지속적으로 악화되고 있는 공기, 토양 및 수질 등 주요 환경오염과 코로나 팬더믹에 의한 생활 패턴의 급진적인 변화로 인해 온라인 유통에 의한 친환경 식재료의 시장이 급성장하고 있다. 그리고 사회 구조 변화에 따른 인구 고령화 및 농업 관련 인구 감소하고 있는 가운데 아쿠아포닉스는 노후 경제 활동 자립, 환경 보호, 건강하고 안전한 먹거리 확보 등 문제들을 해결할 수 있는 시스템으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존 아쿠아포닉스 시스템에 여러 ICT 기술을 융합하여 최적 생육환경도출 및 정량생산예측을 위한 지능형 아쿠아포닉스 생산관리 모듈 중 지능형 식물 성장 측정 시스템을 설계하고자 한다. 특히 고성능의 처리 자원을 갖지 않는 생산 현장에 적합한 시스템 설계에 주안점을 두고, 생산 환경과 학습 데이터 및 판단 시스템을 위한 모듈 구성 방안을 제안하고자 한다.
Interactive measuring Part Program Generating Tools (IMPPGT) realized on the FANUC 15MA using touch trigger probes and interactive macro functions of the CNC were developed for intelligent measuring and inspection systems on the machine tools. Machine tools. Menu driven measuring and inspection functions of the IMPPGT were studied and implemented on the CNC through the macro executor and ROM writer. In order to automate measurement and inspection procedures in machine shops, measuring G Code system was also proposed. Using the developed measuring G Code system on the machine tool, untended measurement and inspection operation was able to be realized in FMS lines.
현대에 들어 대기 오염의 심각성이 계속적으로 보도되고 있으며 많은 기업들이 이를 위해 산업현장에서 발생하는 대기 오염 물질의 배출을 극소화 하기 위해 많은 친환경적 노력을 기울이고 있다. 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 대규모 공장에서는 고가의 분진 집진 시스템을 도입하여 친환경적인 기업으로 성장하고 있다. 반면 대부분의 중소 규모의 공장에서는 고가의 분진 집진 시스템을 제정적인 문제로 인하며 도입하기에 어려운 실정이다. 이러한 중소규모의 생산 환경의 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 3단 여과 시스템과 최근 각광을 받고 있는 센서 네트워크로부터 얻어지는 환경정보를 이용하여 분진 및 다양한 형태의 오염원을 선택적으로 제어함으로써 집진 효율을 극대화 시킬 수 있는 센서 네트워크 기반 지능형 집진 시스템을 제안하고자 한다.
최근 신재생 에너지 분야 가운데 풍력발전에 대한 관심이 높아지면서 관련 산업 분야의 연구 또한 활발히 수행되고 있다. 풍력발전기의 경우 초기 설치에 고가의 비용이 필요하며, 고장 발생 시 일반적으로 풍력발전기의 동작을 멈추게 한다. 본 논문에서는 풍력발전기의 Nacelle에서 발생하는 다양한 센서데이터를 수집하는 Bottom에서의 제어시스템을 다중화하여 고장 발생 시에도 풍력발전기의 중단 없이 지속적으로 에너지 생산이 가능하게 하는 고가용성 데이터베이스 시스템에 관한 것이다. 본 논문을 통해 개발된 고가용성 시스템을 통해 풍력 발전기의 높은 안정성을 보장하며, 수집된 데이터를 분석함으로서 고장에 대한 예측이 가능하다.
기존의 반도체 공장에서 사용되어진 제품의 코드는 필요에 의해 각 부문의 코드 담당자가 필요한 제품의 특성을 표현할 수 있도록 생성시켜 사용하여 왔으므로 여러 제품의 특성에 따라, 유사하나 독자적인 생성규칙이 존재하고 있으며 종합적인 관리체계가 이루어질 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고 코드를 자동으로 생성시켜 생산라인에 제공할 수 있는 전문가 시스템을 구축하기 위하여 각각의 규칙을 정의하여 병렬로 처리할 수 있는 지능형 코드관리 시스템을 개발하였다.
최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.
