설비상태정보를 통한 전문가시스템 구현방법 연구

A Study on the Implementation Method of Expert System through Equipment Condition Information

정영득*, 박주식**, 강경식***

Yeong-Deuk Jung*, Joo-Sic Park**, Kyong-Sik Kang***

Abstract

To keep enterprise's competitiveness on condition of the automatic manufacturing system such as FA, FMS and CIM, all the maintenance problems should be considered seriously in not only production and maintenance but also related industrial safety. As we analyze for in the surveys about the maintenance management of domestic enterprises and the causes of industrial accident, there will be necessity of drawing up countermeasures for prevention of industrial accidents and for ensuring expertise maintenance technologies.

Based on these analyses, the safety information system, maintenance management information system, and the machinery condition diagnosis technique are studied by using of the knowledge-based system under the real time computer operating environment. This computer based knowledge-based diagnosis system can easily provide the knowledge of expert system about deterioration phenomenon of industrial robot and the knowledge information of relating safety and facility on everywhere, everytime. Therefore, when we use this system, it is expected to improve the efficiency of business processes in the production and safety.

1. 서 론

첨단산업시대로 접어들면서 오늘날 산업

□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□

*   명지대학교 산업공학과 박사과정수료

**  명지대학교 산업공학과 박사과정

*** 명지대학교 산업공학과 교수

설비들은 자동화 및 복잡화가 되어가고 있는 추세이다. 따라서 시대가 변화함에 따라 자동화 설비는 가동시에 발생하는 고장 발생이 비교적 적은 반면에 고장 발생의 파급효과는 그 어느 때 보다 높은 것으로 나타나고 있다. 기업의 생산성 향상과 그로 인한 경쟁력 제고를 위해 도입되는 각종 자동화 설비들은 그 성능이 정교화 된 만큼 복잡하고 다양한 기술로서 이루어져 있다. 그러나 아무리 좋은 기술로 만들어진 설비라도 사용되어 감에 따라 그 성능은 저하되어 결국 고장과 수리를 반복하면서 그 일생을 마치게 된다. 따라서 설비가 폐기되기 전까지 사용목적에 알맞게 가동될 수 있도록 설비의 성능을 유지시켜주기 위해서는 설비의 성능만큼 고도화된 보전기술이 필요하게 된다. 특히, 무인화를 지향하는 진보된 공장에서의 설비고장은 공장전체의 가동이 중지될 수도 있는 심각한 상황을 내포하고 있다. 따라서 미래지향적인 공장일수록 고장의 발생을 미연에 방지하려는 개념의 보전정책을 도입하여야 하며, 시스템의 가변성과 공정의 자동화는 전문화된 보전기술력과 함께 시스템 전체의 안전확보 및 종합적인 안전대책이 절실히 필요하게 되었다[1].

그러므로, 본 연구는 시스템 안전관리측면에서 생산설비의 불안전한 상태와 행동을 방지하여 생산과 안전을 동시에 성취할 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 그래서 시스템내의 위험성을 적시에 찾아서 그 예방과 제어에 필요한 안전조치를 도모하기 위해, 선행연구로서 제조업의 산업재해 사고원인별 분석과 설비보전 관리의 실태조사분석을 통하여 그 원인을 분석하였다. 이 원인분석을 바탕으로 생산과 안전의 효율화를 위한 하나의 방안으로서 안전정보시스템과 보전관리정보시스템을 구축하고 이를 컴퓨터 기반 지식베이스 진단시스템과 연계하여 설비 이상상태에 대하여 신속히 그 결함원인을 찾고, 그와 동시에 안전하고 합리적으로 보수 및 교체하는 조치를 취할 수 있도록 실시간적으로 과거중대재해의 사례분석정보, 표준안전작업방법 등의 안전기술정보 및 설비관련정보를 제공하는 전문가시스템을 구축하고자 한다.

