Design and application of hardware-in-the-loop simulation (HILS) for design of CNC-controlled machine tool feed drives is discussed. The CNC machine tool is a complex mechatronics system where the complexity results from the software-based controller composed of a variety of functionalities and advanced control algorithms. Therefore, using a real CNC controller in the control simulation has merits considering the efforts and accuracy of the simulation modeling. In this paper challenges in HILS for a CNC controlled feed drive, such as minimization of time delay and transmission error that are caused by discretization of the feed drive model, is elaborated. Using an experimental HILS setup of a machine tool feed drive applications in controller gain selection and CNC diagnostics are presented.
인공지능(AI)은 최근 다양한 산업과 사회에서 패러다임을 바꾸고 있지만, 최첨단 AI 가 제조업에서는 즉각적인 성과를 보이지 못 하고 있다. 다시 말해, Industry 4.0 시점에서 기존의 접근 방법과 차별화되는 실용적인 방법론이 필요하다. 여기서 중요한 점은 '어떤' 데이터를 '어떻게' 활용하여 '어느' 부분에 적용할 것 인가이다. 제조업은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 따라서, 현실 세계에서는 물리적 마모, 고장 등으로 인해 엔지니어의 개입 없이 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 또, 제조업은 학습을 위한 방대한 양의 데이터를 수집하고 레이블링 하는 것이 매우 어렵다. 이 두 가지 한계를 극복할 수 있는 방법은 현실과 매우 유사한 환경을 시뮬레이션으로 재연 후 강화 학습을 사용하는 것이다. 제조 분야에서 아주 복잡한 환경 중 하나로 이송 설비가 있으며, 본 논문에서는 그리드 분류 시스템을 개발하고 강화 학습을 적용시킬 수 있는 환경을 설계한다.
최근 IT 기술의 급성장에 따라 종래의 많은 수동적인 업무가 자동화되었다. 이러한 자동화를 통해 많은 사람들의 여가 시간이 증대되고 이를 위한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 또한, 소형화되고 휴대에 편리한 스마트 디바이스의 등장으로 시간과 장소에 구애를 받지 않고 다양한 인터넷 서비스 이용이 가능하다. 많은 디바이스 및 서비스에서 발생되는 빅 데이터의 효율적인 저장 처리를 위해 가상화 기반의 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구 중에 온-프레미스 기반 분산된 데스크탑 자원을 통합하고 사용자에게 제공하는 데스크탑 스토리지 가상화는 가상화를 이용하여 분산된 레거시 데스크탑내에 사용되지 않는 자원을 통합한다. 이는 사용자에게 신뢰성 제공을 위한 고가용성이 매우 중요시된다. 또한, 분산된 데스크탑 기반 자원 통합 환경에서 효율적인 데이터 분배 저장 처리를 위한 계층적 구조 및 자원통합 연구들이 진행되고 있다. 그러나 온-프레미스 기반 자원 통합 환경에서 서버 고장 발생시 효율적인 대처를 위한 운영 연구가 미흡하다. 이러한 운영적 서버 고가용성을 위해 본 논문에서는 온-프레미스 기반 분산된 데스크탑내 스토리지 통합 환경에서 데스크탑 서버의 장애 발생에 따른 능동적인 대처가 가능한 무중단 서버 관리 기법을 제안한다. 이는 데스크탑 기반 통합 환경에서 데스크탑 추가 및 제거가 용이하다. 또한, 장애발생에 따라 대체 서버가 능동적으로 수행된다.
