조립작업에 있어서의 경로계획(path planning)에 대하여 지금까지 많은 연구가 진행되어 왔으며, 그것의 주종을 이루는 것들은 cell decomposition 방식과 potential field 방식이다. 이러한 방식들은 free space를 세분하거나 potential field를 계산하는데 많은 시간을 필요로 하며, 조립부품 이동영역이 configuration space로 먼저 치환이 되어야 하는 문제점들이 발생하게 된다. 그러므로, 만약에 조립부품에 대한 이동환경이 복잡하지 않고 알려져 있으면 위의 방식들은 비용적인 면에서 많은 낭비를 가져온다. 본 논문에서는 간단하면서도 알려진 작업환경에서 효과적인 조립부품의 경로계획 알고리즘을 개발하였다. 먼저, channel, junction 및 간격 유지계수(clearance gap)의 개념을 도입하고, 이 개념들을 이용하여 룰 방식의 알고리즘을 개발하였다. 그리고, 이 알고리즘을 이동용 로봇의 경로계획에도 적용될 수 있음을 보였다.
최근 선진국을 중심으로 제조기술의 산업혁명이라고 불릴 정도로 큰 파급효과가 기대되는 자기조립기반의 산업공정기술을 확보하기 위한 많은 노력과 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 자기조립(Self-Assembly) 현상은 자연에서 일어나는 자발적인 힘으로 원자 또는 분자 단위까지 구조물을 제어하고 bottom-up 방식(상향식: 원자/분자 스케일의 나노구조를 배열/조립하여 원하는 형태의 패턴을 만들어 내는 방식)으로 원하는 구조물을 설계/제작할 수 있는 능력을 가지고 있다. 기초적인 과학으로부터 출발한 자기조립기술은 최근 자기조립 응용개발에서 많은 성과를 이루어내면서 산업화 가능성을 크게 하고, 과학계와 산업계의 많은 관심을 불러일으키고 있다. 반도체 산업기술을 예측하는 ITRS 로드맵(2005년)에 의하면 directed self-assembly 방법이 새로운 미래 패터닝 기술로 개발되어 2016년경에 사용되고, 자기조립소재로 제작된 다양한 응용소자들은 새로운 미래소자로 개발될 것으로 예상하고 있다. 이에 맞추어 국내 기업들도 diblock copolymer를 이용한 나노패터닝 기술 확보를 위한 연구를 진행하고 있다. 또한 IBM은 자기조립기술을 반도체공정에 실험적으로 적용하여 자기조립기술이 생산 공정에 부분적으로 적용될 가능성이 크다는 것을 보여주었다. 산업계와 함께 학계의 연구센터에서는 산업화를 위한 자기조립 집적화 공정(Integrated process) 개발을 이루기 위하여 체계적으로 연구를 실시하고 있다. 미국의 Northeastern 대학의 CHN(Center for high-rate Nanomanufacturing) 연구센터는 자기조립 집적화에 용이한 새로운 개념의 소자를 제안하고 이를 집적화하기 위한 다양한 공정을 개발하고 있으며, Wisconsin 대학의 NSEC(Nanosacle Science and Engineering Center) 연구센터는 diblock copolymer를 이용한 나노패터닝 기술 개발에서 획기적인 결과를 도출하여 산업계에 적용될 가능성을 높이고 있다. 이와 같은 결과들로부터 앞으로의 자기조립기술에 대한 연구는 3차원 구조물을 제작할 수 있는 집적화 공정에 집중될 것이고, 이를 위하여 새로운 개념의 단순한 구조의 응용소자개발도 함께 추진될 것으로 판단된다. 또한 실용 가능성이 큰 집적화 공정으로 개발하기 위하여 기존의 top-down 방식을 접목한 bottom-up 방식의 자기조립 집적화 공정이 개발될 것으로 예상하고 있다. 이와 함께 자기조립공정은 반복되는 구조를 쉽게 제작할 수 있는 장점을 가지고 있어 다양한 응용소자 [태양전지(solar cell), 연료전지(fuel cell), 유연성 있는 전자기기(flexible electronics), 화면표시 장치(display device)] 제작에 쉽게 이용되어 새로운 산업을 창출할 수 있는 가능성을 보이고 있다. 본 자기조립 연구 센터에서는 이와 같은 자기조립 특성을 제조공정에 적용하여 혁신적인 제조공정기술을 확보하고자 연구를 진행하고 있다. 그러므로 본 발표에서 이와 같은 연구 흐름과 함께 본 센터에서 진행하고 있는 자기조립 제조방법을 소개하고자 한다. 이와 함께 자기조립방법을 이용하여 제작된 다양한 응용소자 개발 결과를 발표하고, 이를 top-down 방식과 접목하여 집적화공정으로 개발하는 전략을 함께 소개하고자 한다.
