본 논문은 개발 중에 있는 굴삭기 무인조종 로봇을 대상으로 시스템 신뢰도 평가 방법을 제안하고, 제안한 방법을 이용하여 수행한 신뢰도 보증시험에 대한 결과를 나타낸다. 로봇 시스템은 위험한 작업환경에서 작업자의 안전을 위하여 개발되었으며 전체 시스템의 신뢰도는 각 구성품의 신뢰도로부터 계산될 수 있다. 따라서 세 가지 주요 구성품 각각에 대한 전용 시험 장비를 제작하여 가속수명시험에 사용하였다. 가속수명시험 결과를 이용하여 신뢰수준에 따른 보증할 수 있는 평균수명을 추정하고, 적은 시료 수를 사용하는 시스템 신뢰도 보증 시험법을 제안하였다.
최근 급격히 진행되고 있는 도심지 구조물의 대형화, 고층화에 따른 고층건물의 해체뿐 아니라 극한 환경의 해체현장에서 기존의 해체공법은 인력+장비에 의한 해체작업을 수행하여 언제나 작업자에 대한 치명적인 위험에 노출되어 있었다. 따라서 본 연구는 낙후된 해체산업을 첨단화시키고, 안전하고 친환경적인 해체장비 및 공법을 개발하고자 한다. 이를 위해 첫 번째, 선진외국의 해체장비인 B사(社)와 국내 무인해체장비인 M사(社)의 장비 성능을 비교분석하기 위한 장비시연회를 개최하였다. 이러한 성능의 비교분석을 토대로 해체산업에서 요구되는 기능을 도출하고, 그에 적합한 햅틱장치(haptic device) 기술, 힘반향 메카니즘(force feed-back mechanism), 환경인식용 센서퓨전(sensor fusion) 기술등 첨단기능이 융합된 무인해체 장비의 요소기술을 제안하였다. 이를 토대로 먼저, 새로운 햅틱장치 (haptic device)를 고안하였다. 두 번째로 기존의 고층건물의 기계식 해체공법을 개선한 탑다운 (Top-Down) 해체장치 및 공법을 제시하였다.
스위치 박스는 건축물의 전선관용으로 사용되는 금속제 박스이다. 이 박스를 제조할 때는 제 1차 프레스에서 성형을 하고, 제 2차∼5차 프레스로 박스의 4측면 가공을 하게 되므로 프레스 4대, 금형 4벌, 작업자 4명을 필요로 한다. 이 때문에 기계 사용료와 금형비, 인건비 등 제조원가의 상승 요인이 되고 있으며 특히 프레스의 굉음과 진동 및 안전사고의 위험성 등으로 작업자들이 직무를 기피하고 있다. 이러한 현상을 해소하기 위하여 금형 4벌에 의한 가공을 1벌의 금형에 통합시킨 캠금형 개발과 자동이송장치를 개발하였다 그 결과, 프레스 1대와 금형 1벌로 무인화 작업을 할 수 있게 되어 직무기피요인을 해소하게 되고 제조원가 절감효과를 얻게 되었다.
휠로더는 붐과 버켓을 제어하여 굴삭 및 덤핑 작업을 수행한다. 휠로더 장비 운전은 반복 작업이 많고, 작업환경이 열악하지만 오직 사람에 의한 수작업으로 진행되고 있다. 최근 전장품에서도 무인 자동화 시스템을 적용하려는 요구가 점차 증가하고 있다. 휠로더의 자동화 시스템은 안정된 제어를 위해 정확한 각도 검출을 검출이 필수적이다. 본 논문은 노이즈에 강인 하면서 정밀 각도 제어를 위한 신호처리시스템을 제안한다. 제안 시스템을 구현하여 휠로더 붐각도 시스템에 적용한 결과 약 0.1도 각도 변화 검출이 가능하였다.
본 논문은 컨테이너터미널의 야드에서 무인으로 하역작업을 수행하는 자동화 크레인(ATC; Automatic Transfer Crane) 에서 신속하고 효율적으로 작업 대상인 컨테이너화물의 컬러 영상 이미지내의 컨테이너번호를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 부산의 신선대부두 게이트에는 정부의 연구개발사업인 "지능형 항만물류시스템 기술 개발"에 의해 컨테이너번호 인식시스템이 설치되어 있다. 수출컨테이너화물을 자동으로 인식하기 위해 게이트에 터널식 구조물 내 카메라를 설치하여 컨테이너번호를 인식하는 방식이다. 그러나 컨테이너터미널에 자동화장비가 도입되고 작업의 무인화가 점진적으로 이루어짐에 따라 야드의 자동화크레인에서 작업 대상의 확인을 위한 컨테이너번호 인식시스템을 필요로 한다. 따라서 게이트와는 달리 햇빛, 비, 눈, 그림자 등 영상을 통한 문자인식의 방해요소가 많은 야드의 자동화크레인에서는 그에 맞는 컨테이너번호 인식시스템이 필요하다. 본 논문에서는 카메라, 조명, 센서 등 하드웨어 요소들의 변경과 주변 환경의 밝기차 등을 조절하여 번호를 인식하는 알고리즘 등 소프트웨어 요소들의 변화를 통해 태양광이나 하역장비 아래에 짙게 드리워지는 그림자 문제 등을 해결하고 인식시간의 단축과 인식률을 높이는 결과를 도출하였다.
