지금까지 산업용 시스템, 사무용 기기, 가전제품, 로봇틱스 분야 등 다양한 영역에 걸쳐 많이 적용이 되고 있는 서보모터제어 장치의 구현은 MCU 및 DSC(또는 DSP)을 이용하였다. 그러나, MCU 및 DSC는 모터의 제어 효율을 극대화할 수 없으며 유연성이 부족하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 모터 제어 효율과 제어의 유연성을 최대한 발휘할 수 있는 구조인 FPGA 기반의 서보 모터 제어용 IP 개발을 위한 설계 방법을 제시하고 이를 구현하였다.
이 논문에서는 PID 알고리즘을 이용하여 시소 시스템의 균형을 위한 위치 제어기를 설계하고자 한다. 시소 시스템은(Seesaw System) 선박 및 항공 역학, 도립진자, 각종 분석, 로봇 시스템 등의 해석에 광범위하게 응용되는 시스템이자 현대 제어 시스템의 이론과 각종 응용문제를 취급할 수 있는 장치이다. 시소 시스템의 경우 시스템이 비선형성이 강한 제어 대상이므로 시스템의 이해와 해석, 그리고 파라미터의 정확한 선정이 필수요소이다. 사용할 시스템 제어 알고리즘에는 간단하고 오랜 역사를 통해 안정성이 보장된 PID 알고리즘과 정확하고 빠른 PID 파라미터 동조에 필요한 연산 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization) 통해 외란이나 제어기의 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 하여 성능과 안정성을 보장한다.
This study analyzed the wake characteristics of the rim-driven propeller (RDP) used in an underwater robot. For underwater robots to perform specific missions, not only propulsion characteristics but also wake characteristics must be considered. In this study, a blade was designed based on NAC 0012 with a symmetrical cross-section. The RDP was hubless with three or four blades. The influence of both the free water surface and the bottom was considered, and the wake was measured using a particle image velocimetry in the advance ratio of 0.2 to 1. Model 1 showed symmetrical wakes in the entire advance ratio section. Model 2 showed asymmetric wakes due to the influence of the free water surface and the bottom at low advance ratio.
자율주행은 4차 산업의 핵심 기술로 차, 드론, 자동차, 로봇 등 다양한 곳에 응용 가능하다. 그 중 위치 추정 기술은 GPS, 센서, 지도 등을 활용하여, 객체나 사용자의 위치를 파악하는 기술로 자율주행을 구현하기 위한 핵심적인 기술 중 하나이다. GPS나 LIDAR 등의 센서를 이용하여 위치 추정이 가능하지만, 이는 매우 고가이고 무거운 장비를 탑재해야 하며 지하 혹은 터널 등 전파 방해가 있는 곳의 경우 정밀한 위치 추정이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 저가의 비전 카메라로 획득한 컬러 영상을 입력으로 하여 관심 영역 추출 네트워크와 영상 분할 지도를 이용한 영상 검색 기술을 제안한다.
Most existing industrial robots have fences installed around them to ensure safety. However, industrial sites are recently being transformed into workspaces shared by both robots and humans working cooperatively, wherein the robots are without security fencing owing to the development of sensor technology. However, in the last five years (2017-2021), 16 deaths have occurred due to robots at industrial sites, with the main cause of the accidents being workers approaching an industrial robot in operation and getting entangled with or colliding into the robot and its peripherals. To prevent such accidents, multilateral research is needed. To this end, this study analyzes the nonconforming contents of safety inspections for industrial robots and demonstrates the safety performance of the safety function control system implemented in an industrial robot cell. In addition, to ensure the fundamental safety of industrial robots, this study proposes the introduction of a safety certification system so that safety functions can be implemented in the design, manufacturing, and installation stages of the robots.
