반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다. 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.
IT 기술이 발전함에 따라 로봇은 다양한 부분에서 필요성을 인정받고 있다. 최근 산업용 로봇에만 집중되었던 로봇 시장은 일상생활에서도 사용할 수 있는 가정용 로봇까지 시장이 확대되고 있으며, 실제로 청소로봇이나 방범로봇과 같은 가정용 로봇이 개발되어 판매되고 있는 상태이다. 대부분의 가정용 로봇은 높은 가격에도 불구하고 기능이 제한적이며, 실제 로봇으로서 지능적인 부분은 자동청소 기능과 같이 사용자와의 소통이 없는 단순한 수준이다. 본 논문은 이동형 디바이스와 음성제어 및 각종 서비스를 제공하기 위한 스마트폰이 결합된 형태의 지능적인 가정용 로봇을 제안한다.
로봇은 조립, 도장, 용접 등 단순 반복 작업이나 위험한 지역의 탐사 및 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 발전되어지고 있다. 최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다. 활용의 예 중에는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로 가사, 방범, 오락, 교육 그리고 인공비서 등의 기능을 담당하는 형태로 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 가정용 로봇의 구현을 위해서 인공지능의 요소를 활용하는 것은 당연하다. 일차적으로 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 여러 개의 센서를 응합하고 융합된 여러 종류의 센서값을 이용하여 로봇이 주변환경에 맞게 행동을 할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하였다. 또한 로봇의 행동모듈을 구성하여 인간에게 시각$.$청각적인 효과를 줄 수 있도록 인간 친화형 지능 로봇을 구현하고자 한다.
모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.
제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 두뇌 기능을 모방한다. 인간의 두뇌는 시각 인식, 음성인식, 촉각 감지등 패턴 인식뿐 아니라 인간의 복잡한 신체구조를 시각, 촉각 같은 감각기관의 도움을 얻어 움직이는 중요한 역할도 한다. 바로 이 모터제어(motor control)역시 신경회로가 담당하기 때문에 이를 기계적 신체에 해당하는 로봇 또는 광범위하게 기계, 비행기, 산업공정에 응용하는 것은 매우 자연스럽게 보인다. 이처럼 신경회로가 제어에 응용되는 것을 신경제어(neurocontrol)라 하고 이를 이용한 기계를 지능기계(intelligent machinery)라 한다. 지능기계는 기본적으로 인간처럼 경험축적, 학습, 불확실한 환경에서의 적응, 자기진단 등의 장점을 가지고 있다. 신경회로의 지극히 광범위한 응용분야중 신경제어는 가장 먼저 실현될 가능성이 높다. 실제로 로봇나 공정제어(process control)처럼 복잡한 비선형 시스템의 제어는 다량의 센서 정보에 기초한 실시한 제어를 필수로 하며 이는 신경회로를 사용함으로써 가장 효율적, 경제적으로 구현할 수 있다. 실제로 신경제어는 전세계적으로 이미 시스템 제어에 응용되어 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로봇나 자동화 응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어(intelligent control)문제에 대한 신선한 해결책을 마련해줄 뿐 아니라 산업자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 이론에서 실제에 걸쳐 가장 광범위한 파급효과를 가지는 최첨단 기술로 보여진다. 고부가가치 상품을 통한 국제경쟁력 제고의 차원에서도 정부, 기업 등의 과감한 연구 개발투자가 선행되어야 한다. 특히 이 분야의 연구는 선진국도 최근에 시작한 점으로 보아 정부, 기업이 이에 대한 연구개발 투자를 현명하게 할 경우에 세계적 기술 경쟁력도 확보할 수 있을 것이다. 본 해설에서는 로봇 및 시스템 제어에 관한 기초 이론과 신경회로 적용기술을 소개하고 기존방법과 비교했을 때의 우월성, 전세계적인 응용연구, 국내외 연구개발 현황, 상업화 가능성, 산업계 응용례, 기술상의 문제점, 향후 전망 등을 다루기로 한다.
