유리창 청소작업은 인력의존적이고, 고소에서 불안정한 자세로 수행하여 추락위험이 상존하는 작업이다. 따라서 작업원의 안전도 향상 방안이 시급한 상황이다. 본 연구에서는 건축물 외부 유리창 청소에 대하여 개념설계를 제시하고, 제시된 개념모델에 대한 경제적 타당성을 분석하였다. 제시된 모델은 창틀 등 돌출부를 회피하며, 상하부의 형상이 상이하더라도 대응이 가능하도록 고안하였다. 고안된 개념모델의 경제성을 분석한 결과, 편익비용 비율이 4.48로 1을 크게 상회하였다. 따라서 제안된 유리창 청소장치의 경제적 타당성은 충분할 것으로 기대된다. 본 논문에서 분석한 결과는 유리창 청소장치의 개발, 마케팅 등에 활용될 예정이다.
본 연구는 3D 스캐닝에 대해 고찰하고 건축분야에서의 활용 동향, 시공 이후 공간에 3D 스캐닝 기술을 활용하여 시공 준공도면과 시공 후 데이터를 추출하여 도면과 데이터를 비교하며 기존 시공 준공도면과의 차이점을 도출하고 이를 통해 3D 스캐닝을 활용하여 건축 전반적인 부분에서 어떻게 활용되어야 하는지에 대해 이 연구의 목적이 있다. 현재 3D 스캐닝 기술은 현재 현장에 적용하여 설계, 시공, 안전까지 건축분야 전반적으로 널리 활용되어 지고 있다. 3D스캐닝 데이터와 기존 도면을 비교한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 외부 형태와 치수는 크게 차이를 보이지 않는다. 둘째, 내부 형태와 치수는 차이를 보이고 있다. 셋째, 실내조명 배치는 모든 건축물에서 차이를 보이고 있다. 3D스캐닝은 준공되기 전 시공 단계에서도 필수적인 요소가 되어야 할 것으로 보이며, 자동화, 로봇 등을 이용하여 지속적인 3D 스캔을 통해 시공 및 안전관리의 효율성을 높이고, 자재관리 등 감리의 목적으로 활용되어야 할 것이며, 이를 통한 BIM, 공정관리 등 건축 전반적인 분야에서의 후속 연구가 필요할 것으로 보인다.
In many manufacturing settings, including the semiconductor industry, products are completed by producing and assembling various components. Sorting out from randomly mixed parts and classification operations takes a lot of time and labor. Recently, many efforts have been made to select and assemble correct parts from mixed parts using robots. Automating the sorting and classification of randomly mixed components is difficult since various objects and the positions and attitudes of robots and cameras in 3D space need to be known. Previously, only objects in specific positions were grasped by robots or people sorting items directly. To enable robots to pick up random objects in 3D space, bin picking technology is required. To realize bin picking technology, it is essential to understand the coordinate system information between the robot, the grasping target object, and the camera. Calibration work to understand the coordinate system information between them is necessary to grasp the object recognized by the camera. It is difficult to restore the depth value of 2D images when 3D restoration is performed, which is necessary for bin picking technology. In this paper, we propose to use depth information of RGB-D camera for Z value in rotation and movement conversion used in calibration. Proceed with camera calibration for accurate coordinate system conversion of objects in 2D images, and proceed with calibration of robot and camera. We proved the effectiveness of the proposed method through accuracy evaluations for camera calibration and calibration between robots and cameras.
4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.
현대사회는 4차 산업혁명의 영향으로 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론 등 넓은 분야에서 사용되고 있다. 이에 따라 영상을 기반으로 동작하는 시스템에서 전처리 과정에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 영상을 효과적으로 복원하기 위한 알고리즘이 주목받고 있다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 결합가중치에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값을 대상으로 공간적 거리에 따른 가중치와 화소값 차이에 따른 가중치를 각각 계산한다. 최종 출력은 두 가중치를 바탕으로 계산한 결합가중치를 마스크에 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 기존 필터 알고리즘과 비교하여 시뮬레이션하였다.
In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.
본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.
