스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
본 논문에서는 자동화된 생산 시스템과 조립 시스템에서 반제품을 생산기기들 사 이로 운반하기 위해 가장 많이 이용되고 있는 컨베이어 (conveyor) 시스템의 이산구 조 모델을 제안한다. 조립라인과 같이 조립 기기들 사이에 반제품을 운반하는 데 걸 리는 시간이 단위공정을 수행하는 데 걸리는 시간보다 클 경우, 조립기기들의 배치와 컨베이어로 연결되는 조립기기들 사이의 거리는 전체 조립시스템의 성능에 중요한 영 향을 미치게 되므로 컨베이어 시스템의 특성을 정량적으로 분석하기 위한 모델이 필 요하다. 본 논문에서 제안하는 모델은 팔레트(pallet)를 이용하는 컨베이어 시스템에 서 각각의 컨베이어의 길이가 팔레트 길이의 정수 배이며 컨베이어의 속도가 일정하 다는 가정을 전제로 한다. 이런 가정 하에서 컨베이어 운동의 관측 시간과 컨베이어 의 길이는 양자화 될 수 있으므로 각 샘플링 시각에서의 컨베이어 시스템의 상태는 양자화된 컨베이어상의 팔레트 유무와 이 팔레트의 이동도(mobility)를 나타내는 두 가지의 Boolean 변수로 간단히 표시될 수 있다. 이 두 변수를 바탕으로 전체 컨베이 어 시스템은 생산기기들 사이의 통로인 branch와 branch의 끝점인 knot의 조합으로 구성된 network으로 모델링된다. 이 모델링 방법으로 여러 가지 모양의 컨베이어 시 스템을 모델링해 본 결과 복잡한 토폴로지의 컨베이어 시스템도 간단히 모델링 및 시 뮬레이션될 수 있었으며 공장설계, 공정제어 등의 시뮬레이션에 유용하게 이용될 수 있음을 보여 주었다.
우리 삶의 질을 좌우하는 전자기 기기의 고기능화, 자동화, 소형화 추이에 따라 사용량이 급격히 증가하고 있는 연자성 소재로서 가장 널리 사용되고 있는 전기강판과 에너지 고효율화라는 시대의 요구에 따라 새롭게 부상되고 있는 연자성 복합 분말 소재에 대해 각 연자성 소재 분야에서 철손 제어 인자 및 이들 인자들의 제어 방안에 대해 문헌을 고찰했다. 전기강판에서는 히스테리시스 손실을 낮추기 위해 정련공정을 통해 자구이동을 방해하는 결함을 제거하고 결정립의 크기를 최적화하고 있으며, 와전류 손실의 감소를 위해 합금첨가원소를 통해 비저항을 높이고 판재의 두께를 박판화하고 있다. 이와 동시에 코팅을 통해 자구의 이동이 용이하도록 응력의 방향 및 크기를 제어하며, 압연기술과 열처리 기술을 통해 집합조직을 최적화하여 고투자율 및 저철손을 동시에 충족시켜 나가고 있다. 연자성 복합 분말 소재의 경우, 분말 표면의 복합화를 통해 철계 조성, 코팅, 윤활재 및 바인더, 성형 및 열처리 조건 등에 복합적으로 의존하는 연자성 코어의 최종 자기특성을 제어하고 있다. 온간 및 다단 성형과 같은 새로운 성형공정, 2단 소둔/자성 열처리와 같은 소둔 조건, 나노결정질, 비정질 및 벌크 비정질 등과 같은 새로운 조성, 적절한 코팅층의 변수들을 최적화할 경우, 연자성 복합 소재의 자성특성은 향상될 것으로 기대된다.
