본 논문은 스마트 팩토리의 효율적인 오류 탐지를 위한 설비 시뮬레이션 시스템을 소개한다. 공장 설비들의 관계를 분석하여 설비오류 탐지시 오류를 자율적으로 추론하고 해결할 수 있는 설비 시뮬레이션 시스템은 높은 생산성을 가진 스마트 팩토리를 구성하는 데 중요한 기술 중 하나이다. 이러한 자율 제어 시스템 구현을 위해서는 공장 설비의 데이터를 통해 설비의 상태를 파악하고 설비 간 관계를 분석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문은 정의된 설비 상태를 이용하여 공정 시나리오를 기반으로 오류 발생시 공정 오류의 원인이 되는 설비를 쉽게 탐지할 수 있는 프로그램을 설계하고 개발한다. 시뮬레이션을 통해 공정 Map과 설비 상태 기반의 오류 추론 과정이 일반적인 오류 추론 과정보다 효율적임을 보였다. 본 시뮬레이션 프로그램을 통해 설비 오류 발생에 따른 추론 및 해결 과정을 직관적으로 볼 수 있도록 한다.
최근 4차 산업혁명에 따라 공장, 물류창고, 서비스영역에서 유연한 물류이송을 위한 자율 이동형 모바일 로봇의 사용이 증가하고 있다. 대규모 공장에서는 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)을 수행하기 위하여 많은 수작업이 필요하기 때문에 개선된 모바일 로봇 자율 주행에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고정 및 이동 장애물을 피해 최적의 경로로 주행하는 Mapless Navigation에 대한 알고리즘을 제안하고자 한다. Mapless Navigation을 위하여 Deep Q Network(DQN)을 통해 고정 및 이동 장애물을 회피하도록 학습하였고 두 종류의 장애물 회피에 대하여 각각 정확도 90%, 93%를 얻었다. 또한 DQN은 많은 학습 시간을 필요로 하는데 이를 단축하기 위한 목표의 크기 변화 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 단축된 학습시간과 장애물 회피 성능을 확인하였다.
본 논문은 제조설비의 자율제어와 상태판별 알고리즘을 위한 시멘틱 모델링 기술에 대해 소개한다. 디지털 트윈 기술과 스마트 팩토리의 다양한 ICT 기술의 발전으로 제조업은 새로운 생산 관리모델이 구축되고 있다. 발전된 스마트 제조기술을 바탕으로 상태판별 알고리즘은 자율제어와 공장 내의 설비 문제를 빠르게 파악하고 대처하기 위한 방법론으로 제시되었다. 그러나 기존의 상태판별 알고리즘은 사용자 또는 관리자에게 그리드 맵을 통해 주요 정보를 알려주고, 이에 대처하는 방향으로 제시되었다. 하지만 스마트 제조기술의 고도화와 방향성은 유연 생산과 소비자 니즈에 맞춘 생산등으로 다변화 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 시멘틱 기반의 Linked List 자료구조를 이용하여 공장을 설계 구축하고 그래프 기반 정보를 통해 사용자 또는 관리자에게 필요한 정보만을 제공하여 관리의 효율성을 높일 수 있는 기술을 소개한다. 이러한 방법론은 유연 생산과 다품종 소량 생산 등에 적합한 구조로 활용될 수 있다.
최근 산업화로 인하여 물류 자동화에 많은 관심이 집중되고 있다. 지금까지는 컨베이어 벨트가 물류 자동화에 있어서 가장 많이 사용되었지만 이 시스템은 공간을 많이 차지하고, 비용이 많이 든다는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 퍼지를 이용한 새로운 자율 주행 제어 알고리즘을 소개한다. 이 이동로봇은 바닥 위에 설치된 선을 따라가도록 되어있다. 그리고 3개의 근접센서로부터 정보가 입력된다. 이러한 획득된 정보를 자율 주행을 위하여 퍼지로 제어하였다. 그러므로 현존하는 시스템과는 달리, 열악한 환경 조건하에서도 높은 신뢰성을 보증하고, 라인의 유지 보수를 낮은 비용으로 쉽게 설치할 수 있다. 이 자율이동로봇의 이용은 공장이나 병원 내의 물류자동화를 실현시키고, 사무실 내에서 서류배달 등의 여러분야에 응용되어 질 수 있다.