현재의 수심측량은 고무보트를 타고 사람이 직접 측량하거나 측량선을 이용하여 목표지점을 측정하는 방법 등으로 이루어지고 있다. 기존 측량방법은 환경조건의 제약이 많으며 이와 더불어 다수의 필요인원과 경비의 과다소요 뿐만 아니라 시간적 낭비가 많이 발생하는 비효율적 작업의 형태를 갖추고 있다. 따라서 환경적 제약을 적게 받으면서 적은 인원과 비용으로 단시간 측량이 가능하며 높은 측량 성과를 얻을 수 있는 차세대 수심측량시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 수심측량의 자동화를 위한 시스템 개발의 기초적 연구로서 유인측량과 무인측량의 각각의 단점을 보완하고 장점을 살리면서 기존측량에 비해 효율성 및 경제성을 높이는 동시에 정밀한 측정데이터를 취득 할 수 있도록 하는 것이다.
본 연구에서는, 모든 유·무인등대와 등·부표를 원격으로 감시하고 제어하기 위한 항로표지 집약관리센터를 구축하기 위한 기반여건 조성작업의 일환으로써, 장비 및 그 지리적인 특수성 때문에 유지·관리에 있어서 기술적 경제적 어려움이 많은 무인 항해 안전관련 시설에 대하여, 상태 확인 및 관리·제어는 물론, 정비시기의 예측 둥 장비의 운영상태를 최고의 상태로 유지할 수 있도록 하는 모듈의 개발에 관하여 논하였으며, 본 연구에서 개발한 모듈을 활용한다면 보다 과학적이고 효율적인 항로표지의 설치, 관리, 운영 및 유지·보수가 가능할 것이다.
최근 본선작업의 대기시간을 단축할 수 있는 효율적인 이송장비로 ALV(Automated Lifting Vehicle)가 연구되고 있다. 그러나 ALV와 다른 하역장비의 연계에 대한 구체적인 분석을 수행한 후 동적 요소들을 반영한 연구는 미흡하다. ALV의 수행도는 동적 환경하의 자가하역 작업, 차량간 방해, 가용한 작업 공간의 점유에 크게 좌우된다. 그러므로 ALV 시스템이 도입된 컨테이너 터미널의 생산성을 평가하는 것은 매우 어렵다. 따라서ALV시스템에 적합한 운영 규칙을 갖춘 시뮬레이션 모형으로 개발되어야 한다. 또한 모형은 연계작업과 차량 주행의 특성을 고려해야 한다. 본 연구는 수평형 컨테이너 터미널을 가정하고 하역작업 과정을 분석하고 시뮬레이션 모형에 필요한 주요 운영 규칙을 제시하였다. 그리고 객체지향 시뮬레이션 소프트웨어인 Anylogic을 이용하여 ALV 시스템에 기반한 컨테이너 터미널 시뮬레이션 모형을 개발하였다.
농업용 드론은 경제적 효율성으로 인해 활용도가 점차 증가하고 있으며, 비행을 담당하는 본체와 약제를 방제 대상까지 전달하는 임무를 담당하는 분무 시스템으로 구성되어 있다. 따라서 드론을 활용한 농약 방제 작업 시 농작물에 대한 환경과 특성이 고려되어야 하며, 이에 따른 체계화된 비행 고도, 속도 및 분사 시간 등 조건이 달라져야 한다. 농업용 드론을 이용한 방제 작업은 조종자의 운용에 의존하고 있으며, 운용 숙련도에 따라 살포 효과 및 영향에 차이가 발생한다. 또한 농업용 드론에 관해 운용 기준 및 방제 효율 등의 편차가 발생하여 방제 작업 분야에서 농업용 방제 드론의 보급을 저해하는 요소로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 농업용 드론의 살포 특성을 파악하여 유효 살포 시간 및 간격을 적용하고, 선행 연구와 비교하여 방제면적 산출이 가능한 체계를 실험적으로 검증하려 한다. 이러한 실험적 검증을 통해 농업용 드론에 운용 방식 및 체계화된 수치를 적용하여, 방제 작업의 저해요인을 최소화하여 최적의 방제 공정을 적용하고자 한다.
본 논문에서는 고정익 무인항공기의 온보드 영상처리 시스템 개발에 대하여 개발과정에 대해 기술하고, 비행실험을 통한 실험결과를 토대로 하여 성능을 검증하고자 하였다. 시스템 개발보드는 ARM 프로세서가 탑재된 영상처리용 보드에 임베디드 리눅스를 포팅하였다. 목표물 추적을 위한 영상처리 알고리즘으로는 비교적 간단한 알고리즘인 색상 기반 알고리즘을 적용하여, 지상에 있는 특정 색상의 물체를 추적하도록 하였다. 개발된 시스템의 성능검증을 위해 실험실에서 제작한 무인항공기에 탑재하여 비행실험을 수행하였으며, 실시간 성능 향상을 위해 영상처리 알고리즘 및 임베디드 리눅스의 커널에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 비행실험 결과, 4픽셀 이내의 오차범위에서 지속적으로 목표물을 추적하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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