팝퍼 케틀의 국산화 개발을 위하여 기존 케틀을 분석하고, 열선 배치에 따른 열전달 해석을 통하여 케틀 국산화 개발을 위한 연구를 수행하였다. 케틀 재료 분석을 위한 시편을 제작하고 Polishing 및 Etching을 수행하였다. SEM을 이용하여 시편의 표면을 관찰하여 페라이트 퍼얼라이트 재질을 디프 드로잉 방식으로 제작하였음을 파악하였다. 도금층 재질 및 두께 분석을 통해 Ni(16%)도금이 $16{\sim}49{\mu}m$임을 파악하였다. 또한 열선 배치에 따른 열전달 특성을 파악하고, 최적 열선 시스템을 개발하였다. 케틀의 장시간 작업 시간 중에 발생하는 케틀 과열 시 작동을 중지하는 제어 시스템을 제작하였다. 케틀 개발 이후 성능 평가를 수행하여 부피팽창률에 대한 평가 규격 KS G3602를 만족하였다.
본 논문에서는 미지의 비선형 시스템을 제어하기 위해 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 간접 적응 제어기를 설계한다. 제안 된 간접 적응 제어기는 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 동정 모델과 제어기로 구성된다. 여기서 동정 모델과 제어기에 사용되는 웨이블릿 신경 회로망은 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 포함하는 웨이블릿의 특성을 가지고 있기 때문에 다층구조 신경회로망과 방사 기저 함수 신경회로망에 보다 더 빠른 수렴특성을 보인다. 웨이블릿 신경 회로망의 학습방법은 경사 하강법, 유전알고리듬, DNA 기법등 여러 가지가 있으나, 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 기반으로 한 학습 방법을 제안한다. 확장 칼만 필터 학습 방법은 계산이 복잡하기는 하지만 학습되어 갱신되는 파라미터의 이전 데이터 정보를 이용하는 특성 때문에 매우 빠른 수렴 특성을 보인다. 본 논문에서는 Buffing 시스템과 1축 머니퓰레이터에 대한 컴퓨터 모치실험을 통해 제안한 확장 칼만 필터 학습 방법을 이용한 간접 적응 제어기가 일반적인 경사 하강법을 이용한 경우보다 우수함을 보인다.
유전자 알고리즘은 지금까지의 방법으로써는 해결이 곤란한 문제에 대해서 실용상의 최적해를 랜덤하고 빠르게 찾는 방법으로서 사용되어 왔으며, 종래의 검색 알고리즘과 달리 검색 공간 중 하나의 점뿐만 아니라 많은 점을 동시에 고려하기 때문에 국부 최소점(local minima)점에 수렴되는 현상을 극복할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 목적 함수에 연속미분조건이 없으며 다수의 변수들을 하나의 문자열로 부호화(coding)함으로써 병렬연산 및 동시최적화가 가능한 유전자 알고리즘을 이용한 PI제어기를 교류서보전동기에 적용하여 작업환경변화에 능동적으로 대응하는 제어방법을 제안하였으며 산업현장에서의 로보트 액추에이터 등의 응용과 정밀제어를 실현하기 위한 교류서보전동기의 드라이버에 적용할 수 있는 제어기를 구현하고자 한다.
본 논문은 석재의 표면 마감 시 다양한 패턴의 무늬를 가공하기 위한 전용기에 대한 연구이다. 기존의 평범한 무늬에 대하여 기능 및 예술성을 부여하여 석판의 활용 범위를 확대 발전시키고자 한다. 이에 본 연구에서는 Water-Jet을 이용하여 석재의 표면 가공 시 다양한 패턴에 대한 적용이 가능한 전용기를 개발하였다. 전용기는 석판을 이송하는 이송 기구, 다양한 패턴 무늬 생성을 위한 노즐 이송 기구, 초고압수를 이용한 멀티노즐 기구, 모션 제어를 위한 제어시스템, 그리고 패턴 무늬 선택을 위한 S/W로 구성되어 있다. 개발되어진 전용기에 대한 다양한 패턴 무늬에 대한 실험을 통하여 성능 평가를 하였다. 이를 통하여 다양한 종류의 패턴 무늬 가공이 가능하며, 가공 오차 ${\pm}0.5mm$의 정밀도를 갖는 전용기를 개발하였다.
While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.
