본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교 검증하였다. 실제 측정값과 비교 검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시하였다.
최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상처리 과정에서 잡음 제거는 영상의 품질 또는 시스템의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미치는 과정으로 다양한 연구가 진행되고 있으나, 영상에서 임펄스 잡음의 밀도가 높은 영역에 대한 영상을 복원하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 영상에서 임펄스 잡음 훼손된 영역을 복원하기 위해 부분 마스크와 라그랑지 보간법에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
NdFeB magnets have been positioned as the core materials in advanced technologies such as MRI (magnetic resonance imaging), FA (factory automation system), robot, motors, and so on based on the highest magnetic properties. To effectively improve the refined microstructure, the plastic deformation has been known as the good alternatives by the recrystallization. However, it has been regarded as being impossible because of the few slip systems in the RE-Fe-B magnets at room temperature. The purpose of this study was to investigate the possibility of control of grain refinement and magnetic anisotropy of NdFeB alloy powder by the severe plastic deformation. The NdFeB magnet powder was fabricated by gas atomization process, and the powder was pre-compacted at high temperature. The pre-compacted billets were deformed by HPT (high pressure torsion), and then the deformed billets were observed microstructure and magnetic properties. After the HPT process at room temperature, the grain size decreased with increasing because of the melted Nd-rich phase, and the anisotropy of Nd2Fe14B phase was formed after the HPT process.
식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.
산업의 혁명적 변화에 직면한 지금 사회 대변혁의 시기에 노동과 소득의 관계도 재개념화가 필요하다. 노동의 부재에 의한 절대적인 노동량의 감소는 자동화, 스마트화, AI, 로봇노동 등으로 야기되며 이는 우리가 원하든 원하지 않든 수용해야 한다. 그러나 사회총생산량과 국가나 사회의 자본은 늘어나지만 개인의 소득은 줄어들 가능성이 크다. 이러한 변혁기에 국가나 정치는 개인의 소득감소에 따른 문제들에 관해 준비해야 한다. 지금까지 사회복지나 사회보장에 대해서 복지나 부조의 관점에서 다양한 수준의 논의가 있었다. 실험수준의 시도나 연구는 많은 국가나 지방정부의 차원에서 이루어졌고 긍정적 그리고 부정적 효과를 발견했다. 광범위하게 국가차원에서 지속적으로 실시되는 기본소득제도는 아직 없고 미래지향적 관점에서 다양한 논의가 이루어지는 수준이다. 이에 필자는 지금까지의 시각을 기초로 새로운 관점에서 바라보자는 제안을 해본다. 노동시간, 노동의 질, 소득, 삶의 질, 여유시간 가치, 워라밸 등의 관점에서 기본소득의 중요성과 필요성을 살펴보는 것이 포지티브 접근의 일환이라는 점을 탐색해 보았다. 산업의 패러다임 변화에 따는 절대적인 노동시간의 부족, 기계노동의 대체, 양극화 등을 적극적으로 수용하고 긍정적 시각에서 도래하는 문제를 바라보자는 것이다. 어차피 받아들일 것이면 이러한 문제를 근시안으로 보지 말고 선제적으로 준비하고 장기적이고 전체적인 관점에서 원시안적 계획을 수립하자는 것이다. 스마트 폰이 지난 10여년 사이에 세상의 변화를 가져와 잃어버린 것도 있지만 새로 발견한 것이 오히려 많지 않을까요? 기술의 변화를 통해 삶의 질을 고양시키는 절호의 기회라고 생각해야하지 않을까요?
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[게시일 2004년 10월 1일]
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