가전제품 물리적 사용자 인터페이스 동적 특성 평가를 위한 협동로봇 기반 계측 방법 연구

Abstract

The paradigm of the home appliance market is shifting as functional performance reaches a high level of standardization and consumer interest in affective elements grows. Amidst this trend, the haptic quality provided by the Physical User Interface (PUI) has emerged as a core competitive factor. While the affective quality intuitively perceived by consumers during operation exerts a decisive influence on purchasing decisions, conventional measurement methods employed to enhance this quality have faced fundamental limitations in securing data repeatability and reliability due to their dependence on operator proficiency and subjectivity. Furthermore, fixed automation equipment dedicated to specific products suffers from insufficient flexibility, rendering it unsuitable for rapid quality evaluation and R&D within high-mix low-volume production systems. To overcome these limitations and quantify subjective affective quality into objective dynamic characteristic indices, this study proposes a flexible PUI dynamic characteristic measurement system that integrates a 6-axis collaborative robot (cobot) and a 6-axis force/torque (F/T) sensor. The proposed system is designed to flexibly adapt to various forms of PUIs through precise motion generation that mimics human arm movements using the collaborative robot. The 6-axis F/T sensor captures the multi-dimensional interactive forces and torques generated throughout the entire process of the robot manipulating the PUI. Additionally, a standardized measurement protocol was established to ensure the consistency of the measurement data. To verify the system's performance, empirical experiments were conducted to quantify the dynamic characteristics derived from the operating mechanisms of PUIs in representative home appliances, such as refrigerators, ovens, and washing machines. In the refrigerator rotating door experiment, force/torque profiles for the entire opening and closing process were continuously acquired, including the initial breakaway force caused by the magnetic gasket, the auto-closing zone driven by the hinge system, and friction characteristics. In the refrigerator drawer experiment, the resistance force due to rail inclination, rolling friction, vibration, and the soft-closing zone were quantitatively characterized. In the oven drop-down door experiment, the gravity compensation torque of the counterbalance hinge was measured to analyze the weight perceived by the user. Furthermore, the washing machine knob experiment demonstrated the system's precise measurement capability by finely capturing the periodic torque patterns generated by the detent mechanism. In this study, Functional Principal Component Analysis (FPCA) was applied to the 6-axis force/torque data measured during the opening and closing process of the refrigerator rotating door. The results of the multivariate FPCA confirmed that the model possesses high explanatory power regarding the dynamic characteristics contained within the time-series data. Additionally, by confirming that the mechanical differences between the opening and closing processes were clearly distinguished as separate clusters in the Principal Component (PC) score space, the differences in mechanical characteristics were visually elucidated. In conclusion, the collaborative robot-based measurement system and data analysis methodology established in this study successfully overcame the limitations of conventional manual measurement methods and secured highly reliable time-series data with excellent reproducibility and objectivity for the quantification of affective quality. The obtained high-resolution haptic profile data can be utilized as a key dataset for developing AI-based affective quality prediction models in the future, and is expected to contribute to enhancing the quality competitiveness of home appliances from the early stages of product development to mass production quality control.| 가전제품의 성능이 상향 평준화되고 감성적인 요소에 대한 소비자의 관심이 높아지면서 가전제품 시장의 패러다임이 변화하고 있다. 이러한 변화 속에서 가전제품의 물리적 사용자 인터페이스(PUI)가 제공하는 햅틱(Haptic) 품질은 핵심적인 경쟁 요소로 부상하였다. 소비자가 제품을 조작할 때 직관적으로 인지하는 감성 품질은 사용자의 구매 결정에 결정적인 영향을 미치지만, 감성 품질을 높이기 위해 사용되었던 기존의 수동 측정 방식은 작업자의 숙련도와 주관에 의존하여 데이터의 반복 재현성과 신뢰성을 확보하는 데 근본적인 한계가 있었다. 또한, 제품별로 특화된 전용 측정 장비는 유연성이 부족하여 다품종 소량 생산 체제에서의 신속한 품질 평가와 연구 개발에 적용하기 어려운 단점이 존재한다. 본 연구는 이러한 문제점들을 극복하고 주관적인 감성 품질을 객관적인 동적 특성 지표로 정량화하기 위해, 6축 다관절 협동로봇과 6축 힘/토크 센서를 통합한 유연한 PUI 동적 특성 계측 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 협동로봇을 활용하여 인간의 팔 동작을 모사한 정밀한 모션 생성을 통해 다양한 형태의 PUI에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되었다. 6축 힘/토크 센서는 협동로봇이 PUI를 조작하는 전 과정에서 발생하는 다차원적 상호작용 힘과 토크를 수집할 수 있다. 또한 측정 데이터의 일관성 확보를 위해 표준화된 측정 프로토콜을 제안하였다. 제안 시스템의 성능 검증을 위해 냉장고, 오븐, 세탁기 등 대표적인 가전제품의 PUI를 대상으로 작동 메커니즘에 기인한 동적 특성을 정량화하기 위한 실증 실험을 수행하였다. 냉장고 회전형 도어 실험에서는 마그네틱 개스킷에 의한 초기 분리력, 힌지 시스템에 의한 자동 닫힘 구간, 그리고 마찰 특성을 포함한 전체 개폐 과정의 힘/토크 프로파일을 연속적으로 획득하였다. 냉장고 서랍형 도어 실험에서는 레일 경사에 따른 저항력, 구름마찰 및 진동, 소프트 클로징 구간 등을 정량적으로 확인하였으며, 오븐 드롭다운 도어 실험에서는 카운터밸런스 힌지의 중력 보상 토크를 측정하여 사용자가 느끼는 무게감을 확인하였다. 또한, 세탁기 노브 실험을 통해 디텐트 메커니즘에서 발생하는 주기적인 토크 패턴을 포착함으로써 시스템의 정밀한 측정 능력을 입증하였다. 나아가, 본 연구는 냉장고 회전형 도어의 개폐 과정에서 측정된 6축 힘/토크 데이터에 함수적 주성분 분석(FPCA) 방법을 적용하여 분석하였다. 6축 힘/토크 데이터의 축 간 강한 상관관계를 고려하여 다변량 FPCA 분석을 수행한 결과, 해당 분석 방법이 시계열 데이터에 포함된 동적 특성에 대해 높은 설명력을 가짐을 확인하였다. 또한, 열림과 닫힘 과정의 기계적 메커니즘 차이가 주성분 점수(PC Score) 공간상에서 서로 다른 군집으로 명확히 구분됨을 확인함으로써, 동적 특성의 차이를 시각적으로 규명하였다. 결론적으로, 본 연구에서 구축한 협동로봇 기반 측정 시스템과 데이터 분석 방법론은 기존 측정 방식의 한계를 극복하고, 감성 품질 정량화를 위한 재현성 및 객관성이 우수한 신뢰성 있는 시계열 데이터를 확보하는 데 성공하였다. 획득된 고해상도의 햅틱 프로파일 데이터는 향후 인공지능(AI) 기반의 감성 품질 예측 모델 개발을 위한 핵심 데이터로 활용될 수 있으며, 제품 개발 초기 단계에서부터 양산 품질 관리에 이르기까지 가전제품의 품질 경쟁력을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.