[첨단 헬로티] FCSC(Future Convenience Store Challenge)는 경제산업성 및 신에너지 산업기술종합개발기구(NEDO)가 주최하는 로봇의 국제경기대회․전시회(WRS: World Robot Summit(주1))의 하나로서 실시되고 있는 로봇 경기대회이다. 편의점을 대상으로 한 미래 서비스에 대한 디자인 콘테스트 및 기술 챌린지를 위한 로봇 경기대회를 포함하는 복합적인 콘테스트이며, SICE 시스템 인터그레이션 부문의 공간지부회를 중심으로 기획 운영되고 있다. 이 글에서는 2017년에 열린 FCSC 트라이얼 대회에 대해, 경기 설계와 룰 설정 및 그 배경에 있는 개념에 대해 소개한다. 편의점 업무의 로봇화 1. 과제 조사 새로운 로봇 경기대회를 기획하는데 있어 로봇 기술을 활용할 수 있는 분야로서 최근 인력 부족이 심각한 과제이며, 또한 가까운 주변에서 점포나 서비스가 통일되어 있는 편의점 업무를 대상으로 선정했다. 편의점 업무의 과제를 분명히 파악하기 위해 편의점에서 아르바이트한 경험이 있는 학생에게 청문을 하거나, 주식회사 세븐일레븐 재팬과 주식회사 세븐&아이 홀딩스에 협조를 요청해 편의점의 일상 업무 파악 및 로봇
[첨단 헬로티] 스텝퍼 모터는 정밀한 모션 제어에 널리 사용되는 기법이다. 표준 DC 모터는 연속적으로 회전하는 것과 달리, 스텝퍼 모터는 축을 중심으로 한 번에 한 스텝씩 회전할 수 있다. 그러므로 정밀한 포지셔닝과 속도 제어를 필요로 하는 애플리케이션에 적합하다. 하지만 모든 동작 지점으로 모터 제어가 정밀하게 이루어지도록 하기 위해서 모터와 컨트롤러를 튜닝해야 한다. 통상적인 스텝퍼 모터는 고정자, 샤프트에 부착되는 회전자, 고정자를 둘러싸고 고정된 위치에 부착되어서 자기장을 발생시키는 일련의 코일 권선으로 이루어진다. 영구 자석 스텝퍼 모터의 회전자는 자성 소재의 원반을 사용한다. 이 원반은 2개 극만을 사용할 수도 있고, 정밀 모터에 사용되는 좀더 복잡한 것은 더 많은 수의 극을 사용할 수도 있다. 이와 달리 가변 릴럭턴스 스텝퍼 모터는 전적으로 전자기이다. 모터로부터 전원을 제거하면 외부적 힘에 의해서 회전하게 된다. 영구 자석 모터는 모터로 전원을 인가하면 회전자가 가장 안정적인 위치를 찾는다. 코일로 발생된 전자기장이 회전자로 형성된 마그넷의 한쪽 극은 끌어당기고 다른 쪽 극은 밀쳐낸다. 마그넷 상에서 가장 가까운 반대 극이 코일로 생성된 전자
[첨단 헬로티] 특정한 전류 레벨을 발생시키는 것은 주로 펄스 폭 변조(PWM) 쵸핑 기법을 사용해서 한다. 2개 전력 트랜지스터 쌍으로 이루어진 H 브리지가 모터 코일로 쵸핑 전류를 제공한다. 쵸핑 전류가 해당 마이크로스텝으로 임계값에 도달하면 구동 전류가 중단된다. 이 지점에 도달한 후에는 전류가 감쇠되기 시작한다. 이러한 감쇠 형태는 H 브리지의 동작에 의해서 결정된다. ▲ 그림 2a: 빠른 감쇠일 때 H 브리지 전류 흐름 (출처 : 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments)) ▲ 그림 2b: 느린 감쇠일 때 H 브리지 전류 흐름 (출처 : 텍사스 인스트루먼트) 느린 감쇠일 때는 양쪽 하측 전력 트랜지스터를 통해서 전류가 재순환된다. 느린 감쇠일 때 문제점은, 모터를 구동하기 위해서 필요한 전류 양을 제한할 수 있다는 것이다. 빠른 감쇠는 H 브리지를 통해서 코일 권선 전압이 거꾸로 흐르게 해서 전류를 빠르게 떨어트린다. 하지만 대신에 높은 리플 전류를 일으킴으로써 효율을 떨어트릴 수 있으며 해당 모터로 높은 전류 레벨을 필요로 하는 경우에는 적합하지 않을 수 있다. 그림 3: 빠른 감쇠, 느린 감쇠, 혼합적 감쇠일 때 전류 감쇠 양상 (출처
