[논문]신경망과 초음파를 이용한 크레인의 충돌방지 시스템

이병로; 김현덕

doi:10.6109/jkiice.2008.12.9.1564

문제 정의

본 연구에서는 이러한 온/습도 변화에 따른 초음파 거리측정의 정밀도와 측정 데이터 안정성을 위해 신경망을 이용한 새로운 초음파 거리 측정 알고리 즘과 무선 크레인 충돌방지 시스템을 제안하고 개발하였다. 그리고제안된 크레인 충돌방지 시스템에 제안된 인공 신경망기법을적용하여 그 성능을평가한결과 기존의 온도보상의 초음파 거리측정 기법보다 데이터의 안정성과 정밀도가 향상됨을 확인하였다.
이 변화로 초음파 거리 측정 에 있어대 기 상태에 따라 정 확도가 저하되는 현상이 발생한다. 이러한 거리 측정에서의 성능저하를 개선하기위해 본연구에서 인공신경 망(artificial neural network)을 이용하여 대기환경에 따른 초음파 거리측정 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리 즘은 1차적으로 측정된 초음파 거 리값 z과 대기의 온도 7?습도 H값을 기초로 하여 서로상관성을 결부시켜 신경망 입력 벡터로 사용하였다.

제안 방법

하였다. 1 차적 인 측정된 거리 값으로부터 신경 망으로 보상하여 이 값과 현재 거리 에 따른 크레 인의 충돌 상태 여 부의 정보 등을 Initium사의 Promi-ESDOl 블루투스 모듈[6]을 사용하여 원격 모니터링 시스템이 정보를 전송하게 하였다. 그리고 원격 모니 터 링 장치 는 현재 의 거리 와 크레 인 충돌 여 부 등을 표시 하게 하였다.
이 시스템은 초음파를 이용하여 거리를 측정하여, 크레인간의 거리 측정과물체의 유무를 판단하여 충돌을 방지 하는데 사용되고 있으나, 초음파를 이용한 충돌방지 시스템은 대기 온도, 습도등에 따라 성능이저하되 어 정확한 거리 측정 이 어 렵다따라서 본연구에서는 이러한크레인의 이동검출과거리 검출 충돌방지를 위한 충돌방지 시스템의 측정 성능을 향상시키 기 위해 비선형 함수 근사화(functionapproximation)에 우수한 인공 신경망[3]을 이용하여 온도, 습도 등을 고려한 초음파 거리 추정 알고리즘과 그 구조를 제안하였다. 그리고 거리 측정에 있어 크레인에 부착되는 초음파 거리측정기와 모니터링 시스템(크레인 제어실) 사이의 거리가 수~수십[回이므로 측정된 거리 및 데이터, 위험 발생 요인을 블루투스 통신으로 크레인 제어실에 자동 전송 및 통보할 수 있는 시스템 구조를 제 안하고 그 성능을 평가하였다.
그림 1의 시스템의 구성은초음파거리측정 장치부와 원격모니터링 장치부로 구성하였으며, 초음파 거리측정장치는 초음파를 발사하는 송신부와 초음파가 물체에맞고 돌아온 반사 신호를 수신하는 수신부, 온도 및 습도에 따라초음파의 변화하는특성을 개선하기 위해 온/습도측정부, 온/습도에 따른 반사 신호가 수신되기까지의 시간을 거리로 환산하기 위한 신경망 알고리즘 처리 및 경보조건 판별부, 블루투스 기반의 측정데이터 전송부로 구성하였다. 그리고 원격 모니터링 장치는크레인 제어기에 위치하는 것으로 원격의 초음파 거리 측정 장치로부터 블루투스 통신으로 거리 측정 데 이 터 와 경 보 상태를 수신하여 현재의 크레인 거리 및 경고 상태를 표시하게 하였다. 거리측정 알고리즘을 세부적으로 설명하면, 초음파 거리 측정은 펄스에 코 방식을 이용한 것으로펄스가 공기 중으로 발사되는 시 점의 시간 73부터 크 레인의 초음파 반사판에 반사되어 수신된 시간 幻까지 시간을 측정하여 1차적 인 거리 측정을 하게 하였고, 이 거리는 식(1)과 같이 얻을 수 있다.
