1. 실시간 모니터링 -온실 내부환경의 계측장치로 모듈화된 단일 칩 마이크로프로세서를 이용한 하우스 모니터를 개발하였다. 개발된 다수의 하우스 모니터는 RS-485통신을 이용하여 개발된 프로토콜을 통하여 그룹 모니터와 통신하면서 계측 데이터를 전송하였고 안정된 계측 성능을 보였다. 또한 그룹 모니터는 하우스모니터로부터 수신한 데이터를 인터넷 환경 TCP/IP 통신에 의해 서버에 정보를 전송하고 데이터베이스 서버에 저장할 수 있었다. 2. 클라이언트 서버 모델 -클라이언트 모니터를 통하여 허용된 사용자들은 해당 온실의 상황을 원격지에서 파악할 수 있는 있었다. 또한 분산환경 기술을 이용하여 서버를 경유하여 데이터베이스 서버에서 데이터 셋을 가져와 과거 재배 사례 등을 조회 및 이용 가능하였다. 이는 전문가에게 접근을 허용함으로써 재배에 관한 지원이 가능하도록 하였다. 데이터 베이스 시스템으로 연계하여 온실환경 정보를 분석하는 것이 가능하였다. 3. 기대효과 및 나아가야 할 방향 -개발된 시스템을 식물 공장 내 작물의 재배환경을 데이터베이스화하여 재배사례 데이터베이스를 형성하고 작물이 가장 잘 자라는 최적 재배 환경을 연구하여 고품질의 작물 재배에 이용될 수 있다. 또한 식물공장의 운전실적, 환경 조건, 환경 조절비용 등의 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 예상되며 각 환경인자들과의 관계를 구명하는데 도움을 줄 것이다. 축적된 작물의 재배 사례 데이터베이스를 이용하여 작물 특성 및 재배 연구에 도움을 줄 수 있을 것이다. 제어 장치들의 운영실적을 분석함으로써 제어 시스템의 효율적이고 경제적인 제어가 가능하도록 할 수 있을 것이다. 이들이 모두 완성되면 전문가 및 전문가 시스템으로부터 지원을 받는 지능형 식물공장이 가능할 것이다. 본 연구에서 개발한 계측 모듈 및 데이터베이스 시스템은 실제 농가에 설치된 전용선을 이용하여 실증 실험을 통해 수정·보완하여야 할 것이다. 또한 시설원예분야에서 있어서 통신체계에 대한 표준화 연구가 수행되어 앞으로 개발될 다른 시스템들과의 호환성을 갖도록 해야 할 것이다. 앞으로 온실의 경영 및 관리 데이터베이스를 개발하여 첨단온실의 통합 관리 및 정보 시스템을 구축하여야 할 것이다. 또한, 시설원예의 환경 설계의 기준을 적용할 수 있도록 하여야 할 것이다.
본 논문에서는 근거리의 기계나 장치들을무선으로 원격 제어 하기 위한무선 데이터 통신용 송수신기 모듈을 설계하였다. 개발된 모률은 ISM 대역에서 424MHz 주파수를 이용하고, 153.6Kbps 의 전송속도로 데이터를 전송할 수 있다 . 모률에서 데이터를 전송할 때, 데이터를 인식하고 제어하기 위한 프로세서는 알테라사의 CPLD 칩을 사용 하여 VHDL로 프로그래ald하여 구현한다. 향후, 모률의 소형화와 높은 전송속도 등에 대한 연구를 계속하여 무선식별장치 (RFID) 기술에 적용할 것이다.
최근 다양한 센싱장치와 HCI 디바이스를 결합하여 로봇이나 기계장치를 구동하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한 기존의 RC방식의 무인비행체 조작은 관련분야의 전문성을 필요로 할 만큼 접근하기 어려운 면이 있었다. 이에 본 논문에서는 소형 무인비행체(UAV)의 움직임 제어를 위해 데이터 글로브의 손가락 구부러짐을 인식하여 이를 통해 무인비행체를 조작하는 원격조종장치에 관한 시스템 구조 및 프로토콜을 제안한다. 이 시스템을 통해 비전문가로 하여금 무인비행체의 접근성을 높이며 다양한 분야에 활용 할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다. 이를 위해 데이터 글로브의 센싱 데이터에 대한 조합 및 해석방식을 정의하고, 이를 데이터 글로브의 손가락 구부러짐 해석에 적용하였다. 또한 조합된 명령신호를 전송하는 무인비행체의 구동 제어를 위한 비동기 Uplink 프로토콜을 제안하였다.
생산시스템은 다양한 제품을 특정 공정에 따라 생산되며, 이는 다양한 생산 데이터를 발생시킨다. 이러한 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 제조실행시스템(MES)과 같은 생산관리시스템이 사용된다. MES에서 가장 중요한 항목은 생산설비에서 발생되는 설비데이터를 작업자의 간섭 없이 직접적으로 수집하는 시스템이다. 본 논문에서는 생산현장에서 발생하는 다양한 정보를 실시간으로 수집하기 위한 데이터 수집 방법으로 범용기계에 적용 가능한 센서를 이용한 방법과 자동화 기계에 적용 가능한 PLC를 이용한 데이터수집 방법을 제안하였다. 제안된 데이터 수집시스템은 실제 생산시스템에 적용하여 효율성을 검증하였다. 제조 현장에서 설비의 상태데이터를 수집하는 시스템을 활용하여 실시간으로 현장정보를 제공할 수 있는 MES를 구현할 수 있다.
