• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.47-55
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• 2019

제조 패러다임 변화에 따라 다양한 협동로봇이 신규시장을 창출하고 있다. 협동로봇은 기존 산업용 로봇 대비 쉬운 운용, 생산성 향상, 단순 작업을 하는 인력을 대체하는 목적으로 모든 산업에서 협동로봇의 수요가 증가하고 있다. 그러나 산업현장에서 협동로봇으로 인한 작업 중 사고가 빈번하게 발생하고 있으며, 작업자의 안전을 위협하고 있다. 인간 중심의 환경에서 로봇을 통한 산업현장이 구성되려면 작업자의 안전을 보장해야 하며 출동 가능성을 업애고 신뢰할 수 있는 통신을 하는 협동로봇 가드 시스템의 개발의 필요성이 있다. 센서 및 컴퓨터 비전을 통해 협동로봇의 작업 반경 내에서 발생하는 사고를 이중으로 방지하고 안전사고 위험을 감소시켜야 한다. 다양한 산업용 장비와 통신을 위한 국제 프로토콜인 OPC UA를 기반으로 시스템을 구축하고 초음파 센서와 CNN(Convolution Neural Network)적용한 영상 분석을 통한 협동로봇 가드 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템은 작업자의 불안전한 상황에서 로봇 제어의 가능성을 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.595-596
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• 2023

스마트팩토리의 핵심 설비 기기인 협동로봇의 유지보수를 위해 다양한 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 하지만 협동로봇은 기계적 특성과 수행하는 작업의 다양성으로 인해 내부 센서 데이터의 복잡도가 매우 높아 고정적인 결함 진단 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문은 협동로봇의 동작 패턴을 직관적이고 신속하게 인지할 수 있는 비전 기술을 활용하여, 동작 오류 진단을 기반으로 원인이 되는 조인트 결함 위치를 추적하는 딥러닝 기법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.342-347
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• 2020

최근 국내에도 협동로봇이 산업용로봇 시장에 진입하면서 제조업을 중심으로 설치되고 있으나 산업안전보건법 제93조 안전검사에 따른 산업용로봇의 안전규제를 그대로 적용받고 있어 안전보호 대책인 펜스와 매트를 설치하여야 하는 상황이었다. 협동로봇을 설치할 사업장은 ISO 10218-2과 ISO 12100에 따라 로봇-인간, 작업환경, 작업방식에 대한 위험성평가를 실시하고 위험도를 낮추어야 한다. 그러나, 국내 산업현장에 협동로봇의 도입 초기인 관계로 협동로봇에 대한 새로운 위험성도 알려지지 않고 있으며 위험성평가도 활성화되지 않아 사업장에서는 위험성평가가 낯설고 어렵게 받아들여지고 있다. 협동로봇의 위험성평가는 로봇과 인간이 공존하는 개념에서 출발해서 작업자의 이상행동, 인적 오류, 설비결함, 인터록 기능에 초점을 맞춰 실제 일어날 가능성이 높은 위험을 발굴하고 개선하는데 그 목적이 있으며 본 연구는 국내 자동차부품 제조업에 적용된 사례를 통해 입증하고자 하였다. 향후에도 협동로봇의 위험성평가를 다양한 공정 및 작업에 대해 사례 발굴함으로써 중소기업의 안전성 향상에 유용할 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4167-4173
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• 2010

2005년에 개정된 ICT교육지침에는 전 학교급에 걸쳐서 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터 과학 요소가 매우 강화되었다. 컴퓨터교육의 목표가 소프트웨어 활용보다 문제해결력 향상이기 때문이다. 그래서 본 논문에서는 이러한 요소에 대한 학습방법의 일환으로서 로봇들이 협동을 통하여 미로를 탈출하는 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 로봇이 해결해야하는 문제로서 우선탐색 문제와 역할바꿈 문제와 같이 2가지를 제시하였다. 우선탐색 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 끝까지 탐색하면서 미로의 정보를 두 번째 로봇에게 실시간으로 전송한다. 그 후 슬레이브 로봇은 이 정보를 이용하여 탐색없이 미로를 탈출하게 된다. 역할바꿈 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 탐색하는 도중 그 기능을 상실했을 때, 두 번째 로봇이 첫 번째 로봇의 역할을 이어받아 수행하는 것이다. 각 문제를 해결하기 위해서 문제분석, 알고리즘 기술, 순서도 작성, 프로그래밍의 4단계를 거치도록 하였다. 본 논문에서 제시한 내용의 부수적인 효과로는 로봇협동을 통한 학습자들의 협동학습 기회 제공, 로봇간 데이터 송수신을 위해서 큐(queue)라는 자료구조를 사용했다는 점이다. 향후에는 좀 더 일반적인 미로의 사용, 실제 현장에의 적용, 영재교육 과정에의 적용에 대한 연구가 필요하다.