신자유주의와 정보통신기술의 발달은 서로 긴밀하게 얽혀 있음에도 불구하고, 문화연구 진영에서 이 두 가지의 문제는 서로 분리되어 논의되는 경향이 강하다. 하비가 지적하듯, 신자유주의적 전환의 가장 첫 번째 스텝은 정보통신기술의 확장이었다. 전 지구적 차원에서 이루어지는 신자유주의적 자본축적은 정보통신기술 시설의 확장을 통해서 이루어졌고, 이는 또한 노동의 유연화 및 분절화 과정과도 긴밀하게 얽혀 있다. 이 글은 자율주의 마르크시스트들의 논의를 기반으로 신자유주의 사회에서 정보통신기술, 노동, 사회적 관계의 변화에 대해 논의한다. 이를 위해, 먼저 자율주의 마르크스주의 전통의 기원인 이탈리아 노동자주의의 '사회적 공장'과 '계급 구성' 개념을 살펴보고, 이후 이를 기반으로 일군의 자율주의 이론가들이 현대 자본주의의 새로운 노동, 계급, 사회적 관계를 분석한 '제국'과 '비물질 노동'이라는 개념과 이를 둘러싼 논쟁들을 살펴볼 것이다. 그다음으로, '비물질 노동' 개념이 문화연구 전통에서 디지털 경제를 이해하는 데에 어떻게 받아들여졌으며, 특히 '창의노동(creative labour)' 개념에 대한 비판과 어떻게 긴밀하게 연결되어 진화해왔는지 살펴볼 것이다. 마지막으로, '프리캐러티(precarity)' 개념을 중심으로, 이러한 변화한 노동의 속성이 노동의 임시직화와 함께, 삶과 노동에서 이루어지고 있는 취약성의 확산에 어떻게 연결되어 있는지 논할 것이다. 이를 통해, 이 글은 취약한 삶의 연속선상에서 일상의 디지털 미디어 사용을 연구할 것을 제안하고, 취약성의 문제를 특정 세대나 계급에 국한된 것이 아니라 전 세대와 계급을 관통하여 구성되는 것으로 개념화한다.
최근 이미지 분할(Image Segmentation)에 관련되어 스마트 공장 산업과 의료 분야 등에 접목하려는 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 딥러닝 알고리즘을 사용한 이미지 분할 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 자율주행 분야에서도 이미지 분할을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들에 대한 충분한 학습량이 필요하며, 실시간으로 운전자의 데이터를 처리하는 스트리밍 환경은 고속도로, 어린이보호구역 등으로 안전운행에 대한 정확도가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 도로환경에 적용할 수 있는 기존 FCN(Fully Convoulutional Network) 알고리즘을 강화한 DFCN 알고리즘을 제안하였으며, DFCN 알고리즘의 성능이 FCN 알고리즘과 비교하여 손실 값 측면에서 1.3% 개선하였음을 증명하였으며, 기존 U-Net 알고리즘에 DFCN 알고리즘을 적용하여 이미지 내의 주파수의 정보를 유지하여 더 좋은 결과치를 도출함으로써 결과적으로 자율주행 환경에서 DFCN 알고리즘이 FCN 알고리즘보다 성능이 향상되었다는 것을 증명하였다.
국내 50인 이상, 매출 100억이상 규모의 중소제조업을 위한 생산정보화는 그간 정부의 정보화 지원사업의 지원으로 중소제조업에서 평균 생산성 22%이상의 성과를 달성하였다. 그러나, 50인이하, 매출 100억 미만의 국내제조업은 약 20만개 이상이 되고 있으나, 정부에서 지원하고 있는 정보화지원사업의 혜택을 받지 못하고 있다. 그간 ERP, SCM 등과 같은 기업정보화의 경우 ASP (Application Service Provider)모델을 개발하여 적용을 시도하여 보았으나 활성화되지 못했고 생산자원 4M (Man, Machine Material & Method)정보를 실시간 처리가 요구되는 생산정보화의 경우에는 기술적 문제로 인하여 적용 시도조차 할 수 없었다. 최근 RFID/USN, 개방형 임베디드, 모바일, 차세대 인터넷 및 SOA (Service Oriented Architecture)기술의 급속한 발전으로 전세계 산재되어 있는 복수 공장의 생산자원을 중앙에서 서비스기반으로 중앙관리가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 50인 이하, 매출 100억 미만의 군소제조업의 생산자원 4M을 유무선 센서 기술을 통하여 자율 재구성 능력 (Autonomous Reconfigurable) 기반의 원격관리가 가능한 핵심기능의 소개와 복수 공장의 다양한 생산정보화 애플리케이션을 단일 표준 플랫폼으로 구현할 수 있는 적용 모델에 대하여 설명한다.
중소기업 제조공장의 스마트팩토리 수준이 현재에는 기초 수준으로 창고를 관리하기 위해 재고 입출입에 따른 정확한 재고량을 파악하는 시스템이 부족하다. 또한 근로자 수작업과 경험에 의한 생산방식으로 데이터 손실로 정확한 자재를 관리하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 근로자의 재고 파악을 위한 수작업을 최소화하며 자동화를 향상시키기 위해 재고량 자동 수집을 진행한다. 본 논문에서는 IoT기반의 자율이동모듈을 이용한 스마트 창고관리 시스템으로 자율이동모듈이 창고를 이동하면서 재고 보관함의 데이터를 수집한다. 이는 해당 보관함의 자재들 파악하기 위해 카메라 모듈이 비전처리 방식 통해 재고보관함의 네임텍을 인지한다. 인지한 문자화 처리 결과가 일치할 때 센서에 의해 측정된 데이터가 서버로 전달되고 데이터를 처리하여 데이터베이스에 저장한다. 저장된 데이터는 관리자용 웹 기반 모니터링 환경에서 실시간 재고량을 파악할 수 있다. 이를 통해 수작업을 줄이고 자동화된 재고관리시스템의 효과를 기대한다.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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