사용후핵연료 수송용기의 이송 및 개폐작업을 수행하기 위하여 수송용기 취급장치 (RCGLUD)를 개발하였으며, 카메라 및 다중센서를 사용하여 취급공정을 자동화하는 연구를 수행하였다. RCGLUD는 크레인에 매달려 구동되므로 수송용기에 정확히 위치를 일치시키는 작업이 어려우며, 이를 위하여 카메라 영상정보 처리방법을 도입하여 수송용기의 위치인식 방법을 개발하였으며, 수송용기의 효과적인 파지작업을 위해서 다중센서정보와 신경회로망을 이용하여 RCGLUD의 파지부와 수송용기의 Trunnion을 정확히 조심시키는 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 카페나 패스트푸드점같은 장소에서 인간을 대신하여 임의의 위치에 있는 다양한 컵을 3D 카메라로 검출하여 알맞은 위치로 분리수거하는 6축 수직 다관절 로봇 팔을 설계하였다. Yaw-Pitch-Pitch-Pitch-Yaw-Yaw 6축 구조로 설계하였으며, 이를 구동하기 위한 관절 구동기의 용량을 분석을 통해 최적화하였다. 각각 재질이 다른 컵을 그리퍼를 이용하여 잘 파지할 수 있도록 재질에 따른 파지력을 분석하였고 압력센서를 이용하여 재질이 다른 컵을 구분하여 분리수거 할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 로봇의 성능과 개선점을 제시하였다.
Remote nuclear cask handling device (RNCHD)는 사용후 핵연료cask의 원격 조작에 있어서 안전성과 성능을 향상을 목적으로 한다. RNCHD의 한부분인 grapple은 사용후 핵연료cask의 이동 및 수송 또는 용기뚜껑의 개폐를 위하여 cask의 벽에 대각선으로 돌출되어있는 두 개의 trunnion에 삽입되어야한다. 그러나 trunnion으로의 grapple 삽입은 용기중심과 grapple 장치 중심사이의 위치와 방향편차 때문에 어렵게된다. 인공신경망은 grapple에 설치된 광전센서를 사용하여 용기의 중심으로 부터 grapple 장치의 상대적 위치를 계측하기위해 사용된다. 인공신경망 학습은 광전센서값과 grapple의 상대적 위치와 방향사이의 함수적 관계를 추론하기 위해 수행된다. 이렇게 측정된 RNCHD의 중심위치는 grapple의 자세를 맞추기 위한 제어입력값으로 제공된다. 인공신경망 학습을 위한 데이터는 grapple 장치와 trunnion을 모사한 1/2 스케일의 실험장치를 사용함으로써 얻어진다. 학습된 인공신경망은 학습에 사용 안된 센서입력값, 즉 새로운 grapple의 위치에 대해서도 정확성을 가지고 grapple 장치의 위치와 방위를 측정할 수 있었다.
최근 주변첨단기술이 발달하여 수확, 접목 및 착유 등 농작업에 로봇을 응용하기 위한 연구가 수행되고 있다. 작업의 특성에 따라 응용되는 로봇기술도 차이는 있겠으나 수확용 로봇의 경우 대상물을 인식하고 위치를 검출하는 기술개발이 선행되어야만 대상물을 파지 또는 절단하여 수확이 가능하며, 대상물의 인식 및 위치 검출에는 영상처리기술이 많이 응용되고 있다. 따라서 수확로봇의 작업성능은 대상물을 얼마나 정확하게 인식하고 위치를 정확하게 검출하는 것이 중요하다. 그러나 작업대상이 일정한 조건에서 표준화 되어있는 일반 산업분야와는 달리 농산물의 수확작업현장은 대상물의 배치, 크기 및 형상 둥이 일정하지 않고 작업환경 또한 다양하여 외란의 영향을 많기 받기 때문에 시각장치의 개발은 매우 중요하다. (중략)
위험지역에서의 작업을 위하여 전세계적으로 원격조작기가 널리 활용되고 있다. 특히 원격 시스템의 경우, 운영되는 환경의 특징상 안정적인 성능이 담보되어야만 하며, 조작기 몸체의 경량화 및 운용환경 외부에서의 유지보수 편리성을 위하여 구동부를 시스템의 기저부에 집중시킬 수 있는 장력구동방식 메커니즘이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 장력구동 방식 원격조작기에 적용하기 위한 그리퍼 탄성 구동부의 설계를 위해 시도된 접근법을 소개하고자 한다. 제시된 그리퍼 시스템은 기본적으로 스프링 메커니즘에 기반을 둔 4 절 링크형 구조를 가지고 있으며 마스터 조작자에 의해 동작되는 슬레이브 조작기의 말단부에 결합되는 구조를 가진다. 본 논문에서는 이러한 조작기의 요구사항에 맞는 그리퍼의 파지력 및 복원력을 재현하기 위하여 그리퍼 상에서의 적정 스프링 결합위치 및 요구강성과 그에 따른 운동학적 영향계수 등을 분석 및 고찰하였다. 최종적으로는 이러한 분석내용들을 바탕으로, 실제 그리퍼 시스템에 적용함으로써 타당성을 검증하였다.
