[논문 리뷰] A Survey on Human Machine Interaction in Industry 4.0

Christian Krupitzer, Sebastian Müller외 7명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 03.

Digital Transformation in Industry참고 문헌 83인용 수 7

한 줄 요약

이 종합 검토는 산업 4.0에서 인간-기계 상호작용(HMI)을 조사하며, 사이버-물리적 생산 시스템에서 증강 및 가상 현실 응용에 초점을 맞춘다. 4단계 분류 체계와 CRISP-DM 방법론을 사용하여 입력 플랫폼, 시각화 기법, 노동자 교육 등 핵심 연구 격차를 규명하고, 향후 산업 현장에서의 HMI 연구 및 설계를 안내하기 위한 분류 규칙을 제시한다.

ABSTRACT

Industry 4.0 or Industrial IoT both describe new paradigms for seamless interaction between humans and machines. Both concepts rely on intelligent, inter-connected cyber-physical production systems that are able to control the process flow of industrial production. As those machines take many decisions autonomously and further interact with production and manufacturing planning systems, the integration of human users requires new paradigms. In this paper, we provide an analysis of the current state-of-the-art in human-machine interaction in the Industry 4.0 domain.We focus on new paradigms that integrate the application of augmented and virtual reality technology. Based on our analysis, we further provide a discussion of research challenges.

연구 동기 및 목표

• 산업 4.0에서 인간-기계 상호작용(HMI)의 현재 상태를 분석하고, 특히 증강 및 가상 현실(AR/VR) 통합에 중점을 두다.
• 사이버-물리적 생산 시스템(CPPS)과 산업용 인터넷 사물(IoT)을 위한 HMI 설계에서의 연구 격차와 과제를 규명하다.
• 기존 연구를 체계적으로 정리하고 분류하기 위해 HMI 카테고리와 특성의 4단계 체계를 개발하다.
• Weka의 JRip 알고리즘을 사용하여 데이터 기반의 분류 규칙을 생성하여 향후 HMI 연구 및 시스템 설계를 지원하다.
• 문헌에 대한 실증적 분 析를 바탕으로 연구자와 실무자가 산업 응용에 적합한 HMI 요소를 선택하는 데 도움이 되는 지침을 제공하다.

제안 방법

• 입력/출력 플랫폼, 사용자 인터페이스 기능, 통신 방식을 포함한 HMI 카테고리와 특성의 4단계 분류 체계를 구축하다.
• 학술 데이터베이스에서 123篇의 관련 연구 논문을 수집하고, HMI 요소에 대한 메타데이터를 추출하여 분석하다.
• 데이터 준비, 분석, 규칙 생성을 안내하기 위해 CRISP-DM 프로세스 모델을 적용하다.
• Weka의 JRip 알고리즘을 사용하여 데이터셋에서 연관 규칙을 추출하고, 연구 간 HMI 요소의 처리 방식에 대한 패턴을 규명하다.
• 제3단계 카테고리와 특성의 빈도를 평가하여 HMI 문헌에서 다루지 않은 영역을 규명하다.
• 반복적인 분석을 통해 분류 규칙를 정교화하고, 향후 연구에 대한 잠재적 유용성을 평가하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 산업 4.0의 인간-기계 상호작용에서 지배적인 패러다임과 기술, 특히 AR 및 VR에 대해 무엇이 주로 다뤄지고 있는가?
• RQ2 입력 플랫폼, 출력 장치, 사용자 인터페이스 기능 등 HMI 요소 중 현재 연구에서 가장 자주 다뤄지는 것은 무엇인가?
• RQ3 문헌 커버리지 기반으로 산업 4.0의 HMI에서 가장 다루지 않은 분야는 무엇인가?
• RQ4 데이터 기반의 분류 규칙는 향후 연구에서 관련 HMI 주제를 선택하는 데 어떻게 지원할 수 있는가?
• RQ5 현재의 연구 격차는 노동자 교육, 시스템 설계, 산업 현장 구현에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 분석된 논문 중 약 1/3이 주로 출력 플랫폼으로 특정되지 않은 헤드마운트 디스플레이(HMD)를 사용하고 있어, 입력 또는 시각화 방법에 대한 구체적 기술 없이 HMD에 대한 연구 집중을 보이고 있다.
• 입력 플랫폼, 정보 표시 기술, 시각적 영역 확장 기법과 관련된 HMI 특성 또는 제3단계 카테고리 중 22.3% 이상의 논문에서 다루어지지 않은 것으로 나타나, 심각한 연구 격차가 존재함을 시사한다.
• AR 응용 연구의 빈도가 높음에도 불구하고, 산업 HMI에서 AR의 장기적 영향과 실용적 적용 가능성은 여전히 다루어지지 않은 분야다.
• 논문의 28.6%만이 인력 교육 및 자격 요건을 강조했고, 최소 25% 이상의 샘플에서 노동자 교육과 관련된 제3단계 카테고리가 다루어지지 않아, 심각한 연구 격차가 있음을 보여준다.
• JRip 알고리즘을 사용하여 17개의 분류 규칙를 생성했으며, 가장 직관적인 규칙들은 인간 작업 특성, 인력 요구사항, 출력 플랫폼, 사용자 인터페이스 기능, H2M 통신 수단을 기반으로 논문을 분류하고 있다.
• 본 연구는 향후 연구가 HMD에 통합된 입력 플랫폼, AR/VR를 위한 최적의 시각화 기법, 산업 현장에서의 AR 응용에 대한 장기적 실험 연구를 우선시해야 한다고 제안한다.