데이터 안정화 알고리즘 적용 다목적 크레인 하중 모니터링 시스템 개발
Development of Multi-purpose Crane Load Monitoring System with Data Stabilization Algorithm
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초록
전 세계적인 인구 고령화와 생산연령인구 감소는 농·수산업 현장에서 만성적인 인력 부족과 인건비 상승의 원인이 되고 이는 상품의 품질 및 생산성 저하로 직결된다. 특히 농ㆍ수산업 현장에서 크레인을 사용한 작업에서 하중의 동적 변동을 정확히 계측하고 데이터를 안정화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 수산업은 물론 농업에도 적용 가능하고 데이터 안정화 알고리즘 적용을 통해 신뢰성을 확보한 다목적 크레인 하중 모니터링 시스템 개발을 제안한다. 실제 크레인 작업 환경에서의 테스트를 통한 개발 시스템 분석 결과, 본 연구에서 최종적으로 제안한 칼만필터 기반 알고리즘의 안정성이 효과적으로 검증되었다. 이는 고령화로 인한 인력 부족 문제의 완화와 더불어 농ㆍ수산업의 지속 가능성과 경쟁력 강화에 기여할 수 있으며 안정화된 계측 데이터를 기반으로 자원의 활용 효율, 상품 품질 및 생산성 등을 향상 시키는 역할을 할 것으로 기대된다.
Abstract
The global trend of population aging and the decline in the working-age population have led to chronic labor shortages and rising labor costs in the agricultural and fisheries industries, directly resulting in reduced product quality and productivity. In particular, in agricultural and fisheries operations involving cranes, it is essential to accurately measure dynamic load variations and stabilize the acquired data. This study proposes the development of a multipurpose crane load monitoring system that can be applied not only to fisheries but also to agriculture, ensuring data reliability through the application of a data stabilization algorithm. Analysis of the developed system, conducted through tests in actual crane operating environments, demonstrated that the stability of the Kalman filter-based algorithm proposed in this study was effectively verified. These results are expected to contribute to alleviating labor shortages caused by population aging, while enhancing the sustainability and competitiveness of the agricultural and fisheries industries. Furthermore, by providing stabilized measurement data, the system is anticipated to improve resource utilization efficiency, product quality, and overall productivity.