[첨단 헬로티] IAR Embedded Workbench의 C-SPY 디버거의 기능 중 하나인 Power Debugging은 디버깅 프로브에 의해 측정되는 전류 소비량과 수행된 소스코드와의 상관관계를 확인 할 수 있는 기능이다. 배터리를 사용하는 소형 IoT 디바이스, 웨어러블 장비 등의 저전력 고효율을 요구하는 디바이스 장비를 개발하는 경우 전류 소비를 최소화 시키는 노력이 필요하다. 하드웨어의 경우 전류 소비율이 적은 파트를 선정하여 사용하면 전류 소비에 최적화된 하드웨어를 구성할 수 있으나 구성된 하드웨어를 소프트웨어에서 제어를 어떻게 하느냐에 따라서 전체의 전류소율은 크게 변할 수 있다. 예를 들어. 사용하지 않는 I/O를 켜 놓거나 사용하지 않는 페리페럴을 동작시키는 경우 불필요한 전류를 소비하게 된다. 이러한 소프트웨어에 의해 불필요한 전류를 소비하는 경우를 확인하고 전류소비에 최적화된 소프트웨어를 위해 실시간으로 전류 소비량과 수행된 코드의 위치를 기록할 수 있는 C-SPY의 파워 디버깅(Power Debugging) 기능이 유용하게 사용된다. 일반적인 전류소모 측정 VS 파워 디버깅 일반적으로 가장 많이 사용되는 보드 전체 또는 보드의 특정 파
[첨단 헬로티] 심전도(electrocardiograms, ECG)를 이용하는 심박 변이도(heart rate variability, HRV) 분석 기술은 심장의 자율 신경 기능 진단용으로 널리 알려진 기법이다. 이보다 전통적인 심장 기능 평가 방법은 광혈류 측정기(photoplethysmography, PPG) 파형을 사용하는 것이다. 이 방법에는 맥박 변이도(pulse rate variability, PRV)가 HRV를 대신한다. 하지만 PPG 신호 검출용으로 활용할 만한 제대로 된 알고리즘이 없어서 의료 업계에서는 PRV를 활용하여 임상 진단을 제공할 수 없었을 뿐 아니라 수면 단계, 스트레스 상태, 피로도 같은 건강 관련 생체 정보를 측정할 수도 없었다. 이 글에서는 PPG 신호를 사용하는 박동 간격 분석 기법을 위한 견고한 최고점(peak) 및 시작점(onset) 검출 알고리즘을 소개한다. 또한, 아나로그디바이스(Analog Devices, ADI)의 다중센서 워치 플랫폼을 사용하여 수집한 대규모 데이터를 통해, 이 새로운 접근법이 ECG 신호를 사용하는 박동 간격 검출 결과보다 높은 커버리지와 감도, 더 낮은 RMSSD(root mean squar
[첨단 헬로티] 기계, 필드 디바이스, ERP 시스템 및 클라우드 애플리케이션 모두 단일 네트워크로 통신할 수 있을까? 불과 몇 년 전까지만 해도 불가능한 일이었지만, TSN을 통한 OPC UA로 곧 실현될 예정이다. 이를 위해 세계적인 자동화 기업들이 실시간 산업통신을 위한 공통 표준에 동의 했다. ▲ Shapers는 OPC UA와 TSN을 기반으로 한 통일된 통신 표준을 위한 계획을 2016년 SPS IPC Drives 전시회에서 처음으로 발표했다. 필드버스 자동화 산업에서는 수십 년 동안 통신 프로토콜에 대한 경쟁이 심해왔다. 기계 제조업체에 통신 프로토콜을 선정하는 것은 특정 벤더를 선택하는 것과 같았다. 대부분의 경우, 고객의 요구사항을 충족하는 유일한 방법은 한 기계에서 각각의 다른 제어 시스템을 구성함으로써 여러 타입의 모델을 제공하는 것이었다. B&R의 Product Strategy and Innovation의 부사장인 Stefan Schönegger는 “필드버스 시스템은 1980년대 후반에 처음 개발되었다”고 말했다. 90년대 중반까지 많고 많은 필드버스 시스템들이 시장에 발을 들여놓으면서 시장 점유율 경
