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.
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.
본 연구는 한국의 도시재생과 스마트 물 관리의 정책 분석을 위하여 도시재생과 스마트 물 관리의 등장 배경, 주요 현안 및 연계성을 모색하고 도시재생방안으로서 스마트 물 관리체계의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 1950년대의 도시재건(Urban Reconstruction)과 1970~80년대의 도시재개발(Urban Renewal, Urban Redevelopment) 등의 정비 사업은 물리적 환경정비에 초점을 맞추었다. 그러나 1990년대 환경문제가 세계적 이슈로 등장하면서 교외지역 난개발 문제에 대한 대응책이 필요하게 되었고 도시의 물리 환경적, 산업 경제적, 사회 문화적 측면을 부흥시키는 도시재생 접근법이 출현하였다. 한국 정부는 2017년부터 시작한 '도시재생 뉴딜사업'의 일환으로 스마트 기술을 적용한 도시재생사업을 통해 스마트도시 선도국가 도약과 세계적 흐름에 부합하는 도시성장을 기대하고 있다. 1980년대 초 등장한 스마트 기술은 2000년대 들어와 스마트 도시, 스마트 인프라, 스마트 그리드 등의 분야로 확대, 진보하였다. 물 분야의 스마트 기술은 2009년 스마트워터그리드 이니셔티브(Smart Water Grid Initiative)의 발족과 함께 IBM, CISCO, Intel 등의 IT 기반 물 관리 워킹그룹 형성, Suez, Veolia, Siemens 등 수처리 기업의 스마트워터그리드 분야 진출 모색과 함께 발전하기 시작하였다. 이후 2012년 유엔 스마트 물 관리 포커스 그룹(ITU-T SG 5)의 스마트 물 관리 표준화 연구가 착수되었고 한국은 국토교통부 건설교통기술 연구 개발사업 중 하나로 스마트 물 관리 장기 연구 사업을 시작하였다. 스마트 물 관리는 수자원 및 상하수도 관리의 효율성 제고를 위하여 스마트 미터, 센서, 디지털지도제작 등 ICT를 이용한 차세대 물 관리시스템이라고 정의할 수 있다. 구체적인 대상 분야를 고려한다면 하천수, 우수, 지하수, 하폐수처리수, 해수담수 등 다양한 수자원의 관리, 물의 생산과 수송, 사용한 물의 처리 및 재이용 등 물 관리 전 분야를 포함한다. 그러나 스마트 물 관리의 용어와 개념을 처음으로 도입한 미국 등 선진국과 관련기업들은 스마트 물 관리를 '스마트 워터 미터, 센서, 첨단 모델링, 수문 지도제작, 스마트 관개농업, 자동화 로봇 등 다양한 기술을 통합적으로 운영하는 지능적인 수자원 관리를 위한 정보네트워크'로 정의한다. 일찍이 도시재생으로의 패러다임 전환을 실시한 영국 및 일본과 달리 한국의 도시재생은 개념, 구성요소, 범위, 사업방식 등의 여러 가지 측면에서 아직 형성단계에 있다. 또한 한국의 스마트 물 관리 논의는 개념정립 측면에서 심층적 논의가 거의 부재하였다. 기존의 논의들은 수자원 혹은 상하수도서비스 분야에서의 연구결과와 기술개발성과를 기계적으로 적용하고 확대하는 측면만을 부각시켰다. 그러나 이와 같은 스마트 물 관리에 대한 논의는 정보통신기술과 물 관리 서비스를 단편적으로 연결하고 적용범위를 제한할 수도 있다는 점에서 한계성이 있다. 본 연구는 국내외 문헌검토를 바탕으로 한국의 도시재생과 스마트 물 관리의 정책을 분석하고 지금까지 별개로 간주된 두 개념의 장점을 융합하여 향후 지속가능한 도시개발 사업으로서의 가능성을 검토하고자 한다.
현재 대한민국의 인구절벽 현상으로 인한 한국군의 군 병력부족으로 대한민국의 심각한 국방 공백이 발생될 수 있는 상황이다. 따라서 인구감소로 인한 대한민국의 국방 공백을 해결하기 위해 한국군은 보병을 제외한 기계화 부대에 재편된 인원을 축소시키고 자율주행화하여 국방 공백을 상쇄해 유사시 북한군이 한국군에게 행할 수 있는 군사적 도발 및 선제공격에 대비하는 정책을 펼칠 가능성이 있다. 본 논문에서는 우리 군이 기계화 부대에 재편된 자주포와 같은 무기체계들에 있어 자동화와 자율주행화로 인원을 감축시킬 때 K-9자주포의 자율주행 및 진지 배치에 관한 운용 가능성을 확인하고 K-9자주포의 자율주행화와 이에 따른 운용방법과 그 필요성 및 타당성을 간단한 자율주행이 가능한 K-9자주포 모형 로봇으로 위의 내용을 모사하여 설명하였다. 그리고 자율주행이 가능한 실제 K-9자주포를 실전에 배치하였을 때 나타날 수 있는 문제점을 예측하여 서술하였다.
OECD 국가를 대상으로 건설업의 노동생산성을 분석한 결과, 한국 건설업의 2019년 취업자당 노동생산성은 PPP 적용시 주요 선진국보다 낮은 수준이다. PPP 적용시 상대국을 100 기준으로 했을 때, 미국의 76.9, 일본의 88.4, OECD 평균의 85.1로 미흡한 수준이다. 특히 OECD 국가의 2019년도 건설업 취업자당 노동생산성을 분석한 결과, 한국은 25위 수준으로 OECD 35개 국가에서 차지하는 순위는 낮은 수준이다. OECD 국가의 건설시장규모와 건설업 노동생산성을 비교·분석한 결과, 건설시장규모가 큰 국가가 건설업 노동생산성이 높다고는 볼 수 없다. 따라서 본 연구는 건설업의 노동생산성을 향상 시키기 위해서 첫째, 스마트 건설기술을 건설현장에 접목하여 적극 활용하는 방안, 둘째, 건설현장 작업보다는 OSC 기술로 공장작업을 통한 현장 설치작업의 활성화 방안을 제안하였다. 마지막으로 모듈러 공법, 기술개발을 확대할 필요가 있다고 제안하였다. 향후에는 첨단 로봇과 공장자동화를 통한 탈현장 생산방식 및 모듈 개발을 확대하면, 건설산업도 제조업과 같은 생산방식의 개편으로 노동생산성이 높아질 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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