• 한국구조물진단유지관리공학회지
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• 제17권1호
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• pp.48-59
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• 2013

응력파의 기반한 비파괴 검사법은 비교적 실험 절차 및 실험에 필요한 장비가 단순하고, 인체에 해가 없으며, 비용이 저렴한 특성을 갖고있다. 따라서 건축/토목 구조물의 비파괴 검사에 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만 기존의 가속도계, 변위계, 지오폰과 같은 부착 센서를 사용할 경우 표면 처리, 센서의 부착 및 이동에 따른 추가적인 시간이 소요되고, 센서와 구조물의 불완전한 커플링으로 인한 측정 결과의 신뢰성 및 일관성을 유지하지 어렵다는 문제를 발생시킨다. 최근 이러한 문제의 해결책으로 Air-coupled sensor (ACS)의 사용이 각광받고 있으며, 여러 연구자들에 의해 ACS의 가능성 및 실용성이 증명되고 있다. 기존의 접촉센서와 비교하여 ACS를 사용했을 때 얻을 수 있는 가장 큰 장점은 센서의 커플링 문제를 근본적으로 해결하여 신뢰도가 높고 일관적인 측정이 가능하고, 대형 건축/토목 구조물의 표면을 음향스캔하여 결과를 신속하게 처리하여 실시간으로 시각화 할 수 있다는 점이다. 이론적으로 ACS를 이용하여 측정하는 물리값은 콘크리트 내부에서 발생된 응력파의 일부가 공기중으로 전파된 누설파 (Leaky wave)이다. 콘크리트 비파괴 검사에 주로 사용하는 100 kHz이하의 저주파를 측정할 경우 일반적으로 콘텐서마이크가 ACS로 사용될 수 있다. 기존 연구자들은 실험 및 이론적 연구를 통하여 응력파에 기반한 비파괴 방법에서 ACS가 기존의 접촉 센서를 대체할 수 있다는 점을 보여주고 있다. 현재 미국에서는 연방 도로청 (FHWA) 및 국가표준기술연구소 (NIST)의 연구비 지원으로 ACS의 실용성을 높이기 위하여 최적화된 음향반사판의 설계를 통한 ACS 의 민감도를 높이기 위한 연구, 다채널 센서 배열 및 데이터 통합을 위한 새로운 알로리즘 개발, 자동화 및 로봇 기술과 융합과 같은 연구가 활발히 진행되고 있다. 멀지 않은 미래에는 ACS를 장착한 무인 로봇이 다양한 종류의 건축/토목 구조물의 건전도를 평가하기 위하여 종횡무진 활약하는 모습을 현실 속에서 볼 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.136-145
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• 2009

'지능형 굴삭시스템 개발'은 센서기술, 로봇기술들을 융합하여 토공 작업환경을 인식하고 작업 계획을 수립하며 굴삭기를 자동 조정하여 토공작업을 자동화 하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 요소기술로서, 광대역 3D 레이저 스캐너를 이용하여 실제 토공 작업환경을 가상의 3차원 공간으로 재현할 수 있는 수학적 모델을 만드는 것이다. 이 연구에서는 광대역 3D 레이저 스캐너를 구동하기 위한 사용자 소프트웨어 및 사용자 인터페이스를 개발하였으며, 3D 레이저 스캐너의 차량 탑재 및 스캐닝 작업의 최적화를 위하여 모바일 3D 이미징 시스템을 개발하였다. 또한 실제 토공 작업환경을 대상으로 스캐닝 실험을 실시하여 스캔 데이터를 획득하였고, 이를 기반으로 각 스캔 데이터들 간의 자동 정합 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 향후 지능형 굴삭 로봇의 완전 자동화 시스템의 구현을 위하여 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.130-141
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• 2011

2006년부터 한국에서 개발중인 지능형 굴삭 시스템(IES)은 이동, 굴삭, 상차를 포함하는 굴삭 작업 일련의 과정을 전자동으로 실현하기 위한 프로젝트로서, 굴삭 로봇 주변 지형의 3차원 모델링과 상차트럭의 위치, 사람의 접근, 이동경로상의 장애물 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 굴삭 자동화 장비의 작업 품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심 요소 기술이라 할 수 있다. 이 연구의 목적은 레이저 스캐닝 시스템을 이용하여 지능형 굴삭 로봇 주변의 지형과 객체를 3차원으로 탐지함으로써 자동화 굴삭 작업의 품질과 안전성을 확보하는 데 있다. 본 연구에서는 굴삭기 주변의 3차원 지형으로부터 객체의 위치, 높이, 너비, 형상 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였으며, 실제 토공현장을 대상으로 한 실험을 통하여 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.145-154
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• 2009

