器人"公募展上当选的人工智能为基础的家具组装机器人项目。 朴教授计划开发“从视觉上理解为人类组装家具的说明书,并在与人类组装环境相同的环境中组装物品的机器人”的项目。该项目被韩国产业技术评价管理院为针对第四次产业革命而进行的"人工智能基础物品组装合作机器人"公募展所采纳。朴教授表示:“第四次产业革命的本质是现实世界的硬件和虚拟世界的软件的融合。我们的目标是制作像自动驾驶汽车一样硬件和软件相结合的生产附加价值的机器人。” ▲ 机器人工学系教授朴泰俊正在制作家具组装机器人的胳膊部分。 (由ERICA校区产学合作团提供) 为了此项项目,朴教授从今年4月开始进行了先行研究,目标是在明年年末制作完成品。一台家具组装机器人像人一样看着物品组装说明书制作成品。相机起到眼睛的作用,同时胳膊开始转动。现有的传送带工程由数台机器人组成并合并而成。家具组装机器人内置的人工智能技术可以起到人脑的作用。朴教授表示:“我们的目标是确保以人工智能为基础的物品组装技术,提高制造产业的竞争力,增加社会对机器人的使用。” 李世乭九段和谷歌阿尔法围棋的对弈已经结束3年了。此后,全世界开始关注人工智能。当时阿尔法围棋的软件虽然取得了惊人的成果,但是实际上围棋界存在着人应该拥有的界限。家具组装机器人在软件和硬件融合方面具有重大意义。因为像阿尔法狗一样搭载了人工智能,可以像人一样移动。 机器人技术的发展,将为在实际生活中,包括独居老人家庭和单人家庭在内的,在家庭组装方面遇到困难的人带来便利。 文 / 尹锡铉记者 aladin@hanyang.ac.kr 图 / 金珠恩记者 coram0deo@hanyang.ac.kr 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-08 26

[学术][本月研究者]为打造更加坚固耐用的建筑,李汉承教授团队研发出“耐久性房屋健康监测技术(DHM)”

ERICA校区建筑学系李汉承教授团队研发出了房屋耐久性健康传感器(Durability Health Monitoring, DHM)。此传感器可以实时掌握混凝土建筑物的腐蚀老化情况,从而大幅增加建筑物的预期寿命,而且它也是全球首个以固体为对象测量氯离子和二氧化碳的监测器,因此具有划时代意义。 一直以来,李教授都以“建筑物的维护管理”为中心开展研究工作。因为他们认为,摆脱过去以效率为中心的建筑模式,从生命周期的观点出发,耐用环保的建筑物将会为人类带来更长期的帮助。 ▲ERICA建筑学系李汉承教授正在对这项划时代的研究成果---房屋耐久性健康监测技术(Durability Health Monitoring: DHM)进行说明。 李教授在多年的研究教学工作中,深刻认识到对于混凝土建筑物来说,实现对氯离子和二氧化碳渗入情况检测的必要性。 这两种化学成分的渗入导致埋在混凝土里的钢筋生锈并膨胀,从而使建筑物的预计使用寿命大大缩短。本次由李教授与成均馆大学新材料工程部金善国教授带领的研究团队进行了传感器开发及后期适用性实验,成功将此项技术推向应用普及阶段。 测量传感器利用了光波原理(通过光传达信息的玻璃纤维)。在传感器中,如果接触到氯离子和二氧化碳,就会导致自身变色,从而确认渗透程度。传感器可以分散的安装在混凝土建筑物的不同位置,掌握建筑物整体老化程度,并及时采取应对措施,从而大大延长建筑物的预期寿命。简单来说,就是将人体的健康监测技术和远程医疗原理融入到了建筑之中。 ▲李汉承教授表示:“此次研究成果,将为造福人类整个生命周期的建筑未来提供发展蓝图。” 李教授表示,“耐久性健康检测技术”超越了以往对建筑物安全性的单一理解,着眼于建筑内部的耐久性结构,期待未来有更多耐用环保的建筑物和大家见面。最后,李教授激动地说道:“希望今后也要像此次研究一样,利用第四次产业革命时代的革新技术,取得更多造福人类的研究创新。” 本文翻译: 苏伯伟 (global@hanyang.ac.kr)