평판 디스플레이 부품시장 및 관련 개발장비 시장의 확대에 따른 백라이트 생산업체들의 수가 크게 증가했음에도 불구하고 LCD부품의 색재현에 좋지 못한 영향을 끼치는 백라이트 표면의 이물이나 백점, 스크래치와 같은 결함검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 육안검사에서는 작업자의 신체상태나 작업능력에 따라 검사정밀도와 검사속도 등이 달라질 수 있기 때문에 검사품질의 일관성을 유지시키기 어려울 뿐만 아니라 전체 공정의 효율도 저하시킨다. 본 연구에서는 백라이트 표시면치육안 결함검사를 자동화할 수 있는 백라이트 표면결함 검사시스템 개발에 관해 연구하였으며, 이를 위해 컴퓨터비젼시스템을 구성하고 검사공정을 위한 운용프로그램과 검사작업에 필요한 작업자 인터페이스 그리고 결함정보 추출을 위한 영상처리모듈을 구현하였다 또한, 이진화된 결함화소들 간의 연결구조로부터 고립된 결함영역을 추출하기 위해 레이블 테이블과 결함 인덱스를 사용한 레이블링 알고리즘을 고안하였다. 본 검사시스템의 검사성능을 평가하기 위한 실험결과, 시각적으로 식별가능 한 모든 결함영역이 검사시스템에 의해 검출됨에 따라 본 연구의 검사시스템이 작업자의 육안검사를 대체하기에 만족할만한 성능을 보임을 착인 할 수 있었다.
정수장, 하수처리장, 폐수처리장의 배출수 처리공정에서 고 농도의 슬러지 선별, 이송 및 약품 투입량 조절을 위한 기준으로 슬러지 농도계가 사용되고 있다. 그러나 슬러지에 함유된 이물질이 혼입될 경우 감쇄량이 증가하거나 초음파가 수신부에 전달되지 않아 실제 농도값 보다 높은 값을 출력하거나 헌팅현상이 발생한다. 또한 단일 센서에 슬러지 포착 또는 고장 등의 문제로 배출수 공정 자동화에 어려움이 많았다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 초음파 다중빔 농도계를 개발하여 사용하고 있으나 특정 초음파 빔의 농도 측정값에 오류가 발생할 경우 전체 농도시스템의 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초음파 다중빔 농도계 간의 신뢰성을 판단하고, 신뢰성이 높은 다중빔 농도계만을 사용하여 슬러지 농도 예측값의 성능 향상방안을 제시하였다. 예측 알고리즘으로는 뉴로-퍼지모델을 적용하였으며 다양한 실험을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문은 저온에서 건조한 공기를 필요로 하는 각종 산업설비, 자동화설비, 반도체 제조공정 및 수분 접촉이 되는 화학생산라인, 조선업의 도장 전처리 공정에 필수적이며, 식품 건조에서는 단백질 파괴 방지를 억제할 수 있는 중요한 장비인 냉각식 제습기를 개발하였다. 즉 저온($0^{\circ}C$ 이하) 제습방식으로 하기 위해 냉동기 증발기를 4개 설치하였다. 습공기는 순차적으로 3차에 걸쳐 냉각되는데 1차 증발기에서는 증발온도 $+13^{\circ}C$, 2차 증발기에서는 증발온도 $+5^{\circ}C$ 그리고 3차 증발기에서는 $-1.3^{\circ}C$로 유지하게 된다. 4차 증발기에서는 습공기에 포함된 수분을 증발기에 착상시키게 된다. 이때 증발압력이 설정치 이하로 되면 압력 레규레이터(CPCE 12)가 작동되어 제상을 수행하게 되며, 미착상된 공기 중 수분은 고온의 응축기 폐열로서 증발기를 통과한 공기 중 수분을 가열하는 방식으로 구성이 되는 저온에서 제습이 가능한 제습기를 개발하였으며 실험한 결과, 정면풍속 1.0m/s에서 4.0 m/s까지 변화시켜 각 구간에서의 온도와 습도를 측정하였으며, 또한 냉각능력을 산출하였다. 그 결과 정면풍속 2.0m/s에서 냉각능력이 1.77 kcal/h로 가장 크게 나타났다.
