현재의 공장 자동화, 국방, 항공, 철도, 금융 등을 포함하는 실시간 시스템은 여러 개의 컴퓨터가 다수의 장소에서 서로의 데이터 교환을 통한 협동 작업으로 여러 가지 기능 및 업무를 수행한다. 이는 마치 멀티프로세서를 가진 컴퓨터같이 생각할 수 있으며 이와같은 시스템에 있어서 업무 수행의 효율은 각 프로세서의 계산 능력에 비례함과 동시에 각 노드간의 데이터 전송 능력에 비례한다고 할 수 있다. 이와 같은 실시간 시스템이 올바르게 동작하기 위해서는 한정된 시간 내에 일정한 양의 데이터의 전달을 확정적으로 보장해 줄 수 있는 네트워크를 필요로 하는데 이를 실시간 네트워크(Real time network)라고 한다. 현대의 분산제어 시스템에 있어서 확정적인 시간 내의 데이터 전달은 전체 제어 시스템의 응동 특성에 중요한 요인이 된다. 본 논문은 한국형 고속 전철의 시제차(Prototype train)에 적용된 국제 표준 실시간 네트워크인 열차 통신 네트워크(Train Communication Network)에 관련한 내용이다. 실시간 네트워크는 실시간성을 보장하기 위해서 상호 교환될 데이터가 필요에 따라(온라인 상에서) 변경되는 것이 아니라 오프라인 디자인의 결과로 미리 결정되어진다. 즉 통신장치 사이에 전달되는 네트워크 데이터는 미리 설계된 네트워크 테이블을 기초로 정해진 시간에, 정해진 데이터가, 정해진 방식으로 전달되어 진다. 본 논문에서는 실시간 네트워크의 오프라인 설계를 하기 위한 도구로서 개발되어진 네트워크 데이터 테이블 작성 프로그램에 대해서 설명한다.
정밀하고 소형화된 전자기기 사용의 증가로 인한 전원공급의 질적 향상에 대한 필요성이 강하게 증가하고 있다. 저압전원 배전계통에서의 과도 과전압은 직격 또는 유도뢰에 의해 유도되어지고, 가정, 사무실, 공장 등의 자동화시스템이나 병원설비와 같은 중요한 시스템의 손상이나 고장의 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 발생기를 이용하여 배전용 변압기를 거쳐 저압 전원시스템으로 이행되는 뇌과전압의 양상에 대하여 실험적으로 조사하였다. 배전용 변압기의 1차측에 설치한 피뢰기와 수용가측 추가접지는 저압 전원시스템으로 이행되는 뇌서지전압의 제한에는 크게 기여하지 않았다.
디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
최근 사물인터넷 분야에서 스마트 팩토리 부분은 많은 주목을 받고 있으며 관련된 연구도 많이 진행되고 있다. 기존의 스마트 팩토리 플랫폼은 제품 생산 효율성을 높여 비용을 줄이는 것을 목표로 센서로부터의 데이터 수집과 클라우드로의 전송, 대규모 데이터 분석을 통한 의사결정 등 자동화 부분에 집중되어 있다. 본 논문에서는 웹 GUI를 활용하여 응용 개발의 편의성을 높여 개발자가 아닌 공정관리자가 직접 공정을 제어할 수 있도록 했으며 유사 환경이 구축된 다른 공장에서 기존에 만들어진 공정 프로그램을 공유하고 재수정할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한, 프로토타입을 구현하여 제안된 웹 GUI기반 스마트 팩토리 공정 관리 및 공유 시스템의 운용 가능성을 검증하였다.
각종 ICT 기술 혁신 및 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)에 의해 사물인터넷(Internet of Things : IoT) 환경이 점차 지능화, 분산화, 자동화된 서비스를 요구하고 있으며, 특히 통신네트워크(5G),데이터 분석 및 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 접목되는 산업사물인터넷(Industrial IoT : IIoT)에서의 고도화되고 안정적인 스마트서비스 제공 환경이 요구되고 있다. 본 연구에서는 다양한 산업현장의 설비 장치와 센서 등 이기종 장치와의 유연한 연계와 신속하고 안정적인 데이터 수집 및 처리 등을 위한 IIoT Edge 미들웨어 시스템을 제안하였다.
본 연구에서는 LED 광시스템과 식물생장제어시스템을 연계하여 센서를 이용하여 식물환경을 제어 가능한 모니터링시스템에 대한 연구이다. 시스템의 성능을 검증하기 위해 에너지효율, data 전송률, 광량제어 특성에 대한 실험을 실시하였다. 실험한 결과 에너지 효율은 80%이상, 무선통신속도가 1Mb/sec이고 광량제어를 5단계이상 조절 가능함으로써 만족한 결과를 얻었다. 제안된 시스템은 LED 식물공장설비에 적용가능하며, 향후 상용화를 위해서는 생산효율 및 노동비 절감을 위한 자동시스템을 구성하여 농업 자동화설비에 기여할 것이다.
