농업인구의 감소, 고령화 등의 문제를 해결하기 위해 다양한 농작업의 자동화를 목적으로 농업용 로봇의 연구가 활발히 진행 중이다. 농가 작업 중 가장 노동력이 많이 투입되는 과정은 수확 과정으로 타 과정 대비 약 2~3배 소모된다. 농가의 수확물 이송 작업은 인건비가 가장 많이 들고 작업 중 부상의 위험성도 있기 때문에 이송 작업을 농업용 로봇을 통해 자동화시키면 안전성 향상과 더불어 생산성을 대폭 향상할 수 있다. 따라서 본 논문은 농가 작업 현장에 최적화되고 자율주행이 가능한 농업용 로봇을 제안한다.
용접은 힘든 작업환경 때문에 심한 인력난을 겪고 있는 3D 업종 중의 하나이 다. 특히 아크용접을 위해서는 숙련된 작업자가 필요하기 때문에 인력난은 더욱 심각 하다. 현장에서 젊은 작업자는 보기 힘들고 대부분의 작업자는 중년이상의 나이이다. 따라서 머지않아 많은 업체들이 인력난으로 조업을 중단해야 할 사태도 우려하지 않을 수 없는 형편이다. 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 용접자동화는 최근 많은 관심을 끌고 있으며 이제 세계적인 추세가 되었다. 용접자동화의 이점은 무엇보다도 일정한 수준의 품질과 생산성에서 찾아볼 수 있다. 용접자동화에서는 가공자동화와는 달리 시스템의 자율성이 특히 중요하다. 작업조건의 설정, 용접봉의 위치와 방향 등은 전적 으로 컴퓨터와 센서시스템을 장착한 로봇에 의해 결정되어야 한다. 따라서 작업자들이 용접에 이용하는 각종 지능적인 능력을 습득하고 이를 각종 제어기와 센서로 모방하여 자율적으로 제어하는 인공지능기술을 응용하는 용접을 로봇의 개발에 관한 각종 연구 가 활발히 진행되고 있다.
대안적 작업조직을 둘러산 다양한 주장과 논쟁이 단위조직 사례연구를 토대로 이론적 개념적 차원에서 제기되어 왔으나 정작 노동자 관점에서의 양적 검증은 상대적으로 부족했다. 이 글은 한국직업능력개발원의 인적자본 기업패널 제조업 자료를 이용하여 대안적 작업조직의 대표적 형태로써 테일러 방식과 린 방식, 자율팀 방식을 유형화한 후 각각 조직의 재무적 성과와 노동자 성과에 어떤 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 특히, 국내 제조업의 경우 린 방식의 대표적 특성인 QC, 제안활동 등의 개별참여 관행이 확산되고 있다는 측면에서, 린 방식을 준거로 사회기술체계의 특성을 고려한 자율팀과 테일러 방식을 비교 분석하였다. 분석 결과, 대안적 작업조직으로써 린 방식과 자율팀 방식이 테일러 방식에 비해 조직성과 뿐만 아니라 노동자 개인의 성과측면에도 보다 긍정적인 것으로 파악되었다. 그러나 린 방식과 자율팀 방식간 비교에서는 조직성과에 미치는 영향은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않은 반면, 노동자 개인의 성과로써 노동시간, 소득, 직무만족도, 조직몰입의 모든 결과변수에 대해 린 방식이 자율팀 방식에 비해 일관된 부정적 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 린 방식이 품질개선과 조직성과 향상을 위한 우월한 작업조직이라는 주류적 공감에도 불구하고, 그와 같은 기제의 이면에는 드러나지 않았던 노동자 개인의 성과가 훼손되었을 가능성을 시사하였다.
모바일 서비스와 교육 보조 로봇이 발달함에 따라, 로봇은 우리의 삶의 일부가 되었고 교육 보조 로봇은 선생님을 보조해 학생들의 교육과 학습에 참여하고 있다. 본 논문은 교육 보조 로봇의 자율성의 정도를 표시하는 자율성 지수를 측정하기 위한 방법을 규정한다. 자율성은 사람의 개입 없이 현재 상태 및 센서 값을 기반으로 주어진 작업을 수행하는 능력이다. 교육 보조 로봇의 자율성 지수는 작업 수준과 사람의 개입 수준으로 구성되며 1단계에서부터 10단계로 정의한다. 제안 방식은 지능형로봇표준포럼(KOROS) 표준으로 채택이 되었으며 해당 표준은 자율적으로 학생들을 지도하는데 활용이 가능하다. 향후 교육 보조 로봇을 활용한 교육 서비스에 큰 혜택을 가져올 것으로 예상하며 그 활용 분야 역시 교육 발전에 크게 이바지할거라 기대한다.
본 연구에서는 농작업지내 모서리 점을 이용하여 자율주행 트랙터의 경로점을 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 작업지는 직사각형의 형태에서 거리가 긴 방향으로 직선주행 경로로 하고, 직선경로의 수는 작업폭에 의해 결정되며 홀수 또는 짝수 개일 수 있다. 또한 TM좌표계에서 직선주행 경로의 기울기는 양수 또는 음수 일 수 있으며, 선회시 전체적으로 좌회전 또는 우회전하는 경우로 구분하여, 즉 총 8가지의 경우에 대하여 조건이 주어지면 경로점을 구할 수 있도록 프로그램하였다. 선회를 위한 곡선경로 생성에는 트랙터의 최소 회전반경 데이터를 사용하였으며, 이때 새로 진입할 다음 경로가 충분히 떨어져 있는 경우에는 선회 구간에서도 직선 경로 구간이 생길 수 있음을 고려하였다. 한 주기의 경로점은 직선 경로 구간의 시작점과 끝점, 선회 구간의 시작점과 끝점, 다음 직선경로로 진입을 위해 선회하기 직전까지의 직선 구간에 대한 시작점과 끝점 등 6가지의 경우로 구분할 수 있다. 이때 어떤 끝점 경로점은 다음 조작 구간의 시작점 경로점이 되므로 최종적인 경로점 데이터는 4개가 된다. 여기서, 첫 번째 경로점 생성에서는 직선구간 진입을 위한 선회구간의 시작점과 끝점은 제외하였으며, 작업지로 진입할 수 있는 입구와 출구는 동일한 것으로 가정하여, 작업이 완료되는 지점에서 선회하여 다시 출발점으로 돌아올 수 있도록 추가 구성하였다. 실제 상황에서는 직선주행 경로의 수가 정수가 되지 않을 수 있으며, 이때는 작업 구간이 약간씩 오버랩되도록 작업폭을 조정하여 경로의 수가 항상 정수가 되도록 하였다. 알고리즘 평가에 사용된 작업 패턴은 관행적인 방법으로서 작업 포장을 반으로 나누어 8자형 패턴을 이용하였다.
