이 연구는 중학교에 자유학기를 실시함으로써 교사들에게 교육과정, 수업방법, 평가방법의 선택에 자유를 주고 자유학기의 성적을 고교입시에도 반영하지 않도록 하여 학습자들에게 필요한 교육내용과 목표에 부합하는 방법을 선택할 자유를 주었을 때, 수업방법에 일어난 변화를 탐색하고자 하였다. 이 질문에 답을 구하기 위하여 자유학기를 실시한 8개 학교의 교육계획서를 조사하고, 교사와 학생을 각각 33명씩 면담하였다. 그 결과는 다음의 두 가지로 요약 된다. 첫째, 모든 사례 학교들은 자유학기 교육계획서에서 맹목적인 지식 암기가 아닌 의미 있는 학습방법들을 나열 하였다. 그러나 자유학기제의 수업방법은 자유학기 정책지침에서 예시한 범위에서 크게 벗어나지 않았다. 둘째, 자유학기제로 인한 교육방법의 변화는 학생참여를 증진하는 활동 첨가로 특징지어졌다. 셋째, 수업방법의 변화는 진로체험, 과학실험의 증가, 2주에 한 번 정도의 협동학습, 한 학기에 한두 번 시도하는 융합학습, 드물게 발견되는 거꾸로 수업 정도로 제한적이다. 수업방법의 변화로 인한 효과는 학생의 흥미 및 자신감 증가, 자주적 학습태도, 창의성, 문제해결력, 협동심의 신장으로 언급되었다.
The paper, introduce the real time controller Design method of heavy load 6-DOF motion simulator. And also, introduce the Geometric design of 6-DOF Motion generation, real time control A algorithm and the configuration method of real time controller H/W and S/W.
본 논문에서 우리는 6자유도 원형 체외고정기의 조정을 위한 자동화 시스템에 관한 연구를 진행하였다. 6자유도 원형체외 고정기 자동화시스템은 HCF(Hexapod Circular Fixaotr)라는 체외 고정기를 자동화 한 것으로 HCF의 조정을 위한 소프트웨어와 HCF의 스트럿을 조정해주는 자동화 스트럿으로 구성된다. HCF는 일리자로프 고정기의 한 형태로서, 대표적인 병렬형 로봇인 스튜어트 플랫폼과 유사한 기구적 구조를 갖는다. HCF 조정 소프트웨어는 복잡한 골 변형의 교정을 쉽게 하기위한 소프트웨어로서, X-ray 사진을 이용하여 데이터를 획득한 후, 이 데이터를 HCF 조정 소프트웨어에 입력하여 스트럿의 길이 조정 값을 구한다. 또한 여기서 구한 스트럿 길이 조정 값을 자동화 스트럿 컨트롤러로 입력하여, 자동화 스트럿은 계획된 위치만큼 자동으로 구동된다. 또한 HCF 조정 소프트웨어 데이터는 자동화 스트럿 없이 일반 스트럿을 이용하여 HCF 조정을 위해 사용될 수 있다. 제안된 시스템은 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
본 연구팀은 프레스 공정의 협소공간에서 작업이 가능한 6자유도 로봇을 개발하고 있으며, 본 논문은 개발된 로봇의 작업 시간을 최소화하기 위한 작업 시퀀스 최적화 방법을 제안하였다. 우선 6 자유도 로봇의 기구학을 모델링하고 작업 시간 예측 방법을 기술하였다. 그리고 작업 시퀀스 최적화를 위하여 수학적 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 개미 집단 시스템(ant colony system), 시뮬레이트 어니일링(simulated annealing), 유전자 알고리즘(genetic algorithm)의 세 가지 최적화 방법을 적용하고 결과를 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 유전자 알고리즘이 가장 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었으며, 계산 속도 측면에서도 가장 빨리 최적값에 수렴하였다. 또한, 개미집단시스템과 시뮬레이티드 어니일링의 경우 여러 파라미터 값들의 설정에 따라 수렴된 최적값의 편차가 비교적 큰 것에 비하여, 유전자 알고리즘은 파라미터 값에 상관없이 안정적으로 근사 최적값을 찾을 수 있었다. 마지막으로, 로봇의 작업시퀀스 최적화 방법을 시각적으로 검증하기 위하여 Mathworks 사의 Matlab과 Coppelia Robotics 사의 V-REP (virtual robot experimentation platform)를 사용한 시뮬레이션을 수행하였다.
