• 한국기계가공학회지
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• 제17권5호
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• pp.161-172
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• 2018

This paper proposed the robot vision control method to track a moving rigid body target using the vision system model that can actively control camera parameters even if the relative position between the camera and the robot and the focal length and posture of the camera change. The proposed robotic vision control scheme uses a batch method that uses all the vision data acquired from each moving point of the robot. To process all acquired data, this robot vision control scheme is divided into two cases. One is to give an equal weight for all acquired data, the other is to give weighting for the recent data acquired near the target. Finally, using the two proposed robot vision control schemes, experiments were performed to estimate the positions of a moving rigid body target whose spatial positions are unknown but only the vision data values are known. The efficiency of each control scheme is evaluated by comparing the accuracy through the experimental results of each control scheme.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.185-191
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• 2019

현대전에서는 다중 적기 편대가 침공할 경우 이를 무력화시키기 위해 지대공미사일 발사포대의 미사일로 효과적이면서도 빠르게 위협을 최소화시키는 전략이 필수적이다. 이 문제에 대해 Pan et al.은 유전자 알고리즘을 적용하여 해를 구하고자 하였으나 최적 해를 구하는데 실패하였다. 본 논문에서는 각 미사일 발사포대 가용 미사일의 75%로 고위협 목표물을 우선하여 파괴시키는 전략으로 초기 실현 가능 해를 구하였다. 다음으로 각 발사포대에 배정된 미사일 1발을 감소시켜 총 위협을 보다 감소시킬 수 있는 다른 목표물로 이동시키는 최적화 기법을 제안하였다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 다항시간 수행 복잡도의 탐욕 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 기법인 유전자 알고리즘에 비해 해를 개선하는 결과를 얻었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.140-152
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• 2021

During the shift from gasoline vehicles to electric ones, auto parts manufacturing companies have realized the importance of improvement in the manufacturing process that does not require any layout changes nor extra investments, while maintaining their current production rate. Due to these reasons, for the auto part manufacturing company, I-company, this study has developed the simulation model of the PUSH system to conduct a process analysis in terms of production rate, WIP level, and logistics work's utilization rate. In addition, this study compares the PUSH system with other three manufacturing systems -KANBAN, DBR, and CONWIP- to compare the performance of these production systems, while satisfying the company's target production rate. With respect to lead-time, the simulation results show that the improvement of 77.90% for the KANBAN system, 40.39% for the CONWIP system, and 69.81% for the DBR system compared to the PUSH system. In addition, with respect to WIP level, the experimental results demonstrate that the improvement of 77.91% for the KANBAN system, 40.41% for the CONWIP system, and 69.82% for the DBR system compared to the PUSH system. Since the KANBAN system has the largest impacts on the reduction of the lead-time and WIP level compared to other production systems, this study recommends the KANBAN system as the proper manufacturing system of the target company. This study also shows that the proper size of moving units is four and the priority allocation of bottleneck process methods improves the target company's WIP and lead-time. Based on the results of this study, the adoption of the KANBAN system will significantly improve the production process of the target company in terms of lead-time and WIP level.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권6호
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• pp.1027-1033
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• 2012

일반적인 SMB 공정은 여러 개의 크로마토그래피 컬럼을 갖는 4개의 구역으로 구성되어 있다. SMB는 회분식 크로마토그래피와는 달리 연속적으로 이성분계 물질 분리가 가능한 것이 가장 큰 장점이다. SMB 공정을 이용하여 목적 물질의 높은 생산성과 높은 순도의 물질을 얻어낼 수 있다. 이러한 SMB의 특징을 더욱 부각시키려는 연구들이 현재 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 SMB 공정에 온도의 변화를 추가한 Thermal Simulated Moving Bed Concentrator (TSMBC) 공정의 모사를 연구하였다. TSMBC의 장점으로는 온도의 변화를 통하여 등온 흡착식의 조작을 가할 수 있으며, 목적 물질에 따른 적용 분야가 다양하다는 것이다. 본 연구에서는 환경 친화적 공정으로 TSMBC의 적용 가능성을 시험하기 위해서 페놀 폐수로부터 순수한 용매인 물을 얻어내고 용질인 페놀은 농축시키는 모사 과정을 연구하였다. 고정상과 목적물질인 DOWEX $1{\times}4$와 페놀을 선정하고 고정상에 대한 페놀의 등온 흡착식을 측정하였다. 모사 과정에서는 총 세 가지 종류의 컬럼을 사용하였고 주입 시료 대비 2.29배, 2.28배, 그리고 1.31배의 목적 물질 농축을 확인할 수 있었다. 그러나 solvent port에서 용질의 배출도 발견되어 DOWEX $1{\times}4$ 고정상이 상온에서 갖는 페놀의 흡착식에 대한 한계점을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.