인간의 작업을 보조 혹은 대신하기 위해서 인간과 흡사한 이족보행로봇에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이족보행로봇이 인간을 대신해서 작업을 하기 위해서는 작업공간에서의 자유로운 이동과 장애물 대처능력은 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 안정된 정적보행 및 장애물을 지능적으로 대처하는 이족보행로봇의 보행알고리즘을 제안하였다. 먼저 장애물 대처 가능한 이족보행로봇의 기구 설계 및 원격제어 가능한 제어시스템 구현에 대하여 설명하고, 인간의 보행분석 결과를 바탕으로 정적보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 발에 부착된 적외선센서로 장애물을 인식하여 장애물의 형태에 따라 좌우 회전 및 옆 걸음을 통한 장애물 회피알고리즘, 거리보정 알고리즘을 사용한 장애물 넘어가기 알고리즘을 제안하였다. 제안한 보행알고리즘들은 이족보행로봇을 실제 제작하여 다양한 작업환경에서 실험으로 성능을 검증하였다.
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.
본 논문에서는 AGVS(Automated Guided Vehicle System)가 여러 복잡한 작업 환경 또는 작업 환경 변경 시 좀 더 유연하게 운용될 수 있도록 작업환경 내에서 AGVS에 필요한 작업공간요소를 분류하고 이들을 모델링하는 방법을 제안한다. 또한, 그래프 탐색 방법인 A* 알고리즘을 이용하여 AGV의 최단 경로 탐색 알고리즘을 본 논문의 작업환경 요소로서 재 표현한다. 생성된 최단 경로와 본 논문에서 가정한 AGV의 속도 테이블을 이용하여 운행 중인 AGV의 경로 점유 시간 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 간단한 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 적용 가능성을 증명한다.
최근 산업 현장에도 작업자들의 안전사고를 방지하기 위하여 인공지능 기법을 활용한 안전관리 시스템들이 도입되었다. 그러나 기존의 인공지능 기법을 활용한 방식은 데이터가 중앙 서버에 집중된 형태로 데이터 이동시 작업자의 민감 정보에 대한 보호가 어려울 뿐 아니라 대량의 데이터 발생 시 전체 시스템에 장애가 발생할 수 있어 이는 빠른 대응 프로세스가 필요한 산업 현장에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 연합학습 기법을 적용하여 중앙 서버의 스트레스를 낮추어 작업자의 위험 상황에 빠른 대응이 가능하고, 작업자의 헬스 케어 데이터 같은 작업자의 민감 정보도 보호할 수 있는 시스템 설계를 제안한다.
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.
인공지능의 학습 작업은 연산량이 많아 고성능 연산 장치인 GPU(Graphics Processing Unit)를 필요로 하며, GPU 장치의 성능은 학습 작업의 실행 성능에 직접적으로 영향을 미치는 요소 중 하나로 작용한다. 인공지능 작업을 처리하기 위해 많이 사용되는 텐서플로의 경우 GPU를 사용해 연산을 수행할 때 기본적으로 거의 모든 GPU 메모리 영역을 단일 학습 작업이 점유하도록 GPU 메모리를 관리한다. 이 방법은 컴퓨팅 자원 중 확장성이 가장 낮은 GPU 메모리의 단편화를 방지하기 위해 사용되는 방법이지만, 하나의 학습 작업이 GPU를 점유하게 되면, 실제 GPU 메모리 사용량과 상관없이 다른 프로세스는 GPU를 사용할 수 없는 문제를 유발한다. 특히, 전이학습, 소규모 학습과 같이 상대적으로 작업 규모가 작은 경우에는 전체 GPU 메모리 용량 중 대부분의 영역이 낭비된다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 텐서플로의 기본 GPU 메모리 사용 방식으로 인해 다수의 학습 작업을 동시 실행하는 것이 불가능한 문제를 확인하고 GPU 메모리 사용량을 제한한 경우와 하지 않은 경우에 실제 GPU 메모리 사용량과 학습 작업의 실행 시간에 대한 성능 비교를 통해 GPU 메모리의 단편화 방지가 성능에 유의미한 요소인지 검증한다.
컴퓨터 지원 협동작업(Computer Supported Cooperative Work, CSCW)을 실혐시키는 그룹웨어에 대한 연구는 여러 분야에서 활발히 이루어지고 있으나, 공동 프로젝트 수행시 참여자간 의사 소통에 필요한 정보 공유를 위해 효율적인 자료 기록 및 검색에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 공동 작업시 필요한 자료 공유와 효과적인 검색을 위하여 DBMS 질의를 이용한 자료 기록과 검색 뿐 아니라 규칙 기반의 검색 엔진 설계를 포함하는 지능적인 검색기능을 제공하는 그룹웨어 회의 시스템인 IReRCoS(Record and Retrieval based Conferencing System)를 설계한다. JAVA Applet 인터페이스를 통해 공유 자료 기록 조건과 검색 조건을 입력하고 데이터베이스에 저장된 자료를 MSSQL 질의어 및 JESS의 검색 엔진을 통해 해당 파일을 추출한다. IReRCoS는 지능적인 공유자료 기록 및 검색 기능을 지원함으로써 컴퓨터 기반의 다수가 참여한 공동 작업을 원활히 수행할 수 있는 통합된 그룹웨어 환경을 제공하는 것을 목표로 한다.
최근 국가의 10대 신성장 동력산업에 포함 되어 있는 RT(robot technology)는 향후 포스트 반도체산업의 중요한 산업으로 국내 경제를 활성화 시키는 원동력이 될 것으로 전망된다. 이와 더불어 향후에는 현재의 산업용 로봇이 아닌 감각과 지능을 가진 인간친화적인 로봇이 출현할 것으로 기대된다. 즉 주변 환경을 인지하여 정보를 획득하고 지능적 판단, 행위 및 상호작용을 통하여 인간을 지원하는 지능형 로봇은 인간과의 상호작용을 통하여 감성을 이해하며 서비스 제공, 인간의 동작이나 작업을 지원 그리고 위험작업 수행, 인간이 불가능한 작업을 대신 할 수 있을 것이다. (중략)
최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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