이제까지의 생산 시스템 컨트롤은 여러 개의 계층을 통해 상위 컨트롤러가 하위의 컨트롤러를 관리하는 계층적/감독(hierarchical$^{ervisory}$)컨트롤 방식이 일반적이었다. 그러나 생산 시스템의 규모가 증가하고, 이를 운용하는 컨트롤 소프트웨어가 복잡해짐에 따라 전통적인 계층적/감독 컨트롤 방식은 몇 가지의 문제점을 가지게 되었다. 첫째, 계층간의 관리 구조가 복잡해짐에 따라 현장의 생산 정보가 의사결정을 하는 상위의 시스템에 즉시 전달되지 못한다. 이는 실시간 의사결정이 필요한 많은 컨트롤 문제를 야기시킨다. 둘째, 생산시스템의 레이아웃 및 운영 방식에 변화가 생겼을 때 컨트롤 소프트웨어를 신속히 수정하기가 어렵다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방법으로 수평적/협동(heterarchical/cooperative) 컨트롤 방식이 제시된다. 이는 신속한 의사결정과 변화에 따른 수정이 용이하도록 가공, 조립, 물류등 생산 시스템의 여러 단위 요소의 자율적인 컨트롤러가 계층이 없이, 서로 동등한 입장에서 협동을 통해 컨트롤이 이루어진다. 본 연구에서는 수평적/협동 컨트롤 방식하에서 조립 시스템이 가져야 할 기능과 컨트롤 방법을 제시한다. 아울러, 조립 시스템 컨트롤러가 다른 컨트롤러들과 교환하는 정보 및 컨트롤 대상을 규명한다.
조립 부품 이미지에 해당하는 3D CAD 모델 매칭 기술은 최근 로봇 조립 기술의 발전으로 필요성이 대두되고 있다. 이미지 기반 3 차원 모델 매칭 연구는 진행되어 왔지만 가구 부품 이미지와는 특성이 다른 RGB[5] 이미지나 스케치 이미지를 다루는[1] 접근들이었다. 딥러닝을 사용하는 스케치 이미지 기반 3 차원 물제 검색 연구에서는 대부분 3 차원 이미지를 다각도에서 렌더링한 view 이미지들에서 feature를 추출하고 pooling 하여 하나의 feature를 출력한다. 그러나 기존의 view pooling 방식은 단순한 평균 방식으로, 부품 이미지에 따른 view를 반영하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색을 위해 query 부품 이미지에 따라 다른 view 이미지에 집중할 수 있는 방식의 attentional view pooling을 제안한다. 또한 조립 부품 데이터의 특성 상 class 당 CAD 모델이 하나인 상황이므로 학습 데이터가 터무니없이 부족하여 이를 해결하기 위한 학습 데이터 증강 방법을 제안한다. 실험은 의자 부품 11가지에 대해 진행하였고 이를 통해 제안하는 방식의 성능을 입증하였다.
본 연구에서는 다품종 주문 생산 방식이 가지고 있는 여러 문제점들 중의 하나인 조립시스템에서의 소량 생산의 문제점을 해결하기 위해 효율적인 조립자동화 시스템을 통해 난점들을 해결하고자 한다. 본 연구의 내용은 첫째, 제품 및 구조의 분석으로 제거 및 통합 가능한 부품 파악을 하며 불필요하거나 생산 및 조립 용이성이 떨어지는 요소를 제거한다. 둘째, 취약 공정의 분석으로써 취약공정의 개선효과를 파악하고 근접 작업장과의 원활한 공정 흐름을 고려하여 취약공정 유무 파악 및 우선 개선 공정을 결정한다. 셋째는 조립시스템에 적합한 대안의 제시로써 자동화를 위한 적절한 메커니즘을 제시한다. 마지막으로 넷째, 제시된 대안의 평가를 통해 적합성 여부 판정한다. 즉, 미리 설정된 평가 기준에 의한 대안의 평가를 내리게 된다.
자동차 조립산업에서는 다양한 제품의 요구사항에 신속히 대응하기 위해 혼합형 모델 조립생산 방식이 널리 활용되어 왔다. 그러나 이 모델은 부품의 혼돈을 유발할 수 있는데, 혼합형 모델 조립라인에서 부품이 물리적으로 뒤바뀔 때 발생하는 조립오류의 원인이 될 수 있다. 최근 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크와 같은 새로운 기술을 조립공정에 적용함으로써 이와 같은 생산 시스템에서 IT 인프라를 통한 실시간 정보를 활용할 수 있게 되었다. 본 논문은 혼합형 모델 조립라인에서 조립공정을 위한 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크 활용을 제안한다. 먼저, 조립공정에서 정확한 부품을 선택하기 위해, 조립라인 상의 각 칵핏모듈에 RFID 태그를 부착하고, 이러한 태그를 RFID 리더기를 사용하여 스캔한 뒤 차량의 정보를 인식하고, 칵핏모듈의 각 부품은 바코드를 부착하여 바코드 리더기를 사용하여 스캔하여, 해당 부품이 조립될 차량의 칵핏모듈의 정확한 부품임을 확인한다. 다음으로 본 논문은 자동차 회사로부터의 다양한 주문과 신차 모델에 따른 조립라인에서의 공정의 변화와 재구성에 따라 발생하는 RFID 장치들과 IT서버 시스템 사이의 유선통신용 케이블 포설과 불편함을 제거함으로써 조립오류와 비용을 줄일 수 있는 가변구조 혼합형 모델 칵핏모듈 조립생산방식을 위해 ZigBee 무선센서네트워크 기반의 응용을 제안한다. 마지막으로 제안한 방식을 적용한 수년간의 운영 결과를 제시한다.
