선박 건조 시장의 요구를 맞추기 위하여 신속한 건조의 목표로 노력하고 있는 조선소가 선박 정도관리에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 선박 건조 공정에서 생산성의 향상과 생산 주기의 단축을 위하여 선박 부재의 정도평가를 전 주기에서 수행해야 하는 것은 중요하다. 선박의 품질을 높이기 위하여 조선소에서 블록의 정도제어를 수행하는 것은 선박의 건조 주기를 단축할 수 있을 뿐만 아니라 건조 비용도 줄일 수 있다. 선박 블록의 정도를 제어하는 중심은 선박 블록 통합 정도관리 시스템을 만들어야 한다. 이 시스템은 "Non-allowance Shipbuilding"의 목표로 정도관리의 총괄성, 블록 정도의 향상, 정도 관리 과정의 표준화 등이 이루어져야 한다. 일반적으로 정도관리를 수행하는 관리자가 광파측정기를 이용하여 선박 블록의 접합면에 있는 주요 포인트(vital point)를 측정하고 수집하지만 무거운 계측장비를 가지고 블록의 정도관리를 수행하는 것은 불편할 뿐만 아니라 시간도 오래 걸린다. 본 논문에서는 선박 블록의 정도관리 시간을 단축할 수 있는 포인트 클라우드 기반으로 3차원 레이저 스캐너를 이용한 선박 블록 탑재 전에 오차예측 방법을 제안하였다. 이 방법은 ICP(iterative closest point) 알고리즘으로 측정된 포인트 클라우드와 설계된 점들의 비교 작업을 수행한 다음에 허용범위 내의 오차를 만족하는 지를 판단한다.
선박의 생산 효율을 높이고 생산 주기를 단축하기 위해서는 건조 주기 동안에 효율적으로 선박 구성 요소의 정확도를 평가하는 것이 중요하다. 블록의 정도 관리는 선박 공정의 단축 및 비용 절감, 선박 품질 향상에 중요한 의미를 갖는다. 대형 조선소를 중심으로 이를 위한 시스템들이 개발되어 활용되고 있지만 일부 조선소에서는 블록 형상이나 크기에 따라 줄자나 추 등의 전통적인 측정도구나 광학 장비인 광파기를 사용하여 측정, 관리하고 있으며, 정도 관리 수행하는데 있어서 이러한 도구나 장비뿐만 아니라 필수적으로 측정 위치를 파악하기 위한 종이 도면과 측정 데이터를 기록하기 위한 장치를 병행하고 있다. 측정된 결과는 수기 입력 혹은 기록 장치를 통해 정도 관리 시스템에서 관리하게 된다. 측정 결과는 작업 환경 및 작업자의 숙련도에 따라 영향이 미치게 되며, 측정 결과 관리 측면에서도 측정 결과 작성 누락, 정도관리 시트 관리의 부재 등에 대한 인적 오류(human error)와 시스템 내 결과 데이터 입력으로 인한 이중 작업 시간 소요로 인한 효율 측면에서의 비용 손실이 발생한다. 본 연구에서는 기존 정도관리 수행에서의 작업 환경을 개선하기 위한 목적으로 블록 정도 및 블록 측정 위치를 종이 도면을 통해서 확인하던 과정을 증강현실 기술을 이용하여 실제 블록 위에 측정 정보를 가시화함으로써 정도관리 수행 시간을 단축하고 측정 장비와의 연동을 통해 정도관리 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 증강현실 기반의 스마트 정도관리 시스템을 제안하고, 제안한 시스템에 대해서 프로토타입 구현을 통하여 정도 관리에서의 적용 가능성을 검토하였다.
