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박수형 (울산과학기술원) 정해권 (울산과학기술원) 박영희 (울산과학기술원) 김남훈 (울산과학기술원)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
57 - 67 (11page)
DOI
10.7315/CDE.2022.057

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Recent improvements of manufacturing processes and technologies have led to a work-space where industrial robots and engineers cooperate to execute manufacturing tasks. Consequently, the role of human workers has become more crucial, and clear understandings of their behaviors are required. Yet, related studies are lacking, especially in the term of building digital twins. This paper presents an innovative method to investigate human workers in manufacturing systems by collecting data through a human-in-the-loop (HITL) experiment based on virtual reality (VR) technology and analyzing using artificial intelligence (AI) techniques. First, a HITL experiment was designed and performed in a VR environment with a simple manufacturing task to collect behavior data of participants: hand behaviors, time consumed, and failures. To see if data collected could discriminate participants, multiple machine learning (ML) models were trained using the hand behaviors’ data. Most ML models showed an accuracy over 90%. In addition, an agent is modeled using the remaining data as inputs. The overall relationship between the physical capabilities and the system was confirmed from the simulation results. The findings show the feasibility of applying AI and VR based HITL to examine human workers and extending it to develop realistic digital twins of the manufacturing systems.
#Agent-based modeling and simulation #Artificial intelligence #Human behavior #Human-in-the-loop system #Machine learning #Manufacturing system #Virtual reality

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 결과
5. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Nam, Y., Lee, S., Lee, D., Im, S. and Noh, S., 2020, Digital Twin-based Application for Design of Human-Machine Collaborative Assembly Production Lines, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 46(1), pp.42-54. google schola Xia, K., Sacco, C., Kirkpatrick, M., Saidy, C., Nguyen, L., Kircaliali, A. and Harik, R., 2021, A Digital Twin to Train Deep Reinforcement Learning Agent for Smart Manufacturing Plants: Environment, Interfaces and Intelligence, Journal of Manufacturing Systems, 58, pp.210-230. google schola Fitts, P., 1951, Human Engineering for an Effective Air Navigation and Traffic Control System. google schola Cimini, C., Pirola, F., Pinto, R. and Cavalieri, S., 2020, A Human-in-the-loop Manufacturing Control Architecture for the Next Generation of Production Systems, Journal of Manufacturing Systems, 54, pp.258-271. google schola Oh, Y., Ju, I., Lee, W. and Kim, N., 2015, Modeling and Implementation of the Affordancebased Human-Machine Collaborative System, Journal of Korean Institute of Industrial Engineers, 41(1), pp.34-42. google schola

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