[논문]물류 작업 자동화를 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템

신문선; 김명식

doi:10.5762/kais.2013.14.6.3023

물류 작업 자동화를 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템
Robot Control Data Management System for Automatic Parcel Sorting 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.14 no.6, 2013년, pp.3023 - 3031

신문선 (건국대학교 과학기술대학 컴퓨터공학과) , 김명식 (네오포스(주))

초록
AI-Helper

본 논문에서는 물류회사에서 수작업으로 이루어지던 물류 배달 구분 작업을 자동화하기 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안한 로봇제어 정보 관리시스템은 3D 영상인식장치로부터 소포의 가로, 세로, 높이, 집는 윗면의 형태 등 소포 형상정보와 무게, 놓여 진 위치, 부대 정보를 기록한 바코드 등의 소포 상황 정보를 넘겨받아서 로봇 매니퓰레이터의 픽업 제어정보와 드롭 제어정보를 생성하여 로봇제어정보를 보내준다. 로봇 매니퓰레이터는 물류 정보에 따른 픽업제어 정보와 드롭 제어정보를 넘겨받아 소포 픽업과 배달 위치에 따른 파레트에 해당물류를 드롭 할 수 있게 된다. 제안된 물류배달을 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템은 수작업으로 처리되었던 물류배달 순서 구분 작업을 자동화함으로써 물류 배달에 있어 시간과 비용을 절감시키고 산업재해를 예방하는데 크게 기여하게 될 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a robot control data generation system applying context aware mechanism in order to control the robot manipulator which automatically sorts parcels. The context aware mechanism generates intelligent information to control a robot using context data such as the parcel shape, weight, location and barcodes. The proposed system collects context data of the parcel and generates robot control data to pick up and drop parcels. Then a robot manipulator, which receives control data of picking-up and dropping, processes the automated sorting of parcels according to delivery persons and delivery routes. It will contribute not only to save much time and cost but also to reduce the industrial accidents.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러나 기존의 획일화된 물류를 대상으로 미리 프로그램된 작업만을 획일적으로 수행하던 로봇매니퓰레이터와는 달리 소포의 무게 부피 등의 정보를 인식하고 대상 물류의 모양정보나 운송정보 등을 입력받아 Pickup 제어정보를 생성하여 소포를 배달지와 배달순서 별로 자동 구분하는 소포 자동 배달 구분 로봇 매니퓰레이터의 적용을 위해서는 소포의 상황정보를 수집하여 그에 따라 로봇매니퓰레이터의 제어정보를 생성하고 배달 구분 상자에 소포를 자동 구분하는 로봇 제어정보 관리 시스템이 필요하다[2]. 따라서 본 논문에서는 소포 및 택배 물류 배달 구분의 자동화를 위해서 3D 디지털 신호기반 로봇 제어 정보 관리 시스템을 제안한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
따라서 소포 자동 배달구분용 스마트 로봇 시스템에서 상황에 맞춰 능동적인 동작이 가능하도록 로봇 제어정보를 생성하는 제어정보 생성 시스템을 개발한다.
본 논문에서 제안하는 소포 배달구분 자동화를 위한 로봇 매니퓰레이터는 소포나 물류의 상황정보에 따라 능동적인 동작이 가능하도록 로봇 제어정보를 생성하는 제어정보 관리 시스템을 기반으로 한다. Fig.
본 논문에서는 다양한 형태의 물류 배달 구분을 자동화하기 위한 지능형 로봇 매니퓰레이터의 제어정보 생성 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 로봇 제어정보 관리 시스템은 물류의 상황에 따른 제어 정보의 생성을 위해서 3D 센서로부터 물류의 무게, 가로, 세로, 높이, 집는 면의 형상 정보 등의 데이터를 입력받아서 물류를 배달 순서대로 구분할 로봇매니퓰레이터에게 Pick-up 제어정보와 Drop 제어정보를 전달하여 배달 순로에 맞는 팔레트에 구분하는 작업을 수행한다.

