밀폐 및 차폐 공간을 갖는 핫셀에서 사용후핵연료와 같은 고방사선 물질을 취급하고 있으며, 핵주기시설에서 마스터-슬레이브 매니퓰레이터는 원격취급장비로서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 차세대관리공정의 디지털 목업을 구축하고 원격유지보수를 위한 매니퓰레이터의 작업영역 및 작업분석을 수행하였다. 실제 환경과 동일한 가상 작업환경을 갖는 디지털 목업은 3차원 그래픽으로 모델링된 공정장치 및 원격 취급장비들로 구성된다. 모델링된 매니퓰레이터는 기구학 및 동작범위에 대한 속성을 부여되고 외부 입력장치는 space ball을 사용하여 매니퓰레이터의 동작을 구현하였다. 또한 Tele-operation 인터페이스를 사용하여 6축 외부 입력장치와 연계한 시스템을 개발하였으며 외부 입력에 따른 매니퓰레이터의 동작에 대한 동기는 만족할 만한 응답을 보였다. 이는 가상환경에서 작업자 교육을 위한 시스템 개발에 유용할 것이다.
본 논문에서는 블루투스(Bluetooth) 시스템에서의 각 마스터-슬레이브 쌍(Master-Slave pair)에 대한 수율 (throughput)과 지연(delay), 즉 형평성(fairness) 측면 모두를 고려한 효율적인 QoS (Quality of Service) 기반 MAC (Medium Access Control) 스케쥴링(scheduling) 알고리즘을 제안한다. 특히 기존에 제안한 T-D PP (Throughput-Delay Priority Policy) 방식[6]의 단점을 보완하여 이에 대한 성능 개선이 이루어진 수정된 T-D PP 방식, 즉 MTDPP (Modified T-D PP) 알고리즘을 제안한다. 블루투스가 마스터 중심의 TDD (Time Division Duplex) 방식으로 동작하며 기본적으로 라운드로빈(Round Robin) 방식의 스케쥴링을 수행하므로 전송할 큐(queue)에 데이터가 없는 경우에도 POLL 및 NULL 패킷(packet)으로 인한 슬롯(slot) 낭비가 발생한다. 이러한 링크 낭비 문제를 해결하기 위해 많은 알고리즘들이 제안되어 왔고, 그 중 큐 상태 기반 우선순위(priority)방식과 저전력 모드(low power mode) 기반의 알고리즘이 비교적 좋은 성능을 보인다. 하지만 이들은 트래픽(traffic) 특성에 따라 일정하지 않은 성능을 나타내며, 추가적인 계산과정과 시그널링(signaling) 오버헤드(overhead)가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 놀은 수율과 낮은 지연을 보장하는 새로운 알고리즘을 제안하며, 시뮬레이션 결과를 통해 적절한 파라미터(parameter)의 선택이 기존의 방식에 비해 전반적인 성능의 향상을 가져옴을 보인다.
본 논문에서는 CAN(Controller Area Network) 통신을 이용한 균등한 전류 분배를 위한 새로운 부하분담(Load-sharing) 알고리즘(Algorithm)을 제안한다. 기존 아날로그 방식과는 달리 디지털 통신을 이용한 강인한 부하분담특성을 가지며, 모듈마다 독립된 제어기(전압제어기, 전류제어기)가 구성되어 있으며, 마스터(Master)의 지령치 모듈의 지령치에 따라 슬레이브(slave)모듈이 부하분담을 수행한다. 또한 각 모듈 상태를 파악하기 위해 별도의 제어선을 사용하여 모듈의 고장 상태 및 고장난 모듈의 위치를 정확히 파악함으로써, 효율적이고 고속의 부하분담을 구현하였다. 제작된 병렬 시스템은 각 모듈마다 독립된 제어기가 구성되어 있으며, 본 논문에서는 PSIM을 통한 시뮬레이션과 시작품 제작을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
네트워크 환경이 좋아지고 인터넷 사용이 급증함에 따라 이동 에이전트(Mobile Agent) 기술이 정보검색, 네트워크관리, 전자상거래, 병렬/분산처리 분야에 널리 활용되고 있다. 최근에 다수의 연구자들이 이동 에이전트를 기반으로 한 병렬/분산처리 개념을 연구하고 있다. SPMD(Single Program Multiple Data)는 하나의 프로그램이 병렬환경에 참여하는 모든 컴퓨터에 전송되어 다른 자료를 사용하여 작업을 수행하는 병렬처리 방법이다. 따라서 하나의 프로그램을 모든 컴퓨터에 빠르게 전송하는 것은 전체 수행시간을 줄이기 위한 주요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 이동 에이전트 시스템으로 구성된 병렬환경에서 SPMD의 병렬처리를 효율적으로 수행하기 위해, 바이노미얼 트리를 이용하여 하나의 이동 에이전트 코드를 모든 컴퓨터에 빠르게 전송하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IBM's Aglets에서 실험적 평가를 통하여 다른 방법과 비교되었으며 다른 방법에 비해서 상당히 좋은 성능을 보였다. 또한 본 문에서는 바이노미얼 트리에서 에이전트 전송 중에 발생될 수 있는 결함허용에 관한 문제를 다룬다.
