A cluster tool for semiconductor manufacturing is an integrated device that consists of several single wafer processing modules and a wafer transport module based on a robot. The distributed module controllers are integrated by an inter-module communication network and coordinated by a centralized controller, called a cluster tool controller (CTC). Since the CTC monitors and coordinates the distributed complex module controllers for advanced process control, complex commuication messaging and services between the CTC and the module controllers are required. A SEMI standard, CTMC(Cluster Tool Module Communication), specifies application-level communication service requirements for inter-module communication. We propose the use of high-level fieldbuses, for instance. PROFIBUS-FMS, for implementing CTMC since the high-level fieldbuses are well suited for complex real-time distributed manufacturing control applications. We present a way of implementing CTMC using PROFIBUS-FMS as the communication enabler. We first propose improvements of a key object of CTMC for material transfer and the part transfer protocol to meet the functional requirements of modem advanced cluster tools. We also discuss mapping objects and services of CTMC to PROFIBUS-FMS communication objects and services. Finally, we explain how to implement the mappings.
The purpose of this paper is to build a computer vision system that endows an autonomous mobile robot the ability of automatic measuring of the analog and digital meters installed in nuclear power plant(NPP). This computer vision system takes a significant part in the organization of automatic surveillance and measurement system having the instruments and gadzets in NPP under automatic control situation. In the meter image captured by the camera, the meter area is sorted out using mainly the thresholding and the region labeling and the meter value recognition process follows. The positions and the angles of the needles in analog meter images are detected using the projection based method. In the case of digital meters, digits and points are extracted and finally recognized through the neural network classifier. To use available database containing relevant information about meters and to build fully automatic meter recognition system, the segmentation and recognition of the function-name in the meter printed around the meter area should be achieved for enhancing identification reliability. For thus, the function- name of the meter needs to be identified and furthermore the scale distributions and values are also required to be analyzed for building the more sophisticated system and making the meter recognition fully automatic.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.2044-2059
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2022
Recent works have shown that the geometric constraint can be harnessed to boost the performance of CNN-based camera localization. However, the existing strategies are limited to imposing image-level constraint between pose pairs, which is weak and coarse-gained. In this paper, we introduce a pixel-level epipolar geometry constraint to vanilla localization framework without the ground-truth 3D information. Dubbed EpiLoc, our method establishes the geometric relationship between pixels in different images by utilizing the epipolar geometry thus forcing the network to regress more accurate poses. We also propose a variant called EpiSingle to cope with non-sequential training images, which can construct the epipolar geometry constraint based on a single image in a self-supervised manner. Extensive experiments on the public indoor 7Scenes and outdoor RobotCar datasets show that the proposed pixel-level constraint is valuable, and helps our EpiLoc achieve state-of-the-art results in the end-to-end camera localization task.
일반적으로 신경망의 정보처리 능력은 신경망의 구조와 효율적인 학습패턴에 의해 결정된다. 그러나 아직까지 체계적으로 신경망의 구조를 설계하거나 효율적인 학습패턴을 선택하는 방법은 없다. 한편 진화 알고리즘은 개체군을 이용한 탐색법으로 전역적 최적해를 구하는 데 많이 사용되고 있으며, 특히 최적의 시스템을 설계하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘으로 구성된 두 개의 개체군이 서로 경쟁적으로 진화하는 공진화 방법에 의해 최적의 신경망구조를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 신경망구조를 나타내는 주개체군과 학습패턴을 나타내는 부개체군으로 되어 있으며, 이 두 개체군(신경망과 학습패턴)은 서로 경쟁적으로 진화한다. 즉, 학습패턴은 신경망이 학습하기 힘든 패턴으로 진화하고 신경망은 그 패넌들을 학습할 수 있도록 진화하단. 이 방법은 부적절한 학습패턴의 선택과 임의적인 신경망의 설계로 인한 시스템의 성능이 저하되는 것을 해결한다. 또한 공진화 방법에서 각 개체군의 적합도는 동적으로 변화하기 때문에 그 진행과정을 쉽게 알 수 없다. 따라서 본 논문에서는 그 진행과정을 관찰할 수 있는 방법도 소개한다. 마지막으로 제안한 방법을 로봇 매니플레이터의 비주얼 서보임 문제에 적용하여 그 유효성을 검증한다.
최근 모마일 폰의 발달과 스마트 폰의 보급으로 인해서 많은 콘텐츠들이 개발되어지고 있다. 특히, 모바일 휴대장치에 소형 카메라가 탑재되면서부터 카메라로부터 입력되어지는 영상 기반 콘텐츠 개발은 사람들의 흥미뿐만 아니라 활용 면에서도 중요한 부분을 차지하고 있다. 그중 문자인식 시스템은 시각 장애인 보행 보조 시스템, 로봇 자동 주행 시스템, 비디오 자동 검색 및 색인 시스템, 텍스트 자동 번역 시스템 등과 같은 활용영역에서 매우 광범위하게 쓰일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 카메라로 입력되는 자연 영상에 포함되어 있는 텍스트를 추출 및 인식하고 음성으로 출력해주는 시스템을 제안하였다. 텍스트 영역을 추출하기 위해 Adaboost 알고리즘을 이용하고 추출된 개별 텍스트 후보영역의 문자 인식에는 오류 역전파 신경망을 이용하였다.