본 연구에서는 기존의 블록 조립 후 정도 계산 절차와 블록 조립의 특성을 고려한 최적 정도 계산 알고리즘 개발을 위한 연구를 수행하였다. 여기서 제안된 알고리즘은 생산관리점들 중 특정한 관리점을 기준으로 생산관리점들의 설계와 측정 데이터 사이의 평균제곱근 오차의 합을 목적함수로 가진다. 생산관리점들은 접합면 상의 데이터와 그 외의 데이터로 구분하였으며, 구분된 데이터는 정합 과정에서 사용되어지는 6가지 자유도 조합 결정에 있어 다양한 제약조건 구성과 목적함수 계산에 사용하였다. 목적함수 및 제약조건과 함께 탑재공정을 고려하여 설계와 측정 계산 대상점들 간의 오차가 허용 오차 이내에 포함되는지를 확인하는 과정이 포함되는 점과 점 관계를 이용하는 변형 ICP 알고리즘과 sampling법을 혼합하여 최소 오차 범위를 계산하는 최적 정도 계산 알고리즘을 개발하였다. 실제 공정에서 확인된 블록 측정 데이터를 개발된 알고리즘에 적용한 결과에 따르면 최적 정도 계산의 대상점은 접합면 상의 점들만으로 계산을 수행하는 것보다 전체 점을 대상으로 계산하는 것이 더 작은 오차를 가지며 접합면의 한 점을 고정된 일치점으로 두고 모든 생산관리점들을 대상점으로 계산 하는 것이 최소 오차를 가지는 최적 정도 계산방법이라는 결론을 도출하였다.
현재 조선산업은 선박의 대형화 추세에 맞추어 선체블록 규모가 대형화되고 있다. 따라서 대형 선체블록제작을 위한 블록전문업체가 증가하고 있으며, 그에 따른 블록조립 및 정도계측기술 개발이 절실히 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 그간 수행해온 블록계측과 관련된 각종 데이터베이스를 구축하고, 시스템 기능구현에 핵심 기술인 소프트웨어 개발 기법, 정보 가시화 기법을 제시하고 이를 이용한 인터페이스를 개발하여 본 시스템의 구성요소를 유기적으로 연결하여 사용하는 과정을 시연함으로써 블록조립 정도평가 시스템의 유용성과 기능을 검증하였다.
일반적으로 선박공정에서 작업자는 완성된 블록을 레이저 계측장비를 이용하여 제작된 선박블록의 3차원 좌표를 측정한다. 그런데 제작된 선박블록의 좌표측정은 수작업으로 이루어졌으므로 이에 의한 측정된 좌표는 설계단계에서 작성된 도면의 설계좌표와 편차가 발생한다. 이로 인해 작업자는 육안으로 직접 선박블록의 측정좌표와 설계좌표의 일치정도를 확인해야 하며, 이는 선박불록의 정도관리에 대한 인적 및 시간적 비용을 크게 증가시킨다. 본 논문에서는 선박공정의 선박블록의 정도관리에 있어서 이러한 단점을 해결할 수 있는 자동화된 3차원 좌표의 패턴매칭 알고리즘을 제안하고, 제안한 3차원 좌표의 패턴매칭 알고리즘의 성능은 자체적으로 개발한 3차원 좌표 시뮬레이션 프로그램에 의해 분석하였다. 단일 및 다수 선박블록의 측정좌표 데이터에 대한 좌표매칭율은 거리오차 허용범위가 20~25cm에서 약 90.2%가 됨을 확인하였다.
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)의 경제성과 유연성을 향상시키기 위해 복잡해지는 자원의 운영 및 관리를 자동화하는 추세에 있다. 그러나 클라우드 스토리지에 대한 자동화는 제조업체의 스토리지 하드웨어에 종속되나, 사용자가 필요로 하는 용도에 맞추어 스토리지 유형을 유연하게 지원할 수 없다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지의 자동화 추세에 맞추어 사용자의 환경에 연계한 블록/파일/객체 스토리지를 통합으로 지원하는 자동 설정 모듈을 제안한다. 제안방법은 클라우드 스토리지인 ceph을 자동으로 설치하기 위하여 Chef 구성관리도구 기반의 자동설치 및 설정 모듈을 제안하였으며, 사용자들이 ceph 스토리지를 쉽게 사용할 수 있도록 쉘 프로그램 기반의 블록/파일/객체 스토리지 자동설정 모듈을 제안하였다. 제안방법은 하드웨어 종속 없이 가상이나 물리적인 사용자 환경에서도 자동적으로 공유파일 스토리지, 블록 스토리지, 객체 스토리지에 대한 설정 및 관리를 쉽게 할 수 있다.
