• 기계와재료
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• v.22 no.1
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• pp.46-53
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• 2010

공작기계에서 가공정밀도를 저하시키는 가장 큰 요인은 열변형 및 채터진동이다. 본 고에서는 이 중 장시간 가공중 기계의 열변형에 따른 문제점을 자동으로 공작기계 CNC(Computerized Numerical Controller) 제어기상에서 실시간으로 보상하여 주는 장치 및 기술개발 사례에 대한 내용을 언급하고자 한다. 기계가공에서 온도신호의 실시간 데이터 취득 및 열변형에 따른 공작기계 원점(Work Offset)의 자율보정이 가공정밀도 향상 및 가동률 향상에 많은 영향을 끼친다 이에 따라 본 고에서는 온도 데이터의 취득부와 보상을 위한 보정값 추출을 위한 선형회귀법 및 신경회로망의 보정모델을 임베디드화한 디바이스와 CNC상에서 가공중 공작기계 원점 자동보정을 하는 시스템을 개발하였기에 관련내용을 소개하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.18 no.9
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• pp.100-105
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• 2019

In wire drawing, aterial deformation is concentrated on the surface of the drawn wire because of surface contact with the drawing die. Therefore, strain varies from the center to the surface of the drawn wire. In this study, based on the upper bound method, an effective strain prediction method from the center to the surface of a drawn wire was proposed. Using the proposed method, the effective strain of the drawn wire was calculated verify the proposed prediction method, the predicted effective strain was compared with the result of finite element analysis.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.5
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• pp.22-27
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• 2020

In this paper, we study the methodology to improve productivity and transportation efficiency simultaneously in the manufacturing environment of injection plants which has multiple injection machines arranged in parallel. In general, the post-processes such as finishing are continuously arranged in the injection machine located in the lower level of the injection plants, and one or two workers in charge of post-processing are always arranged. Therefore injection plants have low productivity due to post-processing and the front of the injection machine is very crowded due to various logistics flows. In this paper, we propose the designing methodology of conveyor structure for integrating the post-processes arranged at each injection machine and transporting the injection products to the integrated post-process automatically. Specifically, we propose the models for computing the number of conveyor units into the integrated processes, and for finding the optimal combinations to connect each machines and the conveyors. The proposed model is for the total productivity improvement, which are productivity and transportation efficiency. By applying the proposed model to companies that produce injection parts used for the home appliances, we verify the applicability and the effect of improving productivity and transportation efficiency, which more than 40%.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1992.04a
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• pp.262-267
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• 1992

본 논문에서는 국내 중소기업을 위한 기술지원의 일환으로 시범적으로 개발한 자동화 모델을 소개한다. 개발된 모델은 자동차에 사용되는 오일 펌프 드리이브용 기어를 대상부품으로한 FMC(Flexible Manufacturing Cell)로서 선삭과 치절( Hobbing)공정을 자동화 하는 2 Set의 FMC로 구성되어있다. FMC 개발을 위하여 대상부품 특성과 공정을 분석하였으며 개발된 시스템의 구성 및 개별장비에 대한 기능에 대해 기술하였다.

• Patent21
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• s.89
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• pp.2-15
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• 2010

본 연구보고서는 Text Mining 가법을 기반으로 영문 특허텍스트 DB를 구성하는 텍스트 (Text) 부분의 경제성 및 피검색성을 정량적으로 평가하는 모델을 제시하고， 이를 바탕으로 2차 가공된 영문 특허텍스트 DB의 성능을 일정범위 내에서 관리하는 품질관리모델의 개발 가능성을 탐색하는데 그 목적이 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.1
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• pp.62-67
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• 2011

Grinding process is executed in the final machining stage to meet the quality requirements. In generally the ground surface of workpiece is affected by dressing condition as well as grinding condition. In order to estimate the roughness of workpiece, the several roughness models have been researched. These models defined the specific parameters and considered the several parameters which affect to roughness as multiply relationship among them. However, the multiply relationship among parameters is not enough to show the complicated grinding mechanism. Therefore, the neural network algorithm is used in this paper to predict the ground roughness for the plunge grinding. The proposed structure is composed of the initial roughness as well as final roughness model. The input parameters of proposed neural network are referred with the existing roughness model's. The performance of the proposed model is verified through experiments.

• Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
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• 2003.10a
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• pp.185.1-185
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• 2003

최근 세계적으로 편의식품의 소비가 증가하면서 과채류의 신선도를 유지시킴과 동시에 편리하게 조리에 이용할 수 있는 최소가공식품(minimally processed foods)의 시장이 확대되고 있다. 그러나, 기개발된 최소가공 과채류는 미생물학적 안전성 및 색 변화 등의 문제점을 수반하여 이 부분을 보완할 수 있는 기술개발이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구는 감마선을 이용하여 미생물학적 안전성 및 저장성을 향상시킨 최소가공식품 개발의 일환으로, 김치를 모델식품으로 원료배추의 최소가공식품을 개발하기 위해 미생물학적, 이화학적 품질특성을 조사하였다. 절단한 배추의 염농도가 3%가 되도록 절임 및 함기포장 하고, 0~2 kGy의 선량으로 감마선 조사한 후 4$^{\circ}C$에서 3주 동안 저장, 분석하였다. 비조사구의 경우 총균수, coliform Salmonella spp., lactic acid bacteria 등이 모두 7 log cycle 수준을 보였으며, 감마선 조사시 2-5 log cycle 이상 감소하는 것으로 나타났다. 또한 색도, 물성 등은 감마선 조사에 의해 비조사구와의 유의적인 차이를 보이지 않았으며, 감마선 조사시 절임배추의 발효현상에 의해 나타나는 pH 저하를 억제할 수 있어 저장성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 감마선 조사를 이용한 최소가공 절임배추의 개발시 미생물학적 안전성을 보장하면서, 이화학적 특성이 저하되지 않고 저장성을 향상시킨 최소가공식품을 개발할 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.5 no.3
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• pp.17-22
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• 2014

The stress between work piece and end mill at the use of end mill at machining and the structural deformation due to the and the pressure are investigated by simulation analysis of three end mill models in this study. These results are achieved with structural and fatigue analyses. Model 1 has the deformation less than model 2 or model 3. As the maximum equivalent stress of model 1 is shown to become the least among all models, model 1 can endure the highest load by comparing with other models. It is useful to estimate the damage prevention and the durability by applying this study result into the design of end mill.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.28 no.4
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• pp.299-314
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• 2017

Predicting compound-protein interactions in-silico is significant for the drug discovery. In this paper, we propose an scalable machine learning model to predict compound-protein interaction. The key idea of this scalable machine learning model is the architecture of pairwise neural network model and feature embedding method from the raw data, especially for protein. This method automatically extracts the features without additional knowledge of compound and protein. Also, the pairwise architecture elevate the expressiveness and compact dimension of feature by preventing biased learning from occurring due to the dimension and type of features. Through the 5-fold cross validation results on large scale database show that pairwise neural network improves the performance of predicting compound-protein interaction compared to previous prediction models.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.583-585
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• 1999

대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.