• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.758-760
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• 2022

본 연구는 머신러닝의 한 종류인 YOLOv5를 이용하여 기존 육안 선별작업을 자동화 하는 기계를 설계하는 것이다. 본 연구에서는 영상촬영과 선별작업을 진행하는 컨베이어 기구와 선별 프로그램을 제작하고, 모든 표면을 검사해 사과의 품질을 3단계로 구별하는 작업을 진행하였다. 결과적으로 투입된 사과의 품질을 성공적으로 분류 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.975-977
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• 2018

본 논문은 대형마트와 같은 유통업계에서 무인계산시스템의 자동화로 소비자의 계산 편리성 증대를 위한 딥러닝과 영상처리를 활용한 무인계산시스템을 제안한다. 소비자가 무인계산시스템의 컨베이어 벨트 위에 계산할 물품을 올리면 벨트 끝에 위치한 카메라로 이동하여 촬영한 물품의 이미지를 딥러닝과 영상처리로 분석하여 제품의 리스트를 제공, 결제가 완료되면 서버에 전송하여 재고를 관리하고 발주가 필요한 제품은 자동으로 발주하는 시스템이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.776-778
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• 2022

우리는 일상 속에서 다양한 결제시스템을 접할 수 있다. 그중 무인계산 시스템은 소비자가 구매부터 결제까지 스스로 하는 방식이다. 발전된 기술이 편리함을 제공하지만, 일부 소비자들은 오히려 사용에 어려움을 겪고 사람이 계산을 해주는 기존의 시스템을 선호하는 경우가 많다. 본 논문에서는 소형 IOT 기기와 딥러닝 객체 인식 시스템을 기반으로 한 무인계산대를 설계하고 개발하였다. 계산대의 모습을 구현하기 위해 아두이노 컨베이어 벨트를 이용하고 라즈베리 파이와 파이 카메라를 이용하여 객체 인식 환경을 구현하였다. 파이 카메라를 통해 영상을 인식하고 해당 영상을 실시간으로 전송하여 PC에서 YOLO를 통해 객체를 탐지한다. 이후 탐지된 객체는 소비자가 확인할 수 있도록 디스플레이에 시각화한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝 객체 인식 무인계산 시스템은 공산품이 주를 이루는 무인 상점에 활용할 수 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제14권1호
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• pp.7-14
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• 2005

본 연구는 식물공장용 체인컨베이어식 조간조절장치를 개발하기 위해 수행하였다. 개발 시스템을 재배작물에 실제로 적용하기 위해 평가 시험하였다. 실험결과, 식물공장에서 수경재배되는 채소의 주간을 조절하는 기술을 제공하였다 작물조간조절단계는 매주 수확하는 것으로 하여 4단으로 설정하였고, 단계별 이송속도는 각각 6.4, 9.6, 12.3, 15.8$cm{\cdot}s^{-1}$이었고, 조간조절량은 각각 101.6, 152.4, 203.2, 254.0mm로 나타났다. 1단계에서 4단계로 작물이 이송되는 동안 작물과 재배 홈통의 무게가 17N에서 935N으로 증가함에 따라 구동축토오크도 $11.7\~33.3N{\cdot}m$범위에서 증가하여 이론토크 값보다 $5.9\~9.8N{\cdot}m$ 더 소요되었으며, 이때의 진행 저하율은 $1.6\~2.1\%$이었다. 재배홈통의 이동소요 시간의 설계 값이 2.26초이고 실측값이 2.24초로 잘 일치한 것으로 나타났다. 조간조절장치는 조간조절량이 설계된 값의 $5%$이내 범주에서 잘 조절되고, 시스템으로도 안정적으로 나타나 식물공장용 조간조절장치로 체인컨베이어식 조간조절장치가 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2525-2528
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• 2003

본 논문은 제철소 원료공장에서 선박으로부터 철광석, 석탄 등의 원료를 언로다 내부의 벨트 컨베이어로 이송 시, 선박과 부두와의 공간이 발생하여 이 공간으로 원료가 낙광 하여 해양오염이 발생하고 원료의 유실 등의 문제점을 해결하기 위한 낙광방지 시스템 개발에 관한 연구이다. 초음파 센서를 이용한 선박과의 거리 인식 및 PLC 제어기를 이용한 자동 제어 방법을 제시한다. 언로다 본체에 낙광방지판과 이를 구동하는 에어 실린더형태의 구동기와 낙광방지판을 연결하는 링크부로 구성되는 시스템에 있어서, 거리 감지 센서 3대로부터 선박과의 최소 거리를 구하고 이를 PLC 제어기를 이용하여 목표 거리와의 오차를 구한 다음, 오차의 증감에 따라 구동기인 에어 실린더의 이동량을 구하여 낙광방지판을 선박과 최대한 밀착시켜 하역 작업을 하고, 떨어진 낙광을 자동으로 회수하는 시스템에 관한 논문이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.304-306
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• 2003

