• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.434-439
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• 1995

본 논문에서는 선삭가공을 부품에 대한 가공 특징형상 추출 알고리즘을 개발하였다. 면저, 설계 특징형상과 가공 특징형상 을 효율적으로 나타내기 위한 데이터 구조를 설계하고, 선삭가공에 사용되는 가공 특징형상의 특성을 검토하였다. 이러한 특성 을 이용하여 주사선(Scan Line)과의 교점으로부터 가공 특징형상을 이루는 요소를 검색하고, 검색된 구성요소를 이용하여 가공 특정형상을 구성하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 기존에 사용되어 왔던 패턴비교 방법에서 주어지 패턴이외의 특징 형상을 추출하기가 어렵고 계산 시간이 많이 걸리는 단점을 극복하였다. 또한 기존의 방법으로는 해결되기 어럽던 가공 특징 형상 의 간섭의 검출에서 효율적으로 적용됨을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.1412-1422
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• 1993

본 연구는 각주형 금형부품을 절삭가공할때 부품의 설계데이터로부터 부품의 형상적인 특징을 추출하여 공정설계시스템인 MOLDCAPP과 작업설계시스템인 COPS에서 사용할 수 있는 정보를 생성함으로써 CAD/CAM의 연결을 자동화할 수 있는 특징형상 인식 시스템을 개발하는 연구로, 특징형상 인식기법의 창안보다는, 가용한 기술의 장 점을 사용하여 각주형 공작물의 기계 절삭가공으로 생성될 수 있는 형상을 특징형상으 로 정의하고 ACIS로 설계된 CAD데이터로부터 정의된 특징형상을 추출하여 각 특징형상 들의 형상 데이터를 결정함으로써 MOLDCAPP, COPS 등의 공절설계시스템의 입력데이터 를 생성할 수 있도록 Fig.1과 같이 설계하였다. 특히 PART시스템과 같이 인식대상이 포괄적이지 않으나, 금형부품상의 특징형상으로 범위를 축소하고 금형부품의 가공특징 을 고려하여 인식규칙을 단순화함으로써 금형가공공정의 CAD/CAM연결에 이용될 수 있도록 하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.352-357
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• 1996

특징형상 데이터는 공정설계의 입력 정보로 사용되며, 부품 서술 데이터, 기하학적 데이터, 가공 기술적 데이터로 분류할 수 있다. 또한 공정순서및 작업순서 결정에서 선행관계는 반드시 고려하여 위배되지 않도록 해야하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 작업순서 결정시 만족해야하는 선행관계를 기하형상에 의한 선행관계, 단위 특징형상의 작업내용들간의 선행관계, 가공 경험에 의한 선행관계 등으로 분류/정의하였고, 특징형상 데이터와 가공지식을 이용하여 분류된 선행관계를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 그리고 추출한 선행관계를, 공구 교환횟수를 최소로 하는 작업순서 결정 알고리즘에 적용한 사례를 정리하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권2호
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• pp.141-151
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• 2013

공정계획은 공작물을 원자재 형태의 초기단계로부터 원하는 형상의 마무리 단계까지 경제적이고 완전하게 가공할 수 있는 상세한 방법을 체계적으로 결정하는 것으로 정의되며, 형상으로부터 가공 공정을 추출하여 각 공정을 수행할 수 있는 공작기계 및 공구를 결정하는 과정이 공정계획의 출발점이 된다. 분산공정계획은 형상으로부터 추출된 각 공정에 적합한 가공작업, 공구 등과 같은 다양한 가공자원들을 서로 조합하여, 공작기계의 부하를 고려한 생산계획을 용이하게 수립할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 분산공정계획 시스템을 위하여 가공자원 데이터베이스를 구축하고, 가공특징형상을 기반으로 한 작업공정 추출과 각 공정에 유용한 가공자원들을 조합하여 최적의 가공자원을 추출하기 위한 알고리즘을 제안하고 구현하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1325-1328
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• 2006

본 논문은 기계 가공시 형상의 인지 절차에 대해 기술한다. 주조와 단조 공정의 특성 중 한가지는 기계 가공시 원재료가 최종 형상에 매우 근접하다는 것이다. 이때 가공 형상 추출은 가공될 면을 인지하는 것과 가공면을 군집으로 그룹화 하는 두 단계로 수행될 수 있다. 이중 가공될 면을 인지하기 위한 기존의 방법은 3D Boolean difference operation을 수행하는 것이다. 그러나 3D Boolean difference operation의 계산적 난점 때문에 복잡한 형상에는 실용적이지 못하다. 본 논문의 목적은 가공 면을 인지하는 효율적인 알로리즘을 개발하는 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.642-648
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• 2016