최근 국제적으로 물관리의 차세대 개념으로서 지능형 물관리(Smart Water Grid)가 활발하게 논의되고 있다. 우리나라에서도 일부 학자들을 중심으로 이에 대한 개념이 도입되고 있다. 현재까지 정리된 지능형 물관리의 개념은 최근 급성장한 정보통신기술을 활용하여 기존에 비효율적으로 운영되는 물관리의 시스템을 획기적으로 개선하자는 것이다. 따라서 이론적으로는 물의 생산, 정수, 배송 그리고 이용과 처리에 이르는 전 과정을 실시간으로 통합하여 관리하는 것이 가능하다. 국제적으로는 IBM과 Siemens 등과 같이 정보통신과 물산업을 선도하는 기업 주도의 기술개발이 진행되는 단계이다. 2000년대 초반에는 용수수급의 효율화를 위한 장치개발에 주력하였으나, 현재에는 용수수급과 관련된 제반사항에 대한 기술적 통합시스템 구축으로 적용범위를 넓히고 있다. 우리나라에서도 도시인프라 자료의 통합관리와 수질 모니터링 시스템 구축이 추진되었으며, 2010년 12월 발표된 새만금종합개발계획에서는 본격적으로 활용을 검토하고 있다. 그러나 지능형 물관리의 기술적 통합시스템 전략은 곧 심각한 제도적 장벽에 직면할 것이다. 아무리 우수한 기술적 시스템이 개발된다고 하여도 제도적 기반의 구축이 없으면 국민경제에 도움이 되는 현실적용에는 한계가 있다. 기존에 확립된 물관리의 제도적 기반으로는 한정된 지역의 좁은 영역에서 활용될 수밖에 없다. 이것은 우리나라의 물관리가 기본적으로 법적, 제도적, 행정적 차원에서 분리되어 운영되고 있기 때문이다. 본 연구는 지능형 물관리가 지향하는 기술적인 통합시스템 구축이 당면할 제도적 한계를 도출하고 이를 극복하기 위한 정책적 방향을 제시하고자 한다. 또한 2009년 국회에 제출된 물관리기본법(안)에 지능형 물관리의 개념을 도입하는 방안을 모색하고자 한다.
일반신호기는 정해진 신호시간에 따라 독립적으로 운영되는 정주기신호기와 TOD(Time of Day)식 신호기이다. 이런 일반신호기의 단점으로는 변동되는 교통량에 대응이 불가능하고, 교통량에 관계없이 연속적으로 신호체계가 이루어지기 때문에 차량의 이동성이 비효율적으로 됨에 따라 생산성 감소, 에너지낭비 및 자동차 배기가스 증가를 초래하고 있다 이를 개선하기 위한 방법으로서 본 논문에서는 4차선의 주차로와 2차선의 소방로로 이루어진 교차로에서 주차로의 교통량이 많을 경우, 차로에서는 녹색불이 지속되어 교통의 흐름을 원활하게 해주며, 소방로에서 차량이 일정량 증가하게 되면, 주차로의 신호등이 적색등을 바꾸어 소방로의 차량이 교통되도록 하는 지능형 교통체계에 대해 VHDL을 이용하여 지능형 신호체계 시스템을 설계하였다.
본 논문은 역설계 기법을 이용하여 비접촉 방법으로 인체의 발을 3차원으로 복원하고, 발에 관련된 분야에서 필요한 데이터를 추출하는 시스템에서 신발 제작에 필요한 데이터를 지능 기법을 이용하여 분류하는 모듈을 제안한다. 신발의 경우 개개인의 신체조건이 다르고 유행과 개성을 추구하고자 하기 때문에 기존의 생산체계로는 한계가 있다. 측정데이터를 기반으로 하는 맞춤 신발은 기존의 전통적인 수제화 방식과 대량생산 방식의 장점만을 취하여 저렴하고 편리하게 제작된다. 또한 3차원 측정기를 이용하여 측정한 화형 데이터를 적당하게 분류한다면 기성화와 수제화 제작에 필요한 라스트 생성과 개인의 발의 구조 분석에 활용 가능 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 획득된 발 데이터를 미리 정해 놓은 그룹으로 결정하기위해 신경망을 사용하여 신발 제작에 필요한 최적의 라스트 데이터를 선택하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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