현재 자동차를 비롯해 많은 제조 현장에서 로봇이 활약하고 있으며, 인력절감화나 효율화, 제조 제품의 품질 향상 등 여러 가지 효과를 발휘하고 있다. 그러나 로봇이 적용되고 있는 용도를 살펴보면, 아크 용접이나 스폿 용접과 같은 용접 용도, 제품을 들어 운반하는 반송 용도, 나사를 조이거나 하는 조립 용도, 도장 용도 등이 대부분을 차지하고 있으며, 절삭이나 연마에 사용되는 가공 용도에는 로봇 출하 대수의 몇 퍼센트 정도밖에 적용되지 않고 있다. 가공 용도의 로봇 활용에서 가장 많은 사례가 버 제거이다. 비교적 소형의 로봇 암 끝에, 소형 스핀들 모터 및 연삭숫돌 툴이나 초강철 바 등을 장착해, 금속가공품의 가공 단면 버 등을 제거하는 작업이다. 그러나 최근 로봇의 반복 정도(교시된 동작을 반복했을 때, 각 교시 포인트의 정도 오차) 및 절대 정도(지정된 공간 좌표상의 위치에 동작할 때의 정도) 등의 향상과 여러 가지 소프트웨어 개발에 의해, 절삭가공이나 연마가공 그리고 연삭가공에 적용한 로봇 가공 시스템의 도입이 확대되고 있다. 로봇에 의한 절삭가공 시스템에 대해서는 NC 공작기계의 대체로부터, 최근에는 가공 제품의 편차를 계측해 제품 형상에 맞춰 가공하는
인프라 구조물에 설치한 각종 센서의 계측 데이터로부터 구조물의 상태를 추정하는 분석 기술은 사회 인프라 모니터링에서 중요한 역할을 한다. 기존에는 대상 구조물의 물리적인 특성을 고려한 모델을 바탕으로 계측 데이터를 분석하는 경우가 많았다. 최근 센싱 기술과 더불어 정보통신 기술의 발달에 따라 대규모 계측 데이터의 수집 분석이 가능해졌다. 대규모의 계측 데이터와 새로운 분석 기술을 이용한 데이터 구동형 모니터링은 인프라 구조물 분석의 새로운 선택지로 이용할 수 있다. 이 글에서는 교량에 설치된 각종 센서의 계측 데이터로부터 교량에 대한 부하 요인이 되는 통과 차량의 제원을 추정하는 데이터 구동형 분석 기술을 소개한다. 차량 모니터링 시스템의 개요 이 글에서 소개하는 통과 차량 모니터링 시스템은 차량이 통과한 시각을 센서 데이터로부터 검지한다. 또한, 차선·속도·축수·축거리와 같은 통과 차량의 제원을 추정한다. 이러한 추정값은 활하중 계측에서 통과 차량의 중량 추정에 이용된다. 또한, 교통 상황의 모니터링 등에도 이용할 수 있다. 기존 이러한 정보들은 다리의 상판 두 군데에 변형 센서를 설치해 두고, 차량이 통과할 때에 나타나는 피크의 시간차를 이용해서 주로 얻
이더넷은 이미 모든 산업 제어 시스템에 널리 사용되고 있다. 많은 산업용 프로토콜은 독점적인 레이어 2 솔루션을 사용하여 이더넷을 통해 결정적인 문제들을 해결하고 있다. 새로운 IEEE 802.1 TSN 표준은 산업 제어에서 직면하는 동일한 부류의 문제들을 목표로 표준 기반 접근 방식을 위해 독점적 솔루션들을 대체할 것을 약속하고 있다. EtherNet/IP는 결정론적인 성능을 제공하기 위해 항상 상업적으로 이용 가능한 표준 이더넷 기술에 의존해 왔으며 새로운 표준을 활용할 수 있는 유리한 위치에 있다. 이 백서에서는 특정 사용사례에 대해 논의하고 새로운 TSN 표준을 EtherNet/IP 네트워크에 적용하여 향상된 결정성과 성능 제공을 하는 방법을 조사하고자 한다. 또한, TSN 기반 네트워크에서 예상되는 결과를 현재 사용 중인 기술의 결과와 대조해 보려고 한다. 결정론적 이더넷의 개요 결정론적 이더넷은 공장자동화, 프로세스제어, 자동차 네트워크와 같은 크리티컬 한 실시간 응용 프로그램에서 표준 이더넷을 사용할 수 있는 확장된 기능집합을 가리킨다. 이더넷은 “최선의” 네트워크였다. 이더넷이 미션 크리티컬 애플리케이션에 배치될 수 있도록 하려면 시간 동기화,