3차원 솔리드모델링이 일반화되면서 이를 이용한 여러 응용이 가능해졌으며, 가장 대표적인 응용분야인 CAM과의 통합을 위한 다양한 연구가 진행되어왔다. 그 결과 설계된 부품의 CAD모델로부터 실제가공에 필요한 특징형상을 자동으로 인식하는 기술들이 개발되었다. 하지만 이러한 방법으로 인식된 특징형상들을 이용하여 절삭가공순서 등을 자동으로 생성하기 위해서는 고려하여야 할 가공순서의 조합의 수가 너무 많아 이를 구현하기에는 현실적으로 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 절삭가공에 관련된 규칙을 수집하고 이를 이용하여 특징형상 간 가공우선순위를 적용함으로써 고려하여할 조합의 수를 대폭 감소시키고, 이들 조합으로부터 효율성을 최대화 하는 가공순서를 결정하는 방법을 제안하였다. 또한 항공기 부품에 대한 테스트를 통하여 20개의 특징형상으로부터 가공시간이 적은 가공순서를 자동으로 생성할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.38-45
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• 1993

본 연구에서는 선반작업에서의 피삭체의 형상을 특징형상(feature)단위로 정 의하였고, 이 특징형상을 이용하여 형상정의를 수행한 후 가공순서 및 가공조건을 대 화형식으로 입력하면 공구위치 데이터(CL data)를 자동으로 산출하고 이를 기계제어데 이터(MC data)로 변화시켜 주는 NC선반가공 프로그래밍시스템 FeaTURN (Feature-based TURNing system)을 개발하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.28-33
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• 2002

조선소에서 사용되는 선각 외판 부재는 선박 한 척을 건조하는데 사용되는 부재의 수가 매우 많고, 각 가공 외판 부재는 상대적으로 크기가 크고 각각 상이한 부재 형상을 가지고 있다는 특징이 있다. 또한 이 중에서, 선체의 외판 곡 부재를 가공할 때는 각 부재의 초기 형상과 가공 목적형상에 대한 정보를 가지고 냉간, 열간 가공을 통하여 설계된 형상으로 가공을 수행하여야 한다. 이때, 최초 가공 시 및 추가 가공 중에 부재의 형상을 확인하여 주어진 정도에 부합할 때까지 가공을 수행 하여야 하며, 이와 같은 특징 때문에 선체 외판 부재의 가공 시에는 수시로 가공중인 부재의 형상 및 가공정도를 확인하여야 하는 과정, 즉 시간을 최소화하면서 효율적으로 가공형상을 확인하는 대형곡면 계측 기술과, 곡면 비교 기술이 필요하게 된다. 본 논문에서는, 이러한 가공환경 하에서 적용 가능성이 있는 효율적인 계측, 비교를 위한 S/W, H/W 통합 시스템 구축을 수행하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.198-207
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• 1994

공작기계부품 가공을 위한 공정표는 가공공정, 공정별 도면 분할, 가공기계 등을 결정하는 공정계획과 한 공정에 대하여 가공방법, 가공공구, 절삭조건, 공수등을 결정하는 작업계획을 통하여 발행된다. 작업계획에서 가공방법과 가공공구의 결정은 절삭조건과 공수에 영향을 주는 중요한 요소이다. 기존의 연구에서는 가공방법과 가공공구를 결정하기 위해 전문가 시스템 쉘(expert system shell)이용한 사례가 많았다. 이 경우, 지식 베이스(knowledge base) 의 구축에 많은 시간이 소요되고, 지식이 변했을 때 수정의 어려움이 있다. 본 연구에서는 표준화되지 않아 변경의 소지가 많은 가공방법과 가공공구 결정에 뉴럴 네트워크(neural network)의 한 종류인 백 프로퍼게이션 (back propagation) 학습 모델을 이용했다. 공정계획 후 분할된 공정별 도면으로부 터 크기 및 정밀도 등과 같은 특징형상(feature) 정보를 추출한 후, 특징형상 의 종류와 크기, 치수공차, 기하공차, 거칠기 등을 입력하여 가공방법 및 가 공공구가 출력되도록 학습패턴을 설정하여 학습시켰다. 학습패턴은 공정설계 전문가와 인터뷰하는 방법과 작업계획 과정을 분석하는 방법을 통하여 설정 했다. 백 프로퍼게이션 모델을 통하여 학습시킨 결과, 학습시킨대로 정확한 가공방법 및 가공공구를 결정할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권3호
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• pp.337-345
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• 2015

항공기에 사용하는 제트엔진을 생산하기 위해서는 고도의 절삭가공 기술이 필요하다. 항공기 엔진 가공업체들은 가공 시 발생할 수 있는 오류들을 방지하기 위해, CAM(computer-aided manufacturing) 기술을 도입하였다. 그러나 CAM 모델 생성을 위해서는, 작업자가 수 일에서 수 주 동안 CAD 모델을 기반으로 가공 연산을 일일이 생성해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 CAD 모델로부터 구멍 가공 부분에 대한 CAM 모델의 자동 생성 방법을 제안한다. 이를 위해 CAD 모델에서 구멍 특징형상을 인식하고 이를 CATIA 의 가공 연산으로 변환하는 방법을 적용하였다. 또한 프로토타입 시스템의 구현을 통해 제안한 방법을 실험 및 검증하였다.