포털:고등학교/기술·가정/공학 일반(2015 개정)/자동화 공학의 이해
자동화 공학의 개념
자동화 공학은 가장 효율적이고 정밀한 제어, 정확한 계측을 위한 기술 분야이다. 자동화 공학은 전기 제품 내에서 설정한 목표치와 실제 계측된 값을 비교하여 제품을 강하게 또는 약하게 작용하는 제어 시스템을 자동으로 작동하게 한다.
자동화의 원리 자동 제어 시스템은 대상을 제어하기 위해 제어량을 게측하는 센서, 계측된 실젯값과 목푯값을 비교하여 제어 출력을 조정하는 컨트롤러, 그리고 제어기의 신호 출력을 받아 조작량만큼 실제로 작동시키는 엑츄에이터로 구성된다. 제어 대상의 제어된 양은 센서를 통해 피드백되어 같은 과정을 거치며 자동화된다.
자동화 공학의 분야
자동화 공학의 분야 제어 대상의 종류에 따른 자동화 분야 중 대표적인 예로는 전압 제어가 있다. 전압 제어는 발전소에거 공급하는 전압을 모니터링하여 항상 균일한 전압 크기를 유지하도록 하는 데 적용되고 있다. 발전소에서 공급하는 전압의 크기는 수용가에서 전기를 많이 사용하게 되면 떨어지고 전기를 적게 사용하면 올라가게 된다. 전압을 일정하게 유지하기 위해 발전소에서는 자동 제어 시스템을 구축하여 발전기가 항상 일정한 전압을 유지하도록 공급되는 에너지의 양을 조절한다. 이 외에도 자동화는 유량 및 농도 제어, 습도 제어, 서보 제어, 온도 제어 등에 적용된다.
센서 공학 센서란 측정물로부터 물리량을 검출하고 검출된 물리량을 전기적인 신호로 변환하는 소자로 기능은 인간의 오감과 같다. 광센서는 인간의 시각과 같이 빛을 측정하는 기능을 가진다. 청각센서는 마이크 내에 설치되어 음파를 감지하는 센서와 자동차에 부착되어 장애물까지의 거리를 감지하는 초음파 센서 등이 있다. 인간의 촉각에 해단하는 센서는 압력을 감지하는 압력 센서와 온도를 감지하는 온도 센서 등으로 나뉜다. 인간의 후각을 담당하는 센서는 가스를 검출하는 가스 센서 등이 있다. 이와에도 다양한 물리, 화학량을 검출하는 센서들이 있는데 자동화 설비 및 로봇 등과 같이 자동으로 주변 환경을 감지하여 이를 판단하고 작용하는 장치에 사용된다. 센서의 활용 센서는 산업화, 자동화, 정보화의 각 분야에서 사용되고 있다. 가전제품, 공공 시설물, 제저업의 자동화 설비, 정보화 기기, 의료용 기기, 방재 보안 시스템, 자원 및 에너지 개발, 식품 가공, 공해 방지, 화학 공정 시스템, 건물 에너지 관리, 스마트 그리드 등 산업 전 분야에 사용된다. 다양한 물리적 성질을 측정하기 위해서 그 큭징에 맞는 다양한 센서가 개발되어 사용되고 있고, 새로운 기능의 센서들이 꾸준히 연구 개발되고 있는데, 현재 사용되고 있는 대표적인 센세류들은 온도 센서, 습도 센거, 초음파 센서, 가속도 센서, 적외선 센서, 바이오센서, 이미지 센서, 압력 센서, 자기 센서, 유량 센서, 광센서, 전류 센서 등이 있다.
자동 제어 로봇 컴퓨터와 마이크로 프로세서의 성능이 발전하면서, 디지털 방식으로 구현되어 소형화가 이루어지고 있다. 또한 다양한 센서 기술의 발달은 자동 제어 시스템의 응용 분야를 새로운 산업 분야로 확대하고 있다.
자동화 공학의 동향
자동화의 역사와 발전 1784년 제임스 와트가 원심력을 이용한 속도 제어 장치로 증기 기관의 회전수를 제어한 것이 자동 제어의 시작이다. 제2차 세계 대전에는 위치와 속도를 정밀하게 제어하는 군사 기술이 발전하게 되었고, 이후 일반 산업에 응용되어 보급되었다. 1960년대에는 컴퓨터 기술이 제어 분야에도 영향을 미치게 되어, 복잡한 집적회로를 구성해야 가능했던 것이 컴퓨터 제어 프로그램을 통해 구현되는 디지털 방식으로 발전하게 되었다. 자동화 공학은 자동 제어, 로봇, 의료, 국방, 전기 에너지, 반도체 장비, 통신, 제조, 자동차, 운송, 화학 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 가전제품, 엘리베이터, 자동차, 항공기, 물류 시스템, 제조 공정 장치, 송·변전 시스템, 전기·가스 공급 시스템, 무인 공장, 무인 운송 차량 등의 시스템에 사용된다.
인공 지능은 사회 전 분야에 미칠 파급력이 높다. 대량 생산의 시대와 대량 정보의 시대를 넘어 인공 지능은 대량 지식의 시대를 열 것이다. 특히, 자율주행자동차, 로보어드바이저, 의료 자문, 수요 예측, 개인용 로봇 등의 분야에서 과거에 구현할 수 없었던 제품과 서비스들이 실용화될 것이다. 인공 지능은 지식 노동의 자동화 등 다양한 분야에서 적용될 수 있는 대표적 융합 기술로서, 전통 산업과의 융합 사례를 확인할 수 있다. 최근 딥 러닝 기술로 인간을 넘어서는 수준으로까지 발전하면서 상업적 활용 가능성이 높아졌다.