현재 로프제조 공정, 전차 트롤리선 가설공사는 장력의 제어가 필요하지만 거의 수동으로 행하고 있는 실정이고 제품의 균질성과 생산성 향상을 위하여 제조 공정의 자동화가 필요하다. 따라서 전차의 트롤리선 가설공사는 드럼에 감긴 케이블을 풀어주고 양단의 장력을 일정히 유지하도록 조절할 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현수형 가선 케이블 가설장치의 자동화이다. 본 논문은 제어대상인 현수형 케이블의 수학적 모델을 작성하고 이것에 장력을 발생하는 교류서보 전동기의 수학적 모델을 구하였다. 제어 방법은 제어대상의 동적 모델이 비선형인 동시에 시변계이기 때문에 강인성이 있는 퍼지제어를 적용하여 시스템을 구성하고 시뮬레이션 실험에 의해 그 유효성을 평가하였다.
최근 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식 등 여러 분야에서 고려되고 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 기술을 이용하기 위해서는 대형데이터 세트가 필요하나 이를 구축하기 힘들고 많은 시간이 필요하다는 문제점이 있다. 이에, 본 논문에서는 웹 크롤링을 통해 사용자가 원하는 카테고리의 이미지 데이터 세트를 수집하고 수집한 데이터들을 전처리 과정을 통해 딥러닝 모델에 입력할 수 있는 데이터 세트의 구축을 자동화하며, 전이학습을 통해서 적은 훈련 시간과 높은 정확도를 얻을 수 있는 이미지 분류모델을 제안한다.
본 연구에서는 수직블록배치형태를 가지는 자동화 컨테이너 터미널을 대상으로 안벽과 야드의 연계작업을 수행하는 이송장비에 대한 시뮬레이션 모델을 수립하였다. 일반적으로 컨테이너 터미널은 안벽장비의 생산성으로 효율성이 평가되며, 안벽장비의 생산성을 최대화하기 위해서는 이송장비와 야드장비의 원활한 지원이 이루어져야 한다. 이중 이송장비는 직접적으로 연계작업을 수행하므로 안벽장비의 생산성에 많은 영향을 미치며, 안벽장비의 성능을 최대화 할 수 있는 이송장비의 작업생산성이 요구된다. 이송장비의 작업생산성은 장비 자체의 성능 외에 가변적인 작업 상황에 따라 작업생산성이 달라지게 되는데, 본 연구에서는 이송장비의 작업생산성을 효율적으로 평가할 수 있는 시뮬레이션 모델을 수립하고, 수립된 모델을 통해 가상환경에서 시뮬레이션을 수행하여 이송장비의 작업생산성과 적정 소요대수를 산출해 보았다.
본 연구는 철골 구조물의 실시설계 단계에서 활용 가능한 접합부 설계자동화 시스템의 프로토타입 개발에 관한 것으로 보 이음 마찰접합부를 대상으로 한다. 연구에서 접합부 구조설계를 위하여 한국강구조학회에서 발간된 고력볼트 표준접합 설계편람에서 제시하고 있는 표준설계법 및 접합부 표준화 원칙을 검토하고, 수정 보완하였으며, 이를 근간으로 접합부 구조해석 알고리즘을 작성하였다. 작성된 알고리즘을 토대로 접합부 구조설계를 수행하고, 도출된 구조설계 결과로부터 실시설계 단계의 BIM 모델링 소프트웨어에서 접합부 모델을 자동 생성할 수 있는 설계자동화 시스템을 개발하였다. 개발 시스템의 적용성 및 효율성을 검증하기 위하여 개발 시스템으로부터 도출된 접합부 설계 결과(라이브러리 D/B)와 설계편람에서 제시하고 있는 설계 일람표를 비교 검토하였다. 또한 샘플 모델을 대상으로 개발 시스템을 적용하였으며, 접합부 구조설계 결과와 BIM 모델링 소프트웨어와 연동하여 자동 생성된 모델 및 상세도의 속성을 비교 검토하였다.
타워크레인은 건설현장의 전체 자재인양 중 약 50%의 물량을 인양하는 양중 장비로 그 수는 빠른 속도로 증가하고 있으나, 건설현장에서의 소홀한 안전관리로 타워크레인 관련 안전사고는 매년 지속적으로 발생되고 있는 실정이다. 특히, 텔레스코핑 작업은 타워크레인 설치단계에서 텔레스코핑 케이지를 유압으로 상승시킨 후 생긴 빈 공간에 새로운 마스트를 삽입하여 요구 높이까지 상승시키는 작업으로 고소에서 다수의 작업자가 동시에 작업을 실시하여 추락 및 낙하의 위험성이 존재하는 등 타 작업에 비해 재해사례 비중이 가장 높은 것으로 분석되었다. 본 연구의 목적은 타워크레인 작업 중 특히 위험성이 높은 것으로 조사 및 분석된 텔레스코핑 작업의 안전성 및 생산성을 향상시킬 수 있는 타워크레인 텔레스코핑 자동화기술의 개념모델을 제안하고 이에 대한 안전성 측면에서의 잠재적 성능을 분석함으로써 향후 타워크레인 텔레스코핑 자동화기술 실물 제작을 위한 원천자료를 제공하는 것이다.