본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서의 전건부와 후건부와 같은 형태이다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 버킷 릴레이 알고리즘을 적용하여 퍼지 분류자들의 유용성을 검증한다. 또한 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 목적지 지향과 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
본 논문은 CNC(Computer Numerical Control) 장비로부터 나사선 형태로 가공된 나사를 비전 시스템을 통해 선별된 양품을 이송해 주는 철재 파렛트에 삽입될 NFC(Near Field Communication) 안테나 모델링에 대한 연구이다. 여기서 사용되는 CNC 장비는 IoT((Internet of Things)) 해당하는 ICT(Information & Communication Technology)을 접목 시키고, 서비스 인터넷에 해당하는 POP(Point Of Production System)을 연결하여 쌍방향으로 자유롭게 정보를 교환하면서 생산하는 스마트팩토리 시스템 기술이 반영하여 진화된 장비이다. 따라서 본 연구에서는 기존 아날로그식 장비에 POP 모니터링 시스템을 접목하여 자재 관리로 사용되는 철재 파렛트에 삽입된 NFC 안테나를 나사 가공품에 대한 위치 정보를 수집할 수 있도록 철재 파렛트 특성을 고려하여 현장 검증을 통해 그 특성을 알아보았다.
본 논문은 자동계류 장치에 설치하여 선박의 접안 상황을 검출할 수 있는 시각 센서의 개발에 대하여 논하고 있다. 선박의 접안 시 사고방지를 위해 선박의 속도를 통제하고 위치를 확인하고 있음에도 불구하고 부두에서의 선박 충돌사고는 매년 발생하고 있으며, 이로 인한 경제적, 환경적 피해가 매우 크다. 따라서 부두에 접안하는 선박에 대한 안전성 확보를 위해 선박의 위치 및 속도 정보를 신속하게 확보할 수 있는 시각 시스템의 개발은 중요하다. 이에 본 연구에서는 선박의 접안 시 사람과 유사하게 영상을 통해 접안하는 선박을 관찰하고, 주변 환경에 따른 선박의 접안 상태를 적절하게 확인할 수 있는 시각센서를 개발하였다. 먼저, 개발하고자 하는 시각 센서의 적정성을 확보하기 위해 기존 센서로부터 제공되는 정보, 감지 범위, 실시간성, 정확도 및 정밀도 측면에서 센서 특성을 분석하였다. 이러한 분석 자료를 바탕으로 LiDAR형태의 3D시각 시스템의 개념 설계, 구동메커니즘 설계 및 모션 구동부의 힘과 위치 제어기 설계 등을 수행하여 대상물의 정보를 실시간으로 획득할 수 있는 3D 시각 모듈을 개발하였다. 최종적으로 시스템 구동을 위한 제어 시스템의 성능평가와 스캔 속도에 대한 성능을 분석하였고, 실험을 통해 개발된 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 다양한 재료의 시트(Sheet)를 각각 절단하여 적층하는 방법으로 기존 적층조형법과는 다른 쾌속 임의형상제작 시스템인 CAFL/sup VM/(Computer Aided Fabrication of Lamination for Various Material)을 제안한다. 이러한 조형 방법은 가공 속도를 빠르게 하며 복잡한 후처리 과정을윽 대폭 줄일 수 있고, 여러 가지 재료가 사용 가능한 장점을 지니고 있다. 이러한 목적으로 개발된 2자유도의 X-Y테이블 형태의 CAFL/sup VM/은 레이저빔으로 시트(Sheet)를 절단, 적층하여 조형물을 완성하는 새로운 고속적층 시스템으로 가능성을 검증하였다. 하지만 2자유도 시스템은 X-Y 평면을 이동하는 작업공간에 수직으로 레이저 가공이 이루어지는 방법으로, 조형된 사물의 표면에 계단 형상이 나타나는 표면정밀도상의 문제점을 드러낸다. 이러한 문제점을 해결하고자 2자유도에 3자유도를 추가한 5자유도 시스템을 제안하여 레이저의 경사절단이 가능하게 함으로서 조형된 사물의 표면 정밀도를 높이고, 일정한 패턴의 모양을 갖는 조형물 가공의 경우 여러 시트(Sheet)가 적층되는 부분을 한번에 가공할 수 있도록 하여 보다 빠르고 정밀한 5자유도 매니퓰레이터 CAFL/sup VM/ 시스템을 설계한다. 즉, 정속경로제어와 경사각절단제어를 구현하고 그 외에 수반된 자동화 CAFL/sup VM/ 시스템을 구현하는 것이 본 논문의 목적이다.
본 논문에서는 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 무인 자율주행 이송장치의 다중경로계획을 연구하였다. 기존의 다중경로계획을 위한 방법으로는 최적화 알고리즘들을 이용한 작업별회귀 방법과 매시간 각 개체마다 경로를 재계획하는 방법이 있다. 이러한 방법들은 한 대의 이송장치가 작업을 하기 위해서는 한 대 이상의 이송장치가 정지해야하므로 시간과 에너지 측면에서 비효율적이며, 연산량이 많아 오류가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 다중경로계획을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 무인 자율주행이 가능한 2대의 이송장치를 설계 제작하였고 지게차와 동일한 주행 제어부를 탑재하여 다중경로계획을 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로 계획과 효율적인 충돌 회피가 가능함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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