본 연구는 산업용로봇을 대상으로 하였고, 지식베이스 진단시스템을 구축하고 실시간적으로 정보를 얻기 위해 로봇을 구성하고 있는 전동기 부품에 온도측정 센서를 장착하여 진단 지식베이스에 저장하도록 설계하였다. 데이터베이스 Tool은 Visual Basic 6.0, Borland C, Clipper와 Delphi 5.0으로 구성하였다. 실시간 정보입력으로 기존의 단순한 모듈로 구성된 것을 연계된 작업상황에 필요한 정보를 제공해 주기 위한 SIS(Safety Information System), MMIS (Maintenance Management Information System) 통합 모듈를 구현하였다.

2. 실시간 MMIS/SIS 전문가 시스템 구축 위한 연구배경

2.1 산업체 설비관리 실태조사분석

설비보전 업무수행에 있어서 애로사항으로 느끼고 있는 부분은 <그림 1>과 같이 설비노후 갱신대체에 44.3%, 보전관리기술 부족 41.0%, 설비예산 부족 36.1%, 정밀진단장비 부족 34.4% 순으로 나타났다. 업종별로 비교해 보았을 때, 설비노후 갱신대체는 장치·가공조립산업 모두에서 40%이상의 애로사항으로 느끼고 있으나, 보전관리기술 부족은 장치산업(20.7%)에 비해 가공·조립산업에서는 59.4%로 보전기술이 취약하다는 것을 확인할 수 있다.

장치산업에서는 전산화, 국산화, 전문 메이커 지원부문의 애로사항을 꼽았으며, 가공조립산업에서는 전산화 등에서 다소 어려움을 겪고 있는 것으로 조사되었다. '93, '96년도와 비교해 보면, 모델아웃 부품, 제작도면 및 취급설명서 부족 등은 다소 줄어들어 기본적인 보전관리 활동은 점차 안정화되어 가고 있는 것으로 보인다.

<그림 > 보전업무 수행 관리상 애로점(산업전체)

사업장의 보전관리단계는 아직도 사후보전 단계를 벗어나지 못하고 있는 사업장이 29.0%나 되고, 보전관리기술이 부족하고, 보전인력의 양적·질적 부족의 영향으로 고장 증가, 보전계획의 지연, 보전품질저하, 보전비 증가, 근무의욕 저하 등이 나타났다.

그러므로 돌발적으로 발생하는 설비고장을 적극적으로 미리 방지하는 활동을 통해 휴지손실과 보전비용 증대를 막기 위한 장·단기 대책활동이 요구된다고 하겠다[4].

2.2 제조업의 산업재해 사고원인별 분석

<그림 2>에서와 같이 대부분 재해발생요인은 공정위험성을 분석해 설비성능을 확보하고, 시설의 보수·유지관리, 안전작업 및 안전운전계획서 수립, 근로자 안전교육 및 안전·훈련 실시, 작업변경관리, 안전작업 허가제도 실시 등이 적절하게 이루어지지 못

<그림 2> 관리적 원인에 따른 재해발생 현황

했기 때문이다. 따라서 기계·기구·설비 및 공정기술, 원재료·제품 등에 관한 안전정보를 확보한 후 체계화하여 교육 등 안전정보자료 확보 및 활용을 강화하고 안전작업 및 표준안전운전 절차서를 작성한 후에 작업이 실시되도록 한다. 또한 예방정비 등 기계적 안전성을 확보하고 각 공정별 위험요소를 파악해 각종 교육 및 안전대책에 활용해야 할 것이다[4].

3. 전문가시스템의 이론적 고찰

지식베이스 시스템(Knowledge-Based System)이란 인간 전문가의 지식을 컴퓨터라는 도구를 이용하여 재구성하고 이를 토대로 추론(reasoning)하여 정보를 습득하는 시스템이라고 정의할 수 있다. 또한 많은 이용자들이 직접 전문가를 만나지 않고도 지식베이스 시스템을 통해 전문가의 전문지식 및 문제해결 능력을 빌어 어려운 문제를 해결할 수 있도록 하는데 그 의의가 있다고 할 수 있다.

