최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다 이와 같은 특징을 지닌 로봇의 용도는 조립, 도장, 용접 둥 단순 반복 작업이나 위험한 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 그 범위가 확대되고 있다. 활용의 예는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로써 가사, 방범, 오락 그리고 교육 등의 기능을 담당하는 형태로써 보다 다양화되고 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 로봇의 구현에 인공지능의 요소를 활용해야 하는 것은 당연하며 그 범위 또한 광범위하다. 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 센서의 환경 정보값을 적절히 활용하여 로봇의 다양한 기능을 구현할 수 있는 가정용 지능형 서비스 로봇을 구현하고자 한다. 센서 정보는 지능 기법으로 널러 알려진 소프트 컴퓨팅 기법을 사용한다.
국내의 설탕 제조공장에서 발생한 설탕 분진 폭발사고와 관련하여 조사내용을 토대로 분진폭발 원인을 분석하였다. 폭발이 발생한 장소는 제조된 설탕을 저장하는 사이로(Silo) 등이 포함되는 공간으로 설탕 분진이 항상 존재하는 곳이며, 작은 불씨만 있어도 쉽게 폭발로 이어질 수 있는 위험한 장소임을 공장 관계자들은 숙지하고 있었다. 폭발직전 용접작업이 있었음을 현장조사에서 확인할 수 있었으며, 설탕 분진이 폭발할 수 있다는 위험성에 대하여 전혀 알지 못하는 임시 직원이 작업과정에서 용접을 한 것으로 확인되었다. 분진 폭발의 위험성이 존재하는 환경에서 불꽃을 취급한 작업 자체도 부적절했지만, 안전관리 측면에서 설탕 분진의 위험성에 대하여 무지한 임시 직원이 혼자 작업할 수 있도록 용인한 점과 사전에 안전교육이 전혀 없었다는 점이 더욱 문제라고 할 수 있다.
레이저 가공기술은 재료가공 분야에서 넓은 응용분야를 가지고 있으며, 특히 절단, 용접, 열처리 등의 가공분야에서 고정밀도와 자동화의 용이성으로 인해 생산성이 높은, 고부가가치의 첨단응용 기술로 부각되고 있다. 특히 레이저절단은 타 절단법에 비교되는 절단정도, 열영향, 생산성, 작업 환경등의 각종 우위성으로 박판 및 후판절단분야에서 급속한 보급을 보이기 시작하였다. 현재 대 부분의 레이저 가공기는 CNC화 되어가고 있는 추세이며, 레이저 절단의 경우 생산성증대 및 고 정밀화를 위하여 CAD/CAM인터페이스에 의한 자동화가 필연적인 상황이다. 뿐만아니라 고출력 레이저 발전기를 가공 기본체에 탑재한 탑재형 레이저가공기의 출현으로 대형부재의 절단이 가능 하게 되었으며, 더불어 절단공정의 무인화를 지향하는 각종 시스템이 개발되고 있다. 이와 같은 무인화, 생산성증대, 작업시간단축과 러닝 코스트 및 재료의 절감을 위한 노력의 일환으로 컴 퓨터에 의한 자동 및 반자동 네스팅 시스템의 개발을 들 수 있다. 레이저에 의한 2차원 절단응 용분야에서의 네스팅작업은 설계가 끝난 각 부품의 절단작업의 전단계로서 수행되며, 일반적으로 네스팅공정이 완료되면 절단경로를 결정하고 가공조건과 함께 수치제어공작기계의 제어에 필요한 NC코드를 생성하게 된다. 최근에는 이와 같은 네스팅 시스템이 일부 생산현장에 적용되고 있 으나 이러한 시스템들의 대부분이 외국에서 개발된 것을 수입하여 사용하는 실정이다. 2차원 패턴의 최적자동배치문제는 비단 레이저 절단과 같은 열가공 분야에서 뿐만 아니라 블랭킹 금형, 의류, 유리, 목재등 여러분야에서 응용이 가능하며 패키지의 국산화가 시급한 실정이다. 네스 팅작업은 적용되는 분야에 따라 요구사항과 구속조건이 달라지며 이로 인해 알고리즘과 자료구 조도 달라지게 되나 공통적인 목표는 주어진 영역안에서 겹침없이 배치하면서 버림율을 최소화 하는 것이다. 지난 10여년간 여러 산업의 응용분야에서는 네스팅시스템의 도입이 활발하게 이 루어지고 있는데 수동에 반자동 및 자동에 이르기까지 다양하나 자동네스팅시스템의 경우 배치 효율의 신뢰성이 비교적 부족하기 때문에 아직까지는 생산현장에서 기피하는 실정이다. 배치알 고리즘의 관점에서 볼 때 이러한 문제들은 NP-complete문제로 분류하며 제한된 시간안에 최적의 해를 구하기가 가능한 조합 최적화 문제로 알려져 있다. 따라서 이 글에서는 레이저 절단분야 에서의 네스팅시스템에 관한 개요와 최근의 연구동향 그리고 몇 가지 전형적인 네스팅 알고리 즘들을 소개하고 비교분석을 통해 개선점을 간략하게 논의하고자 한다.