[첨단 헬로티] 기존의 공장들은 기계 데이터를 자동으로 수집하는 방법이 어렵기 때문에 B&R이 Orange Box를 개발했다. 사용자가 여러 라인, 위치 및 대륙으로부터 수집된 데이터를 비교할 수 있도록 B&R은 클라우드 인터페이스에 Orange Box를 장착한다. ▲ B&R의 데이터 수집 및 분석 툴인 Orange Box를 통해 기존 기계에서 클라우드로 데이터를 전송할 수 있다. 기계는 20년에서 30년, 혹은 그 이상의 수명을 가질 수 있다. 기계는 시간이 지남에 따라 최신 기술을 따라가기 위해 업그레이드된다. 하지만 여전히 많은 브라운필드 작업자들은 문제가 발생하기 전에 미리 문제를 파악하거나 생산성과 가용성을 높이기 위한 대책을 결정하는 데에 펜과 종이를 사용하고 있다. B&R의 산업용 IoT 및 제품 매니저인 René Blaschke씨는 지금까지 디지털로부터 분리된 기계들의 운영 데이터를 자동으로 수집하는 것은 불가능했다고 말한다. 클라우드로 B&R이 개발한 솔루션은 Orange Box이다. Orange Box는 작동자들이 모든 타입의 기계 컨트롤러로부터 데이터를 읽고, 체계화하고, 분석할 수 있도록
[첨단 헬로티] 산업용 센서·제어기기 전문기업 오토닉스가 최근 출시한 UV레이저 마킹기 ‘ALU 시리즈’와 3D화이버 레이저 마킹기 ‘ALF-3D’를 필두로 오토닉스만의 고객 맞춤형 ‘Automarker’ 종합 솔루션을 제공한다. 레이저 마킹기란, 금속 혹은 비금속에 글자나 기호, 무늬, 바코드 등을 새기는 기기를 말한다. 현재 레이저 마킹기는 반도체, 휴대폰, 자동차, 플라스틱 가공 및 금속 산업 등 다양한 산업에서 제품의 시리얼 번호나 회사명, 유통기한, 바코드 등을 마킹하는데적용될 뿐 아니라, 출력에 따라 절단, 홀 가공, 용접, 열처리, 클리닝 등의 작업도 가능해 다양한 산업에 폭 넓게 적용되고 있다. 레이저 마킹 시스템은 레이저 매질, 빔 파장, 출력 방식, 출력 세기에 따라 나눌 수 있으며, 이러한 특성을 고려하여 가공 목적에 적합하게 레이저를 구분해 사용한다. 특히 산업 전반에서 마킹용 레이저로서 폭 넓게 보급되어 있는 마킹기는 세 가지 종류로 구분되는데 기체로 전기 스파크를 발생시켜 레이저 입자를 생성하는 CO2 레이저와 유리 섬유로 레이저 입자를 생성하는 Fiber
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. CNN(Convolutional Neural Network) – “GoogLeNet (part2)” 지난 호에서 구글의 GoogLeNet에 대하여 간단하게 살펴보았다. 그 동안 살펴본 LeNet-5, AlexNet, ZFNet 등은 그런대로 이해하는데 무리가 없을 것이라 생각되지만, 다소 괴상하게(?) 생긴 GoogLeNet은 왠지 부담스러울 것 같다. GoogLeNet에서는 망의 깊이 및 넓이가 모두 커지고, 중간에 분기되는 부분도 있고, “인셉션”이라는 생소한
