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.
본 연구는 국내에서는 현재 개발 성공사례가 없는 건설 장비 중 하나인 지능형 브레이커의 자동타격조절 핵심기술을 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구진행은 다음과 같은 절차로 진행된다. 우선 수압면적과 개도면적, 포트의 연결 관계를 파악하여 해석모델을 개발한다. 그리고 해석모델에 경암과 연암을 오가는 상황을 모사하여 연속적으로 장타모드와 단타모드의 가변이 가능한지 검증한다. 마지막으로 해석결과로부터 타격모드가 가변될 때 발생하는 자동제어밸브의 동적거동을 분석하여, 자동타격조절의 핵심원리를 파악한다.
건설자동화 장비의 개발에 있어서 주변 사물을 인식하고 효과적으로 모델링하기 위한 노력은 지속적으로 이루어져 왔다. 이 연구는 지능형 굴삭 로봇 개발의 요소기술로서, 3D 레이저 스캐너를 이용하여 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하고, 객체화된 모델링 정보를 이용하여 지능적인 작업 계획을 수립하기 위한 기반 연구이다. 이 연구에서는 먼저 3D 레이저 스캐너의 시장 동향을 분석하였고 토공 작업환경을 대상으로 3D 레이저 스캐너의 성능을 비교 분석하여 토공 현장에서 적합한 3D 레이저 스캐너를 선정하였다. 그리고 3D 모델링 시스템의 하드웨어 구서을 제시하였고 전체 소프트웨어의 컨셉을 설계하였다. 다음으로 소프트웨어 상세 기능 설계 및 사용자 인터페이스 설계를 통해 향후 photogrammetry 및 객체인식 기술의 적용을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이 연구에서는 실제 토공현장을 대상으로 개발된 소프트웨어와 토탈 스테이션을 이용하여 타겟간의 상대거리를 측정하고 3D 모델링 시스템의 정확성을 측정하였다.
본 연구는 토사운반작업이 실행되는 현장에 충돌위험구역을 설정하고 작업자의 불안전한 행동을 아차사고수준에서 식별하는 영상분석 방법론을 제시한다. 컴퓨터 비전기술을 건설안전관리에 활용하는 데 있어 큰 걸림돌이 되어 온 위험발생 이벤트를 연구자가 원하는 시나리오대로 재현하기 용이하도록 게임엔진을 활용하는 방법을 제시한다. 본 연구는 기존 연구들이 불안전한 조건을 결정론적으로 가정하는 접근방식과 달리, 현장여건에 따라 위험구역이 변화되는 상황을 현실적으로 반영하는 방법을 제시한다. 본 방법론은 선행연구들이 간과한 불안전한 조건과 행동을 구분하는 방법을 제시하고 사고가 발생되는 인과관계를 반영하였다. 사례연구는 덤프트럭에 의해 제공된 불안전한 조건하에서 작업자의 불안전한 행동을 아차사고 수준에서 관측하는 방법과 중점관리 대상이 되는 위험구역을 결정하는 방법을 규명하였다.
수질모니터링은 수자원 보존과 공중 보건에 있어 매우 중요하다. 기후변화로 인한 이상강우와 산업화 등의 이유로 비점오염물질 및 오염원 배출량이 증가하여 하천과 호소에 영양염류가 증가하게 된다. 영얌염류의 증가로 하천에 부영양화 상태가 지속된다면 녹조발생 등으로 인해 생태계에 부정적 영향을 초래하게 된다. 또한 부영양화는 원수의 유기물량 증가로 인해 처리비용 증가, 이취미 문제 등 인간에게도 직접적인 문제를 유발한다. 특히 우리나라의 경우 하천 취수율이 높은 국가이며, 낙동강 중상류 지역에는 산업시설이 과도하게 밀집되어 있어 하천에 오염물질 유입이 되어 부영양화가 된다면 심각한 문제를 유발하게 된다. TN은 부영양화의 중요한 지표다. 우리나라의 TN 측정은 시료 채수 후 실험실에서 수질오염공정 시험기준에 따라 진행이 된다. 실험실 분석은 TN 농도를 분석하는 일반적인 방법이며, 정확한 검출 및 정량화를 목표로 한다. 하지만 이러한 방식은 정교한 장비를 갖춘 전문 실험실 및 전문 인력을 필요로 한다. 환경부에서 주요 하천에 수질측정망을 설치하여 수질현황에 대한 종합적인 조사를 통해 수질변화 추세를 파악하는 것이 가능하지만, 실시간 TN 농도를 감지하는데 매우 제한적이다. 현재 조사방식은 TN 농도 증가로 인한 문제에 대해 초기대응을 하기에는 한계가 있다. 최근 센서의 발전으로 다양한 항목을 신속하고 지속적으로 모니터링 할 수 있게 되었다. TN에 대한 직접적인 센서 모니터링은 불가능 하지만 여러 측정 항목이 TN과 상관관계가 있는 것이 여러 연구에서 입증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 오염도가 높은 낙동강을 대상으로 TN 예측에 대한 기초 연구를 진행하였다. 과거 측정된 자료를 활용하여 센서로 측정 가능한 항목을 통해 TN 예측을 진행하며, 실제 활용을 위해 회귀식을 도출하고자 한다. 최근 환경부에서 실시간 수질 현황 및 오염도를 파악하기 위해 자동측정망 지점을 늘리는 추세인데, 본 연구의 결과를 활용한다면 실시간 TN 예측에 대한 기초자료 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이 논문은 total flux leakage (TFL) 방법을 이용해 외부텐던을 비파괴검사 하는 솔레노이드 형태의 센서의 측정 신호를 후처리하는 방법을 소개한다. 기존에 개발된 TFL 솔레노이드 센서는 1차 코일과 2차 코일로 이루어져 1차 코일에 정현파 형태의 교류를 입력하면 2차 코일에 그 미분에 비례하는 신호가 측정된다. 이때 진폭은 텐던의 단면에 비례하므로 파단 및 부식 여부를 확인할 수 있다. 따라서 TFL센서의 측정신호에서 진폭정보를 추출 하는 것이 중요한데 기존에는 단순히 극댓값을 모아 진폭정보를 취득했다. 하지만 이 방법을 사용하면 측정빈도가 크게 낮아져 추가적인 신호처리 및 인공지능 적용에 많은 제약이 생긴다. 이 논문은 높은 측정빈도를 가진 진폭정보를 추출하기 위해 진폭복조를 응용해 진폭정보를 획득하는 방법을 제시한다. 진폭복조를 이용해 진폭정보를 취득하면 측정빈도를 원시신호와 동일한 수준으로 유지할 수 있다. 이 방법은 TFL센서의 1차 코일 입력 주파수 선택과 센서를 외부텐던에 적용하는 속도 등에 제약을 없애주어 개발 방향에 많은 자유도를 부여한다. 또한 높은 측정빈도를 유지하므로 추가적인 신호처리나 인공지능 등을 활용 하는데 유리함을 제공한다. 제안된 방법은 실내실험을 통해 검증 되었으며 기존 방법과 비교해 어떤 장점이 있는지 분석했다. 제시된 예제의 경우 진폭복조를 사용한 방법이 기존 방법에 비해 100배 높은 측정빈도를 제공 하는 것을 확인 할 수 있었다. 주어진 상황과 구체적인 장비 설정에 따라 차이가 있겠지만 대부분의 경우 진폭복조를 사용해 진폭정보를 추출하면 기존 방법 대비 만족할만한 결과를 얻을 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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