As the importance of artificial intelligence grows rapidly and emerges as a leader in technology, it is becoming an important variable in the next-generation industrial system along with the robot industry. In this study, a safety system was developed using deep learning technology to provide worker safety in a robot workplace environment. The implemented safety system has multiple cameras installed with various viewing directions to avoid blind spots caused by interference. Workers in various scenario situations were detected, and appropriate robot response scenarios were implemented according to the worker's risk level through IO communication. For human detection, the YOLO algorithm, which is widely used in object detection, was used, and a separate robot class was added and learned to compensate for the problem of misrecognizing the robot as a human. The performance of the implemented system was evaluated by operator detection performance by applying various operator scenarios, and it was confirmed that the safety system operated stably.
Computer aided process planning and Offline programming are decisive factors in successful implementation of automated robotic production. However, conventional offline programming procedure has proven ineffective due to time-consuming teaching process for robot programming and due to inefficient system modeling. The paper presents an efficient procedure to semi-automatically generate robot job programs for ship block welding applications. In the research, the teaching positions are automatically determined by predefined rules which are functions of the type and the dimensions of the given welding section of ship block. And a sequence of robot movements and welding conditions such as welding type, welding current, welding speed, and welding torch orientation, are determined by use of Standard Program which is experimentally proved to work well for the welding wection group. Finally, a robot program for the welding section is generated automatically. Based on the algorithm, a offline automatic teaching software is developed. The paper presents also the algorithm and structure of the software.
SME(small and medium sized enterprise) 환경의 스마트공장 환경에서는 실제 제조라인에서 동작하는 센서(Sensor) 및 액추에이터(Actuator)와 이를 관리하는 PLC(Programmable Logic Controller), 더불어 그러한 PLC를 제어 및 관리하는 HMI(Human-Machine Interface), 그리고 다시 PLC와 HMI를 관리하는 OT(Operational Technology)서버로 구성되어 있으며, 제어자동화를 담당하는 PLC 및 HMI는 공장운영을 위한 응용시스템인 OT서버 및 현장 자동화를 위한 로봇, 생산설비와의 직접적인 연결을 수행하고 있어서 스마트공장 환경에서 보안 기술의 개발이 중점적으로 필요한 영역이다. 이러한 SME 환경의 스마트공장 보안 내재화를 이루기 위해서는, 스마트공장 SW 및 HW 개발 단계에서 IEC 62443-4-1 Secure Product Development Lifecycle에 따른 프로세스 정립 및 IEC 62443-4-2 Component 보안 요구사항과 IEC 62443-3-3 System 보안 요구사항에 적합한 개발 방법론의 도입이 필요하다.
우리나라는 도시화의 진전으로 수도권, 중부권 및 동남권 중심으로 메가시티가 형성되고 있다. 또한, 미래 신성장 동력산업으로 메가시티에서 운용할 수 있는 도심항공 모빌리티(UAM) 개발에 박차를 가하고 있다. 이와 함께, 우주 강국으로 도약하기 위해 2035년까지 자체적인 위성항법시스템(KPS)을 구축할 예정이다. 따라서 도심항공 모빌리티와 한국형 위성항법시스템에서 제공하는 위치정보 서비스를 복합하여 활용한다면 미래 메가시티에서 안정적으로 도심항공 모빌리티를 운용할 수 있을 것이다.
최근 4차 산업혁명과 함께 세계 제조 강국들은 침체된 제조업의 부흥을 위해 국가적 전략을 추진하고 있다. 이러한 추세에 따라 문재인 정부도 '과학기술 발전이 선도하는 4차 산업혁명'이라는 전략을 제시하였다. 4차 산업혁명을 이끄는 핵심기술인 IoT, Cloud, Big data, Mobile, AI 등의 지능정보기술은 로봇, 3D 프린팅 등과 같은 신산업의 등장과 기존 주요 제조업의 스마트화를 촉진하고 있다. 스마트공장과 같은 기술이 발전함에 따라 IoT 기반의 센싱 기술이 발전하면서 이전에는 수집할 수 없었던 다양한 데이터를 측정할 수 있게 되었고, 각 공정에서 생성되는 데이터도 폭발적으로 증가했다. 따라서 본 논문에서는 데이터 생성기를 활용하여 스마트공장에서 발생할 수 있는 가상 데이터를 생성하고, 이를 활용하여 실시간으로 불량품의 발생 원인을 분석하고 설비의 교체주기를 예측하는 방법을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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