6 시그마 기법은 Define 단계부터 현상에 대한 수치화를 강조하고 있어, Data의 중요성을 어떤 다른 개선활동 보다도 강조하고 있다. 그러나 현장에서 개선활동 수행시에 가장 큰 문제점은 결과지표인 Y에 대한 측정을 통한 수치화는 가능하지만 -현실적으로도 관리를 하고 있고- 제어인자인 Xs인자에 대한 수치화는 상당한 어려움을 겪고 있다. 그 이유는 가장 큰 경우가 조건변경에 의한 실험을 통해 Data를 수집하려면 상당한 불량의 발생을 감수해야 하고 그로 인한 피해를 중소기업 입장에서 감수하고 실험을 감행하는것이 쉽지 않을 것이다. 따라서 실제 현장 개선에서는 불량을 최소한 줄이기 위해서 제어인자인 Xs인자의 변동을 최소화 하다 보니 X인자의 변화에 따른 Y인자의 변동을 알 수 없어 실제로는 유의한 영향을 줌에도 불구하고 통계적인 결론에만 집착하다 보면 잘못된 판정으로 인해 실제 개선이 되지 않는 경우가 허다하다. 이 논문에서는 6 시그마 활동시 문제가 되는 통계적 기법 적용시 현실과 Data 분석의 결과가 일치하지 않을 때 현실적 판단방법을 적용하여 실질적 개선을 하는 방법과 Xs인자의 작은 변화를 감지할 수 있는 통계적 기법의 적용을 통하여 실제 개선을 할 수 있는 사례를 제시하고자 한다.
보안과 관련된 기술이 발전하여 대규모의 장소에 적합한 보안시스템들이 많이 개발되었다. 특히 CCTV를 이용한 감시카메라의 형태도 다양화되었다. 스마트폰의 어플리케이션이나 웹을 통해서 어디서든 감시할 수도 있어, 이를 통해 보안사고 시에 빠른 대처가 가능하다. 하지만 대규모 시스템이 아닌 경우에는 침입자 발견이 늦고, 뒤늦은 대처로 인해 큰 피해가 발생할 수 있다. 라즈베리파이, 실드 보드 등 기타 하드웨어들을 통하여 침입자를 스스로 감지하여 사용자에게 즉시 알림을 전송함으로써 보안사고에 대한 대처를 빠르고 효율적으로 할 수 있는 보안카메라를 구현하였다. 본 보안 시스템은 소리의 방향을 계산하고 정확한 방향으로의 보정을 통하여 최초 침입자를 인식한다. 이후 이미지트래킹을 통하여 침입자를 추적한다. 무선 네트워크를 이용하기 때문에 네트워크가 지원되는 어느 장소에서든지 사용이 가능하다. 대규모 보안시스템을 설치할 여건이 되기 어려운 작은 공장, 상가, 사무실 등에서 보안시스템으로 사용되면 유용할 것이다. 자세한 개발 내용은 본문에 기술한다.
본 논문에서는 선박의 안전운항을 위하여 안개 발생 시 엔진을 자동으로 제어하여 피해를 최소화하거나 회피할 수 있도록 자동 제어 시스템을 설계 및 제작 하였다. 제작된 동력 자동제어시스템은 ATmega128과 RPM감지회로를 사용하여 안개발생부에서 인위적으로 안개를 발생시켜 RPM의 변화량을 측정하였다. 이를 위하여 전체구성도를 작성하였으며 홀센서가 있는 모터를 사용하여 PWM 제어를 하도록 ATmega128에 Source code를 적용시켰다. 추후, 제작된 동력 자동제어장치를 통하여 실제 선박에서의 실험 및 안전성평가를 마련할 계획이다.
화재발생 시 인명 안전을 위하여 초기의 화재감지가 매우 중요한 요인이다. 특히 도로터널, 지하철역사 등 광범위 폐쇄공간에서 연기에 의한 질식사 등 2차 피해의 발생위험이 높다. 이에 최근 광범위 공간에서 적외선 레이저를 활용한 원거리 연기검출 화재탐지기에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 레이저 기반 원거리 연기검출장치는 이격(100m 이상) 설치되는 레이저 발신기와 수신기의 레이저 포인트가 정확히 정합되어야 한다. 아울러, 레이저 발신기와 수신기 사이의 거리에 비례하여 레이저 초점의 이동거리가 매우 민감하게 변화하므로 이를 정확히 정합하기 위한 고정밀 제어장치가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복수개의 레이저 발신모듈과 복수개의 조도센서(CdS)를 통해 초점의 정합을 자동 추적할 수 있는 알고리즘을 설계, 구현하였다. 이는 초기 레이저 초점의 설정과 이후 외부환경에 따른 초점의 틀어짐을 자동 보정하여 다양한 레이저 인식 장치에 적용될 것으로 사료된다.
