The change of the global performance of a turret-moored FPSO (Floating Production Storage Offloading) with DP (Dynamic Positioning) control is simulated, analyzed, and compared for two different internal turret location cases; bow and midship. Both collinear and non-collinear 100-yr GOM (Gulf of Mexico) storm environments and three cases (mooring-only, with DP position control, with DP position+heading control) are considered. The horizontal trajectory, 6DOF (degree of freedom) motions, fairlead mooring and riser tension, and fuel consumptions are compared. The PID (Proportional-Integral-Derivative) controller based on LQR (linear quadratic regulator) theory and the thrust-allocation algorithm which is based on the penalty optimization theory are implemented in the fully-coupled time-domain hull-mooring-riser-DP simulation program. Both in collinear and non-collinear 100-yr WWC (wind-wave-current) environments, the advantage of mid-ship turret is demonstrated by the significant reduction in heave at the turret location due to the minimal coupling with pitch mode, which is beneficial to mooring and riser design. However, in the non-collinear WWC environment, the mid-turret case exhibits unfavorable weathervaning characteristics, which can be reduced by employing DP position and heading controls as demonstrated in the present case studies. The present study also reveals the plausible cause of the failure of mid-turret Gryphon Alpha FPSO in milder environment than its survival condition.
본 논문에서는 서로 다른 궤도상에 있는 두 우주비행체의 랑데부를 위한 최소 에너지 순간추력을 구하는 문제를 다룬다. 두 우주비행체의 궤도는 공면 궤도나 원 궤도 같이 특정 지어진 궤도가 아닌 일반적인 궤도이다. 이러한 최적화 문제를 다루기 위해 범용변수를 사용한 케플러 방정식과 두 우주비행체의 최종 위치 및 속도를 구속조건으로 사용하며, 전이 궤도의 정보를 얻기 위해 라그랑지 계수를 이용한다. 이 방법은 최소 에너지를 고려한 예시와 대기시간까지 고려한 예시를 통해 보여 지며, 최소 에너지 궤도로 알려진 호만 궤도와 비교함으로써 검증된다. 비록 닫힌 형태의 해를 얻을 수는 없었지만, 수치해석적 방식을 적용함으로써 다양한 궤도 전이 문제의 해를 구할 수 있음을 보여준다.
Palletizing is necessary to promote the efficiency of storage and shipping tasks. These are, however some of the most monotonous, heavy and laborious tasks in the factory. Therefore many types of robot palletizing systems have been developed, but many robot motion commands still depend on the teaching pendent. That is, an operator inputs the motion command lines one by one. It is very troublesome, and most of all, the user must know how to type the code. That is why we propose a new GUI (Graphic User Interface) Palletizing System. To cope with this issue, we proposed a 'PLP' (Pallet Loading Problem) algorithm, Fast Algorithm and realize 3D auto-patterning visualization interface. Finally, we propose the robot palletizing simulator. Internally, the schematic of this simulator is as follows. First, an user inputs the physical information of object. Second, simulator calculates the optimal pattern for the object and visualizes the result. Finally, the calculated position data of object is passed to the robot simulator. To develop the robot simulator, we use an articulated robot, and analyze the kinematics and dynamics. Especially, All problem including thousands of boxes were completely calculated in less than 1 second and resulted in optimal solutions by the Fast Algorithm.
4족 보행로봇의 빠른 걸음새를 자동으로 생성하는 문제에 대해서 GP(Genetic Programming)와 CPG(Central Pattern Generator) 기반의 두 가지 방식을 비교한다. GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 생성 기법은 발끝의 자취와 수 많은 자세 파라미터를 사용하는 대신에 적은수의 관절 궤적을 생성하므로 효율적이다. CPG는 뇌로부터의 입력을 받아서 진동적인 출력을 생성하는 신경회로로 고등생물의 걸음 원리를 수학적으로 모델링한 것이다. 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 Webots기반의 ODE 시뮬레이션을 통해 접근 기법들에 대한 최적화를 수행하고 결과를 비교 분석한다. 그리고, 구해진 시뮬레이션과 결과를 실제 로봇에 대해서 각 동작을 실행시켜 보면서 CPG와 GP 기반의 걸음새 방식의 실제적인 성능 및 특성을 고찰한다.
