• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.2
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• pp.852-857
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• 2011

The shipbuilding industry needs automation and mechanization to solve reduction of skilled workers and labor shortage. Ship manufacturing process is the lack of automation than standardized manufacturing field. In this paper, we design and development an process automation system for hand rail production. Mechanical parts of the cutting process was designed with efficiency, productivity and reliability, CATIA and ANSYS, the stability of the mechanical structure was confirmed. System control using a PCNC controller to provide an open and scalable, and operate using touch-screen display control and monitoring of the system was performed. The automatic system successfully passed the driving test and processing test, and it showed an excellent performance.

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2011.11a
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• pp.44-44
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• 2011

본 연구에서는 직물조직의 분석과정을 자동화할 수 있는 전용 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하였다. 직물조직의 분석은 직물 설계 및 품질관리 단계에서 매우 중요한 공정이나 현재까지도 확대경과 분해침에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있는 것이 실정이라 자동화가 절실히 요구되는 분야라고 할 수 있다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 섬유산업 분야에서도 자동화 관련 연구가 많이 이루어지고 있으며 직물 분석 과정에 대한 연구도 여러 차례 시도된 바 있다. 여기에는 주로 디지털 영상으로부터 특징을 찾아내고 분석하는 이미지 프로세싱 기법이 쓰였는데 이는 재현성, 정확성, 속도 등에서 육안에 의한 방법과는 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 카메라의 한계로 인해 주로 저해상도의 이미지를 가지고 작업을 하거나, 이미지 프로세싱 또는 인공 신경망을 단독으로 적용하는 등의 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 초고해상도 직물 이미지를 획득한 뒤 이로부터 직물의 교차점을 인식하는데 필요한 파라미터를 추출하고 이를 인공 신경망에 학습시켜 직물 설계에 필요한 조직도를 생성하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨터로 컨트롤이 가능한 직물 분석 전용 초정밀 XY 스테이지의 하드웨어를 설계 제작 하였으며 각종 이미지 분석 및 하드웨어 컨트롤에 필요한 전용 소프트웨어를 개발하였으며 그 결과 각종 직물의 조직을 매우 정확히 인식할 수 있게 되었다. 향후 이미지 획득 과정의 보완, 새로운 파라미터의 정의 및 신경망의 반복 학습을 통해 본 시스템이 보다 보완된다면 직물 분석 작업의 자동화를 통한 제품 개발과 생산에 소요되는 시간을 단축 및 품질 관리 공정의 자동화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.3 no.1
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• pp.19-26
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• 1981

자동차제조에 있어서의 용접은 신뢰성 양산과 생력화에 대응하여 접합 조립하는 방법으로 특이한 분야를 형성하여 발전되었다. 예를 들면, 자동차의 생산은 기본적으로 양산체제를 갖추고 있 어서, 일반적으로 노동집약형 산업이라고 불리어지며 그 제조공정을 보면 stamping press 공정과 같이 용접공정도 비교적 장치산업적인 분야로 빠르게 자동화나 성인화 내지 무인화로 진행되고 있다. 자동차용접은 사람이 portable spot welder로 한점씩 용접하지만 양산에 대비한 합리화와 안정화를 위하여 다점용접 (multi spot weld)라는 자동화공법의 도입이 불가피하며 금일의 자 동차생산에 있어서 상식화가 되고 있다. 이것은 한개의 차체라면 차형의 대조 또는 press panel의 수에 따라 차이가 조금 있으나 약 4-5 천점의 점용접이 필요하기 때문에 여러 가지 반송장치와 조합하여 대규모의 line설비로 발전되어 가고 있다. 이와 같이 용접공정의 자동화는 생산성을 높이는 반면에 전용성이 높기 때문에 설계변경에 대한 초기투자의 용접설비 대부분을 갱신하여야 하는 새로운 투자의 필요문제가 증대되었다. 이러한 전용설비에 대한 유연성을 가미한 자동차로 지향되어, 그 한 방법으로 산업용 robot가 도입되었다. 근래에 와서는 자동차제조에 있어서 새 로운 용접기술을 합리적으로 효과있게 적용하는 기술이 금후의 연구과제라 하겠다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.123-126
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• 2001