<그림 3> 지식베이스에 의한 전문가시스템 구조

지식베이스 시스템은 <그림 3>과 같이 일반적으로 3가지 기본요소 즉, 지식베이스(knowledge base), 추론기관(inference engine), 사용자와의 인터페이스(user interface)로서 이루어져 있다.

첫째, 지식베이스는 특정 문제영역에서의 시스템이 소유하고 있는 사실(facts)과 규칙(rules)으로 구성되어 있다. 새로운 사실과 규칙이 외부에서 언제든지 추가될 수 있지만, 현재 지식베이스시스템에서는 기존 규칙으로부터 도출된 지식만 프로그램 수행을 내부적으로 추가할 수 있다.

둘째, 추론기관은 문제를 해결해 가는 의사결정 과정에 어떻게 사실과 규칙들이 적용되어야 하는가를 나타내주는 역할을 한다. 추론기관의 구조는 지식베이스와는 독립적으로 이루어져 있지만 비슷한 문제구조에 대해서는 때로는 동일할 수 있다.

셋째, 사용자와 사용자인터페이스는 문제를 해결하고자 하는 사용자와 문제해결기인 지식베이스 시스템간의 상호의사소통의 수단이다. 이 사용자와의 상호접촉이 가능한 한 원활하고 친숙해야만 지식베이스 시스템이 매우 유용하게 이용될 수 있다. 사용자와의 상호접촉은 명령어와 메뉴에 의한, 그래픽을 통한 이용 등이 주요 수단이 된다.

지식표현방법에는 여러 방법이 있으나 규칙(rule)기반방법, 사례(case)기반방법, 퍼지(fuzzy)방법 등이 많이 사용한다. 추론기법에는 전향추론(forward inference), 후향추론(backward inference) 및 혼합형추론(hybrid inference)기법이 있다[3][8]. 진단분야의 지식베이스 시스템은 기계에서 잘못된 기능(malfunction)이 유발될 수 있는 가능성의 원인을 추론하기 위하여 관계된 지식, 혹은 상황기술이나, 행위특성 등을 사용한다.

4. 전문가시스템에 의한 진단 시스템 구현

본 연구는 안산공단에 있는 6축 다관절 로봇 팔이 강판을 집어 프레스로 압축하여 자동차 자체를 생산하는 업체를 대상으로 하였다. 로봇이 회전반경주위에 사람이나 물체가 있을 때 감지순간에 정지하는 안전장치가 있으나 이 센서와 Motor가 오동작을 일으켜 주위의 작업자가 상해를 입는 사고가 있었다.

제 2 장의 원인분석결과 생산과 안전의 효율화를 위해서는 설비보전비용의 상승, 보전인력의 부족현상 등 여러 문제와 설비보전데이터를 일관성 있게 유지·관리할 수 있는 효율적인 보전정보시스템이 요구된다. 또한 안전관리 측면에서 작업 과정중에 안전한 구체적 작업상황을 충분히 반영하지 못하고 있으며, 효과적 안전관리를 위해서는 관리대상 전체에 대한 각종 안전정보가 제공되어야 한다. 이러한 필요성에 대해 본 연구에서는 현장의 정보를 실시간적으로 신호처리해서 설비/안전정보를 구현하기 위한 방안으로 <그림 4>와 같이 보전관리 및 안전정보시스템 지식베이스를 설계하고 현장의 정보를 지식베이스에 연계하여 다른 일반 제조업체에서 활용할 수 있도록 한다.

<그림 4> 현장정보를 통한 SIS/MMIS 지식베이스 전문가시스템의 정보흐름도

4.1 안전정보시스템(SIS)의 구현

필요한 내용에 바로 접근할 수 있는 안전 정보원은 아직 거의 존재하지 않고 현장상황을 효과적으로 관리하기 위해서는 작업과정과 연계된 정보제공이 필요하며, 구체적 작업상황에 필요한 정보만을 적시에 쉽게 참조할 수 있어야 한다.

