• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.939-941
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• 2019

단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.

• Transactions of Materials Processing
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• v.1 no.2
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• pp.32-39
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• 1992

대형 강괴의 자유단조 공정 중에서 코깅(cogging)작업은 강괴 단조의 초기에 단면을 줄이면서 길이 방향으로 늘리는 작업이다. 코깅 작업의 역활은 주조시 발생하는 강괴 내부의 기공을 압착시켜 제거하며 주조 조직을 파괴하여 물성치를 균질화하고 향상시키는 것이다. 그러나 대형강괴의 작업에는 제약조건이 많이 있고 작업공정에서 공정변수도 여러가지 이다. 따라서 본 논문에서는 변형해석과 온도해석을 할 수 있는 3차원 열-점소성 유한요소해석 프로그램을 개발하고, 코깅공정에서 다이의 형상과 다이폭, 다이 겹침과 엇갈리기, 강괴의 온도 구배, 압하 깊이와 패스 설계등의 여러 공정 변수의 영향을 해석하여, 단조 효과를 최대화하는 최적의 단조 공정을 예측하여 공정개선에 적용하는 것이 목적이다.

• Transactions of Materials Processing
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• v.1 no.2
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• pp.20-31
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• 1992

대형 강괴의 업셋팅 공정은 주조 조직의 방향성을 없애고, 코깅작업의 효율을 향상시키기 위한 충분한 단조비를 확보하기 위하여 필요한 공정이다. 공정에 영향을 주는 인자로써 상부 금형의 형상을 변화시켜 가면서 해석을 수행하였다. 극단적인 긴 파이프성 기공의 변형거동과 중심부에서 높이에 따른 원형기공의 닫힘거동 및 압하율과 기공폐쇄 정도를 관찰하였다. 충분한 단조비를 얻고 기공의 닫힘 및 압착을 이루기 위한 적절한 압셋팅 다이의 선택 및 업셋팅 공정을 예측하여 공정개선에 기여하고자 한다.

• Journal of Korea Foundry Society
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• v.5 no.4
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• pp.316-325
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• 1985

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.17 no.2
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• pp.85-91
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• 1981

An equation was derived which describes the slip force that occurs at the casting of initial state due to unequilibrium with support bar weight, liquid metal, casting velocity, thickness, control roller, hydraulic motor and etc. The slip force equations are solved on the basis of velocity, gravity and thickness in casting ingot. In this paper the auther assumed that the other mechanisms are normal. The behaviour of slip force in many characteristics is calculated as a function of velocity, gravity and thickness with variation. The conclusion with this phenomena is reached that the present theory realistically predicts the growth of slip force in a flat plate ingot continuous casting machine.

• Journal of Conservation Science
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• v.34 no.5
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• pp.433-442
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• 2018

In this study, metal properties were compared by preparingthree iron knives from steel ingots produced via traditional iron-making, and ingot which jointed the steel of modern times. Metal microscope and SEM-EDS analysis revealed fine ferrite and pearlite structures of the hypo-eutectoid steel of Fe-C alloys. All samples also exhibited martensite on the blade of the knife. By Vicker's hardness analysis, the hardness of the sand iron knife (K1) was 533.38 HV, sand iron-nickel steel knife (K3) was 514.8 HV, and sand iron-carbon steel knife (K2) was 477.02 HV. The mass reduction due to wear was 0.058% for K1, 0.059% for K3, and 0.144% for K2. EPMA(Electron probe micro-analyzer) analysis of the surface pattern of the specimens confirmed that the patterns were exposed due to differences in the content of C or the chemical composition. Additional research on heat treatment processes is needed to increase the abrasion resistance of blades. Traditional steel ingots could produce high-quality steel if combined with nickel steel.

• 기계와재료
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• v.4 no.3 s.13
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• pp.83-91
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• 1992

• Journal of Conservation Science
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• v.35 no.6
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• pp.631-640
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• 2019

The purpose of this study was to compare analytical results of sand iron bars reproduced by the traditional iron-making method through a destructive analysis and a non-destructive analysis. For these studies, we produced two types of samples. One was sample(SI-A), a part of the sand iron bar for destructive analysis. The other was SI-B(9 ㎠) for non-destructive analysis. A metallurgical microscope and scanning electron microscope were used for the destructive analysis, and neutron imaging analysis with the Hokkaido University Neutron Source (HUNS) at Hokkaido University, Japan, was used for the non-destructive analysis. The results obtained by destructive analysis showed that there was ferrite and pearlite of fine crystallite size, and some of these showed Widmanstätten ferrite microstructure grown within the pearlite and coarse ferrite at the edge of the specimen. The results from the neutron imaging analysis showed that there was also ferrite and pearlite with 3 ㎛ α-Fe of BCC structure. Based on these results, neutron imaging analysis is capable of identifying material characteristics without destroying the object and obtaining optimal research results when applying it to objects of cultural heritage.

• Journal of Conservation Science
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• v.34 no.2
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• pp.87-96
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• 2018

This study analyzed the influence of folding time on the forge welded bar and hammer scale produced using the traditional refining and forge welding reproduction experiment. In the case of the forge welded bar, increasing the forging time decreased the percentage of impurities and porosity from 26.09% to 1.8%. Additionally, the hardness increased by an average of 36.88 HV. In other words, the microstructure gradually became more precise. For the hammer scale, the amount of T Fe increased with forging time. X-ray diffraction analysis revealed the presence of quartz, fayalite, $w{\ddot{u}stite$, and magnetite. The amount of quartz decreased as the forging time increased. In addition, as the forging time increased, the granular $w{\ddot{u}stite$ changed into a cohesive, long, white band. The results provide information on the characteristics of the forge welded bar and hammer scale produced in the refining and forging process. This information can be used as technical data for ancient steel making processes as well as for future technological systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.746-749
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• 2019

자유 단조는 고온에 가열한 강괴에 높은 압력을 가하여 원하는 형상의 제품을 만드는 공정으로 에너지 소모가 매우 크다. 여러 개의 강괴를 가열로에 장입하여 고온에 가열한 후 소재를 하나씩 꺼내어 프레스 공정을 수행한다. 가열로에 함께 장입되는 소재들의 조합에 따라 가열 시 소요 시간 및 에너지 사용량이 달라진다. 소재 조합에 따른 가열 비용 예측을 통해 최적의 소재 조합을 결정하여 에너지 효율을 높일 수 있다. 비용 예측 모형을 학습하기 위해서는 가열 소요 시간 및 에너지 사용량 데이터가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가열로의 온도 및 가스 사용량 데이터를 이용하여 가열로의 가동 상태 변경 지점을 감지하는 방안을 제안한다. 가열로의 온도 및 가스 사용량은 IoT 인프라를 기반으로 손 쉽게 획득할 수 있다. 가열로의 상태 별로 온도 및 가스 사용량에 나타나는 패턴을 이용하여 상태 변경 지점을 감지한다. 이를 통해 가열 공정 데이터를 획득할 수 있을 뿐만 아니라 가열로의 상태를 실시간에 모니터링이 가능함으로써 불필요하게 가열하는 것을 예방하여 에너지 효율을 높일 수 있다.