비파괴검사를 이해하고 습득하기 위해 필수적인 실습 위주의 교육 환경을 대체할 수 있는 수단으로, 가상적인 실습 환경을 제공하는 지능형 교육 시스템을 설계하고, 이를 구현하였다. 용접부 및 다양한 제품을 검사하는데 필수적인 비파괴검사는 그 전문기술을 이해하기 위해 다양한 현장 경험을 필요로 할 뿐만 아니라, 기술지식의 지속적인 유지를 위해 반복적인 교육과 훈련을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개인용 컴퓨터를 이용하여 개별학습이 가능한 지능형 교육 시스템을 개발하였으며, 가상 실습 환경의 구축과 개별학습을 효율적으로 지원하기 위해 학습 결과를 자기진단 할 수 있는 평가 시스템의 연구가 필요하다.
복공판은 규격화된 강재를 조합하여 용접에 의해 일체화 시킨 것으로 주로 지하작업공간의 확보, 가설 차도 및 보도의 용도로 사용되며, 지하철, 지하상가 등의 건설을 위한 복개부와 가설교량의 상부구조 등에 적용된다. 이러한 복공판이 부식 손상된 경우에는 정량적인 잔존내하력 평가 없이 육안조사에 의한 판별 후 교체 또는 일정기간 사용 후 교체 등으로 그 기능을 유지하고 있다. 이에 본 연구에서는 부식된 복공판의 지속적 사용한계를 확인하고 경제적이고 효율적인 복공판 교체시기를 결정하기 위하여, 실제 지하철 현장에서 사용되고 있는 부식 손상된 복공판을 대상으로 각 구성 강재의 잔존두께를 측정하고, 휨 재하실험을 실시하였다. 그리고 수치해석을 수행하여 그 결과를 실험결과와 비교, 분석하였다. 그 결과 복공판 측, 하판의 두께 감소량과 잔존내하력과의 관계를 분석하여, 부식두께 감소량에 의한 복공판의 적절한 교체주기를 결정할 수 있는 지표를 제시하였다.
강관은 물, 유류, 천연 가스 등을 운송하는 배관용 및 건물의 골조, 유압 및 공압 실린더, 가이드 레일 등 의 기계적 부품으로도 널리 사용되기도 한다. 이렇게 사용되는 강관의 70% 이상은 고주파 전기저항용접(High Frequency Electrical Resistance Welding,이하 ERW)으로 제조되고 있다. 아파트 등 실제 현장에서 ERW 강관에 흐르는 유체는 비드가 제거된 내면 부위에서 와류 (vortex)를 일으켜 기계적 침식(erosion)을 수반할 가능성이 있으며, 수격현상으로 인해 부식 부위에서 반복피로 하중을 받아 부식의 전파속도가 증가되어 최종적 으로 파손되는 경우도 예상할 수 있다. 이에 본 연구에서는 입열량을 달리하여 제조된 ERW 강관을 대상으로 강관 내부에서의 유속에 따라 홈부식 감수성에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위해 실제 사용 환경을 모사할 수 있는 장치를 제작하고 경계 조건을 선정하여 실험을 실시하였다. ERW 강관의 내부에서 유속이 빨라질 경우 부식속도는 증가를 하였고, 입열을 많이 받은 강관의 경우 부식속도가 감소하는 경향을 가졌다. 이러한 결과를 바탕으로 하여 ERW 강관에서 발생하고 있는 결함발생에 의한 피해를 극소화시킴으로서 안전하고 효율적인 관리에 기여하고자 한다.