<그림 5> 안전정보시스템 구축시 중점사항

즉, 기존의 안전정보를 구조화, 조직화하여 지식베이스에 저장하고 검색함으로서 안전정보 중에서 필요한 정보만이 조합된 지식의 형태로 참조할 수 있으며, 정보의 중복저장도 최소화할 수 있다. 안전정보시스템을 구축하는데 있어서 중점사항들을 요약하면 <그림 5>와 같다. 안전업무에서 생산 부서의 설비관리업무와 중복되는 부분을 생략하여 관리의 효율화를 꾀하고자 안전정보와 사고정보를 두 축으로 안전정보시스템을 구축하고자 한다[7].

안전정보시스템의 구성은 요인을 분석할 수 있는 재해사례 및 요인분석모듈, 표준안전작업방법모듈과 기술지침사항에 관한 모듈 그리고 재해원인조사 및 분석방법, 산업재해조사표 작성방법, 재해발생시 업무처리 요령 등에 관한 산업재해조사 업무관련 모듈로 구성한다.

4.2 보전관리정보시스템(MMIS)의 구현

보전관리정보시스템은 설비이력관리, 점검관리, 윤활관리, 수리업무관리, 가동관리, 종합월보의 6개 모듈로 구성된다.  설비이상이 발생할 경우 보전정보베이스를 이용하여 해당 설비에 대한 관련자료를 제공함으로서 이상상태에 대한 조치를 효과적으로 취할 수 있다. □설비이력관리□의 검색사례를 살펴보면 <그림 6>의 좌측 메인화면에서 먼저 □대분류□의 □전기·계전□을 선택하고, □MOTOR□를 선택해서 나온 결과화면은 우측과 같다.

<그림 6> 보전관리정보시스템의 메인화면 및 검색화면

보전관리는 구축된 정보시스템에서 얻어진 데이터를 활용하여 연간 설비보전계획을 수립하고 이를 보전정보시스템의 활용을 통해 설비이력, 점검관리, 보전관리데이터와 관련자료들을 갱신 및 삽입하여 해당 설비에 대한 관련자료를 제공함으로서 이상상태에 대한 조치를 효과적으로 취할 수 있다.

4.3 실시간 정보시스템의 구현

컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합화와 on-line network화에 따라 자동화된 설비고장진단 방법이 요구되어지고 있다. 기계나 설비의 가동시 발생하는 소음, 진동, 열등을 측정하여 기계, 설비의 상태를 감시하는 기법들이 있는데, 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간적으로 수집된 출력신호를 이용하여 설비상태를 감시하는 여러 가지 모니터링기법들이 제시되고 있다[7].

<표 1> 스트레인게이지 온도센서의 온도값과 저항치

온도[℃]	저항[□]	온도[℃]	저항[□]	온도[℃]	저항[□]	온도[℃]	저항[□]	온도[℃]	저항[□]
0	100.00	21	108.32	42	116.59	63	124.81	84	132.98
1	100.40	22	108.72	43	116.99	64	125.20	85	133.36
2	100.80	23	109.11	44	117.38	65	125.59	86	133.75
3	101.19	24	109.51	45	117.77	66	125.98	87	134.14
4	101.58	25	109.90	46	118.16	67	126.37	88	134.52
5	101.99	26	110.30	47	115.56	68	126.76	89	134.91
6	102.38	27	110.69	48	118.96	69	127.15	90	135.30
7	102.78	28	111.09	49	119.34	70	127.54	91	135.68
8	103.18	29	111.48	50	119.73	71	127.93	92	136.07
9	103.57	30	111.88	51	120.12	72	128.32	93	136.48
10	103.97	31	112.27	52	120.51	73	128.75	94	136.84
11	104.37	32	112.68	53	120.91	74	129.09	95	137.23
12	104.76	33	113.06	54	121.30	75	129.48	96	137.62
13	105.16	34	113.45	55	121.69	76	128.37	97	138.00
14	105.56	35	113.84	56	122.08	77	130.26	98	138.39
15	105.95	36	114.24	57	122.47	78	130.65	99	138.77
16	106.35	37	114.63	58	122.86	79	131.04	100	139.16
17	103.74	38	115.02	59	123.25	80	131.42	101	139.55
18	107.14	39	115.42	60	123.64	81	131.81	102	139.93
19	107.53	40	115.61	61	124.03	82	132.20	103	140.52
20	107.93	41	116.20	62	124.42	83	132.59