재해 발생 직후의 초동 조사 및 재해 복구에는 신속한 대응이 요구된다. 이것을 확실하게 하기 위해 UAV를 활용한 초동 조사가 최근 실시되고 있으며, 토털 스테이션 등을 주로 이용하고 있던 지상 측량의 업무 효율이 대폭으로 개선되고 있다. 초동 조사의 효율 개선에는 인공위성, 유인항공기(고정날개·회전날개), UAV(고정날개·회전날개), 차량, 삼각, 백팩 등의 계측 플랫폼을 검토할 수 있다. 재해 부위의 추출 누락 등을 방지할 수 있는 점이나 증수나 붕괴가 있는 장소에서 안전하게 조사할 수 있다는 점에서, 상공에서 계측하는 공중 사진 측량이나 항공 LiDAR의 접근이 유용하다. 그리고 재해 부위가 국소적이고 재해 부위 근처까지 UAV 운반로가 확보되어 있으면, UAV(회전날개)가 신속성과 운용성의 점에서 최적의 계측 플랫폼이 된다. UAV 이용에 의한 측량 업무 효율화 1. 카메라와 비교한 LiDAR의 우위성 측량용 UAV에 탑재되는 센서는 카메라나 LiDAR이며, 각각 장점과 단점이 있다(그림 1). LiDAR은 화상 매칭 등 시간이 걸리는 데이터 처리 없이 점군을 직접 취득할 수 있다는 점에서 화상 계측(SfM/MVS)과 비교해서 우위이다. 또한, SfM
계량은 지구상의 자연 또는 인공물과 같은 지물의 위치·형상을 측정하고, 또한 지물의 위치 관계를 구해 수치나 그림으로 표현, 그들을 기반으로 분석 처리를 하는 일련의 기술이다. 그 기원은 고대까지 거슬러 올라갈 수 있는 오래되고 전통적인 과학이다. 계량이라는 말도 천문관측과 토지를 측정하는 것을 연결하는 기술로, 고대 중국의 ‘측천량지(測天量地)’에서 유래됐다고 한다. 긴 측량의 역사 속에서 지금까지 항상 최첨단 기술을 도입, 혁신을 계속해 왔다. 계량의 기본은 거리나 각도 등의 측정이다. 일본의 근대 측량에서는 메이지 시대(1868년~1912년) 초기부터 삼각측량이 전통적으로 이루어져 왔는데, 1960년대 이후 광파측거의의 보급에 의해 고정도 거리 측정이 가능해져 삼변측량과 트래버스 측량(traverse survey)이 확산됐다. 그 후 1990년대 전반에 GPS(Global Positioning System) 측량이 실용화되어 위성 측위 시대가 막을 열었다. GPS 측량은 위성과 수신기 간의 거리에 기초하기 때문에 삼변측량으로 파악할 수도 있다. 또한 화상 등에 의해 지물의 성질이나 상태를 파악하는 기술도 진전됐다. 그런데 측량은 평상시뿐만 아니라, 비상
측량 분야에서 고정도의 변위 계측 기술이라고 하면, 오랫동안 수준 측량이 사용되고 있었다. 기술의 진보와 함께 최근에는 GNSS 측량이나 위성 SAR에 의한 변위 계측이라는 선택지도 생겨났다. GNSS 측량에 관한 상세한 내용은 앞서 ‘고정도 GNSS 측위 기술의 계량 분야 이용 동향’에서 다루었는데, 많은 장소에서 활용되고 있다. 위성 SAR의 실제 이용은 GNSS 측량에는 미치지 못하지만, 면적으로 계측할 수 있는 점이나 지상에 계측기기가 필요 없기 때문에 과거로 거슬러 올라가 계측할 수 있는 등 다른 기술에는 없는 장점이 있다. 