클라우드 CAD는 기존 사용자들의 작업 효율성 증대 및 기업의 자원 절약뿐만이 아니라 설계와 현장간의 협업 등 많은 부분에서 큰 효과를 가져다 줄 것으로 기대하고 있다. 하지만 많은 기업들이 도면, 문서 등이 관련된 보안에 관련된 문제로 인해 클라우드 CAD를 사용함에 있어서 망설이고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 시중에 출시되어 있는 대표적인 클라우드 CAD인 AutoCAD WS와 몇몇 기업에서 적용중인 가상화 클라우드 CAD를 기준으로 하여 기업에 적용시 문제가 될 수 있는 보안 문제를 알아보고 그 해결 방안을 제시한다.
서버 측 그래픽스 처리(server-side graphics processing) 기술이 최근 많은 관심을 받고 있다. 특히, 엔터테인먼트 분야에서의 OTOY와 OnLive를 주목할 만 하다. 기술의 실현 가능성에 대해서 아직 많은 논란이 있지만, 실시간 그래픽스 및 가시화에 직접 관련된 클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 응용이라는 점에서 흥미롭다. 더불어, CAD/CAM응용과 관련해서 Autodesk사에서 실험하고 있는 유사한 서비스들도 함께 소개한다.
안드로이드 시장이 급성장함에 따라 안드로이드 기반 어플리케이션에 대한 수요가 많아지고 있다. 그로 인해 3D 그래픽적 기능을 요구하는 어플리케이션에 대한 요구도 늘어났다. 그러나 안드로이드 단말기에서는 3D 처리능력이 데스크 탑과 비교하여 성능과 서비스에 한계가 있다. 그렇기 때문에 VNC(Virtual Network Computing)를 사용하여 고성능의 그래픽을 요구하는 프로그램을 실행할 수 있게 된다. VNC 란 클라이언트에서 데스크 탑으로 접속하여 원격으로 제어하고 그 결과를 그래픽으로 확인하는 프로그램이다. 그러나 기존의 Android VNC 는 해상도가 낮고, 이미지 전송 속도가 느리기 때문에 3D 렌더링 이미지 처리가 불가능했다. 또한 Android VNC 는 인터페이스가 불편하여 입력 오류가 많아 사용이 불편했다는 단점 등이 지적되어 왔다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위한 Android Turbo VNC 를 제안한다. Android Turbo VNC는 libjpeg-turbo 코덱을 적용하여 3D 이미지 부분에서 기존의 Android VNC 에 비하여 약 80~120%의 이미지 개선과 이미지 압축률을 4 배정도 높여 CAD 와 같은 고성능의 그래픽을 요구하는 프로그램의 사용을 가능하게 한다. 그리고 Android Turbo VNC 에서는 기존 Android VNC 의 불편한 UI 를 개선하였다. 클라우드 서버에서는 CAD, Document, Game, Video, General 총 5 가지의 프로그램을 서비스하여 그에 맞는 테마 별 UI 를 제공한다. libjpeg-turbo 코덱의 적용을 통해 Android-Turbo VNC 는 수십 장의 설계 도면을 굳이 들고 다니지 않더라도 하나의 테블릿 PC 안에서 보는 것이 가능하게 된다. 테마별 UI 중 CAD 테마는 3D CAD 를 사용하는 산업현장에서 적극적으로 활용될 것으로 기대된다.
선박 건조 시장의 요구를 맞추기 위하여 신속한 건조의 목표로 노력하고 있는 조선소가 선박 정도관리에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 선박 건조 공정에서 생산성의 향상과 생산 주기의 단축을 위하여 선박 부재의 정도평가를 전 주기에서 수행해야 하는 것은 중요하다. 선박의 품질을 높이기 위하여 조선소에서 블록의 정도제어를 수행하는 것은 선박의 건조 주기를 단축할 수 있을 뿐만 아니라 건조 비용도 줄일 수 있다. 선박 블록의 정도를 제어하는 중심은 선박 블록 통합 정도관리 시스템을 만들어야 한다. 이 시스템은 "Non-allowance Shipbuilding"의 목표로 정도관리의 총괄성, 블록 정도의 향상, 정도 관리 과정의 표준화 등이 이루어져야 한다. 일반적으로 정도관리를 수행하는 관리자가 광파측정기를 이용하여 선박 블록의 접합면에 있는 주요 포인트(vital point)를 측정하고 수집하지만 무거운 계측장비를 가지고 블록의 정도관리를 수행하는 것은 불편할 뿐만 아니라 시간도 오래 걸린다. 본 논문에서는 선박 블록의 정도관리 시간을 단축할 수 있는 포인트 클라우드 기반으로 3차원 레이저 스캐너를 이용한 선박 블록 탑재 전에 오차예측 방법을 제안하였다. 이 방법은 ICP(iterative closest point) 알고리즘으로 측정된 포인트 클라우드와 설계된 점들의 비교 작업을 수행한 다음에 허용범위 내의 오차를 만족하는 지를 판단한다.