사용후핵연료와 같은 고준위 방사성물질을 취급하는 핫셀 내에서 원격취급장치인 MSM의 작업영역을 벗어난 지역에 위치한 공정장치부품 유지보수공정을 개발하였다. 이를 위하여 대상 핫셀공정인 사용후핵연료 차세대관리공정에 대한 가상목업을 구축하였으며, 구축된 가상목업을 이용하여 MSM 작업영역 및 작업자 시각영역을 분석하고, 그래픽 가상목업의 충돌감지 기능을 이용한 서보 조종기의 경로계획을 수립하였다. 또한, 분석한 결과를 토대로, 서보조종기에 의한 사각지역 내 부품 유지보수 공정을 설정하였으며, 설정된 공정은 그래픽 전산모사를 통하여 검증하였다. 제안된 유지보수 공정은 실제 핫셀공정 수행시 유용하게 활용될 것이며, 그래픽 가상목업은 다양한 핫셀 공정에 대한 분석 및 작업자 훈련 시스템으로 활용하여, 작업 효율성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이동에이전트 기반으로 구축된 P-그리드 환경에서, 그리드 서비스 에이전트가 각 피어에게 효율적으로 이주할 수 있는 방법에 대하여 연구한다. 서비스 요청에 따른, 서비스 에이전트를 전달하기 위한 이주방법은 피어의 논리적인 네트워크 위상에 기반한다. 본 시스템에서 사용되는 네트워크 위상은 스타형 위상, 링형 위상, 트리형 위상으로 구성되어, 마스터/슬레이브 방식과 직렬 및 병렬 전송방식으로 에이전트를 이주시킨다. 요청된 서비스의 수행범위 및 특성에 따라 서비스 에이전트의 이주방식을 선택한다. 또한 네트워크 위상을 구성하는 피어의 성능과 에이전트 이주 순서에 의해 서비스 전체 수행시간이 영향을 받는다. 따라서 피어의 성능을 모니터링하고, 히스토리를 분석 및 학습하여 에이전트의 이주 우선순위를 결정한다. 서비스 에이전트의 이주방식의 결정과 이주하려는 피어의 우선순위 결정을 통하여 효율적으로 서비스 수행시간을 절감할 수 있다.
본 연구는 4차혁명 시대에 수술로봇에 대한 선행연구를 바탕으로 수술로봇의 현황을 분석하고, 향후 수술로봇이 나아가야 할 방향에 대해 전망하고자 시도된 고찰 연구이다. 수술로봇은 '다빈치' 로봇 출시 이후 본격적인 발전이 이루어졌으며, 현재까지는 수술로봇이 의료진의 의도를 반영한 마스터-슬레이브(Master-Slave) 방식이나 의료진의 수술을 보조하는 역할을 수행하고 있다. 최근 수술로봇에 인공지능과 빅데이터를 접목하고, 수술 전용 플랫폼이 아닌 범용성 플랫폼 상용화를 위해 기술이 개발되고 있다. 더욱이, 진단 영상자료를 바탕으로 한 3D 영상 자료 생성, vision probe를 통한 실시간 영상 제공, 영상자료를 하나의 시스템 내로 통합하여 수술로봇 자동화를 위한 기술이 개발되고 있다. 수술로봇의 발전을 위해서는 임상가와 공학자와의 긴밀한 협력, 수술로봇 기술 대한 안전관리, 수술로봇 활용을 위한 제도적 뒷받침이 필요할 것이다.
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
본 연구는 IOT 장비인 라즈베리파이를 마스터(master)로 이용하고 인버터를 슬레이브(slave)로 하여 모드버스 TCP 통신을 기반한 태양광 발전 모니터링 시스템을 제안하였다. 본 모델은 라즈베리파이에 다양한 센서를 추가하여 태양광 발전소의 모니터링에 필요한 정보를 추가하였으며, 실시간 발전량 예측을 통해 발전량 예측과 모니터링 정보를 스마트 폰으로 송신하였다. 또한, 서버에 태양광 발전소에서 지속해서 생성되는 정보를 빅데이터로 구축하였으며, 발전량 예측을 위한 딥러닝 모델을 학습하여 갱신하였다. 연구 결과로서 인버터에서 라즈베리파이로 모드버스 TCP 기반으로 안정적인 통신이 가능하였고, 라즈베리파이에서 학습된 딥러닝 모델로 실시간 예측이 가능하였다. 서버는 빅데이터로 다양한 딥러닝 모델 학습이 가능하였으며, LSTM이 학습 오차 0.0069, 테스트 오차 0.0075, RMSE 0.0866 등으로 가장 좋은 오차를 보임을 확인하였다. 본 모델은 다양한 제조사의 인버터에 대해서 보다 간단하고 편리하며 발전량을 예측할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 구현이 가능함을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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