본 연구는 용접게에 퍼지이론을 적용하여 작업자의 비숙련성 및 용접모재의 형상에 따라 변동되는 아크상태에 항상 일정하게 유지되도록 하는 제어방식ㅇ르 제안한다. 기존의 방식은 작업자 스스로 아크상태를 판단하고 아크길이의 변화를 주었다. 이에 비하여, 퍼지 용접기는 적업자가 기준 용접전압 및 용접전류를 설정한 후, 용접을 할 때 발생하는 아크상태를 숙련자의 경험에 바탕을 둔 퍼지제어기를 이용한다. 그러므로써 퍼지제어기의 출력부가 출력전압을 조절하여 균일한 용접효과가 나오도록 하는데 목적을 두었다.
실버용 로봇은 종래의 일반적인 로봇하고는 달리 매우 다양하고 복잡한 기능이 요구된다. 실버용 로봇이 주어진 작업을 성공적으로 수행하기 위해서는 인간의 두뇌작용에 해당하는 지능제어시스템과 이를 바탕으로 한 자율기능, 높은 수준의 인간과 로봇과의 통신을 위한 적절한 인터페이스, 고기능 센서를 이용한 감각기능, 로봇의 활동범위를 넓혀주는 이동기능, 조작을 위한 매니퓰레이션기능, 그리고 임무수행을 위한 처리기능 등이 필요하다. 이러한 다양하고 복잡한 작업을 수행하기 위해서는 지능적인 제어가 요구된다.(중략)
생산품을 제조하는 과정에서 처리 시간에 따른 제조 기계를 최적의 수로 결정함으로서 공정 과정에서 비효율적인 제조 기계의 활용 비율을 줄일 수 있으며, 이는 공정 과정의 비용을 최소화할 수 있는 방법 중에 하나이다. 본 논문에서는 핸드폰에 사용되는 여러 가지 모델의 배터리를 생산하는 공장의 작업 과정을 조사하고, 일정하기 않은 처리 시간과 작업에 필요한 제조 기계를 조사하였다. 이를 인공 신경망(ANN)의 역전파 알고리즘을 이용하여 생산현장에서 효율적인 처리 시간과 공정 과정에서 생산에 적합한 기계의 수를 최적화시키는 방법을 제안한다.
최근 들어 인터넷의 급속한 발전으로 사용자가 처리해야할 점보의 양이 급속히 늘어나게 됨으로써 사람이 혼자만의 힘으로 이 많은 정보를 처리하는 것이 하나의 고단한 작업이 되었고, 이 작업을 돕기 위한 소프트웨어 에이전트(software agent) 의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 구현한 소프트웨어 에이전트가 사용자의 업무보조 (personal assistant) 라는 자신의 임무를 수행하기 위하여 온톨로지(ontology)를 기반으로 사용자의 선호도(preference) 와 의사결정 패턴을 학습하여 사용자 프로파일(user Profile) 을 작성한다. 학습한 프로파일을 바탕으로 사용자의 선호도와 일치하는 제품을 추천하는 지능형 에이전트를 제안하고. 실질적인 실험을 통해 학습된 사용자의 성향을 분석한다.
로봇의 어원은“로보타(Robota)"로 체코의 유명극작가 카렐차펙이 1920년에 쓴 희곡에서 처음 소개되었으며, 이는 체코어로 "강제적 노동 또는 노예"를 뜻한다. 로봇의 생산은 1980년대부터 본격적으로 시작되었으며, 2000년까지는 주로 산업현장에서 용접, 도장, 조립과 같은 작업을 수행하는 산업용 로봇이 생산되었다. 이들 로봇은 사람이라면 쉽게 지치거나 부주의해지기 쉬운 단순 반복작업을 고정된 위치에서 지정된 작업을 반복적으로 수행하도록 설계되어 사람보다 더 빠르고 정밀하게 일을 수행함으로써 생산성 향상에 중요한 역할을 담당하였다.
이 논문에서는 다수의 에이전트, 외부 자원, 처리 작업이 존재하는 멀티에이전트 시스템 환경에서의 작업 처리를 위한 조정 협동 기법에 대해 기술한다. 에이전트는 특정 작업들을 실행할 수 있고, 외부 자원은 하나의 에이전트에 의해 사용되거나 여러 에이전트에 의해 공유될 수 있다. 작업은 에이전트에 의해 실행될 수 있는 여러 개의 부작업들로 구성된다. 여러 에이전트가 동일한 부작업을 실행할 수 있지만, 어떤 에이전트가 수행하느냐에 따라 비용이 달라질 수 있다. 따라서, 효율적인 작업 처리를 위해서는, 부작업을 적절한 에이전트에 할당하는 것과 각 에이전트에 할당된 부작업들에 대한 실행 순서를 정하는 스케줄링과 같은 에이전트 조정 작업이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 멀티에이전트 시스템 환경에서의 작업처리를 위한 유전알고리즘(genetic algorithm) 기반의 조정 협동 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 유용한 멀티에이전트 시스템 조정 협동 방법임을 보인다.