• 전기의세계
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• 제68권1호
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• pp.22-26
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• 2019

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.436-437
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• 2009

본 논문에서는 로봇을 제작하고 응용함으로써 창의력을 키우고 실험과 제작을 통하여 협동심을 기르도록 하는 공학 과정을 설계하였다. 마이크로프로세서 및 무선 전송 장치 등의 차세대 유비쿼터스 개념을 통하여 이해하고 응용 및 활용하는 과정과, 반도체에 응용 제품인 컴퓨터에 대한 이론을 배우고 실습하는 과정으로 이루어져 있다. 청소년들에게 로봇을 통한 대화 공간 마련과 로봇 프로그램을 통해 과학 및 로봇분야의 인재 발굴에 기여하고 로봇에 대한 공감대 확산 및 과학 프로그램의 모델을 제시 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.445-454
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• 2023

최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.67-76
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• 2011

본 논문은 초등학교 정규교과에서 로봇활용수업의 효과 분석을 위해 교과별 목표 달성에 적합한 로봇 및 PC연동 어플리케이션을 개발하고 수업적용을 통해 학습자의 반응을 살펴보았다. 연구결과 사후 이미지 프로파일의 대부분의 항목에서 로봇에 대한 긍정적인 응답이 나타났으며 특히, '이론적-실천적', '비협동적-협동적' 두 항목에서 유의미한 차이가 발견되었다(p<.05). 또한 학습자가 그린 사후 이미지 분석 결과 사전에 비해 구체적인 학습상황과 연계된 로봇 이미지가 형성된 것으로 나타났다. “로봇활용수업”에 대한 학습자 인식을 살펴보기 위한 면담결과 로봇의 직 간접 체험 모두 긍정적인 학습참여를 유도하고 실제적 학습경험을 제공하였다고 나타내었다. 또한 로봇활용수업을 통해 모둠 구성원과 자연스러운 협력활동이 관찰되었고 학생들도 동료와 협력활동에 대해 긍정적으로 인식하고 있었다. 이와 같은 결과는 로봇활용 교육이 새로운 학습 패러다임으로서의 가능성을 보여준다고 볼 수 있다.

• 적정기술학회지
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• 제7권1호
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• pp.2-25
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• 2021

본 연구에서는 일반적으로 협동 로봇의 스킨으로 사용될 수 있는 고분자 재료 선정 및 기계적 특성 검사를 진행하고, 각 재료에 대한 성별 선호도 설문조사를 진행하였다. 조사는 20~30세의 근무자 225명(남: 124명, 여: 101명)을 대상으로 작업 중 로봇과 가장 많이 접촉하는 어깨, 팔꿈치 별로 선정된 Dragon-skin, Ecoflex, 및 polydimethylsiloxane(PDMS)에 대한 성별에 따른 선호도 조사로 진행하였다. 설문은 각각 설문자들이 느끼는 재료에 대한 인식 단단함, 끈적임, 익숙함, 선호도 4종류로 구분하여 진행되었고, 단단함과 끈적임은 각각 재료의 변형률과 접촉각으로 측정되었다. 선호도 조사 결과, 여성은 변형률이 작은, 더 단단한 재료를 선호하는 반면, 남성은 변형률이 큰 부드러운 재료를 선호했다. 성별에 따른 선호도와 관련하여 재료의 특성을 평가한 결과, 여성은 끈적임이 낮고 변형률이 낮은 Dragon-skin을 선호하는 경향이 있는 반면, 남성은 끈적임에 관계없이 변형률이 높은 Ecoflex를 선호하는 경향이 있음을 확인하였다. 따라서 이러한 결과는 협동 로봇 스킨 제작을 고려할 때 재료 선택에 기준이 될 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권5호
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• pp.165-176
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• 2011

본 논문에서는 대학생 대상의 ROBOTC 기반 레고 마인드스톰 NXT 로봇을 이용한 교육과정 개발 내용을 보이고, 이 과정에 대한 교육효과를 분석하였다. 교육과정은 로봇의 기본 이해와 실습, 응용로봇 실습, 창의로봇 설계 및 구현으로 구성하였다. 2009년부터 3년간 교육을 진행하는 동안, 6개 분반 총 94명의 수강생을 대상으로 설문조사를 실시하여 교육효과를 분석하였다. 분석 결과를 통해 레고 마인드스톰 NXT 로봇을 이용한 교육과정이 학습동기와 학습의욕을 불러 일으켰고, 학생들의 교과목 교육목표 및 학습성과 달성도가 우수하였음을 보인다. 또한 학생들의 수업 및 과제물 수행에 대한 참여도가 매우 높았으며, 문제해결능력과 창의력 향상에 도움을 주었고, 조별 프로젝트 수행으로 협동심도 향상되었다. 마지막으로 ROBOTC기반 프로그래밍에 의한 로봇 제어 실습으로 C언어 프로그래밍 능력 향상에도 도움을 준 것으로 나타났다.