로봇 기술이 발전함에 따라 모바일 로봇의 주행 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2륜 및 4륜의 휠을 기반으로 구성되는 모바일 로봇의 주행 시스템은 직선과 같은 단반향 주행에 장점이 있으나 방향 전환 및 제자리 회전에 단점을 가지고 있다. 볼을 휠로 사용하는 볼 로봇은 전방향 이동에 장점이 있으나, 구조적인 불안정한 특성에 의해 균형을 유지하기 위한 자세 제어 및 이동을 위한 주행 제어가 요구된다. 기존의 볼 로봇은 모터에 부착된 엔코더를 이용하여 주행제어를 위한 위치를 추정함으로써 오차가 누적되는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 영상처리를 통해 볼 로봇의 위치 좌표를 추정하고, 이를 주행 제어에 사용하는 주행 제어 시스템을 제안하였다. 볼 로봇의 위치를 추정하기 위한 영상처리부, 통신부, 표시부 및 제어부를 포함하는 볼 로봇의 주행 제어 시스템을 설계 및 제작하고, 주행 제어 시스템을 적용한 볼 로봇의 주행 실험을 통해 x축 방향 ±50.3mm 및 y축 방향 ±53.9mm의 오차범위 이내에서 오차의 누적 없이 제어됨을 확인하였다.
머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.
타이밍벨트는 동력전달 요소로서 V벨트와 기어의 장점을 살린 톱니붙이 전동 벨트로서 미끄러지지 않고 소음도 적어 기구에서 회전축이나 직선 운동에서 동력을 전달할 때 동력 전달 장치로 사용되고 있다. 기어처럼 등간격의 홈을 가진 벨트 풀리와 홈에 정확히 맞물리도록 동일한 간격의 홈을 가진 타이밍 벨트를 통해 회전을 정확하게 전달할 수가 있다. 특히 출력축에 타이밍벨트가 사용된 메커니즘에서 타이밍벨트의 강성을 포함한 동적 특성이 시스템 전달 특성을 결정하게 되므로 그 중요성이 커진다. 본 논문에서는 제한된 범위의 움직임을 갖는 타이밍 벨트에 적용하여 강성을 증가시킬 수 있는 강성 강화 벨트를 제안하였다. 강성 강화 벨트의 동특성을 연구하기 위하여 강성 강화 벨트에 대한 운동방정식을 수립하고, 강성 강화 벨트에 대한 시뮬레이션 모델을 만들어 분석을 수행하였다. 운동 방정식과 시뮬레이션 모델의 분석 결과를 확인하기 위하여 강성 강화 벨트를 사용한 1축 회전 실험 장치를 제작하고 실험을 수행하였다. 운동 방정식, 시뮬레이션 모델, 실험을 통하여 제안한 강성 강화 벨트를 적용하면 타이밍벨트의 강성과 동특성을 개선할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 고품질의 콘크리트용 순환골재를 생산할 수 있는 타격 완충 장치인 방사형 회전판을 하단에 설치한 임팩트 크러셔를 개발하고 이를 이용하여 생산한 순환굵은골재의 품질성능 향상 효과 및 콘크리트 실험을 통해 적용 가능 여부를 검증하는 것을 목적으로 한다. 그 결과, 절대건조밀도, 흡수율, 마모감량, 입자모양판정실적률, 0.08 mm 체 통과량 시험에서 손실된 양, 알칼리골재반응, 점토덩어리량, 안정성, 이물질함유량 등 모든 항목에서 개선된 품질을 나타내었고 순환골재 품질기준에서 규정하는 기준에 부합하는 것으로 나타났다. 또한, 순환굵은골재를 적용한 콘크리트의 공기량 및 슬럼프는 국내 기준에 모두 부합하며 순환굵은골재의 혼입률에 따른 콘크리트의 재령별 압축강도 특성 실험 결과에 따라 순환굵은골재의 혼입률 60% 까지는 적용이 가능할 것으로 확인되었다.
농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 이용하여 작물 생육을 지속으로 감시하며 상태를 신속히 정보화하고 있다. 대표적으로 작물의 생육·생리적 변화에 대한 선택적인 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 주로 사용되어진다. 하지만 식생 표면의 분광 반사도는 이방성을 갖기 때문에 태양 위치와 지면 관측 방향에 따라 변할 수 있어 식생지수 값이 작물의 상태를 나타내지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 야외용 측각기를 제작하여 타프(tarp)와 잔디 식생에서 시험 운영하였다. 램버시안 표면과 유사한 성질의 타프에서는 Blue, Green, Red, 근적외선 파장에 대해 대체적으로 타프의 속성 반사도와 유사하게 측정되었다. 하지만, 흐린 날은 센서 천정각이 커질수록 반사도가 과대 측정되는 경향을 보였다. 잔디에서 주요 식생지수의 상대 차잇값을 보았을 때, 태양과 센서 천정각에 대해 visible atmospherically resistant index (VARI)와 vegetation index green (VIgreen),simple ratio (SR), normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) 순으로 민감하였다. 측각기를 통해서 직접 관측된 자료들은 원격탐사 기반의 반사도 기반 식생지수를 보다 정확하게 산출하는데 기여할 수 있을 것이다.