최근 한국 조선업계가 세계 선박 발주 물량의 대부분을 수주하고 있지만, 생산 현장에서는 인력난으로 생산공정 차질을 겪고 있다. 오랜 조선업 불황으로 일감과 임금 모두 줄어든 탓에 근로자들이 조선소를 떠났기 때문이다. 수주가 증가한 주요 요인은 카타르 LNG선 대량 발주였으며, 선박에 요구되는 기술 사양이 복잡해지는 상황도 유리하게 작용하고 있다. 선박은 계약한 인도 시점이 무엇보다도 중요하기 때문에, 조선소의 주요 공정 중 도크 진수 계획이 무엇보다도 중요한 관리 아이템이다. 도크에서 건조되는 구조물은 의장 작업을 남긴 선체 혹은 완성형 선박일 수 있으며, 때에 따라서 선체의 일부 블록 수준일 경우도 많다. 진수 시, 선체는 유체력에 의한 호깅(hogging) 혹은 새깅(sagging) 모멘트 영향을 받게 되고, 블록 연결부의 구조강도에 대한 안전성 확보가 무엇보다도 중요하다. 정상적인 공정이라면 연결 부재는 용접을 끝낸 상태에서 진수하지만, 실제 조선사에서는 도크 일정을 준수하기 위하여 구조 안전성이 확보되는 조건에 대한 빠른 의사결정이 필요하다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제점들을 엔지니어링 관점에서 합리적으로 판단하기 위하여 휨 응력평가법과 유한요소해석 모델링을 사용한 상세 해석법과 적용성을 분석하였다. 논문에서 언급된 주요 내용은 향후 유사 구조 강도 평가의 진행 시 좋은 사례로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.
로봇은 조립, 도장, 용접 등 단순 반복 작업이나 위험한 지역의 탐사 및 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 발전되어지고 있다. 최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다. 활용의 예 중에는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로 가사, 방범, 오락, 교육 그리고 인공비서 등의 기능을 담당하는 형태로 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 가정용 로봇의 구현을 위해서 인공지능의 요소를 활용하는 것은 당연하다. 일차적으로 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 여러 개의 센서를 응합하고 융합된 여러 종류의 센서값을 이용하여 로봇이 주변환경에 맞게 행동을 할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하였다. 또한 로봇의 행동모듈을 구성하여 인간에게 시각$.$청각적인 효과를 줄 수 있도록 인간 친화형 지능 로봇을 구현하고자 한다.
본 연구에서는 해양성 기후조건에 있는 철도 레일의 부식으로 인한 선로장애를 최소화하고 레일의 부식을 저감시키기 위한 방식대책으로써 희생양극법을 제시하고 방식효과를 실험적으로 입증하였다. 또한 제안된 희생양극을 현장에 시험부설하여 26개월 이상 장기 레일부식모니터링 및 현장적용성을 검토하고 레일부식의 효과를 입증하였다. 셀로판테이프법을 이용한 부식상태 모니터링 결과, 현장시험부설 후 약 26개월이 경과된 현 시점에서의 희생양극의 외관상태는 양호하며, 레일복부와 희생양극의 용접부 이상 및 기타 특이사항은 발견되지 않았으나, 희생양극을 설치하지 않은 개소에서는 녹의 진전이 빠르게 진행되었다. 또한 희생양극의 적정 설치간격은 1.0~1.5m까지가 상대적으로 가장 안정적인 부식피막을 형성하는 것으로 조사되었다. 약 26개월의 모니터링 결과, 희생양극의 설치는 설치간격이 다소 넓더라도 해양성 기후조건에 있는 철도 레일의 전반적인 부식발생 수준을 안정화하는 데에 도움을 줄 수 있어 부식에 취약한 환경에 부설된 철도 레일에 적용이 가능할 것으로 분석되었다.
현대사회의 빠른 발달로 인해 웨어러블 장비가 탄생했고 빠르게 성장 중에 있다. 웨어러블 장비는 신체에 착용하는 특성으로 인해 경량, 소형 및 저전력을 만족해야 한다. 본 논문에서는 웨어러블 장비의 개요를 기술하였고, 웨어러블 장비 분야의 시장현황을 조사하였다. 또한 기존 개발된 웨어러블 컴포넌트 기술에 대한 사례 및 웨어러블 통신기술을 조사하였다. 한편 산업현장에서의 중대산업재해에 대한 사회적 관심으로 인한 스마트 HSE 시스템의 구축이 요구되었으며, 결합 되었을 경우 효과적으로 안전관리가 이루어 질 것으로 예상되는 웨어러블 장비와 스마트 HSE 시스템을 접목하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 조선해양 분야의 용접작업장 위험요소를 도출하고, 용접작업장에서의 위험 시나리오를 작성하여 위험을 줄일 수 있는 웨어러블 장비 접목 방안을 제시하였다. 또한 웨어러블 장비가 적용된 위험 시나리오를 통해 위험이 저감될 수 있음을 보였다. 본 논문에서 제안한 웨어러블 장비와 HSE 시스템 연동방안을 통해 보다 안전하고, 사고 발생 시에는 신속한 대응으로 작업자 안전이 확보될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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