초록 ▼

연구개발 목표 및 내용
최종 목표 : 인간중심 개념을 도입하여 생산성과 인간의 편의성 극대화를 위한 스마트 생산 시스템 설계 원천기술 및 인간중심 설계기술 개발
전체 내용 :
1. 효율적 자료 수집응ㄹ 위한 스마트 데이터 수집 기술개발
2. 센서 데이터 인공지능 기반 스마트 처리 기술개발
3. 생산성 극대화를 위한 스마트 생산 시스템 최적화 기술개발
4. 스마트 팩토리의 제어/에너지소모 동시설계 기술개발
5. 스마트 팩토리 테스트베드 구축
6. 인간-로봇 상호 협력 시스템 기술개발

연구개발 목표 및 내용
최종 목표 : 인간중심 개념을 도입하여 생산성과 인간의 편의성 극대화를 위한 스마트 생산 시스템 설계 원천기술 및 인간중심 설계기술 개발
전체 내용 :
1. 효율적 자료 수집응ㄹ 위한 스마트 데이터 수집 기술개발
2. 센서 데이터 인공지능 기반 스마트 처리 기술개발
3. 생산성 극대화를 위한 스마트 생산 시스템 최적화 기술개발
4. 스마트 팩토리의 제어/에너지소모 동시설계 기술개발
5. 스마트 팩토리 테스트베드 구축
6. 인간-로봇 상호 협력 시스템 기술개발

연구개발성과
◯ 효율적 자료 수집을 위한 데이터 스마트 수집 기술
· 데이터 수집 플랫폼 구축
· 센서 데이터 관리 알고리즘 개발
· 데이터 관리의 실시간성 보장 기술
◯ 인공지능 데이터 처리 및 시스템 최적화
· 데이터 수집 및 분석 모델 제시
· 인공신경망 성능향상
◯ 생산성 극대화를 위한 스마트 생산 시스템 최적화 기술
· 생산 시스템의 기계 공정정보 모델링 방법 연구
· 시스템 모델 근사 방법을 이용한 모델 파라미터 추정
· 생산성 극대화 하는 최적화 기법 연구
◯ 제어/에너지 소모 동시 설계 기술
· 실험을 통한 무선 제어 시스템의 최적화 문제 성능 검증
· 2가지 프로토콜을 사용하는 산업 네트워크/제어 시스템 구축
· 실험을 통한 산업 네트워크/제어 시스템에서의 최적화 문제 타당성 검증
◯ 개발기술의 실증을 위한 스마트 팩토리 테스트베드 구축
· 산업 무선 네트워크 테스트베드 구현
· 무선 네트워크/제어 시스템 테스트베드 구현
· 네트워크 최적화 알고리즘 개발 및 테스트베드 적용
◯ 인간-로봇 상호 협력 시스템
· 인간-로봇 협업 시스템을 위한 테스트베드 구축
· 인간-로봇 협동 작업을 위한 로봇 매니퓰레이터 동작 계획 시스템 구축
· 실시간 동작계획의 성능 향상을 위한 최적화