제안 방법

개발 환경은 Table 1과 같다. 개발하고자 하는 시스템은 소포물의 3D 영상 상황정보 및 위치좌표정보, GIS 기반 최적 배달 라우팅 정보 등을 이용하여 소포 상황에 능동적으로 동작하는 로봇 매니퓰레이터를 제어할 수 있는 Pick-up, Drop, Switching 제어 정보를 생성하는 제어정보 통합관리 시스템을 구현하였고, 이 시스템의 주요 동작 프로세스는 다음과 같다.
본 논문에서는 다양한 형태의 물류 배달 구분을 자동화하기 위한 지능형 로봇 매니퓰레이터의 제어정보 생성 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 로봇 제어정보 관리 시스템은 물류의 상황에 따른 제어 정보의 생성을 위해서 3D 센서로부터 물류의 무게, 가로, 세로, 높이, 집는 면의 형상 정보 등의 데이터를 입력받아서 물류를 배달 순서대로 구분할 로봇매니퓰레이터에게 Pick-up 제어정보와 Drop 제어정보를 전달하여 배달 순로에 맞는 팔레트에 구분하는 작업을 수행한다.
또한 로봇을 적용하여 소포배달 자동 구분 작업을 할 경우와 수작업의 경우를 비교 실험하였다. 600개의 소포를 두 대의 로봇 매니퓰레이터를 이용하여 자동 구분 작업을 10회 수행한 결과 수행시간은 평균 84분이었다.
물류 배달 자동 구분 로봇 제어 정보 관리 시스템의 실험을 위해서 먼저 로봇과 배달 구분 기준 정보를 등록하고 주소와 배달 상자를 매핑하여 로봇 작업환경을 생성한다.
센서가 인식한 소포의 바코드 정보를 수집하고 이용해서 소포배달주소생성기로부터 배달 주소를 읽어오고, 이 주소를 이용하여 소포배달순서생성기로부터 집배원이 배달할 순서를 읽어 와서 구분 작업을 처리할 로봇 매니퓰레이터와 그에 소속된 해당 배달구분상자 위치를 찾아내는 로봇구분 제어 생성기, 컨베이어와 로봇 매니퓰레이터의 동작 상황을 감시하고 소포 배달구분 처리 내역을 분석 및 조회할 수 있는 상황모니터링 시스템으로 구성된다. 로봇 제어정보 생성 시스템 기반의 물류 배달 자동 구분 프로세스는 다음의 7단계를 통해 수행된다.
추가적으로 최적배달 순로 데이터를 이용하여 배달주소와 박스를 맵핑하고 GIS Engine과 집배관리 기능을 이용하여 배달순로를 관리할 수 있는 Sorting Plan 생성 GIS 관리 시스템 그리고, 바코드 기기, 형상인식 기기, 좌표인식기, 다수개의 로봇 등과 같은 디바이스와 위의 시스템을 통합 관리 하는 GUI 기반의 통합 운용 시스템으로 구성된다.

대상 데이터

배달점(주소)별 최적 배달 경로계획 상의 Box 위치 정보를 제공하는 Address별 Box위치 DB와 소포 ID별 배달점(주소)를 이용하여 로봇이 소포 Drop을 위한 배달경로별 소포 구분 Box 정보 생성를 생성하는 Box Mapping 모듈, 컨베이어 스위칭을 위한 소포ID별 배달점(주소)에 따른 로봇매핑 정보를 생성하는 Conveyer Mapping 모듈로 구성 되어 있으며, 생성된 데이터를 로봇과 컨베이어가 인식할 수 있는 정보로 제공하는 Drop & Switching Data Generation 모듈로 구성된다.
시스템에서 생성하는 소포 형상에 따른 Pick-up 제어 정보는 로봇 매니퓰레이터가 소포를 집을 위치좌표인 감마(γ), 소포 윗면의 기울기인 알파(α) 및 베타(β), 소포를 집기 위한 흡입 압력 등을 레이저 센서, 영상인식 카메라 센서, 무게인식 센서로부터 전송된 Data를 이용해 생성한다.