한국과학기술원 인간친화복지로봇 연구센터에서 개발 중인 ISH(Intelligent Sweet Home)는 다양한 서비스 로봇 및 인간-기계 인터페이스(HMI:Human-Machine Interface)를 통해서 노약자 및 장애인의 일상 생활을 도와 줄 수 있는 지능형 주거 공간이다. ISH에서는 홈네트워크를 통해 연결된 가전 기기 및 환경 정보 취득이 가능한 센서 장비, 그리고 지능형 침대, 휠체어, 이동 보조 로봇 등이 거주자가 독립 생활을 영위할 수 있도록 여러 가지 서비스를 제공한다. 하지만 노약자 및 장애인의 관점에서 서비스 양의 증가뿐만 아니라, 이를 쉽고 편하게 운용할 수 있는 서비스 질의 측면 또한 중요하게 고려하여야 한다. 이러한 이유 때문에, ISH에서는 집사 로봇(steward robot)의 개념을 도입하여 거주자와 복잡한 시스템의 효율적인 매개체로 사용하고 있다. 사용자의 편의를 추구하기 위한 공학적인 접근방법 중의 하나로, 본 논문에서는 집사 로봇의 작업 계획 기능에 대해서 설명하도록 한다. 작업 계획 시스템을 이용하여, 집사 로봇은 사용자의 상위 레벨 명령을 해석하여 각 로봇 또는 제어 가능 개체들을 제어하게 된다. 제안하는 시스템은 STRIPS(STanford Research Institute Problem Solver) 상태 표현 방법과 그래프계획(Graphplan) 방법에 기반하여 작업 계획을 수행한다. 또한 작업 계획 속도를 증가 시키기 위하여 공간 추상화(world abstraction)와 하위 목표 계획(subgoal planning)의 개념을 적용하였다. 그리고 ISH에서 정의된 시나리오를 이용한 상위 레벨 명령을 통해 제안된 시스템의 효용성을 검증하도록 한다.
자동화된 조립 생산분야에서 복잡하거나 정교한 작업을 수행하기 위해 Workcell 안에서 여러개의 디바이스들을 제어할 수 있는 지능적인 제어기를 개발할 필요성이 증대되고 있다. 새롭게 만들어지는 생산 장비의 각 디바이스에서 센서들과 엑츄에이터들을 동시성(Parallelism)과 실시간성(Real timeness)을 고려하여 어떻게 작업 지시를 프로그래밍하는가 하는 문제를 해결하여야 한다. 이를 위해 지금까지 대부분의 장비에서 사용하는 작업 교시 방법들은 특정한 동작을 나타내는 의미 명령어로 구성된 작업을 기술하거나, 사용자 인터페이스를 통해 장비업체가 일방적으로 정한 작업 지시를 입력하는 형태로서 개발되었다.(중략)
현재 전 세계적으로 이미 대부분 산업에서의 생산라인은 자동화되었으며 이는 생산성 및 경제성의 향상, 산업 재해에 대한 안전성 확보, 품질 향상 및 경쟁력 향상 등 많은 이익을 가져왔다. 그러나 건설 산업에서 자동화는 일반적인 산업생산라인과 달리 끊임없는 불확정적인 사건의 발생과 이에 따른 지능적 판단 및 처리 능력의 필요성으로 인한 해결해야 할 많은 어려움이 따르기 때문에 여전히 건설 기계장비 사용을 통한 노동력 투입에 의존하고 있다. 이러한 문제를 해결하기위하여 유럽, 미국, 일본 등 선진국에서 건설 자동화를 위한 끊임없는 연구가 진행 중이며 도로 포장, 다짐 및 작업프로세스가 비교적 단순한 반복형 작업에 대하여 자동화가 많이 이루어 졌지만 건설 현장에서 가장 비중을 많이 차지하는 토공 작업에 대하여 아직 자동화 연구가 미흡하다. 토공 작업의 자동화를 위해서는 획득된 지형정보를 분석하여 효율적인 작업 계획의 수립이 수행되어야 하며, 이를 위해 숙련된 작업자의 휴리스틱스(heuristics)를 활용하면 보다 시행착오가 적고 안전하며 효율적인 작업계획을 수립할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 지능형 굴삭 시스템의 효율적인 작업계획의 수립을 위한 시스템인 지능형 Task Planning System의 구성 체계 및 각 단계마다 적용된 휴리스틱스(heuristics)에 대하여 소개하여 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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