모델예측제어는 기준 궤적이 알려져 있을 경우 제어시스템의 예측모델을 이용하여 현재 제어상태 및 미래오차 등을 예측하여 현재 제어입력을 최적화시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 모바일로봇의 제어입력이 물리적으로 무한히 큰 값을 가질 수 없으므로 제한조건을 갖는 예측제어기 설계가 고려되어야 한다. 또한 예측제어기의 제어성능을 결정하는 기준모델행렬 $A_r$과 가중치행렬 Q, R들이 임의로 설정됨에 따라 성능이 최적화되지 못한 부분도 설계에 고려되어야 한다. 본 연구에서는 제한조건을 갖는 quadratic programming 문제로 변형하여 모바일로봇의 예측제어기를 구성하고, 모바일 로봇의 제어성능을 결정하는 예측제어기의 제어파라미터인 기준모델행렬 $A_r$과 가중치행렬 Q, R에 대하여 유전알고리즘을 적용하여 제어파라미터들을 최적화함으로써 제어성능을 높일 수 있었다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 제어방법이 기존의 예측제어기의 추종성능보다 뛰어남을 확인하고자한다.
누리호의 성공과 차세대 우주발사체의 개발 목표를 통하여 국내 정지궤도위성 발사능력은 1톤에서 3.7톤으로 향상될 것으로 기대되며 화성, 소행성 등의 우주탐사에도 1톤 이상의 실질적인 능력을 제공해 줄 수 있을 것으로 예측된다. 고흥 우주발사장은 태양 동기궤도 소형위성에 최적화되어 있으며 타국의 영공을 침범하지 않아야 된다는 필수적인 전제조건으로 인하여 정지궤도위성 발사장으로는 다소 부족한 면이 존재한다. 초기 궤도 투입상태로부터 궤도면 회전을 위한 에너지의 증가가 필수적이며 운용 측면에서의 복잡성과 함께 경제성의 감소요인이 된다. 그러므로 차세대 우주발사체의 개발과 병행하여 지구 적도부근의 해외 지상발사장 또는 해상발사지점의 획득과 최적화된 정지궤도위성 투입에 관한 궤도 구성에 관한 연구가 계속되어야 한다.
이 논문에서는 KSLV-III(Korea Space Launch Vehicle-III)를 이용한 향후 우리나라의 화성 탐사 임무 설계를 제시한다. 우리나라 최초의 발사장인 '나로 우주센터(NARO Space Center)'를 발사장으로 가정하였으며, 현재 개발중인 KSLV 시리즈와 건설중인 우주센터의 완공기간 그리고 안정성 수립 기간을 고려하여 임무 수행 가능 기간을 약 2033년경으로 선정하였다. 화성 탐사 임무 수행시 각 단계에 따라 차별화 되어 요구되는 각종 기동(maneuver)의양 즉, 화성 천이(Trans Mars Injection, TMI)기동, 궤적 보정 기동(Trajectory Correction Maneuver, TCM), 화성 궤도 진입(Mars Orbit Insertion, MOI)기동 및 임무 수행 궤도를 이룩하기 위한 기동(Orbit Trim Maneuver, OTM)은 NPSOL 소프트웨어 이용하여 비선형 최적화 문제를 풀어 직접 산출하였다. 이렇게 산출된 최적 기동의 양을 바탕으로 KSLV-III를 이용하여 화성 탐사 임무를 수행할 경우에 대비, 구체적인 발사체 상단부(Upper stage)와 최대 탑재 가능한 탐사선의 질량에 대한 설계가 이루어졌다. 임무 설계 결과 향후 우리나라는 2033년 4월 16일 12시 17분 26초(UTC)부터 약 27분간 나로 우주센터에서 화성 탐사선을 발사 할 수 있다. 이때 최적의 기동량을 바탕으로 계산된 최대 가능 탐사선의 총 질량은 탑재되는 추력기의 비추력을 290초로 가정하였을 때 약 206kg(추진제: 109kg + 구조체: 97kg)이며, 발사체 상단부는 비추력 및 구조비를 290초와 0.15로 가정하였을 때 약 1293kg(추진제: 1099kg +구조체: 194kg)으로 나타났다. 하지만 최적의 기동량에 10%의 여유분을 고려한다면 탐사선은 약 148kg, 발사체 상단부는 약 1352kg의 질량을 갖는 것으로 나타났다. 이 연구를 통하여 제시된 각종 자료들은 향후 우리나라의 독자적인 화성 탐사선 개발을 위하여 많은 사전 정보를 제공해 줄 것이다.
