앞으로의 장기적인 공장제어 소프트웨어는 데이터 베이스 관리방식과 그래픽스와 연관된 자료로 구동되는 계단적 소프트웨어로 된다. 이러한 다양한 기능을 통합적 사무 시스템과 유사한 방법 으로 연관 운용하는 일이 필요하다. 공장제어 시스템 설계자는 데이터베이스, 그래픽스, 시뮬레 이션 시스템을 설계해서 실제 제작 시스템을 평가할 수 있어야 한다. 같은 데이터, 그래픽 자료, 시뮬레이션의 결과 일부를 가지고 제어 시스템의 개발 및 검토를 수행하고, 그 후에 실제 시스 템을 제어하는 소프트웨어를 만들어 내어야 한다.
공학분야에서 널리 사용되고 있는 신호처리 및 해석의 기본이 되는 범용 데이터 수집 소프트웨 어의 기본적인 사항 및 그 개발예에 대해 언급하여 보았다. 데이터 수집장치 및 그를 제어하는 소프트웨어는 신호처리 및 해석을 통하여 국외에서 개발된 시스템보다는 훨씬 저렴한 가격으로 국내에서 개발될 수 있으며 국내에서 쉽게 구할 수 있는 것들로 데이터 수집 시스템 구성이 가 능함을 보였다. 또한 국내 개발 시, 시스템의 개조 및 성능향상이 용이하므로 점차적으로 그 성능 및 정확도를 향상시켜나갈 수 있으며 사용자의 목적에 따른 기능변경이 수월하다는 장점이 있겠다. 이러한 데이터 수집 소프트웨어의 개발시 그 성능을 크게 좌우하는 것은 A/D변환기 및 관련 하드웨어의 성능과 이를 직접 제어하는 기계어 Routine의 수행속도 및 능률이라는 점을 들 수 있겠다. 왜냐하면 데이터 수집기능 및 온라인 처리가 필요한 디지틀 오실로스코프 기능과 같은 일을 수행하는 소프트웨어는 하드웨어와 밀접한 관계가 있으며, 전체 수집 시스템의 성능에 둘 다 큰 영향을 미치게 되기 때문이다. 이러한 것은 하드웨어설계자와 프로그램 작성자와의 충분한 토의 및 상호 기능개선에 의해 해결되어 데이터 수집 시스템의 성능이 크게 향상되어질 수 있으며, 전자기술의 발전으로 인해 하드웨어의 성능이 크게 향상되고 이에 따른 소프트웨어의 개선이 진행됨에 의해 보다 나은 데이터 수집 시스템의 개발이 가능해지리라 사료된다.
IT융합 적용을 위하여 컴퓨터 또는 현장 데이터 취득 유닛과 각 센서노드 간의 데이터 통신망이 필요하고 또한 중앙 제어기와 데이터 전송이 필요하다. 이러한 IT융합 데이터 통신망 구축에는 유선통신이 전송 효율측면에서 안정적이기 때문에 선호된다. 그러나 불가피하게 무선이 필요할 때 IT현장에서 주로 선택되는 무선통신망의 종류별로 특성과 장단점을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.
컴퓨터는 그 자체만으로도 일반인의 흥미와 관심을 불러일으키기에 충분한 기자재이다. 이러한 컴퓨터를 자동제어 교육에 십분 활용함으로써 교육효과를 극대화시킬 수 있을 것이다. 이를 위하여 교육에 대한 과감한 투자로서 컴퓨터등 기자재를 과감히 확보하고 이를 활용함과 아울러 이에 따른 적절한 교과내용의 재검토가 이루어져야 할 것이다. 본 글에서는 주로 컴퓨터 시뮬 레이션 등 소프트웨어 활용에 대하여 주로 언급하였으나 이를 데이터수집 및 해석, 디지틀 제어 등 하드웨어로서의 컴퓨터 활용도 더욱 교육에 도입되어야 할 것이다.
에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.
본 논문에서는 레이저 광원을 적용한 무선전력전송 시스템에 적용되는 PV 모듈의 출력 특성을 분석하고, PV 모듈로부터 최대 전력을 발생시키면서 배터리를 충전시킬 수 있는 컨버터 개발 결과를 제시한다. 먼저, 특정 파장에서 최대전력이 발생되도록 개발된 PV 수신모듈에 레이저 빔을 조사하였고, 레이저에 공급되는 전력 크기에 따른 PV 모듈의 전압-전류의 특성 데이터를 확보하였다. 전압/전류 특성 데이터로부터 PV 수신모듈의 소신호 저항을 분석하였고, 이를 컨버터 회로모델에 적용함으로써 제어기 설계를 위한 시스템의 전달함수를 유도하였다. 이로부터 레이저 일사량에 따른 전류원/전압원 전영역에서 PV 모듈의 입력전압을 안정적으로 제어할 수 있는 제어기를 설계함으로써 레이저 수신용 PV 모듈이 최대 전력을 발생시킬 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 MCU 제어기반 25W급 배터리 충전용 부스트 컨버터의 프로토타입 제품을 통해 실험 검증되었다.
DNC(Direct Numerical Control) Network을 위한 프로그램을 효율적으로 하기 위해 현재 많은 시스템들이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 이 시스템들은 원거리 상의 컴퓨터와 머시닝 센터의 제어기 간의 상호 연결이 원만하지 않아 작업에 비효율적인 면이 있고, 또 머시닝 센터에서의 데이터 송ㆍ수신에서 일어나는 오류 문제에 대한 시스템으로의 적절한 대처를 할 수가 없다는 문제점이 있다. 그래서, 본 논문에서는 DNC Network을 통해 머시닝 센터 제어기에서 컴퓨터의 데이터를 오류 없이 수신 가능한 데이터 원격 제어 시스템을 새로이 구성하였다. 이 데이터 원격 제어 시스템의 주요 장점으로는 기존에 일방향으로 구동되어지던 머시닝센터와 컴퓨터간의 Communication을 머시닝 센터에서 운영자가 자유로이 접근하여 컴퓨터에 저장된 NC 가공 데이터 호출과 송출이 자유롭고, 컴퓨터와 공작기계간의 상호 대화가 없이도 NC 공작기계 상에서 원격 제어(Remote Control)가 가능하다.
본 논문은 쿼드로터 자세제어의 신뢰성 향상을 목적으로 다종 센서 구성 및 다종 센서 데이터 융합 알고리즘 적용을 연구한 결과이다. 먼저, 쿼드로터에 대한 동역학적 모델링에 관한 수식을 도출하였으며, 획득된 수식을 기초로 쿼드로터에 대한 수학적 모델링을 진행하였고 이를 기반으로 신뢰성이 향상된 다종 센서 데이터를 입력으로 하는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 쿼드로터 자세제어를 위해 다종 센서 데이터의 신뢰성 향상이 필요했으며 이를 위해 다종 센서 데이터 입력에 대한 칼만 필터링를 진행하였고, 이후 쿼드로터의 수학적 모델링에 적용하여 오차를 보상토록 하였다. 관련 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 실제 쿼드로터 시스템에 적용하기 위하여 쿼드로터를 짐벌에 장착한 실제 시스템을 구성하였고 이후 쿼드로터를 호버링 상태에서 사용자가 요구하는 각도 변화에 따른 실험을 수행하였다. 실제 실험을 통한 쿼드로터 자세제어 데이터를 산출하였으며, 이를 바탕으로 추가적인 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 설계한 다종 센서 및 쿼드로터 자세 제어 시스템의 성능 검증을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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