초록 ▼

□ 연구개요
○ 현재까지 다양한 스마트공장 프로젝트들을 통해 제조 현장 내 자동화 설비, 이송 기기 등에 대한 CPS 및 디지털 트윈 모델 구축을 시도하고 있지만, 사람이 관여하는 수작업 조립 공정의 경우 복잡도가 높으며 정교한 데이터 획득이 어려워 CPS, 디지털트윈, 인공지능 기술이 현장에서 활발히 적용되지 못하고 있음
○ 수작업 조립 공정 작업자의 행동을 분석하기 위해서는 작업자의 동작을 수집하고 분석해야 하며, 이를 위해 RGB 카메라, 자이로 센서, 가속도 센서 등을 활용할 수 있지만, 각 장치들은 각기 다른 단

□ 연구개요
○ 현재까지 다양한 스마트공장 프로젝트들을 통해 제조 현장 내 자동화 설비, 이송 기기 등에 대한 CPS 및 디지털 트윈 모델 구축을 시도하고 있지만, 사람이 관여하는 수작업 조립 공정의 경우 복잡도가 높으며 정교한 데이터 획득이 어려워 CPS, 디지털트윈, 인공지능 기술이 현장에서 활발히 적용되지 못하고 있음
○ 수작업 조립 공정 작업자의 행동을 분석하기 위해서는 작업자의 동작을 수집하고 분석해야 하며, 이를 위해 RGB 카메라, 자이로 센서, 가속도 센서 등을 활용할 수 있지만, 각 장치들은 각기 다른 단점들이 존재하여 서로의 단점을 보완하는 복합 센서의 활용이 요구됨
○ 기존에는 사람의 동작 인식 관련 연구는 Human Activity Recognition이라는 연구 테마 아래 걷기, 서기, 뛰기, 앉기 등 생활 동작에 대한 연구가 수행되어왔고, 작업자 관련 동작 인식 관련 연구는 근거리 카메라와 다수 개의 센서를 이용한 실험실 수준의 연구가 주류를 이루고 있음. 하지만 실제 스마트 공장 및 산업 현장에서는 최소한의 부착형 센서와 원거리 카메라를 이용하여 작업자의 작업 및 동선을 방해하지 않아야 함
○ 따라서 비용 효율적 그리고 방해 최소화를 보장하는 동작 인식 방법과 실시간 동작 데이터 처리 및 작업자 다양성을 고려한 이상 탐지 기법 개발이 필요하며, 이를 시스템적으로 실현할 수 있는 정보 시스템 개발에 대한 연구가 필요함

□ 연구 목표대비 연구결과
○ 관성 센서-카메라 융합 작업자 동작 인식 모델 개발
- 기존 중대형 관성 센서와 근거리 카메라를 활용해 동작 인식을 수행한 실험실 수준의 연구에서 벗어나, 실제 산업 현장에서도 적용 가능한 스마트워치-원거리 카메라 융합 기반 작업자 동작 인식 모델을 개발함
○ 다차원 작업 패턴 모델 기반 작업 이상 탐지 알고리즘 개발
- 기존 순서 차원만 고려한 작업 패턴 도출과 작업 이상 탐지를 수행한 연구에서 벗어나, 시간 차원(작업 소요시간)과 정보 차원(작업자 숙련도)를 고려한 작업 패턴 도출 및 작업 이상 감지 모델을 개발함
○ 실시간 센서-카메라 데이터 동기화 및 작업 이상 탐지 시스템 구현
- 가까운 미래 공장 내 대용량 데이터를 고려하여, 실시간으로 생성되는 센서 및 영상 형태의 작업자 동작 데이터를 전처리하는 과정과 이상 작업을 찾는 과정에 사용되는 기법들을 병렬처리를 이용하여 구현해 저지연성을 보장함

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
○ 산업적 중요성
- 본 연구에서 제안하는 방법론을 활용해 사람 중심이라는 관점과 실험실 수준이 아닌 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 시스템을 시범적으로 검증한다는 관점에서 4차 산업혁명이 추구하는 사람 중심의 CPS/디지털트윈 및 산업 AI 분야 연구에 기여함
○ 기술적 중요성
- 본 연구에서 제안하는 방법론을 활용해 1) 작업을 방해하지 않는 센서 퓨전 기반 작업 인식 모델 개발, 2) 작업자의 속성을 반영한 다차원 이상 탐지 방법론 개발, 3) 빅데이터 기술을 활용해 도메인 지식, IT, 공학적 이론이 융합된 모범적 융합 실천 연구에 기여함
○ 사회적 중요성
- 본 연구에서 제안하는 방법론을 활용해 산업 현장 내 근무하는 작업자들의 작업의 이상 정도를 실시간으로 파악해, 산업 현장 효율성 증대와 완전 무사고에 기여함

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 1) 관성 센서-카메라 융합 작업자 동작 인식 모델 개발 ... 4
• 2) 다차원 작업 패턴 모델 기반 작업 이상 탐지 알고리즘 개발 ... 6
• 3) 실시간 센서-카메라 데이터 동기화 및 작업 이상 탐지 시스템 구현 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 8
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 8
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
• 3) 목표 달성 수준 ... 13
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 자체점검표 ... 14
• 7. 참고문헌 ... 14
• 끝페이지 ... 25