작업환경 주변의 사물(target object)을 자동으로 인식하고 그 결과를 효과적으로 모델링하는 기술은 작업 품질, 생산성 등 개발 장비의 성능(performance)에도 지대한 영향을 미치게 되므로 이는 건설자동화 장비를 개발함에 있어 필수적으로 요구되는 핵심 요소기술이다. 현재 국내에서는 2006년부터 지능형 굴삭 로봇(intelligent robotic excavator)의 개발을 위하여 토공 작업환경을 대상으로 스테레오 비전을 활용하여 굴삭 로봇 주변 영역의 지반형상을 3차원으로 모델링하기 위한 기술을 개발하고 있다. 본 연구의 목적은 실제 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하는 과정에서 필연적으로 발생되는 스테레오 매칭 노이즈를 효과적으로 제거하기 위하여 다양한 토공작업 환경 요소가 포함된 스테레오 영상을 수집하고 토공 작업 환경의 3차원 모델링에 적합한 노이즈 제거 알고리즘을 제안하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 디지털 영상처리 기술은 토공 작업환경을 대상으로 주변을 자동 인식하고 추출하고자 하는 관심의 대상을 3차원으로 모델링해야 하는 굴삭기 이외의 자동화 장비 개발에 있어서도 응용성이 매우 클 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.184-192
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• 2008

현재, 전 세계적으로 건설 산업의 문제점으로 인식되고 있는 낮은 생산성, 숙련공 부족, 인력의 부족, 높은 재해율 등을 해결하기 위한 방법으로 낙후된 건설 생산시스템의 첨단 기술화를 위한 건설 자동화연구가 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 1980년대부터 건설자동화 연구가 진행되고 있으며 기계화 및 반자동화를 통한 생력화를 위한 연구가 주로 진행되었다. 그러나 최근 IT기술의 비약적 발전과 함께 건설 로봇의 개발에 대한 관심이 집중되고 있으며 2006년 말부터 국토해양부의 건설기술혁신사업의 일환으로 토공자동화를 위한 지능형 굴삭시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템의 최종 개발 목표와 2차 년도까지 진행된 연구내용에 대하여 소개하고자 한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.347-352
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• 2007

건설 산업의 숙련공 부족현상, 고령화 문제, 임금 상승으로 인한 채산성 악화, 품질의 균일성 및 안전성 확보 등은 향후 국내 건설 산업이 해결해야 할 당면 과제이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 기술적인 접근방법으로써 국${\cdot}$내외에서는 건설 자동화에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며, 최근 국내에서는 토공사 작업의 안전성을 확보하기 위해 백호(backhoe)를 대상으로 지능형 굴삭로봇을 개발하기 위한 연구가 진행 중에 있다. 본 연구에서는 지능형 굴삭 로봇을 개발하기 위해 필수적으로 요구되는 기반기술 중 실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동산출을 위한 최신 요소기술을 분석하고 최적 대안을 제시하였으며, 이를 위해 국내외 문헌고찰 및 다양한 최신요소 기술의 분석을 통해 지반형상을 실시간으로 인식할 수 있는 5가지 요소기술들에 대한 분석을 선행하였다. 또한 로컬영역의 실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동 산출을 위해 3차원 모델링 장비가 갖추어야할 주요 고려요소를 분석하고, AHP 기법을 이용하여 주요 고려요소별 가중치를 산정하고 각 요소기술별 선호지수를 도출하였다. 도출된 선호지수를 바탕으로 최신 요소기술 간의 우선순위를 선정함으로써 3차원 모델링 장비에 적용 가능한 최적 대안을 선정하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1032-1037
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• 2019

기존 약국 자동화 시스템에서는 약품 최초투입 시, 설비 운용 중에 수량 측정을 하지 않은 채 메모리 상에서만 수량 관리를 해왔다. 이로 인해 설비의 오류 시 운용 도중 이미 차감되어 버린 약품에 대한 수량 관리가 이루어지지 않았다. 수량 관리가 되지 않아 관리가 필요한 중요한 약품의 경우 심각한 문제를 야기하고 있다. 또한 설비 외부에 약품에 대한 잔량을 사용자에게 알려주는 부분이 없어 사용자는 해당 약품의 재고 소진 시 약품을 다시 채워 넣어야 했다. 약품의 재고 소진 시 설비는 운용을 멈추기 때문에 재가동까지의 시간과 해당 약품을 다시 채워 넣는 시간까지의 손해를 가진 채 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 약국 자동화 관리 시스템의 로봇에 변위 센서를 추가하여 약품들의 수량을 수시로 관리하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.445-454
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• 2023

최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1074-1081
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• 2011

As robotics systems are becoming more complex there is the need to promote component based robot development, where systems can be constructed as the composition and integration of reusable building block. One of the most important challenges facing component based robot development is safeguarding against software component failures and malfunctions. The health monitoring of the robot software is most fundamental factors not only to manage system at runtime but also to analysis information of software component in design phase of the robot application. And also as a lot of monitoring events are occurred during the execution of the robot software components, a simple data treatment and efficient memory management method is required. In this paper, we propose an efficient events monitoring and data management method by modeling robot software component and monitoring factors based on robot software framework. The monitoring factors, such as component execution runtime exception, Input/Output data, execution time, checkpoint-rollback are deduced and the detail monitoring events are defined. Furthermore, we define event record and monitor record pool suitable for robot software components and propose a efficient data management method. To verify the effectiveness and usefulness of the proposed approach, a monitoring module and user interface has been implemented using OPRoS robot software framework. The proposed monitoring module can be used as monitoring tool to analysis the software components in robot design phase and plugged into self-healing system to monitor the system health status at runtime in robot systems.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.449-456
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• 2019

본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.