본 논문은 제철소 원료공장에서 선박으로부터 철광석, 석탄 등의 원료를 언로다 내부의 벨트 컨베이어로 이송 시, 선박과 부두와의 공간이 발생하여 이 공간으로 원료가 낙광 하여 해양오염이 발생하고 원료의 유실 등의 문제점을 해결하기 위한 낙광방지 시스템 개발에 관한 연구이다. 초음파 센서를 이용한 선박과의 거리인식 및 PLC제어기를 이용한 자동 제어 방법을 제시한다. 언로다 본체에 낙광방지판과 이를 구동하는 에어실린더형태의 구동기와 낙광방지판을 연결하는 링크부로 구성되는 시스템에 있어서, 거리 감지 센서 3 대로부터 선박과의 최소 거리를 구하고 이를 PLC 제어기를 이용하여 목표 거리와의 오차를 구한 다음, 오차의 증감에 따라 구동기인 에어 실린더의 이동량을 구하여 낙광방지판을 선박과 최대한 밀착시켜 하역 작업을 하고, 떨어진 낙광을 자동으로 회수하는 시스템에 관한 논문이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.339-340
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• 2018

산업 현장에서 사용되는 산업용 로봇은 자동화 시스템 도입에 따라 큰 성장세를 보이고 있다. 본 논문에서는 컨베이어 벨트에 올라온 물체의 무게를 측정하고, 로봇 팔이 무게별로 물건을 지정 위치에 분류하는 시스템을 구현하였다. 또 로봇 팔끼리 서로 데이터를 주고받으며 데이터 값에 따른 동작을 수행하고 클라우드에 데이터 값을 업로드하여 쉽게 모니터링 가능한 로봇 팔을 이용한 무게 분류 시스템을 설계하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.83-89
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• 2002

자동차의 바킹류 및 방음고무는 자동차의 소음 및 오일등 각종유액의 누설의 대부분을 차지하고 있기 때문에 자동차의 생명연장에 필수적인 부품이다. 현재까지 선별시스템의 고가로 인해서 대부분의 선별이 수작업으로 이루어져 왔다. 이는 피로누적에 의한 오류가 많을 수 있고 제품의 신뢰도에 치명적일 수 있다. 선별 시스템을 완전 자동화 하므로서 공정개선 및 인건비 절감, 신뢰도 개선의 효과가 있다. 이 연구는 앞으로 이들 고무 제품의 검사 장비의 자동화를 이루는 기반을 만든다고 할 수 있다. 특히 컨베이어 벨트를 타고 흐르는 부품을 제어하는 부분과, 움직이는 물체의 타이밍을 설계하여 영상획득하여 내부 불량 제품에 DCT(이산여현변환)를 적용하여 선별시스템을 만들었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.6-11
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• 2009

본 논문에서는, 청정지역내에서 다수의 유리 기판을 적재하여 반송하는 롤러 컨베이어 시스템에서, 롤러와 카세트 사이의 기계적 마찰로 인해 발생하는 오염입자에 의한 유리 기판의 오염여부를 판단하기 위해, 시스템 내부의 유동장을 전산유체역학 기법을 통해 해석하였다. 수치해석 결과 일정 속도로 이동하는 카세트 하부에 큰 와류가 생성되는 것을 확인하였다. 그러나 이 와류는 후면에서 유입되는 강한 기류와, 상부 FFU에서 공급되어 하부로 배기되는 기류로 인해, 카세트의 하부 영역에만 갇히게 되는 것으로 나타났다. 따라서 카세트와 롤러 사이의 기계적 마찰로 인해 오염입자가 발생하여도 상부로 이동할 수 없어 유리 기판의 오염 가능성은 낮았다. 또한 이동속도가 빨라짐에 따라 유리 평판 사이의 공기 유동의 방향이 평판의 점성 전단력에 의해 역방향으로 바뀌게 됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.11-18
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• 2020

본 연구는 컨베이어 시스템에서 딥러닝을 이용한 배출구 막힘 판단 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 산업 현장의 CCTV에서 수집한 영상을 이용하여 배출구 막힘 판단을 위한 다양한 CNN 모델들을 학습시키고, 성능이 가장 좋은 모델을 사용하여 실제 공정에 적용하는 것을 목적으로 한다. CNN 모델로는 잘 알려진 VGGNet, ResNet, DenseNet, 그리고 NASNet을 사용하였으며, 모델 학습과 성능 테스트를 위하여 CCTV에서 수집한 18,000장의 영상을 이용하였다. 다양한 모델에 대한 실험 결과, VGGNet은 99.89%의 정확도와 29.05ms의 처리 시간으로 가장 좋은 성능을 보였으며, 이로부터 배출구 막힘 판단 문제에 VGGNet이 가장 적합함을 확인하였다.