스마트 공정 멀티 프로세스의 실시간 조치를 위한 결심 트랜스포머 기반의 제스처 과업통제 판별 시스템

• 영문명: Decision Transformer based Gesture Command Classification System for Real-time Action of Multi-Process in Smart Manufacturing
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 김종환(Jong-Hwan Kim) 유범진(Beomjin Yoo)
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 논문지』제33권 제4호, 11~19쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

첨단 과학기술을 적용하여 최소의 인력으로 공정효율과 생산성을 향상시키는 스마트 공정에 대한 활용이 높아지고 있다. 그러나, 스마트 공정은 특정 공정에서 예기치 못한 우발상황 발생시 계획된 프로세스가 중단되고, 이로 인한 공정의 생산성 저하 및 손실 발생 등이 야기되는 어려움을 갖는다. 본 논문은 스마트 공정의 우발상황 발생시, 현장에 있는 엔지니어가 신속하고 정확한 조치를 가능케 하는 제스처 기반의 과업통제 AI 판별 알고리즘과 그 시스템을 다룬다. 이를 위해, Flex 센서 및 Arduino Nano BLE 33 Sense 마이크로 컨트롤러가 장착된 장갑을 제작하고, 총 15개의 공정에 대한 11개의 과업 판별을 위한 제스처 데이터를 수집하였으며, 시계열 데이터에 높은 강인성을 갖는 결심 트랜스포머의 알고리즘을 적용하여, 높은 성능의 제스처에 기초한 과업 판별을 구현하였다. 그 결과, 인공지능 성능 기준인 정확도, 정밀도, 재현율 그리고 F1-score에서, 각각 94.5%, 95.4%, 94.5% 그리고 94.5%의 높은 성능이 나타났으며, 딥러닝의 유사 알고리즘인 합성곱 신경망 및 장단기 메모리 보다 높은 결과를 보여주었다.

영문 초록

The application of advanced scientific technology to enhance process efficiency and productivity with minimal human intervention is increasing in smart processes. However, the smart processes face difficulties when unexpected contingencies occur in specific processes, causing planned processes to be interrupted, leading to decreased productivity and losses. This paper addresses a gesture-based action control AI algorithm and system that enables engineers on-site to take swift and accurate actions in the event of contingencies in smart processes. To this end, a glove equipped with Flex sensors and Arduino Nano BLE 33 Sense microcontroller were designed, and gesture data for eleven actionsacross fifteen processes were collected. By applying the Decision Transformer algorithm, which has high robustness to time-series data, high-performance gesture-based actions were identified. As a result, the proposed performance metrics of accuracy, precision, recall, and F1-score showed high performance at 94.5%, 95.4%, 94.5%, and 94.5%, respectively, outperforming similar deep learning algorithms such as Convolutional Neural Networks and Long Short-Term Memory.

목차

1. 서론

2. 본론

3. 결론

References

키워드

스마트 공정 인공지능 제스처 인식 딥러닝 결심 트랜스포머 Smart Manufacturing Artificial Intelligence Gesture Recognition Deep Learning Decision Transformer