인간의 접근이 어려운 재난 현장에 투입되는 재난 대응 로봇은 재난의 확산 방지 및 피해 최소화를 위해 현장탐색, 인명구조 등의 임무를 수행한다. 재난 현장에는 다양한 장애물이 산재한 험지, 통신 장애, 비가시적인 환경 등 복합적인 요인으로 인해 로봇 운용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 직렬연결이 가능한 바퀴 로봇 모듈을 개발하였다. 바퀴 로봇 모듈은 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 수동으로 구동되는 로봇 모듈 두 가지로 개발하였다. 두 개의 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 하나의 수동으로 구동되는 로봇 모듈을 직렬연결하여 하나의 바퀴 로봇을 구성하였다. 로봇 모듈은 1 자유도 회전 관절로 연결되어 바퀴 로봇은 수직 방향으로의 장애물 회피가 가능하다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 이용해 주행과 장애물 극복을 수행하도록 제어하여 비가시적 환경에서 운용할 수 있도록 하였다. 바퀴 로봇의 성능 평가를 위해 두 개의 직접 구동이 가능한 바퀴 로봇 모듈과 한 개의 수동으로 구동되는 바퀴 로봇 모듈을 연결하여 장애물 극복 실험을 수행하였다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 사용해 최대 높이 80 mm의 계단형 장애물을 24.5초의 시간 동안 성공적으로 극복하여 비가시적인 상황에서 주행 및 장애물 극복이 가능함을 확인하였다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구에서는 2018년 늦은 봄철을 대상으로, 제주도내 위치한 제주와 보목 하수처리장의 해양방류구 주변 해역의 하수처리 방류수의 이동 특성을 파악하기 위하여 다층 유향·유속계 (Acoustic Doppler Current Meter; ADCP)와 지역규모 해양 수치모델의 가상 추적자 실험을 활용한 분석을 수행하였다. ADCP관측 결과에 의하면 두 하수처리장 모두 방류구 인근 해역의 해수 유동은 비조석 성분 보다 조석 성분이 컸고, 조류는 등수심선과 평행한 방향의 왕복성 운동이 지배적이었다. 조화 분석결과는 제주와 보목 하수처리장 해역 모두 반일주기 유속 성분이 우세한 혼합형 조석특성이 지배적이지만, 보목 하수처리장 주변의 유속 세기가 제주 하수처리장 유속의 50% 정도로 느리고, 조류의 회전성이 제주는 시계 방향, 보목의 경우 반시계 방향으로 지역적으로 차이를 보인다. 특히, 보목 하수처리장 방류구 주변해역은 상대적으로 느린 유속과 더불어 잔차류가 등수심선을 가로질러 연안으로 향하기 때문에 해안을 따라 오염물질이 집적되는데 유리한 환경이다. 고해상도 수치실험은 유속·유향 현장 관측 결과와 유사한 해수 유동 특성을 잘 모의하였으며, 오염물질의 이동확산을 파악하기 위한 추적자 실험을 통하여 잔차성분이 연안을 향하는 보목 하수처리장 연안에서 오염물질 잔류량이 상대적으로 높아질 수 있음을 제시하였다. 이러한 결과는 늦은 봄철에 보목 하수처리장 인근 해역이 상대적으로 약한 조류와 연안을 향하는 잔차성분의 영향으로 하수처리 방류수에 의한 연안 오염 가능성이 높은 환경임을 제시하는 결과이다. 퇴적유기물 조사에서도 보목하수처리장 인근 연안은 중간오염 단계를 보임으로써 조석 잔자류에 의한 연안 오염물질 축적과 그에 따른 연안환경오염의 가능성을 뒷받침하고 있다.
본 연구는 자율주행차량의 필수 센서로 인식되는 LiDAR로 도로표지를 검지할 시, 도로표지의 모양과 높이 등이 검지성능에 주는 영향에 대하여 알아보았다. 연구를 위해 면적과 재질은 동일하고, 모양은 서로 다른 도로표지를 4종을 제작하였으며, 32Ch 회전형 LiDAR를 차량 상단부에 장착하여 도로주행실험을 수행하였다. 도로표지의 모양에 따른 점군데이터의 형상과 NPC를 비교한 결과, 32ch LiDAR를 활용하여 도로표지의 전체 모양을 인식하려면 40m 이내의 거리가 필요할 것으로 기대되며, 원거리에서 최대한 점군을 확보하는 데 있어서는 정사각형보다는 삼각형, 직사각형 등의 형상이 유리하였다. 도로표지의 높이에 따른 연구 결과, 근거리(20m이내)에서는 표지의 높이를 2m 이상으로 올리면 LiDAR의 수직시야각에서 이탈하여 완전한 점군 형상을 표현하지 못하게 되며, 차로변화로 센서와 표지 사이의 횡간격과 입사각이 커지게 되면 NPC가 소폭 감소하나 근거리 높이 변화에 비하면 미미한 영향을 보였다. 이러한 연구결과는 자율협력주행기술 상용화를 위한 LiDAR 전용 도로시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
힐이팩트는 X선관의 양극 측과 음극 측의 강도가 균등하지 않아 X선 영상에 농도 차이를 발생시킨다. 이 연구의 목적은 스텝 웨지를 180도로 회전시킨 다음 거리를 변경하여 힐이팩트에 의한 농도 차이를 평가하는 것이다. 관전압과 관전류를 72 kVp, 10 mAs로 고정시킨 후 스텝 웨지를 이용하여 정방향과 역방향을 촬영하였다. 이때 거리(80 cm ~ 130 cm)는 10 cm 간격으로 촬영을 진행하였고 M6 프로그램을 통해 스텝 웨지의 각 계단별 관심영역을 설정하여 농도값을 측정하였다. 첫 번째로 조사선량 실험을 통해 음극과 양극의 강도 차이를 확인하였다. 또한 거리(80cm에서 130cm으로)를 달리하였을 때 촬영 거리가 멀어질수록 음극과 양극 사이의 농도 차이가 감소하였다. 이는 결론적으로 촬영 거리가 멀어질수록 균일한 농도의 영상을 획득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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