여기에서는 위성 SAR를 이용한 변위 계측 기술의 개요와 그 활용의 확대에 대해 다루기로 한다. 위성 SAR 및 간섭 SAR의 개요 SAR은 합성 개구 레이더(Synthetic Aperture Radar)의 약자로, 일반적으로는 ‘사’라고 부르고 있다. 플랫폼은 위성에 한정되지 않고 항공기나 UAV, 지상 설치형 등 여러 가지가 있는데, 여기에서는 위성에 초점을 맞춰 설명한다. 우선 처음으로 SAR는 일반적인 위성 광학 센서와 달리, 마이크로파에 의한 능동형 센서이다. 마이크로파를 이용하고 있기 때문에 구름을 투과하고, 야간에도
최근 Lidar(Light Detection and Ranging)를 이용한 3차원 계측은 자동운전을 위한 지도 작성, 이동 로봇의 내비게이션, 상공의 지형 계측 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 현재 이용되고 있는 Lidar의 대부분은 근적외 펄스 레이저를 이용해 대상물까지의 ‘거리’와 ‘방향’을 계측하는 것이다. 거리 계측은 Time of Flight (ToF) 방식에 의해 레이저를 발사한 후 대상물에 닿아 반사되어 되돌아올 때까지의 시간으로부터 산출한다. 레이저의 발사 각도는 회전형 Lidar의 경우에는 엔코더 등의 센서로 계측할 수 있기 때문에 대상물까지의 방향을 계측할 수 있다. 이것에 의해 Lidar에서 대상물까지의 상대적인 3차원 벡터를 계측할 수 있다. Lidar를 이동체에 탑재해 이동하면서 상대적인 3차원 계측을 하는 것으로, 대규모 환경의 3차원 계측이 가능해진다. 차량, 항공기, 이동 로봇 등의 여러 가지 플랫폼에 Lidar를 탑재해 환경을 계측하는 기법이 이용되고 있는데, 최근 드론, UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 Lidar를 탑재한 UAV-Lidar에 의한 3차원 계측이 급속히 확산되고 있다. 지금까지 UAV에
산업 자동화 기술은 지난 2년 간 혁신을 통해 큰 도약을 이루었다. 전문가들은 산업 자동화가 2027년까지 3,000억 달러가 넘는 매출을 올릴 것으로 전망하고, 이들 성장의 상당 부분은 미량 원소의 미량 검출과 같은 기술 발전에서 기인한다고 보았다. 자동차, 전자, 의료 및 가정용 제품과 같이 대부분 엄격한 안전 및 품질 규정을 적용받는 다양한 산업 전반에 걸쳐 생산이 크게 증가하고 있으며 로봇공학, 산업용 사물인터넷(IIoT), 인공지능(AI) 및 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)의 통합은 이러한 거대한 도약을 가능하게 한다. 이 글에서는 산업 자동화 기술의 혁신이 다양한 제조 시나리오에서 어떻게 활용돼 사이클 주기를 단축하고 일관된 제품 품질을 제공하면서 작업자에 미치는 위험을 완화하는 데 기여하는지 살펴본다. 산업 자동화 유형 산업 자동화는 제조 환경에서 기계를 사용하여 반복 작업을 수행하는 것을 말한다. 여기에는 무거운 물건을 들어 올리거나 위험한 물질의 취급 또는 극한 온도에서의 작업 등 작업자에게 위험을 초래할 수 있는 업무가 포함될 수 있다. 작업을 완료하기 위해 공정이 자동화되면 결합된 산업 자동화 기술이 로직과 프로그래밍을 사용하여 거의