이 논문에서는 시추공을 이용한 탐사나 자료 해석 시에 중요한 시추공 궤적 정보 획득 방법에 대한 이해를 공유하고자, 깊이에 따른 시추공의 좌표를 구하는 시추공 공곡 측정 문제를 좌표계 변환 공식에 기초하여 수학적으로 정리하였다. 먼저, 철재 케이싱이 설치되어 있지 않은 시추공에 적용 가능한 방법으로서 3성분 가속도계와 3성분 자력계를 함께 이용하여 시추공의 방위각, 편차각 그리고 센서회전각을 구하는 원리를 정리하였다. 다음으로, 철재 케이싱이 설치되어 있을 경우에 자이로스코프에서 3성분 각속도가 측정되었을 때, 좌표계 변환 행렬의 시간 미분 관계식에 기초해 각속도의 시간에 따른 적분을 통해 요-피치-롤 각을 구하는 수학적 이론을 정리하고 지구 자전의 영향을 제거함으로써 측정자료의 시간 적분에 의해 시추공의 궤적을 구하는 방법을 설명하였다. 오차가 포함된 측정 자료로부터 시추공 공곡 결정의 정확도를 높이는 중요한 방법으로 센서 또는 측정 자료를 융합하는 원리도 예를 들어 설명하였다. 시추공 공곡 측정원리는 GPS 수신이 불가능한 터널내에서의 궤적 추적 또는 무인비행체를 이용한 공중 탐사나 항공 탐사 시 센서의 자세 측정에도 활용될 수 있다. 또한, 센서의 융합에서 필수적으로 접목되어야 할 최적화 필터에 대해서도 중요 문헌 및 사례를 소개함으로써, 앞으로의 연구에 도움을 주고자 하였다.
로봇 매니퓰레이터를 이용한 대부분의 작업은 환경과의 상호작용을 요구하며, 위치제어, 충돌제어 그리고 힘제어로 구성된다. 위치제어는 환경에 도착하는 방법을 의미하고, 환경에 접촉하는 순간은 충돌제어 문제를 야기하며, 힘제어는 환경과의 충돌후에 원하는 힘궤적을 유지하는 것이다. 이러한 세 가지 제어문제는 순차적으로 발생하므로, 각각의 제어 알고리즘은 독립적으로 개발되어야 한다. 특히 여자유도 매니퓰레이터에서 이러한 세 가지 제어문제는 독립된 중요한 연구 주제이다. 예를 들어, 관절 토크 최소화와 충격힘 최소화는 여자유도 매니퓰레이터의 대표적인 연구주제이다. 본 논문에서는 단일 작업을 통하여 세 가지 제어문제를 구성하였다. 위치제어는 각 관절의 토크와 토크변화 그리고 충돌 시의 충돌힘 최소화를 위하여 개발되었다. 따라서 충돌제어의 초기조건은 이전의 위치제어 알고리즘으로부터 최적화 되고, 그러한 제어 전략은 충돌제어의 결과를 개선시킨다. 유사하게, 힘제어 문제의 초기조건은 이전의 위치제어와 충돌제어로부터 간접적으로 최적화된다. 힘제어 알고리즘은 각 관절 토크와 힘외란 최소화시키는 개념을 사용하였다. 모의실험 결과는 제안된 알고리즘의 타당성을 보여준다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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