코로나 바이러스 감염증-19가 처음 발생한 이래로 확산세가 전혀 줄지 않고 계속 늘어나는 지금, 확진자는 물론이거니와 자가격리자에 대한 관리 또한 매우 중요하다. 국가 간 이동이나 코로나 바이러스 확진자와 접촉한 일이 있는 사람의 경우 2주간의 자가격리를 해야 되니만큼 그 숫자가 매우 많으며 그에 대한 관리 또한 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 블록체인을 이용하여 자가격리자에 대한 체계적이고 신뢰성 있는 관리 시스템을 제안한다. 프라이빗 블록체인 합의 알고리즘인 PBFT를 이용하여 방역당국과 같은 중앙에서 그것을 실시간으로 확인하여 자가격리 이탈자가 있을 경우 바로 알 수 있는 효과를 기대한다.
개인 정보의 유출은 유출된 당사자에게 단순 정보 유출을 넘어서 2차적인 피해를 주기 때문에 개인 정보 보호에 대한 중요성은 높아지고 있지만 오늘날까지 개인 정보 유출 사고는 끊임없이 발생하고 있다. 현재 널리 사용되고 있는 디지털 신원인 중앙 집중형 ID(Centralized Identity)는 사용자가 스스로 신원을 생성, 제어, 관리할 수 없어 개인 정보 유출 및 오남용이 쉬운 구조이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개인이 스스로 자신의 신원을 관리 및 통제할 수 있는 블록체인 기반의 디지털 신원의 필요성이 제기되었다. 본 논문에서는 디지털 신원(Digital Identity)의 종류와 현재 국내외에서 연구하고 있는 블록체인 기반의 신원증명 기술에 대한 동향을 살펴본다.
밀폐된 작업현장에서는 현장의 환경데이터가 작업자의 안전에 큰 영향을 미치므로 작업 현장의 관리가 중요하다. 이에 오늘날의 산업현장은 공장 내 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 기반 공장 형태로 바뀌어 가고 있으며, 이를 안전하게 운영하기 위한 관리시스템을 필요로 한다. 일반적으로 안전관리시스템은 중앙 서버와 데이터베이스를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 방식으로 데이터의 위변조 및 유실 가능성이 높아 신뢰성이 다소 부족하다. 본 논문에서는 3세대 블록체인 기술인 EOS 기반의 작업자 안전관리 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 EOS 블록체인을 이용하기 위한 스마트 컨트랙트와 블록체인 기반으로 동작하는 3가지의 분산 애플리케이션으로 구성된다. 사용자의 역할에 따라, 작업자 및 관리자 애플리케이션은 작업의 시작과 종료에 대한 요청과 그에 따른 승인 작업을 블록체인 트랜잭션으로 수행한다. 수행된 전체 트랜잭션 히스토리는 블록체인 네트워크에 참여한 모든 노드에 분산 저장되어 사실상 데이터 위변조가 불가능하다. 시스템 운영자 애플리케이션은 작업자와 관리자에게 기능 수행에 적합한 어카운트 권한을 부여하고 작업현장의 안전성을 확보하기 위한 IoT 데이터의 적절한 기준치를 설정한다. 현장센서 플랫폼에서 받은 IoT 데이터와 작업의 흐름에 따른 요청과 승인 정보는 EOS 스마트 컨트랙트에 명시적으로 저장되고 관리된다.
검찰청의 2014년 통계에 의하면 자전거 이용자의 53%가 도난 경험이 있다고 응답하였다. 우리나라의 자전거 도난 율이 높은 이유는 자전거 관리 시스템이 없기 때문이다. 이는 자동차처럼 차대번호를 활용하여 자전거를 관리하지 않기 때문이다. 대부분의 사람들은 자전거에 차대번호가 있는지 모르기 때문이다. 구매자가 자전거 관리 블록체인 시스템에 자전거를 등록하게 된다면 누구나 체인에 등록 된 정보를 조회할 수 있어, 차대 번호만 기입하면 누구의 자전거인지 확인할 수 있다. 또한 사고가 발생하면 블록체인(Blockchain)은 자전거와 관련된 모든 정보를 관리하기 위해 자동차와 같이 어떤 장비가 교체되고 있는지를 기록한다. 이렇게 되면 중고 거래를 할 때 소비자는 사고 이력이 있던 제품인지 조회 할 수 있어 현명한 소비가 가능하다. 본 논문에서는 자전거 차대 번호를 활용하여 자전거 관리 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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