연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
◯ 효율적 자료 수집을 위한 데이터 스마트 수집 기술
· 데이터 스마트 수집 플랫폼: 향후 다양한 IoT 환경에서의 데이터 수집 및 분석을 위한 기본적인 플랫폼으로 폭넓게 활용 가능하리라 예상된다
· 대용량 데이터 관리 알고리즘: 대용량 데이터 관리를 위한 SW 플랫폼 및 실시간 스케줄링 기술은, 단순히 IoT나 스마트 팩토리 환경뿐만 아니라, 클라우드 서버와 같이 사용자 응답시간이 중요한 환경에서도 중요하리라 판단된다
· 데이터 분석을 위한 가속기 플랫폼 구축: 개발한 FPGA를 활용하여 저전력/고성능으로 저장된 데이터를 분석하는 기술은 대용량의 데이터가 축적되고 있는 데이터센터 환경에서도 직접적으로 적용될 수 있으리라 기대된다
◯ 인공지능 기반 데이터 처리 및 시스템 최적화
· 타 공장 제품의 이미지 데이터의 불량품 분류 및 검출 성능 강화에 적용
· 다양한 이미지 데이터에 적용함으로서 훈련 데이터와 테스트 데이터 간 도메인 차이가 벌어져 있는 상황에 적용 가능하다
· 데이터 수가 부족하거나 데이터 간 유사도가 작은 경우에도 데이터를 강화하는 방안으로 사용 가능하다
◯ 생산성 극대화를 위한 스마트 생산 시스템 최적화 기술
· 공장에서 적용하고 있는 작업공간 확보 방법이 얼마나 효과적인지 정량적인 분석이 가능함. 제한된 면적 안에서 생산성을 최대화하기 위한 생산라인 운용 정책을 마련할 수 있기 때문에, 실제 공장 생산라인의 생산성 증가 효과를 볼 수 있을 것으로 기대됨. 또한, 생산 장비의 추가나 인력 보강 등의 비용이 필요한 개선조치가 아니라, 생산라인 운영수칙을 바꾸는 것을 통해 저렴한 비용으로 생산성을 향상시킬 수 있다. 이로 인해, 중,소 기업에 도움이 될 것으로 기대됨
· 생산성 극대화를 위한 최적화 연구 내용을 적용하여 라인에서 머신의 사이클 타임을 조절할 경우 라인의 생산량을 증가시키면서도 유지보수에 들어가는 비용을 줄일 수 있음
◯ 제어/에너지소모 동시설계 기술 개발
· 산업 분야에서 다양한 종류의 물리 시스템들이 사용되므로, 여러 물리 시스템들에 적합하게 최적화 문제를 튜닝하여 동시설계 기술을 적용시킬 수 있음
◯ 개발기술의 실증을 위한 스마트 팩토리 테스트베드 구축
· 산업 무선 네트워크/제어 시스템 테스트베드: 기존의 상대적으로 단순한 제어 시스템 (inverted pendulum)과 더불어 복잡한 계층적 제어 시스템
(휴머노이드, 4족 보행 로봇)에도 폭넓게 적용 가능하리라 생각된다. 즉, 휴머노이드가 사용되는 산업 환경에 대한 테스트베드로 사용 가능할 것으로 기대됨
· 학습 모델 적용 가능 인터페이스: 해당 플랫폼을 통해 네트워크/제어 시스템에 학습 모델을 효율적으로 적용할 수 있을 것이라 생각하며, 향후 딥러닝 기반 네트워크/제어 시스템 연구의 기초 테스트베드가 될 것이라 기대됨
◯ 인간-로봇 상호 협력 시스템
· 주어진 샘플링 기반 동작 경로 개선에 병렬화 전략을 새로 도입하면서 수십 ms 내에 최적의 단축 경로 생성 가능케 함으로써 로봇과의 협업이 필요한 산업 분야에 활용 가능성을 비약적으로 상승시켜, 제조 공정 개선에 도움을 줄 것으로 기대됨
· 조작성 지수를 고려한 DRM: 특이점 회피 및 안정적인 동작 경로 생성이 가능한 조작성 인지 DRM 알고리즘을 안정성이 우선시되는 로봇의 작업에 활용할 계획

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 최종보고서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 8
• 가. 연구개발 목적 및 필요성 ... 8
• 나. 연구개발 범위 ... 9
• 2. 연구개발과제의 수행 내용 및 과정 ... 11
• 가. 연구개발 수행 내용 ... 11
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 17
• 가. 연구수행 결과 ... 17
• 나. 목표 달성 수준 ... 24
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 26
• 5. 연구개발성과 및 관련 분야에 대한 기여 ... 27
• 1) 효율적 자료 수집을 위한 데이터 스마트 수집 기술 ... 27
• 2) 인공지능 기반 데이터 처리 및 시스템 최적화 ... 27
• 3) 생산성 극대화를 위한 스마트 생산 시스템 최적화 기술 ... 27
• 4) 제어/에너지소모 동시설계 기술 개발 ... 27
• 5) 개발기술의 실증을 위한 스마트 팩토리 테스트베드 구축 ... 28
• 6) 인간-로봇 상호 협력 시스템 ... 28
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 29
• 1) 효율적 자료 수집을 위한 데이터 스마트 수집 기술 ... 29
• 2) 인공지능 기반 데이터 처리 및 시스템 최적화 ... 29
• 3) 생산성 극대화를 위한 스마트 생산 시스템 최적화 기술 ... 29
• 4) 제어/에너지소모 동시설계 기술 개발 ... 29
• 5) 개발기술의 실증을 위한 스마트 팩토리 테스트베드 구축 ... 29
• 6) 인간-로봇 상호 협력 시스템 ... 29
• 7. 참고문헌 ... 31
• 끝페이지 ... 31