본 논문은 산업용 로봇을 위한 힘 피드백 제어 기반의 연마면의 보정과 작업자의 감각을 기반으로 한 정확한 연마면 작업을 대체하기 위한 교시방법을 적용한 연마 결과를 제시하였다. 교시방법은 연마작업의 위치, 경로, 반응에 대한 정밀도 개선을 위해서 연마로봇에 적용하였다. 힘 센서 기반의 교시방법에 의해 연마가 가능한 선박용 연마로봇을 제시하였고, 힘 센서에 의한 교시방법을 연마로봇에 적용하여 실험한 결과를 제시함으로써 그 유효성을 검증하였다. 또한, 로봇교시 포인터의 수를 줄이기 위하여 가공면의 특이점들만을 이용하여 곡면 가공이 가능하도록 로봇 궤적을 생성하는 방안을 제시하여 실험결과를 제시하였다.
불안은 주의 시스템의 균형을 깨트려 목표 지향 시스템보다 자극 주도 시스템을 우선하게 만드는 것으로 알려져 있으나, 자기 교시는 자기 조절의 효과로 목표 지향적 행동을 유도하게 한다. 본 연구는 가상현실 환경에서 현직 조종사를 대상으로 기상 및 자기 교시 조건이 조종사에게 발생하는 불안과 비행 과제의 수행에 미치는 영향을 검증하였다. 기상 조건은 시계비행 기상 상황과 악기상 상황으로 구분하였고 자기 교시의 수행 여부를 달리하여 비행 과제를 수행하게 하였다. 실험 결과 악기상 상황에서 불안과 심박수가 더 높고 비행 과제의 수행도가 더 낮은 것으로 나타났으나, 자기 교시를 수행하는 조건에서는 불안과 심박수가 더 낮고 비행 과제의 수행도가 더 높은 것으로 나타났다. 이 결과는 불안의 영향으로 비행에 어려움을 겪어 사고로 연결될 가능성이 증가할 수 있으나, 자기 교시에 의한 비행 수행의 향상으로 사고로 연결될 가능성이 감소할 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 전자부품의 자동조립라인에서 매우 중요한 작업인 열코킹 검사, 납땜 및 납땜검사 작업공정을 보다 더 정밀하고 유연하게 수행할 수 있도록 오프라인 프로그램에의 자동교시기능을 갖는 지능형 로봇 제어 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. 카메라 백 카바등의 전자부품의 자동조립라인은 작업의 난이도가 매우 높고, 고정밀도가 요구되고, 특히, 납펌 및 납땜 불량검사 작업의 셀은 전체 작업 셀 공정중에서 가장 불량률이 높다. 따라서 본 연구는 기존의 납땜 및 검사공정 셀의 구조를 개선하여 보다 더 높은 정밀도를 유지할 수 있고, 모델 변경에 대한 유연성 향상 및 불량율의 감소를 통한 시스템의 신뢰성을 증대시키기 위한 목적으로 수행된다. 이의 실현을 위한 세부내용으로는 셀의 구조개선, 로봇의 모델교체 및 성능향상, 고정도의 납땜 및 검사 기술, 오프라인 프로그래밍 (off-line programming, OLP)을 이용한 자동교시기법을 개발하여 지능형 시스템으로 새로운 셀을 구성하고, 이를 실제 카메라 백 카바등의 전자부품 조립 라인에 설치하여 실시간 구현을 실현하고자 한다.
최근 조선분야의 경우 생산원가의 절감, 품질의 고급화, 단순작업에 대한 근로기피 등의 이유로 로봇시스템 적용에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 그러나 기존의 로봇 시스템의 교시방식이 교시-재생(Teaching-Playback)방식이어서 작업부재의 형상 및 치수가 매번 변경되는 중공업 분야에서는 적용이 불가능하였다. 본 연구에서는 조선용 아크용접 로봇을 위한 오프라인 프로그램밍(OLP: Off-Line Programming) 시스템을 개발하였다. 오프라인 프로그램밍 시스템의 경우 작업중인 로봇과는 상관없이 다음 부재에 대한 형상 데이터만을 이용하여 컴퓨터상에서 다음 작업프로그램을 미리 생성할 수 있으므로 기존의 온라인 교시-재생 방식의 교시시간의 과다라는 문제를 극복할 수 있다. 본 연구에서는 강교 판넬 및 조선 소조립용으로 개발 중인 아크용접용 로봇 시스템을 위한 오프라인 프로그래밍 시스템을 개발하였다. CAD 데이터나 OLP의 모델링 기능으로 작업부재를 형상한 후 미리 데이터베이스화 되어 있는 자료를 검색하여 부위별 작업매크로 확보를 위하여 실제 로봇 시스템을 이용한 작업테스트를 수행하였다. 개발된 오프라인 프로그래밍 시스템은 기능보완 후 당사 아크용접용 로봇시스템에 적용될 계획이다.
