• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.283-301
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• 2021

기업이 현존하는 다양한 비즈니스와 IT 프로세스 개선을 위해서 많은 시간과 비용을 들이지 않고도, 선제적으로 4차 산업 혁명에 대응하기 위해 최근 각광받고 있는 것이 RPA(Robotic Process Automation) 기술이다. 본 연구에서는 RPA의 사용의도에 영향을 미치는 변인들을 긍정적인 요인 세 가지와 부정적인 요인 세 가지로 대표성 있게 식별하고, 이러한 변인들이 실제 RPA 수용의도에 미치는 영향의 인과관계를 살펴보았다. 일반 사무근로자를 대상으로 이메일 설문조사를 실시한 후, SPSS 27.0와 SmartPLS 3.3.5를 이용하여서 구조방정식 분석을 수행하였다. 보안성, 정확성, 효율성으로 이루어진 긍정적 지각과 고용불안, 실행오류, 도입실패염려로 이루어진 부정적 지각이 2차 요인으로 구성되었으며, 지각된 유용성과 지각된 용이성을 매개로 긍정적 지각이 RPA 사용의도에 영향을 미쳤으며, 부정적 지각이 수용갈등을 매개로 RPA 사용의도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, RPA 사용 경험의 유무가 지각된 용이성과 상호작용하여서 RPA 사용의도에 조절효과를 미치는 것을 확인하였다. RPA를 사용하려는 기업의 입장에서 어떤 요인이 중요한지 인식하고 대응할 수 있도록 한 점에서 지식경영관점의 실무적이며 이론적인 의의가 있다고 할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권10호
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• pp.137-146
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• 2022

최근 다양한 산업분야에서 RPA(Robotic Process Automation)의 활용에 대한 검토가 이루어지고 있지만, 예상보다 빠르게 기업에 적용되고 있지 않은 것으로 보인다. 본 연구에서는 신기술 수용의도에 대한 기존연구들의 긍정적인 영향을 참고하여, 다른 관접에서 RPA의 수용갈등과 수용의도에 영향을 미치는 인지된 3가지 부정적 위험요인을 제시하고, RPA유경험자, 성별 및 ICT업종을 통제변수로 하여 RPA의 수용갈등과 수용의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구를 위해서 직장인을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고 SPSS 22.0 및 AMOS 22.0 통계 툴을 이용하여 그 결과를 분석하였다. 그 결과 인지된 3가지 위험요인인 도입실패염려, 고용불안, 실행오류 중 고용불안과 실행오류는 RPA의 수용갈등과 수용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 하지만 도입실패염려는 수용갈등과 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 수용갈등은 수용의도의 매개역할 요인으로 판단되었다. 즉 RPA 적용실패로 인해 작업 환경이 이전보다 악화될 것이라는 우려는 수용 갈등을 일으켜 수용 의도에 영향을 주는 것으로 보아 RPA가 적용되는 상황에서 이러한 측면에 대한 세심한 검토가 필요할 것이다. 또한 도입실패염려가 수용의도에 영향을 주는데 있어서 수용갈등이 간접효과로 유의미한 영향을 주는 결과로 보아, 수용갈등이 수용의도의 매개역할 요인으로 분석되었다. 본 연구를 통해서 RPA를 적용하고자 하는 각 산업에서 경영관리의 이론적, 실무적으로 인지된 위험 중 특히 중요한 요소를 파악하고 선제적으로 대응할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.143-148
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• 2011

본 연구에서는 도로를 통과하는 차량하중 및 통행량의 증가로 인해 발생하는 교량구조물의 균열 및 누수와 같은 교량의 손상을 측정하고 이를 DB화하기 위한 교량유지 자동화 시스템 개발의 일환으로 해외에서 개발중인 탐사로봇에 대한 아이디어를 기반으로 학생들 스스로 창의적 공학설계에 근거하여 자체적인 탐사로봇을 설계하고 제작하였으며 이의 현장시험을 수행하여 그 적용성을 평가하였다. 탐사로봇의 설계와 제작 시에는 학부과정에서 배우는 단위교과목의 내용과의 연계에 주안점을 두었으며 시제품 개발과 관련하여서는 산학협동 참여업체의 지원으로 현장적용이 가능하도록 하였다. 또한 참여한 학생들에 대한 설문조사를 통하여 본 개발과정에 참여한 학생들의 실무능력 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.392-399
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• 2023