국제해사기구에서는 선박에서 배출되는 질소산화물 및 이산화탄소 등에 관한 환경규제를 꾸준하게 강화하고 있다. 이에 친환경 요소를 바탕으로 하는 전기추진시스템의 수요가 증가하고 다양한 선박에 적용되며 연구개발이 꾸준하게 진행되고 있다. 전기추진시스템은 신뢰성을 높이고 선내 배치를 용이하게 하기 위한 이중화 구성이 주로 채택되며 실제 장비나 공간을 가상 세계에 쌍둥이처럼 구현하고 현실 세계의 정보와 데이터를 가상 세계와 통합하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 미리 예측할 수 있는 디지털트윈 기술의 접목을 통하여 전기추진시스템의 안전성 확보를 위한 연구 또한 매우 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기추진선박의 디지털트윈 기술개발을 위한 전력관리시스템 이중화에 대한 검증을 FMEA를 바탕으로 분석 후 선급에서 제시하는 이중화 FMEA 기준을 바탕으로 실제 선박 운항 조건에서 전력관리시스템의 단일 장비 고장의 일차 피해와 이차 피해 및 전체 시스템의 영향을 분석하여 추가 피해를 방지하기 위한 보상기능으로 전력관리시스템의 역할과 알고리즘을 제안하였으며 실제 테스트를 통해 추진력 보존이 개선되었음을 검증하였다.
2018년부터 시행된 항공안전정책기본계획은 무결점 항공안전관리체계 구축과 미래 항공안전 인프라 구축을 목표로 4차 산업혁명 기술을 적용한 항공안전관리 기술 개발을 포함하고 있다. 인공지능과 빅데이터를 활용한 항공기 고장관리, 가상/증강현실 기술을 활용한 비행훈련체계 등 다양한 항공안전관리 체계를 구축하고자 한다. 현재 공군에서도 스마트한 공군력 건설이라는 목표 아래 신기술을 활용한 비행안전관리 체계 사업을 추진 중이다. 본 연구에서는 비행 전에 항공기의 최종 안전성을 점검하는 항공기 상태 점검체계를 4차 산업혁명기술을 적용하여 설계하고자 한다. 공군에서는 항공기 상태 점검으로 기골 결함 점검과 비행 전 항공기 종합점검을 실시한다. 본 연구에서는 최소한 점검 오류를 줄일 수 있는 무결점 점검을 위해서 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 그리고 드론을 활용한 기골 결함 점검체계와 비행 전 항공기 상태 점검체계 설계를 제안한다.
일반적으로 기존의 비상 대피용 유도 시스템은 비상등 또는 유도 LED와 같이 시각적인 부분에 의존하고 있다. 실제로 화재인 경우에는 연기 때문에 시야 확보가 힘든 경우가 많다. 본 논문에서는 이런 경우를 대비하여 방향성을 가진 음향을 사용하여 비상 대피 유도 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 때 모든 스피커는 편리한 설치를 위해 오디오 직렬 전송 기법을 사용하였다. 대피 경로를 위한 최단 경로 알고리즘은 플로이드 알고리즘을 사용하였다. 오디오 직렬 전송 기법의 단점인 단선에 대한 대책으로 자동 고장 진단 기법을 제안하였다. 시스템 제어와 감시는 PC와 USB 프로토콜 연결을 통하여 이루어진다. 제안한 시스템은 가상의 비상 대피 환경에서 표본 집단의 대피 실험의 효율성을 검증했다. 결론적으로 제안된 시스템은 비상 상황에서 대피율의 증가를 확인하였고 오디오 직렬 전송 기법으로 쉽고 저가의 비용으로 설치 가능하다.
최근 빅데이터는 전사적 자원관리 분야뿐만 아니라 해양플랜트내 생산 및 운영 작업 분야에서도 큰 관심을 받고 있다. 이력데이터를 기반으로 미래의 설비에 대한 성능을 예측하는 것은 설비들의 생산성을 향상 시킬 수 있다. 특히 해양플랜트의 주요설비 중 하나인 원심압축기는 고장 시 폭발 할 수 있는 위험한 설비이기 때문에 실시간으로 설비성능을 모니터링 해야 한다. 본 논문에서 원심압축기의 성능을 계산하기 위한 스트림 데이터 처리 구조를 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 가상태그 스트림 생성기와 실시간 데이터 스트림 관리자와 같이 두 가지 컴포넌트로 구성된다. 시스템 성능 확장성을 제공하기 위해, 멀티 코어 CPU를 사용하여 대용량 스트림 데이터를 처리할 수 있는 병렬 프로그래밍 접근 방식을 이용하였다. 또한, 실험을 통해 원심압축기의 스트림 데이터 처리에 대한 성능 개선을 보여주었다.
