특수목적 기계 등에 사용되는 시스템은 재난환경에서 환경인지 및 인명탐지, 가시성 확보를 위한 다양한 센서 Network, 목적에 맞는 Actuator 구동기능, 영상신호를 포함한 정보수집/전달과 그에 상응하는 제어 기능을 커버하는 플랫폼 기술이 중요하며, 이 목적을 위해 유무선 조합구성으로 통신의 신뢰성을 높이고, 다양한 센서 네트워크를 구비한 독립모듈 운영을 통해 보다 광범위한 장소를 탐색 정보를 제공하고, 이러한 정보를 이용하여 특수목적용도를 높일 수 있는 특수목적 기계용 제어기 Platform 전반에 관한 연구이다.
This paper presents the design of attachments for dual arms of disaster responding heavy machine. The heavy machine handles a variety of tasks such as cutting, shredding, picking and moving in unstructured environment. Despite the need for rapid response, the heavy machine has difficulty in repeatedly replacing the attachment depending on the task. Thus, we propose a method to solve this physical and functional contradiction relation by using TRIZ separation principles. Above all, the existing equipment and the required working scenarios were surveyed and summarized in order to separate the attachments functionally for right-handed, left-handed and two-handed operation. Then, we proposed the design directions and conceptual design as following: multi function type attachment A, for precise operation and various operations; grab type attachment B, for grasping irregular objects and auxiliary device for both arms to handle bulky objects.
We are concerned with the dual-arm manipulation for disaster-responding special-purpose machinery. This paper presents a control strategy for performing complex work in an irregular environment, the control algorithm, the hydraulic circuit, and the master devices. The occurrence of collapse accidents at disaster sites such as natural disasters and building collapses is increasing, which is emerging as a social problem. In particular, for the initial response, various tasks must be performed in an irregular environment. The Marionette algorithm for intuitive control of 'as if the operator's arm is moving' was presented as a control strategy for dual-arm manipulators with attachments and the prototype. Next, the hydraulic circuit, control system, and wearable-type master device presented to implement the Marionette algorithm were explained and verified through an experiment in which rebar-cutting, drum-lifting, and lifting a bottle with one arm and pouring the water into the bucket with the other arm were tested.
본 논문에서는 경찰청에서 제공하는 2019년 민간경비업체와 민간경비원의 현황을 통해서 민간경비의 다양한 해석과 사각으로 이론적 기반을 마련하는 것을 목적으로 한다. 민간경비업체와 경비원 수는 총 5356개와 16만 3177명으로 나타났다. 현황으로 살펴본 민간경비업의 특징은 크게 4가지가 나타났다. 첫 번째 민간경비업체 수와 경비원의 수가 수도권으로 집중되었다. 기계경비원을 제외하고 53%~89%가 수도권(서울·경기·인천)에 집중되었다. 두 번째, 시설경비에 대한 집중이다. 시설경비가 민간경비업체와 경비원 수에 차지하는 비율은 각각 83%와 86%를 차지함으로써 경비업법에 의한 구분이 아닌 경비원은 곧 시설경비원을 뜻하는 것처럼 느껴지게 되었다. 세 번째, 비정상적인 신변보호 업체 수와 경비원 수이다. 2019년 기준으로 신변보호 업체의 수보다 신변보호원이 없는 상황이 발생하고 있고, 이는 허가만 유지, 시설경비업무와 경계모호, 신고 누락, 자체경비 전환으로 인한 것으로 보인다. 네 번째, 특수경비업의 특수성이다. 국가중요시설에서 일하는 특수경비원은 국가의 정책에 따라서 한국공항공사의 한공보안파트너스, 인천공항공사의 인천공항경비를 자회사로 하고 정규직 전환을 진행 중에 있기 때문에 특수경비업체 수와 경비원 수의 변화는 불가피한 것으로 보인다.
We introduce a piece of special-purpose equipment for responding to disasters that has a dual-arm manipulator consisting of six-axis multi joints, and a master-slave operating system controlled by a wearable joystick for intuitive and convenient operation. However, due to the complexity and diversity of a disaster environment, training and suitable training means are needed to improve the interaction between the driver and equipment. Therefore, in this paper, a system that can improve the operator's immersion in the training simulation is proposes, this system is implemented in a virtual environment. The implemented system consists of a cabin installed with the master-slave operation system, a motion platform, visual and sound systems, as well as a real-time simulation device. This whole system was completed by applying various techniques such as a statistical mapping method, inverse kinematics, and a real-time physical model. Then, the implemented system was evaluated from a point of view of the appropriateness of the mapping method, inverse kinematics, the feasibility for real-time simulations of the physical environment through some task mode.
본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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