자율운항선박의 등장으로 국제해사기구는 기존 IMO 협약의 개정사항 식별이나 관련 국제협약의 통일해석과 제개정이 필요한 사항을 논의하고 있다. 제105차 법률위원회에서는 MASS 규정식별(RSE) 작업에 대하여 2022년 완료를 목표로 제106차 법률위원회부터 논의하기로 결정한 바 있다. 이와 관련하여 MSC RSE 작업결과와 방법론 개발을 통하여 자율등급, 방법론, 협약리스트, 작업계획 등을 확정할 계획이다. 우리나라에서는 헌법 제6조의 규정에 따라 국제법규는 국내법과 동일한 효력을 가지고 IMO 회원국감사제도에서 회원국이 국제협약을 국내법으로 수용하여 이행하고 있는지를 감사하고 있기에 국제협약이 국내법으로 수용하는 작업이 얼마나 중요한지를 알 수 있다. 이번 연구에서는 IMO 국제협약 RSE 작업을 기반으로 자율운항선박의 자율화 정도구분 및 기술발전단계에 다라 개정소요가 필요한 국내법을 식별하고 비교·분석하여 자율운항선박이 상용화되기 위한 새로운 법안 마련의 필요성을 제시하였다.
콘크리트 도로 표면절삭 작업은 장비 조작자의 숙련도에 따라서 작업의 완성도 및 품질, 작업 생산성에 크게 영향을 준다. 콘크리트 표면절삭 작업을 자동화하기 위해서는 시스템 하드웨어 구축과 지원 소프트웨어의 개발 등이 필요하다. 표면 절삭 프로세스를 자동화 하기 위해서 가장 먼저 선행 되어야 할 부분은 진로계획의 수립이다. 장비의 진로계획을 통하여 기존 시스템이 가지고 있는 진로계획에 대한 취약점을 보완하며, 보다 효율적인 생산성을 가진 자동화 시스템을 구축 하도록 한다. 본 연구는 CAD를 기반으로 한 AUTO-Lisp를 이용하여 표면절삭 작업의 최적 경로계획을 결정하고 MMI 시스템 상에 적용하여 실시간으로 진행 경로 보정을 위한 진로 계획의 데이터 갱신을 통해서 보다 효율적인 생산성과 품질을 가진 표면절삭 작업을 하는데 목적이 있다. 그리고 도로 표면절삭 장비의 자율주행 진로계획 수립을 위한 AUTO-Lisp 파일 및 MMI 시스템과의 연계, 계획된 경로를 적용한 표면절삭 장비와 MMI 시스템을 직접 현장에서 테스트하여 실제 표면절삭 작업의 자동화 구현 및 절삭작업의 효율성을 높일 수 있는 방안을 제시하였고, 표면절삭 작업의 최적진로를 결정함으로써 경제성 있는 절삭작업을 수행 할 수 있다.
해양산업 전반에 디지털라이제이션이 도입됨에 따라 새로운 기술이 선박, 항만에 가파르게 적용되고 있다. 하지만 현재의 규정 프레임워크는 선원이 중심이 되어 운영되는 선박을 기준으로 구성되어 있어 새로운 기술을 적용하는데 규정적 측면에서 제한 사항이 많다. 새로운 디지털기술을 적용하기 위해 국제해사기구의 해사안전위원회에서는 98차 회의에서 자율운항선박 운항을 위해 규정식별작업(RSE)을 진행하였고 최근 103차 회의에서 작업을 완료하였다. 이 작업을 통해 자율운항선박을 운항하기 위한 주요 이슈를 선별하고 향후 작업에서 논의하기로 하였다. 국제협약을 수용하는 체계를 갖는 우리나라의 해사 관련법은 국제해사기구의 이런 논의는 상당한 영향을 가져올 것으로 예상된다. 따라서 새로운 기술 및 운용 기술을 해사산업에 적용하기 위해서는 우리나라의 해사 관련법을 분석하여 주요 이슈 및 향후 작업계획수립이 요구된다.