본 논문에서는 김치 제조 공정 중 배추 심 제거 공정의 로봇 자동화를 위한 배추 심 영역 및 깊이를 판별하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한 계측된 배추의 심 깊이를 예측하는 것이 아닌 discrete 클래스로 변환하여 영역 검출 및 분류를 동시에 하는 모델을 제시하였다. 딥러닝 모델 학습 및 검증을 위하여 전처리 과정을 거지치 않고 수확된 배추 522 포기에 대한 RGB 영상을 획득하였다. 획득한 영상으로부터 심 영역 및 깊이 라벨링 그리고 데이터 증강 기법을 적용하였다. 제안하는 YOLO-v4 딥러닝 모델 기반 배추 심 영역 검출 및 분류 모델의 성능을 평가하기 위하여 mAP, IoU, accuracy, sensitivity, specificity 그리고 F1-score로 선정하였다. 그 결과 배추 심 영역 검출은 mAP 그리고 IoU 값이 각각 0.97 그리고 0.91로 나타났으며, 심 깊이 분류의 경우 accuracy 그리고 F1-score 값이 각각 96.2% 그리고 95.5%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 배추의 심 영역 검출 및 깊이 정보 분류가 가능하며, 추후 배추 심 제거 공정의 로봇-자동화 시스템 개발에 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제28권6호
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• pp.517-524
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• 2003

생물생산에 요구되는 다양한 작업들을 생력화하기 위한 연구 개발 노력이 전세계적으로 활발히 추진되어 왔다. 이러한 연구 개발은 주로 노동집약적인 작업, 고부가가치 농산물을 생산하기 위한 작업 그리고 작업자에 유해한 또는 가혹한 환경하의 작업 등에 주안점을 두고 추진되고 있다. 하지만, 생물생산 분야의 생력화를 추진하는데 있어서 다양한 작업성과 강건성이라는 작업성능 측면에서의 기술적인 문제와 고가의 시스템 및 설비 비용에 따른 경제성 문제가 항상 걸림돌이 되어 왔다. 본 연구에서는 언급한 문제점들 외에 기계가동률, 유지보수 등 생물생산분야의 생력화에 있어 내재되고 있는 문제점들을 효율적으로 해결하기 위하여 무선 원격로봇 시스템에 의거한 새로운 생력화 개념을 제안하였다. 새로운 개념의 생력화는 주어진 작업을 성공적으로 수행하기 위하여 작업자(농민), 컴퓨터 그리고 로봇을 위시한 자동화 작업설비를 대상으로 상대적으로 수월성을 갖는 기능을 중심으로 역할을 분담하는 것이다. 또한 시설재배에 요구되는 전정, 관수, 방제, 제초, 수확, 운반 등과 같은 다양한 작업들을 노동 투하정도와 기능적 유사성 측면을 고려하여 일관적으로 작업을 생력화하는 방안을 제시하였고 제안한 개념을 구현할 수 있는 시스템을 개발하였다. 대상 작목으로는 중량으로 인하여 비교적 취급이 어려운 수박을 선택하였다. 개발 시스템은 크게 무선원격 모니터링 및 작업제어 모듈, 무선원격 영상 획득 및 데이터 송수신 모듈, 4자유도 직교좌표형 로봇 암을 장착한 갠트리 장치부, 교체가 가능한 모듈형 선단 작업장치, 수박 운반 적재모듈의 5개 하드웨어 모듈로 구성하였다. 개발한 시스템은 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 터치 스크린 모니터를 이용하여 작업자와 컴퓨터간의 인터페이스를 구현하였으며 무선 원격데이타 송수신과 분산 제어기를 이용하여 작업자와 컴퓨터 그리고 로봇 작업기간의 인터페이스와 시스템 제어를 구현하였다. 개발 시스템의 성능을 시험하여 결과를 제시하였으며 본 논문에서 제안한 새로운 개념의 생력화 시스템은 생물생산분야의 생력화 방향을 새롭게 제시하는 실질적이고 실현 가능한 시스템이라는 것을 보여주었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.104-111
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• 2014

이 논문에서는 자동차의 제동장치에 사용되는 브레이크 모듈 조립 작업을 로봇을 사용하여 자동화한 사례를 소개한다. 브레이크 모듈은 하나의 토크 멤버에 두 개의 브레이크 패드와 두 개의 패드 라이너를 장착하여 조립을 완성한다. 이 조립 작업은 로봇의 방향을 자주 바꾸어 주어야하기 때문에 일반적인 산업용 로봇 핸드를 사용하면 조립 시간이 오래 걸린다. 이 논문에서는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 다섯 개의 그리퍼를 갖는 로봇 엔드 이펙터를 설계, 제작하여 기존의 산업용 6축 머니퓰레이터에 장착하여 조립 작업을 수행하는 방법이다. 이 방법에서는 두 개의 브레이크 패드와 두 개의 패드 라이너를 한꺼번에 파지하여 조립 작업을 수행하며 따라서 하나의 그리퍼 만을 가지고 있는 기존의 엔드 이펙터에 비해 조립 시간을 줄일 수 있었다. 두 번째 방법에서는 첫 번째 방법을 더욱 개선하여 엔드 이펙터가 하나의 부가적인 자유도를 가지도록 설계, 제작하여 기존의 산업용 6축 머니퓰레이터에 장착하였다. 이 방법에서는 전체 로봇 머니퓰레이터가 7 자유도를 갖는 여유자유도 머니퓰레이터가 되어 로봇의 동작을 최소화하면서 조립에 필요한 다양한 로봇 방향을 구현할 수 있었다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.142-148
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• 2003