종합적인 공정 제어 자동화 시스템 구현을 위해 계층적이고 개방형 방식에 의한 시스템 구축이 이루어지고 있다. 상위 계층 시스템은 하위 계층 제어 시스템의 제어기 설정치를 결정하는 방법으로 다양한 의사결정(Decision Making)방법을 도입하여 하위 계층 시스템과 연계하여 계층적인 종합 공정 제어 자동화 시스템 구축을 시도하고 있다. 본 연구에서는 상위 계층 시스템 구현을 위해 신경회로망 방식을 채택한 상위 지능형 제어 시스템을 제안하여 연속형 프로세스의 최적 의사 결정을 효과적으로 할 수 있도록 하였고 이를 실현화 하는데 있어 UML방식의 객체지향 설계방식을 도입함으로써 시스템의 재 사용성 및 확장성을 가지는 개방형 상위 의사 결정 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 수처리 연속 공정인 약품주입 공정에 적용하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2000.10a
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• pp.140-144
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• 2000

실리콘 웨이퍼 생산의 여러 단계의 공정 중 평탄도를 측정하고 제어하는 polishing 공정은 평탄한 정도에 의하여 제품의 합격 여부가 결정되는 측면에서 매우 중요한 과정이다. 이 연구에서는 polishing 공정의 자동화를 모색해 보기 위해 웨이퍼의 형상을 추정한 데이타를 이용하여 그 형상을 분류하는 알고리즘을 개발하였다 추정된 웨이퍼의 모양에 따라 9개의 카테고리로 분류하고, 각 카테고리를 세 종류의 통계값을 이용하여 세부 분류한다. 개발한 알고리즘을 구현하여 웨이퍼의 형상을 분류하는 모듈을 개발하였다. 개발한 알고리즘을 검증하기 위해 여러 웨이퍼를 대상으로 실험을 수행하였다. 대부분의 웨이퍼를 정확하게 잘 분류하고 있으나 인부의 미세한 변화를 감지하지 못함으로 인하여 정확하게 분류하기가 어려운 경우를 관찰할 수 있었다. 웨이퍼의 형상을 다양하게 분류함으로써 polishing 공정의 자동화를 좀 더 구체적이고 효율적으로 접근할 수 있는 계기가 됨 깃으로 기대한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.1
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• pp.7-14
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• 2021

In jewelry industry, the proportion of labor costs is high. Also, the production time and quality of products are highly varied depending on the workers' capabilities. Therefore, there is a demand from the jewelry industry for automation. The ear pin insertion automation system is the robot automatically inserts the ear pins into the silicone mold, and this automated system require accurate and fast hole detection method. In this paper, we propose optimal binarization method and a template matching method that can be applied in the ear pin insertion automation system. Through the performance test, it was shown that the applied method has an accuracy of 98.5% and 0.5 seconds faster processing speed than the Otsu binarization method. So, this automation system can contribute to cost reduction, work time reduction, and productivity improvement.

• Journal of the KSME
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• v.34 no.5
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• pp.310-325
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• 1994

복합재료는 원자재의 특성에 따라 성형 공정이 각각 다르다. 생산단가 절감을 위하여 최적 공정 및 자동화가 가장 큰 관심의 대상이므로 공정의 모델링과 이에 의거해 컴퓨터를 이용한 수치해 석들이 많이 이루어지고 있으며 이 결과를 제조 공정의 최적화에 이용할 경우 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리는 실험에 의한 방법을 많이 대치할 수 이어 새로운 기지재료가 소개되었을 경우, 제조 공정의 결정에 있어 시간과 비용을 대폭 절감시킬 수 잇다. 앞으로 소재의 기능화, 경량화 추세에 힘입어 복합재료의 수요는 계속 늘어날 전망이어서 환경문제에 대한 관심도 소 홀히 할 수 없으며, 기존의 재료 성형 공정과는 비교적 색다른 성형 공정의 개발에도 관심을 가져야 할 것이다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.13 no.2
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• pp.21-30
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• 1986

• Fiber Technology and Industry
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• v.3 no.1_2
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• pp.9-15
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• 1999

• Fiber Technology and Industry
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• v.3 no.1_2
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• pp.28-36
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• 1999