성능/효과

또한 로봇을 적용하여 소포배달 자동 구분 작업을 할 경우와 수작업의 경우를 비교 실험하였다. 600개의 소포를 두 대의 로봇 매니퓰레이터를 이용하여 자동 구분 작업을 10회 수행한 결과 수행시간은 평균 84분이었다. 배달원들이 수작업으로 분류하는데 걸리는 시간은 평균 120분이었다.
9의 1번 영역은 데이터 전송 기능을 수행하여 형상인식기가 수집한 소포의 형상정보를 Pick-up 제어 정보생성 상황인지 시스템으로 전송한다. 또한 2번 영역은 형상인식기가 수집한 테그넘버, 소포의 가로, 세로 높이, 소포의 4개의 꼭지점 좌표, 중심점좌표를 출력한 것임을 확인할 있다.
본 논문에서 제안하는 로봇 제어정보 관리 시스템을 적용한 물류 자동 배달 구분 로봇 매니퓰레이터를 설치하면 물류 센터에서의 수작업 과정을 자동화할 뿐만 아니라 작업 공간 소요 면적을 줄일 수 있고, 배달원의 경험적 지식이 없이도 최적화된 배달 순로대로의 물류 구분이 이루어질 수 있다. 또한, 소포의 큰 부피 및 무게로 인한 수작업 과정에서의 과도한 노동력 소모를 줄일 수 있고, 근골격계 질환 등 산업재해 발생을 예방할 수 있으며, 무엇보다도 배달구분 인건비와 작업 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다. 기존의 산업분야에서 로봇 매니퓰레이터는 중공업 및 위험작업 등에만 적용되어 왔으나 물류 구분용 로봇 매니퓰레이터의 우편물 및 택배물 구분시장 내에서의 적용은 물류 구분 작업의 수작업 프로세스를 자동화하여 산업재해를 감소시킬 수 있으며 작업환경의 안전성을 확보하고 생산성을 높이는 효과를 가지고 올 것으로 기대된다.
물류 배달 구분 자동화를 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템의 적용 및 실험결과를 통해서 로봇이 필요로 하는 제어정보를 물류 정보에 따라 매번 생성하여 로봇이 배달 구분 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서 제안하는 로봇 제어정보 관리 시스템을 적용한 물류 자동 배달 구분 로봇 매니퓰레이터를 설치하면 물류 센터에서의 수작업 과정을 자동화할 뿐만 아니라 작업 공간 소요 면적을 줄일 수 있고, 배달원의 경험적 지식이 없이도 최적화된 배달 순로대로의 물류 구분이 이루어질 수 있다. 또한, 소포의 큰 부피 및 무게로 인한 수작업 과정에서의 과도한 노동력 소모를 줄일 수 있고, 근골격계 질환 등 산업재해 발생을 예방할 수 있으며, 무엇보다도 배달구분 인건비와 작업 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.
알파값과 베타값을 X축 회전과 Y축 회전에 적용하여 로봇 매니퓰레이터의 팔레타이저와 소포의 윗면을 평행하게 하여 파지하는 것을 가능하게 한다.