자율주행 차량의 무결성과 내결함성을 보장하기 위한 환경 인식 센서의 결함 감지 및 격리(FDI) 알고리즘이 중요한 연구 주제로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 자율주행 차량의 안전성 보장을 위한 레이다, 카메라, 라이다로 구성된 다중 인지 시스템 결함 검출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 결함 감지 알고리즘은 FIR(Finite Impulse Response) 필터 추정치에 기반한 레지듀얼의 생성 및 분석으로 고장의 감지 및 격리를 수행한다. 알고리즘의 성능 검증을 위해 가상환경에서의 수치 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘을 기존의 칼만 필터 기반 알고리즘과 비교 및 고찰하였다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 인지 시스템의 강건성을 확보할 수 있음을 검증하였다. 본 연구는 자율주행 차량의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 필수적인 연구로, 자율주행 차량의 환경 인지 센서의 무결성을 향상 시킬 것으로 판단된다.
사이버 작전은 가상의 사이버 전장 환경에서 수행되기 때문에, 지휘관이 사이버작전의 의사결정을 효과적으로 지원하기 위해서는 사이버 환경의 현황을 일관된 형태로 평가하고 가시화할 수 있는 평가지표를 정의하고 이를 측정할 수 있는 기술의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 사이버 전장에서 수집할 수 있는 다양한 평가지표를 정의하고 이를 정규화하는 방법과 사이버 현황을 일관된 형태로 평가할 수 있는 기술을 제안한다. 제안하는 사이버 전장 상태 요소들의 통합 시계열 분석 및 도시 기술은 최상위에 정규화된 평가지표가 있으며, 해당 지표는 사이버 자산 관련 지표, 평가 대상망 관련 지표, 사이버 위협 관련 지표로 구성되는 각각의 지표들은 6개의 하위 지표를 가진다. 해당 지표들은 지휘관의 관심 영역에 따라 가중치를 부여하여 활용될 수 있고, 사이버 전장의 전체적인 현황을 파악할 수 있어 사이버 작전을 수행하는데 필요한 상황인식에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.663-670
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2016
본 논문은 심해저 채광시스템 중 심해저 광물자원의 안전한 양광을 위한 바이패스 밸브의 개념 소개 및 CAE 기반의 바이패스 밸브 요소 설계 기술을 고찰하고 있다. 바이패스 밸브는 다른 해양의 기자재와 같이 고장예방과 안정성 확보를 위해 간단한 구조로 제안되었으나, 유체, 구조, 동적 거동 등의 다양한 영향으로 인해 설계는 복잡하고 어렵다. 설계가 복잡한 바이패스 밸브를 개발하기 위해서 본 연구에서는 CAE 기반 설계 기술을 활용하였다. CAE 기반 설계 기술은 설계, 설계검증, 가상의 실험 등을 한 번에 할 수 있어 바이패스 밸브와 같이 복잡한 설계 문제 해결에 효과적이다. 특히, 바이패스 밸브에 사용되는 스프링은 밸브 특성에서 가장 중요한 응답 성능에 관련된 부품으로 유체력, 동역학을 이용한 CAE 기반 설계 기술을 적용하는 것이 효율적이며, 이를 위해 각 학제들을 연동한 통합설계 모델을 개발하였다. 이러한 통합설계 모델을 바탕으로 바이패스 밸브의 설계 및 설계에 대한 검증을 수행하였으며, 이러한 일련의 과정을 통하여 바이패스 밸브를 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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