[첨단 헬로티] 배터리를 사용하는 디바이스가 갈수록 늘어나고 있다. 그런데 많은 제품이 충전 커넥터를 사용하기가 어렵거나 불가능할 수 있다. 어떤 제품은 민감한 전자 장치를 가혹한 환경으로부터 보호하고 세척이나 소독을 용이하게 하기 위해서 밀봉 차폐를 필요로 할 수 있다. 또 어떤 제품은 크기가 너무 작아서 커넥터를 포함시킬 수 없고 이동이 잦거나 회전 장치를 포함하는 제품의 경우에는 선을 사용해서 충전하는 것은 생각할 수도 없다. 바로 이러한 경우에 무선 충전을 사용함으로써 제품의 가치, 신뢰성, 견고성을 높일 수 있다. 전원을 무선으로 제공하는 방법에는 여러 가지가 있을 수 있다. 수 인치 미만의 짧은 거리로 주로 사용되는 방법은 용량성 결합과 유도 결합이다. 이 글에서 설명하는 솔루션은 유도 결합을 사용한다. 통상적인 유도 결합 무선 전원 시스템은 송신 코일로 ac 자기장을 생성하면 수신 코일로 교류 전류가 유도된다. 트랜스포머 시스템과 같은 원리이다. 트랜스포머 시스템과 무선 전원 시스템의 가장 큰 차이점은 에어 갭이나 여타 비자성 소재의 간극에 의해서 트랜스미터와 리시버가 분리된다는 것이다. 또한 송신 코일과 수신 코일 사이에 결합 계수가 대체로 매
[첨단 헬로티] 데이터 센터 운영자는 5세대 무선(5G), 인공지능(AI), 가상현실(VR), 사물인터넷(IoT), 자율주행 차량 등 새롭게 등장하는 기술에서 요구하는 대역폭과 반응 시간을 지원하기 위해 100GE에서 400GE로 네트워크를 업그레이드해야 한다. 15년 보다 짧은 기간에, 데이터 센터 속도는 10GE에서 100GE로 발전했다. 데이터 센터의 100GE 구현은 2014년에 시작되었지만, 경제적인 광 트랜시버 모듈의 보급을 통해 비용면에서 효율적인 구축을 할 수 있게 된 것은 불과 몇 년밖에 되지 않았다. 그 사이 400GE 트랜시버에 대한 연구 개발이 원활하게 진행되고 있으며 도입 후 1년 내에 가격이 안정화될 것으로 예상된다. 차세대 400GE 광 트랜시버는 기가비트 당 사용 전력과 비용이 더 적어야 하며 100GE 트랜시버보다 4배 더 빨리 작동해야 한다. 현대의 데이터 센터에는 50,000개가 넘는 파이버가 사용되며 각 종단에 광 트랜시버가 하나씩 있다. 트랜시버 설계자들은 채널 용량 증가와 품질 및 상호 운영성 보장, 새로운 400GE 트랜시버의 비용 절감 등을 동시에 달성할 수 있는 방안을 찾아야 한다. 채널 용량 증가 100GE에서
[첨단 헬로티] 마지막회 금속과 수지의 강고한 결합을 달성하는 기술 - 東亞電化 카노 히데오 (鹿野 英男) 린텍기술사사무소 소장 1972년에 ㈜히타치제작소 입사. 파워 반도체 부문 제조부장, 제조기술사업부 주관기사로서 생산기술 전반의 향상에 종사. 그 후 ㈜히타치나카 테크노센터 차세대 자동차연구회 코디네이터를 거쳐, 2010년에 린텍기술사사무소를 설립. 세계적으로 기업의 개발․생산의 지도, 금형을 사용한 대형 개발의 지도를 하고 있다. 전문은 자동차 부품, 일렉트로닉스 관련. 인서트 성형 기술은 금속을 수지 중에 강고하게 일체화시키는 기술로, 지금은 자동차 부품뿐만 아니라 널리 일반적으로 알려진 보편적인 기술이 됐다. 그러나 금속과 수지는 정말로 고착되어 있는 것일까. 금속을 수지에 강고하게 결합시키는 기술은 많은 기술자가 오랜 기간 시도해 왔다. 알려진 방법으로서는 그림 1에 나타낸 것처럼 (a)금속에 노치를 설치한다, (b)금속 표면에 미세한 요철을 붙이는 것이 있고, 모두 수지에서 금속이 잘 빠지지 않도록 고안되어 있다. (a)나 (b)의 방법은 금형 관련 종사자에게는 잘 알려진 방법이다. 그러나 이런 방법으로는 기계적 강도 중 인발력은 강해