같다. 그림 1의 시스템의 구성은초음파거리측정 장치부와 원격모니터링 장치부로 구성하였으며, 초음파 거리측정장치는 초음파를 발사하는 송신부와 초음파가 물체에맞고 돌아온 반사 신호를 수신하는 수신부, 온도 및 습도에 따라초음파의 변화하는특성을 개선하기 위해 온/습도측정부, 온/습도에 따른 반사 신호가 수신되기까지의 시간을 거리로 환산하기 위한 신경망 알고리즘 처리 및 경보조건 판별부, 블루투스 기반의 측정데이터 전송부로 구성하였다. 그리고 원격 모니터링 장치는크레인 제어기에 위치하는 것으로 원격의 초음파 거리 측정 장치로부터 블루투스 통신으로 거리 측정 데 이 터 와 경 보 상태를 수신하여 현재의 크레인 거리 및 경고 상태를 표시하게 하였다.
프로그램 하였다. 마이크로컨트롤러에 적용하기에 앞서 각각의 온도변화와 습도변화에 따른 거리 측정을 10회 측정하여 신경망 학습 데이터로 사용하였고, 신경망 학습은 Matlab의 NNTOOL을 이용하여 학습시 켰다. 학습을위한신경망구조는 입력 뉴런을 6개, 은닉층 뉴런을 5개, 출력 층 뉴런을 1개, 각 층의 활성화 함수는 선형 함수, 학습 상수는 각각 0.
이러한 거리 측정에서의 성능저하를 개선하기위해 본연구에서 인공신경 망(artificial neural network)을 이용하여 대기환경에 따른 초음파 거리측정 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리 즘은 1차적으로 측정된 초음파 거 리값 z과 대기의 온도 7?습도 H값을 기초로 하여 서로상관성을 결부시켜 신경망 입력 벡터로 사용하였다. 이입력 벡터는 다음의 식과 같다.
]인 Sens Comp사의 SE-600-1[4]< 사용하였으며, 온도센서는 Sensirion사의 아mi[5]를 사용하였다. 음파를 송신하고수신하기 위한 제어는 Microchip 사의 PIC₁₆F873을 사용하였으며, 마이크로컨트롤러에 신경망 연산처리 및학습된 가중데이터를 프로그램 하여 구현하였다.
이와 같이 산업 전반에 걸쳐 사용되고 있는크레인의 운영에 있어 효율적인 운전과 안전에 직결되어 있는 장비중이 하나가 충돌방지시스템이다. 이 시스템은 초음파를 이용하여 거리를 측정하여, 크레인간의 거리 측정과물체의 유무를 판단하여 충돌을 방지 하는데 사용되고 있으나, 초음파를 이용한 충돌방지 시스템은 대기 온도, 습도등에 따라 성능이저하되 어 정확한 거리 측정 이 어 렵다따라서 본연구에서는 이러한크레인의 이동검출과거리 검출 충돌방지를 위한 충돌방지 시스템의 측정 성능을 향상시키 기 위해 비선형 함수 근사화(functionapproximation)에 우수한 인공 신경망[3]을 이용하여 온도, 습도 등을 고려한 초음파 거리 추정 알고리즘과 그 구조를 제안하였다. 그리고 거리 측정에 있어 크레인에 부착되는 초음파 거리측정기와 모니터링 시스템(크레인 제어실) 사이의 거리가 수~수십[回이므로 측정된 거리 및 데이터, 위험 발생 요인을 블루투스 통신으로 크레인 제어실에 자동 전송 및 통보할 수 있는 시스템 구조를 제 안하고 그 성능을 평가하였다.
0031 로 나타났다. 이 학습된 신경 망 구조와 신경망 가중치를 토대로 마이크로컨트롤러에 신경망 순방향 연산 처리 프로그램을 구현하여 실험하였다.
이러한문제점을 해결하기 위해 본 연구에서 제안한 신경망 거리 보상 기법을 PIC₁₆F873 마이크로컨트롤러에 프로그램 하였다. 마이크로컨트롤러에 적용하기에 앞서 각각의 온도변화와 습도변화에 따른 거리 측정을 10회 측정하여 신경망 학습 데이터로 사용하였고, 신경망 학습은 Matlab의 NNTOOL을 이용하여 학습시 켰다.
인덱스이다. 학습 완료 후, 학습 결과인 각 층의가중치 I命와 期를 마이크로컨트롤러에 적용하여 사용하였다.