본 논문에서는 로봇팔의 선단을 잡고 원하는 위치로 이동시켜서 작업을 직접 교시하는 직감적인 교시 및 제어를 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 로봇팔 선단부의 위치 방향 및 자세 방향 힘을 측정하는 6축힘 센서, 선단부에서 측정된 힘에 의한 로봇팔 관절 속도제어 명령어 생성 알고리즘, 자체 제작한 6축 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 선단부 핸들러에 부착된 힘센서를 통해 로봇팔 조작자가 핸들러를 조종하는 위치 자세의 6차원의 힘/토크를 감지하고 이를 선단부 조종속도 명령으로 변환하여 6축 로봇팔을 제어한다. 연구 방법의 검증은 자체 제작된 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 핸들러 조정을 통한 작업교시에 의한 실험을 통해 제안한 힘 센서기반 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.
본 연구에서는 로봇의 교시, 궤적계획, 충돌, 로봇동작, 제어알고리즘 등의 평가에 유용하게 사용할 수 있는 다기능 오프라인 프로그래밍 시스템인 POLPS(Pusan_national_university's Off-Line Programming System) 를 개발하였다. POLPS은 4축 스카라형 FARA 로봇을 대상으로 개발되었고, 편리한 방법으로 교시작업을 수행할 수 있으며, 교시 내용에 따라 궤적계획을 수행한 후 로봇을 동작시켜 충돌을 회피하는 동적 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 제안된 여러 제어알고리즘 중에서 주어진 작업에 적합한 제어알고리즘을 효율적으로 선정하기 위한 성능의 비교와 평가 기능을 갖추고 있는 것이 주요한 특징이다. 또한 시각위치변경, 온선. 온면제거 및 음영처리, 고속 애니메이션, 환경구성, 인터프리터 명령어 등의 다양한 기능으로 편리하게 사용할 수 있다.
본 연구에서는 방사선(학)과 재학생의 주요 학습 도구의 활용성을 조사하고, 방사선사면허 국가시험의 대화형 인공지능 서비스 프로그램인 챗봇의 정답률을 분석하여 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램의 유용성에 대한 기초 연구에 목적이 있다. 방사선(학)과 재학생의 학습 시 전자기기를 적극적으로 활용한다는 응답자가 84.3%로 나타났다. 또한 학습 시 자료수집의 효율성을 묻는 질문에 140명 중 검색엔진을 1순위로 활용한다고 답한 응답자가 104명이었다. 챗봇을 알고 있는지 붇는 질문에 80%가 알고 있다고 답하였으며, 학업 목적으로 챗봇을 사용한 경험은 22.9%가 1회 이상 사용 경험을 가지고 있었다. 2018년도부터 2022년도까지 시험문제 중 1교시와 2교시의 문제를 챗봇에게 정답을 물어보았다. 그 결과 Chat GPT의 1교시 정답률은 48.28%에서 60%였으며, 2교시 문제의 정답률은 50%에서 62.22%로 나타났다. Bing의 1교시 정답률은 55%에서 64.55%였으며, 2교시 문제의 정답률은 48%에서 52.22%로 나타났다. 본 연구를 통하여 방사선(학)과 재학생들이 전자기기를 통해 학습하고 인터넷을 통해 정보를 찾는 것이 일반적인 경향임을 확인할 수 있었다. 그러나 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램은 정확성과 신뢰성에 대한 문제가 있으며, 완벽한 해답을 제공하는 것은 어렵기 때문에 계속해서 발전하고 개선되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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