[첨단 헬로티] 와키야마 타카시 (脇山 高志) ㈜플라몰精工 1. 왜 순간정지가 자주 일어나는가 플라스틱 성형가공을 시작한 이후 아래와 같은 의문을 가지고 있었다. ① 성형기에 금형을 장착한 후 정지하지 않고 계속 양품을 생산할 수는 없을까. ② 왜 작업자는 짧은 간격으로 제품의 치수나 외관을 체크해야 하는가. ③ 왜 성형가공 부문과 금형 부문에서 서로 커뮤니케이션이 잘 되지 않는 것일까. 현재 성형기의 성능은 30년 전과 비교하면 정말 놀라운 진화를 이루었다. 그러나 지금도 여전히 성형 조건을 자주 조정하고 있다. 대표적인 품질 불량인 쇼트, 버, 웰드라인, 가스스 버닝, 휨․변형 등은 전혀 없어지지 않는다. 성형 개시 때에는 좋아도 조금 지나면 불량품이 발생된다. 그 때마다 생산을 멈추고 충전압을 조정하고 있다. 이것이 ‘순간정지’이다. 2. 순간정지를 없앨 수는 없는가 순간정지를 없애서 무정지로 생산 종료를 맞이할 수 없을까. 필자가 주목한 것은 ‘금형을 분해해 모든 부품을 청소했을 때’와 ‘금형을 분해하지 않고 표면만을 청소했을 때’는 분명히 다르
[첨단 헬로티] 스미야 카즈히코 (角谷 和彦) 오토폼 재팬(주) 1. 서론 최근의 프레스 금형산업에서 코스트 절감에 대응하고 있지 않은 기업은 없다고 할 수 있다. 왜냐하면 아무리 우수한 금형을 제작할 수 있다 해도, 너무 비싸면 수주를 할 수 없기 때문이다. 혹은 금형을 제작해도 생산 준비 비용 등이 늘어난 결과, 매각 시에 얻을 수 있는 이익이 제작비보다 낮아서는 본말이 전도된 것이다. 이러한 문제에 대해서는 가급적 정확하고 빠른 제작비 견적이 필요하지만, 그것이 가능한 것은 프레스 업계에서 오랜 경험을 쌓은 베테랑 직원으로 한정된다. 그런데 그 베테랑들도 정년퇴직을 맞이해 예전에는 많은 기술자나 영업 담당이 할 수 있었던 공정 계획이나 코스트 견적도 소수의 직원밖에 할 수 없는 상황이 되어 버렸다. 또한 견적을 작성해도 일단 가격 교섭이 되면 타당함을 감안하면서 몇 번이나 서류를 다시 작성할 필요도 생기기 때문에 상당히 시간과 노력을 소비해야 한다. 이에 제품 개발에 사용되고 있는 3차원 데이터를 이용, 사람의 경험칙에만 의존하지 않고 누구라도 안정된 결과를 얻을 수 있는 소프트웨어 ‘AutoForm Cost estimator’에
[첨단 헬로티] 이마이 히로노리 (今井 洋德) 오토폼 재팬(주) 1. 서론 최근 프레스 부품 설계 및 제작 업무에서 성형성이나 치수 정도 불량 예측을 위해 프레스 성형 시뮬레이션은 빼놓을 수 없는 것이 됐다. 그러나 새로운 소재나 공법이 적용되는 한편, 코스트에 대한 요구도 높아져 정확한 시뮬레이션이 점점 더 어려워지고 있다. 시뮬레이션을 유효하게 활용하기 위해서는 재현 대상이 되는 실물의 거동 해석과 시뮬레이션에 대한 반영 방법 등 운용 상의 중요성이 증가하고 있다. 2. 패널 측정 검사도구의 중요성 스프링백 예상량을 결정함에 있어 중요한 조건의 하나로서 패널의 구속 조건을 들 수 있다. 보통 패널의 스프링백 변형량(혹은 정규 형상에서의 괴리량)을 측정할 때는 측정 검사도구를 이용해 위치결정 핀과 클램프에 의해 구속, 기준을 정해 패널 치수를 취한다. 이 때 특히 대형 외판 부품 등에서는 구속 조건이 적절하지 않으면 자중에 의해 패널이 크게 변형, 스프링백량을 적절하게 측정 할 수 없다. 그렇기 때문에 이 글에서는 스프링백량을 적절하게 평가하기 위한 패널 측정 조건의 안정성 평가와 대책 검토에 대해 소개한다. 3. 패널 측정 조건의 평가 방법 최종적인 치수