대상 데이터

구현에서 사용된 초음파 송수신 모듈은 초음파 진동 주파수가 50KHz, 음파 빔 각이 15[deg.]인 Sens Comp사의 SE-600-1[4]< 사용하였으며, 온도센서는 Sensirion사의 아mi[5]를 사용하였다. 음파를 송신하고수신하기 위한 제어는 Microchip 사의 PIC₁₆F873을 사용하였으며, 마이크로컨트롤러에 신경망 연산처리 및학습된 가중데이터를 프로그램 하여 구현하였다.

이론/모형

그리고 대기 환경에 따른 거리추정을 위해 신경망 학습은 감독학습으로 오류역 전파 알고리즘을 사용하였으며, 학습 알고리즘에 대한 가중치의 변화량 , △ 旳는 식(7), (8)과 같이 구하였다.
이 입력 벡터를 기초로 본 연구에서는 함수적인 맵핑을 위해 함수 근사화에 우수한 성능을 보이는 다층신경망(Multi-Layer Neural Network)을 사용하였으며, 신경망의 구조는 그림 2와 같다.

성능/효과

구현된 신경망의 거리측정 결과는 그림 6과 같이 온/ 습도 변화에 따른 보상전의 거리측정 결과보다 신경망거리측정결과가 보다 안정적 인 것을 확인 하였다. 그리고 각 온도와 습도 변화에 따른 초음파 거리 측정의 결과 (표 1)를통계적으로 분석한결과 제안된 기법이 보안 안정성이 높을 뿐만 아니라, 정밀도도 향상됨을 보였다.
그리고 각 온도와 습도 변화에 따른 초음파 거리 측정의 결과 (표 1)를통계적으로 분석한결과 제안된 기법이 보안 안정성이 높을 뿐만 아니라, 정밀도도 향상됨을 보였다.
그리고제안된 크레인 충돌방지 시스템에 제안된 인공 신경망기법을적용하여 그 성능을평가한결과 기존의 온도보상의 초음파 거리측정 기법보다 데이터의 안정성과 정밀도가 향상됨을 확인하였다. 이와 같이 제안된 기법의시스템은 선박 제조 또는 기타 크레인을 이용한 제조 시스템에 적용시, 그효율이 높을 것이라사료된다.
그리고 원격 모니 터 링 장치 는 현재 의 거리 와 크레 인 충돌 여 부 등을 표시 하게 하였다. 실험 의 결과에서 신경망으로 보상하기 전에 각0.3[m]에서 l[m] 간격으로 10回]까지 각각 10회 측정하여 분석한 결과, 그림 5와 같이 평 균오차가 O.O₂₈2[m]이 지 만, 최대 오차는 0.173[m], 최소측정 오차는 -0.1748[m]로 나타나 최대 35[cm]의 측정 변화폭을 보였다.
그리고제안된 크레인 충돌방지 시스템에 제안된 인공 신경망기법을적용하여 그 성능을평가한결과 기존의 온도보상의 초음파 거리측정 기법보다 데이터의 안정성과 정밀도가 향상됨을 확인하였다. 이와 같이 제안된 기법의시스템은 선박 제조 또는 기타 크레인을 이용한 제조 시스템에 적용시, 그효율이 높을 것이라사료된다.

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