Computer Aided Engineering (CAE) is very helpful field for every manufacturing industry including foundry. It covers CAD, CAM, and simulation technology also, and becomes as common sense in developing new products and processes. In South Korea, more than 600 foundries exist, and their average employee number is less than 40. Moreover, average age of them becomes higher. To break out these situations of foundry, software tools can be effective, and many commercial software tools had already been introduced. But their high costs and risks of investment act as difficulties in introducing the software tools to SMEs (Small and Medium size Enterprise). So we had developed cloud computing platform to propagate the CAE technologies to foundries. It includes HPC (High Performance Computing), platforms and software. So that users can try, enjoy, and utilize CAE software at cyber space without any investment. In addition, we also developed platform APIs (Application Programming Interface) to import not only our own CAE codes but also 3rd-party's packages to our cloud-computing platforms. As a result, CAE developers can upload their products on cloud platforms and distribute them through internet.
현대 사회의 교통은 체증, 안전, 에너지, 환경 문제로 인해 어려움을 겪고 있다. 이에 대한 해결방안 마련이 시급하다. 최근 해외 선진국은 차량의 증가로 인한 문제 해결을 위한 하나의 대안으로 카쉐어링 시스템에 주목하고 있다. 카쉐어링 시스템은 개인 차량의 운행 억제뿐만 아니라 교통의 혼잡을 줄이고 차량의 효율성을 증대시키는 교통시스템이다. 본 논문은 카쉐어링 시스템 중 단방향 서비스 방식의 문제점 중의 하나인 차량 간 동적 불균형 문제를 개선하기 위한 대여소간 차량 재배치 알고리즘의 개발과 검증에 초점을 맞추었다. 차량 대여소간 차량 재배치 알고리즘은 카쉐어링 기관 운영자 편익을 최대화하기 위해 고안되었다. 대여소간 차량 재배치 알고리즘 적용을 위한 공간적 범위는 부산시 해운대구로 선정하였다. TransCAD를 사용하여 각 존별 Centroid를 대여소로 가정하였으며, 대여소간 최단 시간을 산출하였다. 차량 재배치 알고리즘 구현을 위한 시뮬레이션은 MATLAB을 사용하였다. 시뮬레이션은 운영 중 차량 재배치와 운영 후 차량 재배치로 각각 수행하였다. 그 결과 운영 후 총 차량 재배치 소요 시간은 59.9분으로 산출되었다. 차량 재배치 알고리즘은 Decision Tree 기법과의 비교를 통해 검증하였다.
조선 및 해양플랜트 산업은 복합 및 대형화됨에 따라 유지보수 및 검사 시스템이 중요해지고 있다. 최근 작업자의 작업이해도 향상과 효율을 높이기 위해 증강현실기반 유지보수 및 검사 시스템이 많이 주목받고 있는데, 증강되는 모델과 현실정보 간의 정확한 정합이 이루어지지 않아 작업에 오히려 혼동을 초래하는 일이 자주 발생한다. 이를 위하여 실모델에 특정 이미지를 부착하는 마커 기반 증강현실 기술이 사용되었으나, 조선 및 해양플랜트 산업 특성상 마커의 훼손 가능성이 있으며, 카메라가 명확히 마커 전체를 검출할 수 있어야 하기 때문에 작업자와 마커 간의 충분한 공간을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 기존 증강현실 시스템의 한계점을 극복하기 위하여 마커리스 기반 증강현실을 활용하여 조선 및 해양플랜트 산업에서 가장 많은 공정을 차지하고 있는 파이프 시스템을 대상으로 정확하게 실 모델을 인식하고 해당 모델에 가상 CAD모델을 정합하는 방법론에 대해 연구하였다. 본 시스템을 통해 현실 작업자의 자세와 제한적인 환경에 따른 증강모델의 비틀림 현상을 개선하고 작업 이해에 혼동을 주는 현상을 없앨 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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