Reinforcement learning is considered as an important tool for robotic learning in unknown/uncertain environments. In this paper, we propose an evaluation function expressed in a vector form to realize multi-dimensional reinforcement learning. The novel feature of the proposed method is that learning one behavior induces parallel learning of other behaviors though the objectives of each behavior are different. In brief, all behaviors watch other behaviors from a critical point of view. Therefore, in the proposed method, there is cross-criticism and parallel learning that make the multi-dimensional learning process more efficient. By ap-plying the proposed learning method, we carried out multi-dimensional evaluation (reward) and multi-dimensional learning simultaneously in one trial. A special neural network (Q-net), in which the weights and the output are represented by vectors, is proposed to realize a critic net-work for Q-learning. The proposed learning method is applied for behavior planning of mobile robots.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권4호
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• pp.113-128
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• 2021

In the rapidly developing 4th industrial revolution. RPA is increasing in use at home and abroad due to its advantages of simplifying workflow and providing flexibility and scalability at the same time. Thus, this paper conducted an empirical study on companies using RPA to determine which factors affect the intention to use the services provided by RPA systems. As system characteristics, exogenous variables were selected as information quality, system quality, and service quality of the information system success model. The endogenous variables were selected as the system acceptance factors for the performance and effort expectancy of the integrated technology acceptance model, and the perceived economic values and functional values were additionally selected. For the purpose of this study, a structured questionnaire was used for empirical analysis and the proposed hypothesis was verified through the path analysis of structural equations. As a result of the study, there was no significant relationship between service quality and effort expectancy, between service quality and economic value, and it was verified that the relationship between other factors was positively significant.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권3호
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• pp.434-440
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• 2024

SIZE KOREA updates body measurement data every five years, providing essential information for the fashion industry. This anthropometric data is widely used to diagnose consumer body shapes and develop optimal clothing sizes. Artificial intelligence, particularly machine learning, excels in predicting such body shape classifications. This study seeks to enhance the suitability of clothing design by applying the new analytical methodology of machine learning techniques to better capture and classify the unique body shapes of Korean women. In this study, machine learning techniques such as K-means clustering, Silhouette analysis, and Decision Tree analysis were used to classify the lower body shapes of Korean women in their twenties and identify standard body shapes useful for slacks design. The results showed that the lower body of the age group could be classified into three categories: 'small stature' (the majority), 'tall with an average lower body volume,' and 'medium height with a fuller lower body' (the smallest share). The three-cluster approach is validated through Silhouette analysis, which minimizes misclassification. Decision Tree analysis then further defines the criteria for these clusters, highlighting waist height and hip depth as the most significant factors, achieving a classification accuracy of 90.6%. While this study is not directly related to Robotic Process Automation, its detailed analysis of body shapes for slacks patterns can aid RPA in clothing production. Future research should continue integrating machine learning in human body and fashion design studies.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.776-787
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• 2002

Automation of welding process in shipyards is ultimately necessary, since the welding site is spatially enclosed by floors and girders, and therefore welding operators are exposed to hostile working conditions. To solve this problem, a welding mobile robot that can navigate autonomously within the enclosure has been developed. To achieve the welding task in the closed space, the robotic welding system needs a sensor system for the working environment recognition and the weld seam tracking, and a specially designed environment recognition strategy. In this paper, a three-dimensional laser vision system is developed based on the optical triangulation technology in order to provide robots with 3D work environmental map. Using this sensor system, a spatial filter based on neural network technology is designed for extracting the center of laser stripe, and evaluated in various situations. An environment modeling algorithm structure is proposed and tested, which is composed of the laser scanning module for 3D voxel modeling and the plane reconstruction module for mobile robot localization. Finally, an environmental recognition strategy for welding mobile robot is developed in order to recognize the work environments efficiently. The design of the sensor system, the algorithm for sensing the partially structured environment with plane segments, and the recognition strategy and tactics for sensing the work environment are described and discussed with a series of experiments in detail.