본 연구에서는 <그림 7>과 같이 로봇이 구동하는데 사용된 전동기에 온도측정을 해서 로봇이 오동작을 막기 위한 것이다. 온도 센서에서 출력되는 신호는 <표 1>과 같이 작은 저항값으로 이것을 높은 전압의 형태로 전환시키는 신호증폭기를 거치고, 이때 미세하게 잡음신호를 걸러내는 filtering 작업을 한다.

<그림 7> 현장정보의 신호처리도

<그림 8> Bit수에 따른 온도 분해능력

신호증폭기를 통해 나온 신호를 모니터링이나 관리자에게 정보를 표현하기 위해 A/D converting을 하여야 한다.  이것은 처리 비트(bit)에 따라 아주 세분화 된 정보까지 표현할 수가 있다. 예를 들어, 온도 감지능력이 0℃에서 100℃까지 할 수 있는 온도센서가 있다. 필터링과 신호증폭을 통해서 DC 0V에서 10V 까지 증폭을 하고, 0V는 0℃가 되고 10V는 100℃로 되는 것이다. 이때 모니터링으로 이러한 정보를 표현할 때 실제 온도 값을 표현하기 위해 A/D converting한다.

분해능은 0, 1의 조합으로 된 2진 부호 신호로서, 2bit는 4등분의 분해능으로 온도를 33℃ 간격으로 측정되지만, 12bit는 0.02℃ 간격으로 온도를 읽을 수 있다. <그림 8>은 12비트를 처리할 수 있는 converter는 최대 4096단계의 분해능력이 있고, 이것을 신호증폭기와 같이 실제온도를 표현하면 <표 2>와 같이 비문가도 현재 설비의 상태를 파악할 수 있다. <그림 9>는 <표 2>의 과정을 실시간 온도정보를 얻기 위해 Visual Basic으로 구현한 화면이고 지식베이스에 설비상태정보를 저장한다[5].

<그림 9> MOTOR의 실시간 온도측정화면

<표 2> 신호증폭값, A/D 분해값 및 실제온도 관계

단계	신호증폭기(V)	binary signal	AD converting 분해값	실제온도(℃)
1	0	00 0000 0000	0	0
2	2.5	01 0000 0000	1024	25
3	5	10 0000 0000	2048	50
4	7.5	11 0000 0000	3072	75
5	10	11 1111 1111	4096	100

본 연구는 산업용 로봇의 이상현상에 대해 신속하게 고장원인정보를 제공해 줄뿐만 아니라 설비관리에 필요한 정보 및 관련 안전정보까지 제공할 수 있는 사례기반 지식베이스 진단시스템을 개발하였다. 고장징후와 원인 IF-THEN의 생성규칙(production rule)방식을 사용하였고, 추론을 통해 나온 원인정보에 대해 각각 신뢰성 있는 정보를 주어서 문제해결을 하는데 용이하도록 하였다.