국제해사기구(IMO)는 자율운항선박(MASS)의 안전한 운항을 위해 해사안전위원회(MSC), 법률위원회(LEG) 및 해상교통간소화위원회(FAL)에서 협약규정식별작업(RSE)을 완료하고 각 위원회별로 MASS의 안전한 운항을 위한 조치방안에 대해 검토 중에 있다. RSE 결과를 반영하여 향후 MASS Code 개발과정에서 원격운항자(Remote Operator)가 중요한 검토사항이 될 것으로 식별됨에 따라 원격운항자가 갖추어야 할 최저역량에 대해 제시하였다. 또한 MASS Code 개발과정에서 논의될 운항모드(Mode of Operation)에서 원격운항자에게 필요한 역량에 대해서도 검토하였다.
무인잠수정(Unmanned Underwater Vehicle, UUV)은 하드웨어 구성과 관련하여 ROV (Remotely Operated Vehicle), SAUV (Semi-Autonomous Underwater Vehicle), AUV (Autonomous Underwater Vehicle) 등으로 구분할 수 있으며, 그 중에서 자율무인잠수정(AUV)은 주어진 임무의 난이도, 작업 환경의 정보, 그리고 운용자의 간섭 정도에 따라 다양한 수준으로 자율 정도를 분류한다. 무인잠수정은 미국을 중심으로 1952년부터 개발되기 시작하였으며 최초는 전적으로 운용자에 의해서 직접 운용되는 ROV가 주를 이루었다. 자율무인잠수정은 1980년대부터 다양한 수중관련 기술 및 컴퓨터 발전과, 민군의 사용분야가 증가되면서 급속한 발전을 이루어 왔으며 이에 따라 AUV 자율수준 정의와 기술개발도 급속한 진전이 이루어져 왔다. 본 기고에서는 무인잠수정의 개발현황, 자율개념 및 자율수준(Autonomy Levels for Underwater Vehicle, ALFUV)의 정의, 자율을 정립함에 필요한 방법 또는 기술 등을 알아보고 마지막으로 자율 알고리즘으로 개발된 구조의 표준화를 중심으로 현황을 파악하였으며 또한 미래의 자율수준 개발 동향을 살펴보았다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 사용하여 자율주행 환경을 구현한 후 3-수준 자율주행 조건에서 자율주행 차량 (automated vehicle: AV)으로부터 운전자에게 전달되는 제어권 인수 요구(takeover request: TOR) 정보의 양상(시각, 청각 및 시각+청각) 및 도로 형태(직선도로와 곡선도로)에 따라 운전자의 제어권 인수 시간(takeover time: TOT) 및 정신적 작업부하(제어권 인수 이후에 운전자들이 경험한 주관적 작업부하와 심장박동수에서의 변화)가 어떻게 차별화되는지 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, AV로부터 TOR이 제시된 이후 실험참가자들이 보인 TOT에 대한 분석 결과, TOR 정보양상의 측면에서는 시각 정보가 가장 빠른 TOT를 이끌어 낸 반면 청각정보 조건에서 가장 느렸고, 도로 형태 측면에서는 직선도로 조건에 비해 곡선도로 조건에서의 TOT가 유의하게 더 느렸으며, 특히 청각 정보 조건에서 도로 형태에 따른 TOT에서의 차이가 가장 컸다. 둘째, 정신적 작업부하에 대한 분석 결과, TOR 정보가 시각 혹은 시각+청각적으로 제시된 조건에 비해 청각적으로 제시된 조건에서 주관적 작업부하 측정치와 심장박동수 변화 크기 모두 전반적으로 더 낮았고 특히, 심장박동수 변화의 경우 이러한 경향은 곡선도로 조건에서만 관찰되었다. 이러한 결과는 TOR 정보의 양상과 도로 형태에 따라 운전자의 TOT와 정신적 작업부하 수준이 달라질 수 있고, 특히 TOT가 빠를수록 정신적 작업부하 수준은 상대적으로 더 높아질 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 딥러닝 기반의 주의환기 보상전략 시스템이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성에 미치는 효과를 분석하였다. 연구 결과, 중재가 적용된 후 연구대상자 모두 자율작업 대비 작업 생산성에서 유의미한 향상이 관찰되었다. 특히 인공지능 기반의 중재가 적용되었을 때, 직무지도원 중재에 비해 상당한 향상을 보였다. 이러한 결과는 인공지능 기술이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성 향상에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 본 연구는 발달장애인의 데이터 라벨링 작업에 인공지능 기술을 접목한 최초의 연구이며, 발달장애인의 직업훈련과 작업 생산성 증진을 위한 딥러닝 기술의 적용 가능성을 탐색하는 데 중요한 시사점을 제공하리라 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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