연구목적: 건설산업의 전 분야 및 전 단계에 대한 BIM 도입 의무화가 머지않아 시행될 만큼 BIM 업무의 실질적인 생산성 향상을 위한 기술 확보 방안이 필요하기 때문에 연구에서는 엔지니어가 BIM기반 설계 과정에서 건설기준을 검증할 수 있도록 BIM 모델링 절차별로 제작되는 주요 객체에 대해 자동으로 관련 건설기준을 검증할 수 있는 방안을 제시하였다. 연구방법: BIM기반 도로 설계 업무를 대상으로 모델링 업무 절차를 정의하고, 각 단계에서 도출되는 BIM 모델별로 관련 설계기준을 데이터베이스로 구축하는 방안을 마련하였다. 그리고 BIM기반 설계기준 검토 자동화 시스템 개발을 위한 프로세스도 제시하였다. 연구결과: Civil3D 및 Dynamo를 활용하여 BIM기반 설계기준 검토 자동화 모듈을 개발하고, 시범적용을 통해 설계과정에서 제작되는 BIM 객체의 건설설계기준 충족여부를 자동으로 신속하게 제공할 수 있음을 확인하였다. 결론: BIM기반 설계기준 검토 자동화 기술은 BIM 모델 제작 업무의 생산성 향상과 BIM 모델의 품질확보가 가능하다.
산업의 요구로부터 시작된 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)를 기를 학문과의 관계에서 검토하고, 특별히 인터넷 기반의 CRM에 관련된 비즈니스 모델과 프로세스 모델을 소개한다. CRM의 핵심적인 요소인 개인화는 하나의 마케팅 기법이 아닌 비즈니스 모델 수준에서 다루어져야 한다는 인식하에, 인터넷에서의 개인화 비즈니스 모델의 정의를 소개하고, 이를 위한 전제 조건과 개인화의 차원 등을 소개한다. 한편, CRM의 성공적인 구축은 이를 위한 프로세스를 여러 가지 관점에서 조망하는 것이 필수적인데, 본 논문에서는 여러 관점에서 이들을 정리하고, 이를 지원하는 도구들과 이러한 도구의 자동화 전략을 소개한다.
최근 국내 외 물류환경이 급변하고 있어 국내기업들은 물론이거니와 해외기업들까지 자동화창고 개발 및 투자를 확대하고 있다. 이러한 환경속에서 자동화창고 시스템은 급변하고 있으며, 그에 따라 다양한 기능을 갖춘 자동화창고 시스템이 개발되고 있다. 이렇게 자동화창고 시스템의 새로운 기술들이 많이 개발되어 양적인 면은 커져가고 있지만, 자동화창고 시스템의 제품 품질평가체계인 질적인 면은 제자리걸음이다. 본 논문에서는 자동화창고의 제품평가체제 확립을 위해다양하게 발전하고 있는 자동화창고 시스템의 특성과 기술의 동향을 분석하고, 이를 기반으로 자동화창고 시스템의 기능성과 신뢰성을 확보하기 위해 제품평가에 관한 국제품질평가 표준인 ISO/IEC 25000 시리즈를 참조하여 기능적합성과 신뢰성의 평가항목을 도출하였으며, 도출한 평가항목을 통해 평가모델을 개발하였다. 본 논문을 통해 자동화창고 시스템의 품질수준을 높이기 위한 기능적합성과 신뢰성의 평가기준을 확립할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 로봇 소프트웨어 컴포넌트 테스팅 자동화에 적합한 테스팅 자동화 프레임워크 및 계층적 로봇 소프트웨어 테스트 모델을 제안한다. 테스팅 자동화 프레임워크는 로봇 소프트웨어 컴포넌트의 지속적인 통합, 다양한 로봇 환경 및 분산 컴포넌트 환경을 지원한다. 테스팅 자동화 프레임워크를 실제 구현하여 테스트 베드에 설치 및 평가를 통하여, 본 논문에서 제안하는 프레임워크가 효율적임을 보인다.
현재 선진국에서는 대규모 정전 사태에 대비할 수 있는 광역 감시 및 보호 시스템이 연구되고 있고 실제 필드에 적용되어 사용중인 시스템도 있지만 통신 환경의 호환성등 제한 조건이 발생되고 있다. 이에 변전소 자동화 국제표준 프로토콜인 IEC 61850을 적용하여 기존 광역 감시 시스템들의 통신 호환성의 제약을 해결하고자 하였다. 국제 표준인 IEC 61850 프로토콜은 변전소 자동화 시스템을 위해 표준화된 객체 모델을 기반으로 이루어지고 있지만 전력설비의 다양한 모델을 완벽하게 객체화하기 위하여 TC57위원회에서는 지속적으로 객체 모델 수정 및 추가 작업을 진행중이다. 본 연구는 광역 전력계통 감시에 필요하지만 IEC TC57에서 표준화되지 않은 전압안정도를 위한 객체 모델을 제시하였고, 객체에 대한 Logical Node(이하 LN)과 Common Data Class(이하 CDC)를 구성하였다. 이 LN은 LS산전의 지능형 전력 시스템 정보 장치(i-PIU: intelligent Power system Information Unit, PMU: Phasor Measurement Unit)에 적용되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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