<그림 10>은 지식베이스 진단시스템에서 로봇의 핸드부분 이상진단을 하는 추론과정을 살펴보면 현재 현장설비 상태값이 설비안전 상태값보다 벗어나 고장증상에 대한 고장원인을 확신도 값에 따라 나타내고, 그와 함께 관련 로봇의 과거재해사례 분석정보를 볼 수가 있다. 산업용로봇의 수리작업시의 고장원인진단 및 안전작업방법에 대한 정보제공을 볼 수가 있다[2][6][9].

<그림 10> 산업용로봇 핸드부분 진단 화면

5. 결론 및 추후 연구과제

시스템의 자동화, 대형화 등의 생산환경의 변화에 따라 시스템 전체의 안전확보가 요구되는 반면 종합적인 안전대책이 절실히 필요하게 되었다. 이러한 관점에서 본 연구는 국내 제조업의 설비보전관리 실태조사분석과 국내 제조업의 산업재해 사고원인별 분석을 하여 이를 바탕으로 생산과 안전의 효율화를 위한 한 방안으로서 보전정보시스템과 안전정보시스템을 현장의 실시간 정보를 연계하여 설비이상상태에 대한 고장원인 등의 전문적인 기술적 지식을 지식베이스 진단시스템으로 구축을 하였다.

주요 기대효과를 살펴보면 첫째, 전문지식이 없는 사람이라도 전문가와 같이 문제를 해결할 수 있으므로 보전전문가의 부족현장을 해소하고 진단순서의 표준화 방안이 마련되었다. 특히 기존의 환경 하에서는 소수의 인원만이 시스템을 이용할 수 있었으나 컴퓨터로 영역을 확대하여 다수의 이용자들이 손쉽게 원하는 정보만을 획득할 수 있으므로 설비가동 중 이상징후에 신속한 안전보전조치, 설비효율화의 유효한 활용이 가능해질 것이다. 둘째, 안전정보시스템과 보전관리정보시스템을 연계하여 과거의 중대재해의 사례분석과 그에 대한 적절한 대책 그리고 표준작업안전방법 등의 안전기술정보 및 설비관련정보를 실시간으로 필요한 정보만을 언제든지 손쉽게 습득할 수 있을 것이다. 셋째, 특별한 소프트웨어가 필요하지 않아 별도의 시스템 구축비용이 들지 않고 보전관리 및 안전관련 정보 등을 각각 구분하여 저장된 보전정보시스템과 안전정보시스템에 접근하여 다수의 이용자가 손쉽게 실시간으로 필요한 정보만을 획득할 수 있으므로 생산과 안전의 측면에서 업무의 효율화를 기할 수 있으리라 생각한다.

따라서 불확실성을 지닌 설비이상상태에 대한 문제해결을 위해 계속적으로 산업용 로봇의 전체 및 그 밖의 위험설비에 대해서도 진단시스템 구축 연구가 필요하다.

참고문헌

[1] 김병석, 나승훈, □시스템 안전공학□, 형     설출판사, 1999.

[2] 김병석, 송수정, □산업용 로보트의 손가     락고장 진단시스템 개발에 관한 연구□,      한국 산업안전학회, 제10권, 제3호, 1995.

[3] 김화수 외2인, 전문가시스템, 집문당,       1995.

[4] 박소부, □국내 제조업체 설비관리 실태     조사보고서□, KMAC, 1988, 11.

[5] 박주식, □실시간적인 CBMS(Condtion      Based Management System) 연구□, 한     국생산성학회, 2000년 하계학술대회

[6] 한국산업안전공단, □로봇안전 시스템 설     계에 관한 연구□, 1992.

[7] 한국산업안전공단, "안전정보시스템 개     발 Ⅰ·Ⅱ", 1996

[8] Baur and Pigford, □Expert Systems       For Business-Concepts and               Applications□, Boyd and Fraser            Publishing Company, 1990, pp. 20.

[9] Carlsson, J., Harms-Ringdahl, L. and      U. Kjellon, 1979, □Industrial Robots and     Accidents at Work□, Royal Institute of     Technology, Stockholm, Sweden.