HILS(Hardware In the Loop Simulation)를 이용한 소형 무인항공기 개발은 비용과 시간을 줄이면서 무인항공기의 신뢰성을 높이는데 효과적으로 사용될 수 있다. 또한, 실제 비행 중에 발생할 수 있는 비행제어컴퓨터의 사용 불능상태 등을 고려한 시뮬레이션을 개발과정에 반영하면, 인명 및 재산상 피해 등의 위험을 감소시킬 수 있다. 이러한 HILS를 적용하기 위해서는 실제 비행 조건과 유사한 환경을 제공할 수 있는 실시간 시뮬레이션 환경이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 6자유도 모션테이블을 이용하여 소형 무인항공기용 실시간 HILS 환경을 구축하였다. 선행연구에서 개발된 6자유도 모션테이블을 실시간으로 HILS 환경과 연동하기 위하여, 동작 알고리즘을 위치제어 방식에서 속도제어 방식으로 변경하여 설계 하였다. 또한, 모션테이블의 실시간 동작을 확인하기 위해 역기구학 및 동작 시뮬레이션 모델을 Matlab $Simulink^{(R)}$에서 모델링하고 검증하였다.
최근 자유무역지역은 물류 기능에 생산 기능을 적절히 보완하는 복합형을 지향하는 것이 일반적이다. 그럼에도 불구하고 광양만권 자유무역지역은 전통적인 물류 기능에만 집중되어 생산 기능 도입을 통한 부가가치 창출은 미흡한 수준에 있다. 따라서 자유무역지역을 지역 및 국가 발전의 성장 동력으로 활용하기 위한 기능 강화 방안이 제시되어야 한다. 기능 강화를 위해서는 생산 기능 도입을 통합 복합형 자유 무역지역 지향과 관리 운영상의 효율화 방안이 필요한 것으로 분석된다. 주요 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 단기적으로는 기존에 자유무역지역으로 지정되어 있는 서측 배후단지의 일부를 활용하여 생산 기능을 강화하고, 중장기적으로는 자유무역지역의 확대 지정을 통한 생산 기능의 강화가 필요하다. 둘째, 효율적인 관리 운영을 위해 단기적으로는 자유무역지역 간의 협력체계를 구축하는 것이 필요하며, 중장기적으로는 자유무역지역 간의 중복된 기능을 단일화하고 통합 관리하는 정책적 방안이 필요하다.
The purpose of robot manipulator control is to make for manipulator take a trace of pre-planned trajectory. In this study, the algorithm of MRAC(Model Reference Adaptive Control) on reference to adaptive control theory was studied. The experiments were performed on 6-DOF robot manipulator with respect to p-d(proportional-differential) controller and adaptive controller. The property of adaptive control was studied and its efficiency proved by being compared to p-d controller.
다기능 선박조종시뮬레이터(Full-mission Shiphandling Simulator)는 항해사, 선장 및 도선사의 자질 향상을 위한 교육뿐만 아니라 항만개발을 위한 사전 검토와 해난사고 발생 시, 원인규명을 위한 분석에도 이용되고 있다. 한국해양수산연수원에서는 이러한 목적을 위하여 2011년 2월 28일 Russia Transas 제품의 선박조종시뮬레이터를 설치 완료 하였다. 이 FMSS는 적어도 360도의 수평시각을 가진 대형 구형화면에 여섯(6) 자유도 운동을 하는 본선 및 타선을 실시간으로 표현하는 photo-realistic high resolution computer graphic visual system과 같은 최신기술을 사용하는 가장 현대화된 최고급 해상용 시뮬레이터로 해난 사고 윈인규명을 위한 분석 연구 목적을 위하여 광범위한 출처로부터 모델시험과 자료의 신뢰할만한 공식적 기록들에 근거한 매우 정확한 수력학적 선박 모델링 소프트웨어로 이루어졌다. 여기서는 이 FMSS의 형태와 복잡성을 상세하게 소개한다.
본 논문은 서비스 로봇 분야에서 역할을 수행하는 ROS 및 딥러닝 기반 모듈형 6자유도 매니퓰레이터의 설계 방법 및 성능 개선 결과를 제시한다. 기구적 설계, 모터 선정, 역 기구학 해석 방법 및 지능적 제어 방법에 대한 개선점과 향후 연구과제에 대해 다루었다. 특히 고정된 작업 반경 안에 있는 물체를 검출하고 이동시키는 방법을 딥러닝학습에 의해 정확도를 증가시키며, 임의의 위치에 존재하는 다양한 작업환경에서도 성공적인 작업수행이 가능하도록 수직 다관절 모듈형 매니퓰레이터를 설계하고 주요 성능을 검증하였으며 사용자의 사용 목적에 맞게 다양한 환경에서의 임무 수행이 가능하도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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