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협동 로봇 모션 결함 데이터셋 구축을 위한 비전 기반 위치 편차 모의 결함 주입 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.9.795
스마트팩토리의 핵심 설비인 협동 로봇에는 기기의 고장을 진단하기 위해 내부, 외부 센서로부터 데이터를 실시간으로 수집하고 결함을 예측하는 데이터 기반 결함 진단 방법이 도입되고 있다. 데이터 기반 결함 진단 방법은 학습을 위한 많은 양의 데이터가 필요하며, 특히 결함 상태로 레이블링된 대량의 데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나, 산업 현장에서 실제 결함 데이터를 대량으로 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비전 센서를 기반으로 협동 로봇 결함 상태의 출력을 정상 상태의 출력을 비교 분석하고, 분석된 출력 신호간의 편차를 바탕으로 모의 결함 주입 방법을 제안한다. 실제 결함 상태에서 수집된 협동 로봇 데이터는 제안하는 모의 결함 주입 상태에서 수집된 데이터로 대체 가능하다. 결함 주입 데이터로 학습된 모델의 성능과 실제 결함 데이터로 학습된 모델의 성능 비교 결과, 정확도의 경우 평균 0.97, 0.98로 차이가 거의 없음을 확인하여 제안하는 결함 주입 방법의 효용성을 검증하였다.
이벤트 의존성을 이용한 상태 머신 다이어그램의 강건성 테스팅 연구
상태 머신 다이어그램 결함 주입을 통하여 강건성 테스트 케이스를 생성하기 위한 연구가 수행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 상태 머신 다이어그램의 구조적인 측면만을 단순 고려하고 있기 때문에 작은 크기의 모델임에도 불구하고 많은 결함이 주입될 수 있다. 본 논문에서는 강건성 테스트의 효과성은 유지한 채, 주입될 결함의 수를 줄이기 위한 결함 주입 방법을 제안한다. 제안 방법은 전자레인지 상태 머신 다이어그램을 이용하여 설명되었으며, 유효성을 검증하기 위하여 해쉬 테이블 상태 머신 다이어그램에 제안 방법을 적용하였다. 해쉬 테이블에 적용된 실험 결과, 제안 연구는 강건성 테스트의 효과성은 유지하였으며, 주입된 결함의 수는 43%, 생성한 테스트 케이스의 수는 63% 감소시킨 것을 확인할 수 있었다.
