딥러닝과 AR 기반 산업용 로봇 고장진단 및 유지보수 연구

Failure Diagnosis and Maintenance of Industrial Robots Using Deep Learning and Augmented Reality

연구 내용

딥러닝 기반 고장 진단 로직과 Augmented reality 시각화를 결합하여 산업용 로봇 유지보수 절차를 지원하는 연구

산업용 로봇의 유지보수 효율을 높이기 위해 딥러닝 기반 진단과 Augmented reality 기반 작업자 보조를 결합하는 접근을 수행합니다. 고장 상태를 분류하거나 이상 원인을 추정하는 데이터 기반 모델을 구성하고, 그 결과를 AR로 시각화하여 현장 작업자의 판단과 절차 수행을 지원합니다. 연구에서는 사람-기계 상호작용을 고려하여 정보가 작업 환경에서 인지 가능하도록 전달되는 인터페이스 구성을 포함합니다. 또한 로봇이라는 엔지니어링 대상의 문제를 소프트웨어 관점에서 분석하여 진단-정비 흐름이 이어지도록 하는 차별성을 확보하고 있습니다.

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연구 흐름

2024년에는 산업용 로봇의 failure diagnosis와 maintenance를 대상으로, 딥러닝 기반 판단 모델과 Augmented reality의 시각화 요소를 결합하는 연구를 수행했습니다. 진단 결과가 작업 현장에서 즉시 활용되도록 하기 위해 Human–computer interaction 관점의 정보 제공 방식을 함께 설계했습니다. 2021년의 몰입형 환경에서 지각-행동 관계를 다루던 흐름을 기반으로, 이후에는 로봇 유지보수라는 실제 운영 맥락에 적용 가능한 형태로 확장하는 방향을 취하고 있습니다. 현재는 진단 정확성과 현장 사용성 간의 결합을 중심으로 후속 연구를 이어가고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

산업용 로봇 상태진단
AR 기반 정비 절차 안내
이상 징후 판별 모델
현장 작업자 의사결정 보조
유지보수 기록 기반 개선
로봇 운영 데이터 분석
현장 친화형 진단 인터페이스
Human–machine 협업 시스템
AR 작업 환경 상호작용
정비 워크플로 최적화