항공기 복합재료 날개 구조는 대부분 접착 혹은 패스너로 체결되어 있는데, 이러한 적층 구조 복합재료는 층간 강도가 취약하여 층간 분리가 일어나기 쉽다. 이러한 적층 복합재료의 단점을 보완하기 위해 두께 방향의 섬유를 보강한 3차원 직조형 복합재료를 통하여 강도, 손상 내구성, 충격 및 피로 하중을 향상시킬 수 있다. 또한, 자동화된 직조 공정에 의하여 단일 구조 near-net-shape의 프리폼 제조가 가능하기 때문에 공정 단축, 체결 부품 감소로 복합재료 전체 가격을 절감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 직조형 복합재료의 항공기 구조물 적용 가능성을 확인하기 위하여 3차원 프리폼의 기본적인 구조인 orthogonal(ORT), layer-to-layer(LTL), through-the-thickness(TTT) 패턴을 직조하고 이를 복합재료로 성형하여 압축 시험, 인장 시험, Open-hole 인장 시험을 하였다. 이 중 orthogonal 직조 복합재료가 인장 및 압축 탄성계수와 강도 모두 가장 높았으며 노치 민감도에서도 orthogonal 복합재료가 일방향 적층복합재료나 패브릭 적층 복합재료에 비하여 가장 우수한 특성을 보였다.
프로세스 산업 군에 속하는 압출 공정에서도 스마트팩토리 구축의 필요성은 증가하고 있다. 그러나 대부분의 압출 생산 현장에서는 생산방식이 연속적이며, 데이터의 속성이 비정형적이므로 데이터 처리의 어려움을 겪고 있다. 많은 중소기업 공장에서는 데이터 수집을 위해 수기 기록을 주로 하고, 바코드를 많이 활용하고 있다. 생산에 관련된 데이터를 종이양식에 수기 기록하게 되면 별도의 EXCEL프로그램 등에 다시 기록해야 하는 이중 작업을 할 수 밖에 없는 단점이 있다. 바코드는 주로 재고관리에 활용하고 있으며 프린팅을 위한 유지보수 비용이 요구된다. 또한 설치를 완료하면 변경이 어려워 활용성이 낮다고 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터의 수기입력이 아닌 NFC 센서를 활용한 방법론을 제시하였다. 이를 가능하게하기 위해 공장 내에 인터넷이 가능하도록 무선 네트워크 환경을 구축하였고 생산 공정프로세스를 분석하고 이를 기반으로 관계형 데이터베이스를 구축하였다. 비접촉 근거리 통신방식(NFC: Near Field Communication, 이하 NFC)을 통한 생산 실적 자료 입력 방법을 연구하였고, EXCEL 프로그램의 피벗 기능을 사용하여 제품 생산 시 발생할 수 있는 품질문제에 대해 쉽고 빠르게 분석하여 원인을 파악하고 조치할 수 있게 하는 분석방법을 구현하였다. 결과적으로 NFC 기능을 활용한 데이터 입력이 자동화되었으며, 작업자의 데이터 처리 시간 감소라는 정량적 효과를 얻게 되었다. 또한 입력된 데이터를 활용하여 품질 문제로 인한 Bottleneck이 개선된 사례를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템을 제안한다. 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템은 전신 스케닝을 통해 3D AI 모델링 작업을 하고, 3D 모델링 후처리와 텍스쳐링, 리깅 작업으로 제작된다. 이를 가상현실 컨텐츠 정보와 결합함으로써 가상현실 내에서 가상 모델의 자연스러운 동작이 이뤄질 수 있고, 하나의 시스템에서 효율적으로 디지털 휴먼 컨텐츠를 생성할 수 있다. 따라서 자원을 최소화하는 가상현실 기반의 디지털 휴먼 컨텐츠 생성이 가능하도록 하는 효과가 있다. 또한 사람에 의한 3D 모델링 및 텍스쳐링 작업은 전처리 과정을 필요로 하지 않는 자동화된 전처리 공정을 제공하며, 다양한 디지털 휴먼 컨텐츠를 효율적으로 관리하는 기술을 제공고자 한다. 특히 가상 모델을 구성하기 위한 3D 모델링 및 텍스쳐링 등의 전처리 공정은 인공지능에 의해 자동으로 수행되도록 함으로써 신속하고 효율적인 가상 모델 구성이 이뤄질 수 있다는 장점이 있다. 또한 시그니처 모션을 통해 디지털 휴먼 컨텐츠 구성 및 관리가 용이하게 이뤄질 수 있다는 장점이 있다.
4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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