최근 제품 생산 과정의 효율성을 높이기 위해서 공장 내 설비 및 기기의 자동화가 진행되고 있으며, ICT, IoT 기술을 이용한 스마트팩토리의 구축이 이루어지고 있다. 스마트팩토리에서 발생하는 많은 문제를 유기적으로 해결하기 위해 설비 및 기기 간의 무선통신 기능과 스마트팩토리의 제조공정 환경을 모니터링하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트팩토리의 공정 환경을 원격으로 모니터링 하기 위해 블루투스 모듈, 온습도 센서와 미세먼지 센서를 활용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 아두이노의 센서 값을 블루투스 통신을 통해 무선으로 수집한다.
본 논문에서는 4차 산업의 제조 혁신을 위한 새로운 방안의 스마트 팩토리를 실헌하기 위한 주요 부품 중에 하나인 리니어 모션 가이드(LM 가이드)에 필요한 센싱 시스템을 제안하였다. 공장 자동화와 정밀 측의 핵심 부품인 LM 가이드를 고정밀, 고정도로 제어할 수 있는 변위 센싱 시스템의 개발이다. 기존의 광학식이나 자기식 변위 센서 기술의 한계를 극복할 수 있도록 와전류(Eddy Current) 기법을 이용하여 LC 공진기와 전도체를 LM 가이드에 장착할 수 있도록 제안하였다. 또한 와전류 센싱부에서 출력되는 미세 인덕턴스 값을 측정할 수 있도록 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터/산술 기술을 FPGA를 이용한 HW 시스템을 제작하여 다양한 실험을 진행했다. 본 논문에서 구현한 HW 센싱 시스템을 이용함으로 LM 가이드를 실시간으로 직선 이동시킴으로 실시간으로 변위 값을 디스플레이 부로 출력되어 측정이 가능하다. 개발된 시스템은 LM 가이드의 직선 운동시 변위 값의 분해능과 응답속도 면에서 우수함이 확인됨으로 스마트 팩토리 뿐만 아니라 다양한 장비에도 적용이 가능하다.
구조물의 70%가 콘크리트 구조인 건축공사는 최근 대형화 고층화에 대한 수요가 점차 증가하고 있는 추세이다. 그러나 3D 업종 기피현상으로 인한 젊은 기술인력의 수급이 어려운 건설현장은 기능공의 노령화 및 부족으로 인한 문제가 발생하고 있는 실정이다. 이러한 문제점에 대한 해결책으로 공기단축, 노무 생산성 향상, 균일품질 확보 노력 등의 관리적 측면의 노력은 현재 여러 곳에서 진행되고 있으나 보다 능동적이고 장기적인 대책으로써 국제 경쟁력 강화 효과가 기대되는 고층 건물의 모듈화 및 자동화 기술 개발 필요성이 증대되고 있는 실정이다. 이에 간 연구에서는 최적 설계 모듈화 기술, 모듈 공장 자동화 및 모듈화 부재의 조립자동화 관련 국내외 선행연구 분석을 통해 도심지 고층 콘크리트 건축물의 시공 생산성 및 품질향상이 가능한 고층 콘크리트 구조물 모듈화 시공 시스템에 대한 기초연구로써, 4단계의 연구개발 전략을 제시하여 보다 적극적인 초고층 건설 시공기술 R&D 투자를 위한 로드맵을 제안하고자 한다.
본질적으로 안전한 공장은 체계적으로 잠재위험요소를 규명한 후 적절한 대처방안 모색을 통하여 유지할 수 있으며, 이를 위한 다양한 위험성 평가 방법론들이 개발되어 활용되고 있다. 최근에는 특히 전통적인 안전성평가방법의 단점을 극복하기 위해 전문가시스템을 도입함으로써 안전성평가방법을 자동화하려는 노력들이 시도되고 있다. 위험 및 운전성분석기법(HAZOP; Hazard and Operability Study)은 정성적인 평가방법 중에서 가장 체계적이고 논리적인 방법으로 인정받고 있다. 반면에 이러한 HAZOP 분석은 여러 인원이 동시에 시간을 내어 또 많은 시간을 투입하여야 하는 단점 및 참여한 엔지니어에 따라 그 결과의 차이가 날 수 있는 등 일관성 있는 평가결과를 얻기 어렵다는 단점이 있다 이에 따라 전체적인 평가의 소요시간을 줄이며 일관적인 평가결과를 얻기 위한 위험성 평가의 자동화가 더욱 필요하다고 하겠다. 이에 본 연구에서는 HAZOP분석 과정을 자동화하기 위한 기반 구조를 제시하고, 이를 이용하여 전문가시스템도구를 통해 HAxSYM이라는 안전성 평가 시스템을 구현하였으며, 개발된 시스템의 유용성을 살피고자 사례연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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