본 논문에서는 무선 랜 방식을 적용한 서비스 로봇의 이동성을 위한 통신거리 성능평가 방법을 제안한다. 서비스 로봇은 서비스의 분류에 따라 모바일 통신 시스템의 기능을 갖추고 있고, ISM밴드(2.4GHz와 5.8GHz)의 무선랜(IEEE802.11a/b/g/n) 통신 방식을 선호하고 있다. 이러한 서비스 로봇의 이동성에 대한 무선 데이터 열화 성능을 평가하기 위해서 실질 필드 환경에서 거리감쇄 상관기법을 활용한 기준 벡터를 측정하여 제시하였다. 성능평가 방법은 기준 벡터의 Path Loss를 Azimuth 301W 장비에 대입하고, 시험 시료의 전송속도 및 송수신되는 처리량은 Chariot로 측정한다. 제안한 측정방법은 모바일 스마트 디바이스와 서비스 로봇의 이동성을 위한 무선 랜 통신거리 확보에 필요한 성능평가 방법이다. 또한 모바일 스마트 디바이스 업체들이 무선 랜 이동성 통신거리 성능평가를 위한 평가 방법으로 활용 할 수 있다.
FlexRay는 차세대 차량 내 전자 장치간의 통신을 위해 고속의 시리얼 통신, time triggered bus, fault tolerant 통신을 제공하는 새로운 네트워크 통신 시스템의 표준이다. FlexRay Communication Controller(CC)는 FlexRay 프로토콜 규격의 핵심 부분이다. 본 논문에서는 먼저 SDL(Specification and Description Language)를 이용하여 FlexRay CC 프로토콜 규격과 기능 부분을 설계한다. 다음 설계한 SDL 소스를 기반으로 Verilog HDL을 이용하여 하드웨어로 설계한다. 설계한 FlexRay CC는 Samsung $0.35\;{\mu}m$ 공정을 이용하여 합성하였으며, 그 결과 80 MHz의 속도로 동작하는 것으로 나타났다. 또한 FlexRay 시스템의 동작을 확인하기 위해 로봇에 적용되는 음원위치 추정 시스템에 응용하였다. 응용 시스템은 ALTERA Excalibur ARM EPAX4F672C3을 이용하여 검증하였으며 성공적으로 동작함을 확인하였다.
제4차 산업혁명과 군에서의 제3차 상쇄전략이 대두되는 시대에 군에서의 인공지능과 자율화 능력을 갖춘 로봇의 활용이 본격화 되고 있다. 제3차 상쇄전략은 제4차 산업혁명의 기술을 기반으로 제시된 것이며, 우리나라도 미국의 군사과학기술에 많이 의존하고, 동맹 관계의 군사전략적 특성 상 위 혁명과 전략에 직간접적으로 많은 영향을 받고 있다. 제4차 산업혁명과 제3차 상쇄전략이 군에서 성공적으로 적용되기 위해서는 기술적 완성을 넘어서 해결해야 될 많은 이슈들이 존재한다. 하지만 관련 기술의 장점과 비교해서 이면에 숨겨진 단점이나 제한사항은 언론이나 학술연구에서 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 성공적인 혁명과 전략을 위해서 생각해보아야 될 이슈 중에서 로봇 윤리 및 기술 불균형, 자율화 기능의 제한사항, VR/AR/MR 적용 시 유발되는 영상피로, 사이버/네트워크 보안 분야를 중점적으로 설명하고, 이에 대한 해결방안을 제시하고 있다.
4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
이동적응망(MANET: Mobile Ad-hoc Network)은 네트워크 하부 구조를 필요로 하지 않은 무선 단말들로 구성된 네트워크이다. 이러한 특성은 네트워크 단절 가능성을 높게 하기 때문에 이동단말들의 데이터 액세스률이 낮아지게 된다는 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위하여 이동 노드들은 데이터의 중복사본을 갖는다. 이동 노드가 갖는 중복사본은 데이터 일관성을 유지하기 위하여 별도의 중복관리 기법이 필요하다. 하지만 MANET을 구성하는 이동 노드들은 일반적으로 제한된 전력을 가지고 있고 단절될 가능성이 높기 때문에 중복 사본의 일관성 보장은 어려운 문제로 지적되고 있다. 기존에 제안된 MANET에서의 데이터 중복관리 기법은 데이터 액세스 빈도수를 계산하여 액세스률을 높이는 방법에 주안점을 두고 있고 갱신 데이터의 일관성 보장은 그 어려움 때문에 주로 판독 연산만 고려하였다. 갱신 트랜잭션을 지원하는 경우 대부분 높은 통신비용을 이유로 데이터 일관성을 보장하지 않는다. 또한 이동 노드가 다수의 서버를 통해서 갱신 연산을 실행하기 때문에 통신 오버헤드로 인하여 전력소모가 크다. 본 논문에서는 주사본 노드를 통하여 갱신을 가능하게 함으로써 데이터 일관성을 유지할 수 있는 데이터 중복 기법을 제안한다. 제안된 기법은 이동 노드들의 에너지 특성을 고려하여 더 않은 에너지를 가진 노드에게 갱신 전파 및 일관성 유지를 의뢰함으로써 상대적으로 낮은 에너지를 갖는 이동 노드의 에너지 효율을 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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