FMS는 절삭가공용으로 발전되어 왔으나 최근에는 조립을 포함한 소재공급부터 제품의 조립에 이르기까지 제품을 일괄 생산하는 총합적 시스템으로 확장되어 가고 있다. FMS의 조립시스템 으로는 조립센터에 의한 것과 조립로봇을 이용한 것 등의 개발이 추진되고 있다. FMS의 전반 적인 발전추세를 보면 총합적 시스템으로 나아가고 있다고 보는데, 이를 위해 그 주변시스템과의 효육적인 연계와 산업용 로봇의 적극적인 활용 등에 대한 연구가 활발하게 진행 될 것이다. 한편, 공작기계들은 범용기계에서 벗어나 완벽한 컴퓨터제어가 가능하고 시스템지향형의 특수목저기 계들이 많이 고안되고 실용화될 것으로 전망된다. 그리고, 시스템의 유연성을 높이기 위하여 작업물 운송시스템의 무유도방식에 대한 비약적인 발전이 이루어질 것으로 기대된다.
최근의 전자기기는 반도체 기술의 급속한 발전에 따라 소형화, 고기능화 및 다양화 뿐만 아니라 경박단소화되는 추세에 있다. 이러한 시장의 요구에 대응하여 표면실장용 전자부품이 등장하여 그 사용이 점차증가하고 있고 여기에 발맞춰 국내 . 외 전자기기 제조업체가 제품내의 PCB를 SMD화하는 추세에 있다. 따라서 표면실장 부품의 조립을 위한 고밀도, 고정도의 실장기술의 개발이 요구되고 있다. 또한 부품 자동삽입 등 기존의 방법들로 조립된, 전자기기 내부에 사용 되는 PCB의 조립상태 및 각 부품의 특성들을 검사하기 위한 In-circuit Tester의 기술도 빠른 속도로 발전하여 자동화되어가고 있는 추세에 있다. 이에 따라 본 연구소에서는 '90년에 능 Mounter GCA-M2000 모델을 개발 완료하였고 현재 관련 사업부에서 양산중에 있으며, 아날로그 방식 및 디지털 방식의 In-circuit Tester 모델도 개발 완료하여 현재 양산 중에 있다. 이 지면을 빌어 소개할 기회를 갖고자 한다.
본 논문에서는 뉴럴넷 기반 렌더링 비교 방식을 사용하여 가구 조립 설명서에 표기된 부품의 자세를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 부품의 자세를 임의로 가정한 후, 가정한 자세로 투사한 부품의 영상과 설명서의 부품 영상을 비교하여 두 영상의 부품을 일치시키는 자세 변화를 추정하는 방식으로 진행된다. 또한, 설명서에 반복적으로 모델을 적용하여 부품의 자세를 점차적으로 정확하게 보정하는 방식을 사용하였으며, 네트워크의 구성 및 자세 추정에 사용되는 목표 함수를 다양하게 실험하여 성능을 비교하였다. 본 연구에선 IKEA 의 Stefan 의자 조립 설명서의 부품 데이터셋으로 실험을 진행하였으며, 해당 데이터셋에 대하여 제안하는 방법이 정확하게 자세를 보정함을 확인하였다.
본 연구에서는 쉴드터널의 볼트 체결 방식의 문제점을 개선하기 위해 강연선 긴장력을 이용한 새로운 세그먼트 체결 기술을 개발하였다. 현장 조립 시험시공을 통해 세그먼트 전단키가 세그먼트 틸팅 공정에서 가이드 역할을 하여 볼트 체결 방식보다 조립 시간이 더 단축되는 것을 확인하였다. 그리고 세그먼트 조립 공정의 소요공기 측정결과 볼트 체결 방식은 1개의 세그먼트 공급에서 체결까지 420초가 소요되었고, 강연선 체결 방식은 400초가 소요되었는데, 강연선 자동화 장치를 이용할 경우 기존 볼트 체결 방식에 비해 60초의 소요공기 감소효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, BIM을 활용한 쉴드TBM 연동 강연선 자동화 시스템 모델링은 쉴드TBM 설계, 굴진 계획, 공법 프로세스 파악, 시공 관리 등에서 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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