IWSN(Industrial Wireless Sensor Network)는 센서, 로봇, 기계 등의 산업 장비들을 무선으로 연결하여 공정 모니터링 및 제어를 통한 산업 자동화 실현을 가능하게 하는 산업 IoT의 핵심 기술로써 실시간, 신뢰성, 에너지 효율 등 현대 산업환경의 엄격한 요구사항을 지원해야 한다. 이를 위해 IWSN에서는 다중 라우팅 경로 설정, 고정적 중복자원 할당 및 비경쟁 기반 스케줄링 등 신뢰적 통신 방식이 사용된다. 그러나 활용되지 않는 무선 자원의 낭비는 한정된 무선 자원의 효율뿐만 아니라 에너지 효율을 저하한다. 본 논문에서는 통신 스케줄링 시 강화학습을 활용하여 사용되지 않는 할당된 무선 자원을 파악하고, 이를 반영한 자원 재할당을 통해 전체 산업 네트워크의 에너지 소모를 절약하는 방안을 제안한다. 실험을 통한 성능평가 결과, 제안 방안은 높은 전송 신뢰성을 유지하면서도 기존 방법에 비해 약 30% 향상된 스케줄링 자원 효율을 보였다. 또한, 불필요한 통신을 줄임으로써 에너지 효율 및 전송지연이 각각 21%, 38% 이상 개선됨을 확인하였다.
현재 국내에도 건물의 특성에 알맞은 가변적이며 대공간 확보가 가능하고 사용부재의 두께가 수mm에서 100mm에 이르는 극후판 두께의 건축 철골구조의 건축물 및 Box형 강재교량으로 구축되는 사례가 증가하면서 철골부재의 제작 및 가공기술이 예전보다 더욱 향상되고 구조물로서의 품질관리에 대한 신뢰성의 요구도 증가되고 있는 실정이다, 그러나 국내의 철골조 건축부재의 구조설계는 설계사대로 각기 이루어지고 해당 부재는 공장별로 제작진행되어 그 기술수준에는 보이지 않는 상당한 격차가 있다고 보여지며 업체별로 경제성 등을 고려하여 기본적이며 일반적 철골제작기법을 간결하게 적용하는 것에 머물러 고도한 선진적인 기술의 채용은 대부분 주저할 수 밖에 없는 상황이다 또한, 중소규모의 빌딩 건축물들의 철골조 설계적용을 고려해볼 때 수많은 접합부의 표준화를 비롯하여 구조체 전체의 표준화 및 내$\cdot$외장재까지 포함된 시스템건축의 건축물설계와 부재의 제작 및 설치기술 개발경향도 엿보이고 있는 가운데 특히, 철골부재의 공장제작과 현장설치의 보다 경제적이고 짧은 공기내에 완전한 품질을 확보할 수 있는 부재간의 접합부 설계에 대한 연구검토는 철골분야에 종사하는 업계는 물론 현장 관계자에게도 의미있는 일일 것이다. 본 논문에서는 철골조 건축물의 특성을 알아보고 철골구조물 공장제작 및 현장설치공기를 최대한 단축할 수 있는 철골기둥과 기둥, 기둥과 큰보부재 접합부 변경사례 및 Box Column의 용접자동화, 로봇화에 의한 철골기둥 부재제작사례와 금후 철골구조물 제작상의 문제점과 대응방안에 대하여 서술하고자 한다.
본 연구는 4차 산업혁명 시대에 부합하는 국민연금서비스는 어떠해야 하는가라는 문제의식으로 출발한다. 이를 위해 국내와 해외의 공공 및 민간 기관의 비대면 서비스 현황을 검토하고, 이를 바탕으로 중장기적으로 국민연금공단의 비대면 서비스를 활성화하기 위한 시사점을 도출하고자 한다. 먼저 국민연금공단의 비대면 서비스 현황과 본인인증 방식을 검토하였다. 다음으로 미국, 영국, 캐나다, 호주의 공적연금기관 및 민간기관의 비대면 공적연금서비스 현황 및 본인인증 방식을 검토하였다. 분석 결과에 기초한 시사점으로 4차 산업혁명의 국민연금서비스에 미치는 영향분석과 미래전략 도출, 업무별 비대면 신고 신청 방법의 채널 확대, 비대면 본인인증방식으로서 핀테크 도입, 연금서비스를 포함한 생활서비스를 통합적으로 관리할 인터넷통합포털 구축을 통한 서비스 채널 단일화를 제시하였다. 4차 산업혁명 시대 국민연금 비대면서비스의 장기적 과제로 정부민원 통합포털의 초연결성 확보, 인공지능로봇의 도입을 통한 지능화 및 자동화를 고려할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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