본 논문에서는 주문형 작업계획 생성기와 실행기의 연동을 통해 Sony사에서 개발된 AIBO로봇의 행동을 제어하는 계획기반의 제어구조를 개발하였다. 그리고 이 제어구조의 효과를 알아보기 위해, 미로 속에서 경로를 계획하고 이동하는 작업에 이 제어 구조를 적용하고 실험하였다.
작업계획에 따라 자율 로봇을 동작시킬 때, 하드웨어상의 기계적 오차나 사람의 간섭 등 작업 계획상에 기술되지 않은 문제점들로 인해 로봇을 긴급하게 작동 중지시키거나 수동으로 조작하여 오차를 보정해야 한다. 오차를 보정하는 제어방법 중에서 특히 로봇의 초기 작업 계획상의 목표를 유지하면서 사용자가 작업제어를 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 목표를 향한 일괸성 있는 로봇과 사용자간의 혼합 주도권 제어방법을 설계하였으며 이것을 아이보 로봇을 이용한 작업제어에 적용하였다.
본 논문에서는 자율주행 장치의 효율적인 자율주행을 위한 특징 맵 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)과 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 자율주행 장치들에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 환경 적응성이다. 이는 새로운 환경에서 자신의 위치를 인식해야 하는 경우와 "kid napping" 문제와 연계되어 자율주행 장치가 새로운 위치 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야하는 경우로 구분된다. 본 논문에서는 이러한 환경 적응성 문제를 해결하기 위해 초음파 센서를 이용한 특징맵 기반 SLAM을 적용하였으며, 지능형 자율주행 장치의 효율적인 주행을 위해 수정된 유전자 알고리즘(genetic algorithm: GA)을 적용한다. 본 논문에서는 성능을 분석하기 위해 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 대상으로 임의의 위치에서 자율주행 장치 스스로 자신의 위치를 인식한 후, 주어진 작업을 수행하기 위해 유전자 알고리즘을 통하여 최적화 된 경로를 따라 주행하는 가를 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로계획과 효율적인 SLAM이 가능함을 확인 할 수 있었다.
The future society will be changed through an artificial intelligence (AI) based intelligent revolution. To prepare for the future and strengthen industrial competitiveness, countries around the world are implementing various policies and strategies to utilize AI in the manufacturing industry, which is the basis of the national economy. Manufacturing AI technology should ensure accuracy and reliability in industry and should be explainable, unlike general-purpose AI that targets human intelligence. This paper presents the future shape of the "autonomous factory" through the convergence of manufacturing and AI. In addition, it examines technological issues and research status to realize the autonomous factory during the stages of recognition, planning, execution, and control of manufacturing work.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
본 논문에서는 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 무인 자율주행 이송장치의 다중경로계획을 연구하였다. 기존의 다중경로계획을 위한 방법으로는 최적화 알고리즘들을 이용한 작업별회귀 방법과 매시간 각 개체마다 경로를 재계획하는 방법이 있다. 이러한 방법들은 한 대의 이송장치가 작업을 하기 위해서는 한 대 이상의 이송장치가 정지해야하므로 시간과 에너지 측면에서 비효율적이며, 연산량이 많아 오류가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 다중경로계획을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 무인 자율주행이 가능한 2대의 이송장치를 설계 제작하였고 지게차와 동일한 주행 제어부를 탑재하여 다중경로계획을 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로 계획과 효율적인 충돌 회피가 가능함을 확인 할 수 있었다.
대규모의 시스템은 운영상 복잡성을 심화시키고, 하위 시스템간의 간섭도를 증가시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결방안으로 떠오르고 있는 자율 분산형 시스템을 컨테이너 터미널이라는 대규모 시스템에 적용하였다. 컨테이너 터미널의 운영체계를 이해하고 이에 적절한 자율 분산형 시스템을 제안하였다. 또한 현재의 컨테이너 터미널 운영체제의 문제점을 도출해내고, 이에 대한 해결책을 자율분산형 시스템에서 찾아내었다. 마지막으로, 제안된 자율 분산형 컨테이너 터미널 시스템 각각의 서브시스템 기능을 정의하고, 이 시스템에서의 운영방안을 장비들의 작업계획에 중점을 두고 흐름도로 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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