4차 산업혁명시대에 많은 사람들에게 가장 우려스러운 점은 인공지능에 의한 자동화 및 로봇, 드론, 무인자동차 등 무인화 기술제품에 의한 노동력의 대체 등으로 인해 사람들의 일자리가 크게 줄어들 수 있다는 것이다. 본고에서는 4차 산업혁명이 수반하는 가장 큰 경제 사회적 임팩트인 미래고용의 변화에 대해 조사한 외국 및 국내 자료들을 우선 정리하였다. 그리고 범세계적인 차원에서 정성적 또는 정량적으로 조사한 고용전망 자료들을 정리하여 비관적 및 낙관적 전망으로 나누어 검토하였다. 또한 우리나라의 고용에 관련된 변화 요인들과 미래의 고용전망에 관한 자료들도 조사 분석하였다.
본 연구는 지능형 로봇에 대한 이해, 지능형 로봇의 위해성 분석, 지능형 로봇 안전관리 주요현황, 지능형 로봇 안전관리 추진방안 등을 통한 지능형 로봇 안전관리 발전방안을 제시하였다. 본 연구에서 도출된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법, 시행령, 시행규칙 등 관련법규에 지능형 로봇의 안전관리를 실질적으로 규제할 수 있는 조항을 신설하거나 별도의 법규를 제정하고, 나아가 윤리 및 안전 관련법규에도 지능형 로봇에 대한 안전관리 관련조항을 신설하는 방안을 추진해야 한다. 둘째, 지능형 로봇에 대한 안전관리를 보장하기 위해 국가적, 국제적인 합의를 통한 '로봇윤리헌장'의 제정이 필요하다. 이와 병행해 인간과 로봇의 공존을 위한 로봇윤리헌장의 대국민 홍보를 통해 일반인들의 지능형 로봇에 대한 안전관리 의식을 유도하고 지능형 로봇의 권리에 대한 이해를 제고하여야 한다. 셋째, 경호경비 관련 업계 및 학계는 지능형 로봇이 경호경비산업에 미치는 중대한 영향을 인식하고 지능형 로봇에 대한 안전관리 및 그 활용방안을 모색하여야 한다. 군사 로봇, 보안 로봇 등 지능형 로봇의 운용, 관리뿐만 아니라 이로부터 인간을 안전하게 보호하는 것도 경호경비의 한 분야로 부각될 전망이므로 이에 대한 적극적인 논의와 대응이 필요하다.
로봇을 개발함에 있어 많이 겪는 어려움 중 하나는 열악한 시뮬레이션 환경 및 소프트웨어 개발이다. Microsoft사(社)의 MSRDS(Microsoft Robotics Developer Studio)는 3D시뮬레이션 환경과 로봇 구동을 위한 각종 표준화된 서비스들을 지원함으로써 이러한 문제점들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 원자력 발전소의 중 저준위 폐기물 저장창고 검사 로봇을 대상으로 MSRDS를 이용하여 3D 시뮬레이션 및 온라인 피드백 제어를 수행하였다. 로봇은 사륜으로 이루어져 있으며, 주행 환경 확인을 위한 카메라, 장애물 감시용 LRF(Laser Range Finer)센서, 주변 환경 감지를 위한 온도센서, 습도센서 및 MSRDS가 장착된 산업용 3D가 탑재되어 있다. MSRDS의 제어신호는 이벤트로 생성되어 3D 시뮬레이션 렌더링 시간과 동기화되며, Brick 서비스를 통해 전송된다. 피드백은 10ms 주기로 LRF 센서, Motor 엔코더 값을 받아 3D 시뮬레이션에 반영된다. 본 논문에서는 MSRDS의 시뮬레이션 및 실제 로봇과의 동기화 방식을 제시하며 구동 실험으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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