1957년에 첫 발행을 시작으로 현재까지 매년 기술과 업계 트렌드를 소개하는 Yokogawa Technical Report입니다.
Yokogawa Technical Report 소개
Technical Report
- Akari Hara*1
- Yasuki Sakurai*2
- Youhei Tanigawa*1
*1 Innovation Center, Marketing Headquarters
*2 Business Center, Systems Business Division, Digital Solutions Headquarters
최근 몇 년간 플랜트 운영에 로봇을 도입하는 움직임이 가속화되고 있으며, 이에 따라 최종 사용자들에 의한 로봇의 실제 적용 가능성에 대한 초기 평가도 이루어지고 있다. Yokogawa 역시 로봇 사업 진출을 추진해 왔으나, 현재 공급업체와 사용자 모두에게 현실적인 사용 사례의 설계는 아직 미흡한 실정이다. 이에 Yokogawa는 일본재단(Nippon Foundation)과 국제 해양 기술 컨소시엄인 DeepStar의 지원을 받아 해상 무인 플랫폼을 위한 로봇 사용 사례의 설계 및 실증에 중점을 둔 연구를 진행하였다. 이를 위해 Yokogawa는 미쓰비시 중공업이 개발한 방폭형 플랜트 점검 로봇인 ‘EX ROVR’을 활용하여, 온프레미스 시스템 구성의 해양 플랫폼 모사 환경에서 검증 시험을 수행했다. 이러한 시험을 통해 실제 운영 조건과 관련된 기술적 과제를 파악했다. 본 연구 결과는 플랜트 시설에 로봇 시스템을 도입하기 위한 구체적인 지침을 제공한다.
flow imaging microscope(FlowCam)을 이용한 유해 조류 자동 식별 및 계수 기술 개발
- Hirofumi Nakanishi*1
- Tomoya Itou*1
*1 DX Business Development Department, Innovation Center, Marketing Headquarters
수질 및 해양 환경 모니터링 분야에서 수중 미세조류의 종 식별 및 개체수 측정은 숙련된 작업자의 수작업에 크게 의존하고 있어 정확도와 효율성 면에서 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 유동 이미징 현미경인 Yokogawa의 FlowCam을 활용한 자동 식별 및 계수 기술을 개발했다. 원수 및 해수 샘플에는 비표적 조류와 이물질이 다수 포함되어 있는 경우가 많으며, 이는 오분류의 주요 원인이 된다. 이 문제를 해결하기 위해 비표적 데이터의 오분류를 억제하는 분류 지원 모듈을 도입하여 정확도를 향상시켰다. 해조류 양식장의 유해 조류인 Coscinodiscus wailesii를 대상으로 한 검증 결과, 95% 이상의 종 식별 정확도와 ±10% 이내의 세포 밀도 추정 오차를 입증했다. 이 기술은 기존 방식에 비해 매우 정확하고 효율적인 조류 모니터링을 가능하게 하며, 수질 관리 및 적조 예측과 같은 응용 분야에 기여할 것으로 기대된다.
- Hiroki Sugawara*1
- Yuya Okada*2
- Takeshi Hatanaka*2
*1 DX Business Development Department, Innovation Center, Marketing Headquarters
*2 Hatanaka Lab, Department of Systems and Control Engineering, School of Engineering, Institute of Science Tokyo
최근 몇 년간 공정 플랜트에 배치할 수 있는 로봇이 등장하기 시작했으며, 현장 순찰 점검이나 비상 시 최초 대응자로서의 활용이 적극적으로 검토되고 있다. 그러나 현재의 로봇은 사전에 설계된 동작과 미리 학습된 행동을 기반으로 동작하기 때문에, 다양한 상황이 발생하는 실제 환경에서 수행할 수 있는 작업이 제한적이다. 한편, 로봇 기능 고도화 및 저비용 로봇 개발을 통한 작업 범위 확대로 인해 향후 현장에 배치되는 로봇의 수가 증가할 것으로 예상된다. 이러한 발전이 진행됨에 따라 로봇 운용 규모는 인간이 직접 관리하기 어려운 수준으로 확대될 것이다. Yokogawa는 “산업 자율성(Industrial Autonomy)”을 실현하는 것을 목표로 하며, 현장에 배치된 모든 로봇을 로봇 관리 시스템이 제어하는 것이 바람직하다고 보고, 이를 위해 개별 로봇에 대한 운용 지침을 설계하는 기술을 개발해 왔다. 특히, 실제 현장에서 로봇을 운용하는 데 있어 필요한 시간 내에 작업 지시를 신속하게 생성할 수 있으면서, 현장 적용에도 적합한 설계 알고리즘을 개발했다.
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