선박에서 신변이상자를 신속히 발견하는 것은 안전사고로 인한 피해를 최소화하는 데 매우 중요하다. 일반적으로 실내 위치 추적 시스템을 도입하려면 선박에 새로운 인프라를 구축해야 한다. 본 논문에서는 기존의 화재경보망을 활용하여 일반적으로 스마트 기기를 지니고 있는 사람이 위험상황에 처했을 때 즉각 스마트 기기를 인식하고 위치를 파악할 수 있는 실내 위치 파악 시스템을 제안한다. 기존의 화재 감지기 및 화재 경보 시스템 제어기 등의 네트워크를 활용하기 때문에 새로운 네트워크 인프라를 구축하는 부담을 줄였다.
최근 몇 년간 국내 산업에서 센서 오작동과 환경 모니터링의 부재로 인한 유해가스 방출 등으로 인명피해가 발생하고 이러한 유해 물질이 감지할 수 있는 환경 센서의 평가는 내구성 시험 및 위해성 검사 위주이기 때문에 센서의 측정 데이터에 대한 신뢰성 검증에는 한계가 있다. 본 플랫폼은 환경센서의 신뢰성을 검증하고 수집한 데이터를 통해 환경 분석을 위해 주요한 10종의 물질에 대해 측정하는 센서 보드와 각 센서의 성능 검증 체계를 설계하였다. 데이터를 수집하기 위해 센서 보드로 수집된 데이터를 LoRa 통신을 이용하여 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위한 서버로 전달되고 전달된 데이터를 모니터링 하기 위한 센서 데이터 플랫폼의 프로토타입을 제작하였다. 그리고 수집한 데이터를 이용하여 machine learning 기법을 통해 대기 환경을 분석하고 예측한다.
무선 기기의 소형화와 무선 통신 기술의 발달, 그리고 센서의 환경 정보 측정 기술 및 센서 네트워크의 확산으로 홍수, 태풍, 지진, 환경 오염, 등 재난의 피해를 줄이고자 재해 방지 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그리고 이러한 재해는 특정한 시간에 특정 지점에만 발생하는 특징이 있으며, 이 발생 시간을 제외한 나머지 시간대에서는 정상적인 상황을 유지한다. 이와 같은 특성은 센서 네트워크 응용에서 센서의 배터리 전력 유지 및 환경 정보 획득 방법을 설계할 때, 주요한 사안으로 고려되고 있다. 이 논문에서는 센서의 전력소비를 줄이고 대기 오염에 대한 정보를 오염 발생 시간에 따라 적절히 획득하기 위하여, 대기 오염 방지 시스템에서의 센서 샘플링 주기 조정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대기 오염의 현재와 가까운 미래의 상태를 기반으로 센서의 샘플링 주기가 변화하는 규칙과 경계, 가중치를 설정한다. 그리고 매 샘플링 주기마다 센서 데이터 값과 이전에 저장된 오염 레벨을 고려하여 다음 샘플링 주기를 갱신한다. 이렇게 변화하는 샘플링 주기로 인해 대기 오염 감지 시스템은 측정 데이터의 정확도와 센서의 배터리 전력 소비의 균현을 적절히 유지할 수 있다. 제안된 샘플링 주기 기법은 다양한 환경 감시 응용에 활용될 수 있다.
최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.
현대사회의 물류 현장에서 근로자가 직접 물류를 분류하는 작업을 하거나 상하차 작업을 진행하고 있다. 본 논문에서 제안하는 자율주행 로봇을 이용한 물류 분류 시스템은 물류 운반 로봇과 컨베이어 벨트로 구성된다. 물류 운반 로봇은 경로 설정 및 장애물 감지가 가능한 자율주행 기능을 가지며, 컨베이어 벨트는 하차된 물류의 무게 측정과 배송 가격을 표시하는 기능을 가진다. 본 연구의 결과는 근로자들의 노동 강도와 육체적 또는 정신적인 피해로 인해 발생하는 산업재해의 발생률을 감소시킬 수 있는 기대와 심야 시간에 부족한 인력을 보충하여 24시간 물류센터를 가동할 수 있는 가능성을 가진다.
자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 적외선 카메라를 사용하여 얻은 적외선 파장 데이터를 딥러닝 학습을 시도하여 얻어낸 결빙감지 정보를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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