후속연구

또한, 소포의 큰 부피 및 무게로 인한 수작업 과정에서의 과도한 노동력 소모를 줄일 수 있고, 근골격계 질환 등 산업재해 발생을 예방할 수 있으며, 무엇보다도 배달구분 인건비와 작업 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다. 기존의 산업분야에서 로봇 매니퓰레이터는 중공업 및 위험작업 등에만 적용되어 왔으나 물류 구분용 로봇 매니퓰레이터의 우편물 및 택배물 구분시장 내에서의 적용은 물류 구분 작업의 수작업 프로세스를 자동화하여 산업재해를 감소시킬 수 있으며 작업환경의 안전성을 확보하고 생산성을 높이는 효과를 가지고 올 것으로 기대된다. 향후 여러 개의 로봇을 모두 제어할 수 있도록 제안 시스템을 확장할 것이며 실제 컨베이어와 기계시스템 등과의 통합작업도 수행되어야 할 것이다.
기존의 산업분야에서 로봇 매니퓰레이터는 중공업 및 위험작업 등에만 적용되어 왔으나 물류 구분용 로봇 매니퓰레이터의 우편물 및 택배물 구분시장 내에서의 적용은 물류 구분 작업의 수작업 프로세스를 자동화하여 산업재해를 감소시킬 수 있으며 작업환경의 안전성을 확보하고 생산성을 높이는 효과를 가지고 올 것으로 기대된다. 향후 여러 개의 로봇을 모두 제어할 수 있도록 제안 시스템을 확장할 것이며 실제 컨베이어와 기계시스템 등과의 통합작업도 수행되어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	현재 물류 분야에서 사용되고 있는 소포 및 택배 물류 구분 작업의 문제점은 무엇인가?	거점별 구분 작업은 소포를 배달할 거점이 위치한 지역별로 구분하는 것으로 우편집중국 등 대형 물류 센터에 설치된 자동 구분기를 이용해 기계적으로 처리되나, 고객 방문 순서별로 소포를 구분하는 배달 구분 작업은 지역 우체국 등 배달센터에서 배달원들에 의해 수작업으로 처리되고 있다. 비교적 도심에 위치한 배달 센터의 특성상 넓은 작업공간을 확보해야 하는 공간상의 문제점과 소포의 부피 및 무게로 인해 수작업 과정에서 과도한 노동력 소모 및 근골격계 질환 등 산업재해 발생의 문제점이 있어 자동화를 통한 작업 환경개선이 필요하다[1].
	물류 분야에서 소포 및 택배 물류 구분 작업은 어떻게 구성되어 있는가?	현재 물류 분야에서 소포 및 택배 물류 구분 작업은 행선지 거점별 구분 과정과 고객 주소지별 배달 구분 과정으로 구성되어 있다. 거점별 구분 작업은 소포를 배달할 거점이 위치한 지역별로 구분하는 것으로 우편집중국 등 대형 물류 센터에 설치된 자동 구분기를 이용해 기계적으로 처리되나, 고객 방문 순서별로 소포를 구분하는 배달 구분 작업은 지역 우체국 등 배달센터에서 배달원들에 의해 수작업으로 처리되고 있다.
	소포 자동 배달 구분 로봇 매니퓰레이터의 적용을 위해 어떤 시스템이 필요한가?	로봇 매니퓰레이터는 비교적 좁은 공간 내에서도 수작업의 경우에 비해 상당히 빠른 속도로 정확하게 소포 구분 작업을 수행 할 수 있으므로 이의 활용은 배달센터 또는 우체국의 한정된 공간에서 소포의 구분 작업을 자동화하기에 적합하다. 그러나 기존의 획일화된 물류를 대상으로 미리 프로그램된 작업만을 획일적으로 수행하던 로봇매니퓰레이터와는 달리 소포의 무게 부피 등의 정보를 인식하고 대상 물류의 모양정보나 운송정보 등을 입력받아 Pickup 제어정보를 생성하여 소포를 배달지와 배달순서 별로 자동 구분하는 소포 자동 배달 구분 로봇 매니퓰레이터의 적용을 위해서는 소포의 상황정보를 수집하여 그에 따라 로봇매니퓰레이터의 제어정보를 생성하고 배달 구분 상자에 소포를 자동 구분하는 로봇 제어정보 관리 시스템이 필요하다[2]. 따라서 본 논문에서는 소포 및 택배 물류 배달 구분의 자동화를 위해서 3D 디지털 신호기반 로봇 제어 정보 관리 시스템을 제안한다.

참고문헌 (9)

C.S.Park, "2011 Trend of Logistics Market," Institute of Postal Service Management, 2010
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Held, A., Buchholz, S., Schill, A., "Modeling of Context Information for Pervasive Computing Applications", In Proceedings of the 6th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI), Orlando, FL, July 2002.
Kim, T. H., Shin, D. M., Kim, M. S., Kim, J. S., Ryu, K. H., Shin, M. S., "An Ontology based Context Aware System to Control the Robot Manipulator in Delivery Logistics Industry," International Conference, ISI 2012, pp.221-226, 2012.
Anind K. Dey, Daniel Salber, and Gregory D. Abowd. A context-based infrastructure for smart environments. In Proceedings of the 1st International Workshop on Managing Interactions in Smart Environments (MANSE '99), Dublin, Ireland, pages 114-128, December 1999.
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Gray, P., Salber, D., "Modeling and Using Sensed Context Information in the Design of Interactive Applications", 8th IFIP International Conference on Engineering for Human Computer Interaction, vol.2254, pp.317-336, 2001 DOI: http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45348-2_26

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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