본 논문에서는 열간압연 ROT 공정에서 고강도 내후성강을 대상으로 압연 강판의 길이방향의 온도와 재질을 제어하기 위하여 독립냉각제어(ICC) 라는 새로운 제어개념을 제안하였다. ROT 공정을 전단냉각 및 후단냉각으로 분리하였으며, 각각의 독립공정에 대하여 온도제어 모델을 개발하였다. ICC 제어는 열간압연 공장의 온라인 데이터, 제어상의 문제점 및 내후성강의 TTT 선도로부터 도출하였다. 제안된 ICC 제어의 알고리즘은 변태발열에 의한 온도 외란을 이용하여 타당성을 검증하였다. 또한 열연공장에서 온라인으로 테스트 결과 강판의 온도제어 정도가 향상되었음을 입증하였다.
최근들어, 확률론적 최적제어(stochastic optimal control) 및 강화학습(reinforcement learning) 분야에서는 데이터를 활용하여 준최적 제어 전략을 찾는 문제를 위한 많은 연구 노력이 있어 왔다. 가치함수(value function) 기반 동적 계획법(dynamic programming)으로 최적제어기를 구하는 고전적인 이론은 확률론적 최적 제어 문제를 풀기위해 확고한 이론적 근거 아래 확립된바 있다. 하지만, 이러한 고전적 이론은 매우 간단한 경우에만 성공적으로 적용될 수 있다. 그러므로, 엄밀한 수학적 분석 대신에 상태 전이 및 보상 신호 값 등의 관련 데이터를 활용하여 준최적해를 구하고자 하는 데이터 기반 현대적 접근 방법들은 실용적인 응용분야에서 특히 매력적이다. 본 논문에서는 확률론적 최적제어 전략과 근사적 추론 및 기계학습 기반 데이터 처리 방법을 접목하는 방법론들을 고려한다. 그리고 이러한 고려를 통하여 얻어진 방법론들을 금융공학을 포함한 다양한 응용 분야에 적용하고 그들의 성능을 관찰해보도록 한다.
하드웨어와 소프트웨어를 통합 설계하는 프레임워크인 PeaCE(Ptolemy extension as a Codesign Environment)가 개발되었다. PeaCE 에서는 데이터 흐름과 제어 흐름을 모두 표현할 수 있는데, 제어 흐름은 상태 기계를 확장한 fFSM으로 나타낸다. fFSM은 계층형 상태 기계로서 제어흐름을 표현하기 위해 많은 구문을 제공하지만, 모델에 대한 의미가 정의되어 있지 않아서 명세를 검증하는데 어려움이 많다. fFSM의 의미를 정의하기 위해서, 본 논문에서는 계층형 상태 기계를 먼저 평탄화한 후에 평탄화된 모델에 대해서 단계 의미를 정의하였다. 그 결과 레이스 조건, 애매한 전이, 순환 전이 등의 주요한 버그들을 정형적으로 검출할 수 있었다.
본 논문은 전자 제어 시스템의 응용분야로 많은 연구가 이루어 지고 있는 영상 데이터를 통한 물체 인식을 위한 방법으로서 영상처리와 기계학습을 활용하는 알고리즘을 제안하고 실제 구현과 실험을 통해 물체 인식 특성을 파악하는 것에 대한 것이다. 물체의 정확한 인식을 위해서는 영상 데이터로부터 물체의 특성을 파악할 수 있는 알고리즘과 함께 파악된 특성을 학습을 통해 데이터를 확보하는 두 가지 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 방법을 구체화하기 위해 사람의 얼굴을 인식하는 알고리즘을 예로 들어 영상데이터로부터 물체를 인식하는 알고리즘을 구현하고 실험을 통해 알고리즘의 동작 특성을 확인한다.
DNC(Direct Numerical Control) 네트워크 시스템에 대한 프로그램을 효율적으로 하기 위해서 현재 많은 시스템들이 개발되어 지고있다. 그러나 이 시스템들은 원거리 상의 컴퓨터와 머시닝 센터간에 상호연결이 원만하지 않아 작업에 비효율적인 면이 있고, 또 머시닝 센터의 데이터 송$\cdot$수신에서 오류가 발생되면 시스템에서 운영자가 적절한 대처를 할 수가 없다는 문제점이 있다. 그래서, 본 논문에서는 DNC Network을 통해 NC Controller에서 컴퓨터의 데이터를 오류가 없이 수신이 가능한 데이터 원격제어 시스템을 새로이 구성하였다. 이 데이터 원격제어 시스템의 주요 장점으로는 머시닝 센터에서 운영자가 쉽게 컴퓨터에 저장된 NC데이터의 호출과 송출이 자유롭고, 컴퓨터와 공작기계간의 상호대화가 없어도 NC기계 상에서 원격제어(Remote Control)가 가능하다.
스마트 컨테이너 제어를 위해서는 컨테이너 내부에 센서가 필요하나, 센서의 개수가 증가하면 비용 및 시스템 부하가 증가한다. 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하여 얻은 컨테이너 내부 온도 데이터와 센서 위치 최적화 알고리즘을 이용하여 컨테이너 내부 모니터링을 위한 최적의 센서 위치 결정 방법론을 제시한다. CFD 상용 SW로 컨테이너 내·외부 상황을 가정하여 내부 온도 데이터를 추출하고, 이를 바탕으로 내부 상태를 대표하는 공간들을 구분한다. 컨테이너 내벽에 부착된 센서가 탐지할 수 있는 능력을 탐지 거리 및 각도의 수식들로 나타내어 각 수식을 조합하여 센서의 탐지 능력을 수치화하고, 이 수치에 따라 균등하게 분포된 센서 위치 후보군 중, 선별된 공간을 탐지하는 센서 위치를 최적화하여 효율적인 컨테이너 제어를 위한 여건을 마련한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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