포도상구균(Staphylococcus aureus)은 그람양성이고 구형의 박테리아로 Firmicutes 문에 속하며, 피부나 호흡기 감염 그리고 식중독의 주요 감염원 중에 하나이다. 포도상구균을 감염시키는 박테리오파지는 포도상구균 감염에 효과적인 처방으로 쓰일 수 있다. 본 연구에서는 충청남도에 위치한 가축 농장의 오수에서 분리된 포도상구균 박테리오파지 SA7 균주의 유전체 초안을 분석하였다. 본 균주는 G + C 비율이 34.1%이며, 34,730 bp 로 구성된 dsDNA 를 지니고 있었다. 염색체에서 53 개의 단백질 코딩 유전자가 확인되었으며, 이 중 23 개의 유전자는 BLASTp 분석으로부터 기능을 가지고 있다고 추정되었다. 나머지는 가설 단백질 혹은 보존 단백질이었다.
본 논문에서는 매니퓰레이터로 작업체 이동시 이동방향 가, 감속에 따른 미끄럼, 회전등의 위치에러 방지를 위한 그리퍼 힘 제어를 작업계획도를 설정해 구간별로 알아본다. 또한 작업체와 매니퓰레이터사이에 가장 정확한 정보를 제공할 수 있는 tactile 센서를 그리퍼에 부착해 연속적으로 tactile 영상 데이터 추론을 통해 미끄럼과 회전을 감지한다. 계산된 파지력과 감지된 에러량 비교를 통해 보상제어와 이를 응용한 최적의 파지력을 구할 수 있다. tactile 센서로는 압각센서인 FSR(Froce Sensing Resistor)을 사용해 22×22 센서회로를 구성하였다. 전처리로써 연속적인 taxel 수를 문턱값으로 설정해 필터링 작업을 하였고, 모멘트 메써드를 감지 알고리즘으로 사용해 실험하였다.
The rifle impact of human body is affected by geometry of human for rifling. The interaction of human-rifle system influence a firing accuracy. In this paper, impact analysis of human model for standing postures with two B.C. carried out. ADAMS code and LifeMOD is used in impact analysis of human model and modeling of the human body, respectively. On the shooting, human model is affected by rifle impact during the 0.001 second. Also, Because Human Natural frequency is 5-200Hz, human impact is considered during 0.2-0.005 sec. Dut to the Firng test, Performed simulation time for shooting is 0.1 second. Applied constraint condition to human-rifle system is rotating and spherical condition. Also, The resulrt of changin the position of the grip is dfferent from the each other. As the results, The human model of firing was built successfully.
본 연구에서는 조립될 부품사이의 위치 오차를 극복하여, 로봇에 의한 정밀부 품의 자동조립을 가능하게 하는 조립알고리즘을 제시하였다. 제안된 조립알고리즘은 임의로 파지된 자세를 인식하여 조립될 축과 구멍의 중심선을 일치시키는 알고리즘과 복합위치 및 힘제어(hybrid position/force control)를 적용하여 위치오차를 극복하여 주는 구멍검색 알고리즘으로 구성하였으며, 로봇을 이용한 자동조립에 제안된 알고리 즘을 적용한 실험 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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