본 논문에서는 레고(LEGO®) 조립 설명서를 생성하기 위해 딥러닝을 이용한 조립 및 설명서 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 제공한 단일 이미지를 기반으로 레고 조립 설명서를 자동 생성한다. 해당 시스템은 딥러닝 기반 이미지 분할 기술을 활용하여 물체를 배경으로부터 분리하고 이를 통해 조립 설명서를 생성하는 과정을 포함하며, 조립을 위한 알고리즘을 새로 설계하였다. 이 시스템은 기존 레고 제품의 한계를 극복하고, 사용자에게 주어진 부품으로 다양한 모델을 자유롭게 조립할 수 있게 한다. 또한, 복잡한 레고 조립 과정을 간소화하고, 조립의 장벽을 낮추는 데 도움을 준다.
혼류 조립라인상에 고난도 작업을 요구하는 제품이 연속적으로 투입될 경우에 해당작업장들은 주어진 사이클 타임내에 조립을 완료하기가 힘들어진다. 라인에서 생산되는 모델의 변경 및 모델들에 대한 제품 생산량의 변화로 인해 기존 라인밸런스의 운영 효율이 기대 이하로 떨어질 수 있다. 본 연구에서는 혼류 조립라인의 라인밸런싱과 제품의 투입순서 결정이 밀접하게 관련되어 있는 문제임을 인식하고, 혼류 조립라인의 운영 효율을 극대화하기 위해 생산되는 모델에 대한 제품의 투입순서와 기존의 설비 및 작업공간에 따른 제약을 직접적으로 고려하면서 기존 라인밸런스와의 변동을 최소화하는 재밸런싱에 관한 기법을 제시한다.
자동차 조립산업에서는 다양한 제품의 요구사항에 신속히 대응하기 위해 혼합형 모델 조립생산 방식이 널리 활용되어 왔다. 그러나 이 모델은 부품의 혼돈을 유발할 수 있는데, 혼합형 모델 조립라인에서 부품이 물리적으로 뒤바뀔 때 발생하는 조립오류의 원인이 될 수 있다. 최근 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크와 같은 새로운 기술을 조립공정에 적용함으로써 이와 같은 생산 시스템에서 IT 인프라를 통한 실시간 정보를 활용할 수 있게 되었다. 본 논문은 혼합형 모델 조립라인에서 조립공정을 위한 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크 활용을 제안한다. 먼저, 조립공정에서 정확한 부품을 선택하기 위해, 조립라인 상의 각 칵핏모듈에 RFID 태그를 부착하고, 이러한 태그를 RFID 리더기를 사용하여 스캔한 뒤 차량의 정보를 인식하고, 칵핏모듈의 각 부품은 바코드를 부착하여 바코드 리더기를 사용하여 스캔하여, 해당 부품이 조립될 차량의 칵핏모듈의 정확한 부품임을 확인한다. 다음으로 본 논문은 자동차 회사로부터의 다양한 주문과 신차 모델에 따른 조립라인에서의 공정의 변화와 재구성에 따라 발생하는 RFID 장치들과 IT서버 시스템 사이의 유선통신용 케이블 포설과 불편함을 제거함으로써 조립오류와 비용을 줄일 수 있는 가변구조 혼합형 모델 칵핏모듈 조립생산방식을 위해 ZigBee 무선센서네트워크 기반의 응용을 제안한다. 마지막으로 제안한 방식을 적용한 수년간의 운영 결과를 제시한다.
In this study, Automatic design program creates 3D solid models and constructs them. The method of making assembly model is two. One assembles the element made in automatic design program with hand, the other develops the automatic design program fur creating assembly model. Automatic design program improves the convenience of user. In creating gears, involute curve and Trochoidal fillet curve are made by mathematical development.
본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.
분자 모델에 의한 전산 모사는 단백질 접힘, 미셀화, 블록공중합체의 규칙구조화 등 다양한 고분자 계의 자기조립 현상을 예측하거나 그 조립 메커니즘을 밝히는 데 특별히 유용한 연구방법이다. 자기조립 현상은 분자 수, 분자 크기 등, 계의 속성에 따라 나노미터 이하의 현상으로부터 마이크론이나 그 이상의 길이 스케일의 현상까지 조립 구조의 길이 스케일이 매우 광범위하기 때문에 다양한 계의 모든 조립 현상을 양자역학적 방법과 같은 궁극의 근본원칙에 의해 모사하는 것은 현실적인 시간 내에서 불가능하다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 계를 기술하는 과정에서 필요 이상으로 세밀한 표현을 생략하여 모델을 다른 관점에서 재구성하는 방법이 있는데 재구성된 모델은 그 관점에 따라 크게 '원자 수준'의 모델과 '메조 스케일 수준'의 모델로 분류할 수 있다. 본 총론에서는 고분자 자기조립 현상과 관련하여 이 두 가지 관점에 따른 모델과 모사 방법들에 대해 살펴보고자 한다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.149-155
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1992
본 사례연구는 자동차용 스프링 제조업체의 생산합리화를 위하여 조립라인에서의 효율적인 조립을 위한 전 생산공정의 평준화 생산 방안에 관한 것이다. 조립라인에서 조립작업의 지연 및 불균형은 그 근본 원인이 애로공정인 열간작업 및 열처리공정에서의 모델별.낱장로트별로 작업공정 구성과 작업처리속도에서 불균형을 이루기 때문이다. 결국 열간작업과 열처리공정이 전공정에서의 생산량과 공정간재고를 통제한다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해서는 모기업의 수요를 기점으로하여 필요한 제품을 필요한 양만큼 필요할 때에 공급할 수 있는 마케트인(market in)방식의 인출(pull)시스템을 구축하여야 한다. 따라서 전 생산공정을 크게 압연공정, 열간작업공정, 열처리.조립공정으로 나누어서 용량(capacity)측면에서가 아니라 흐름(flow)측면에서 주문품목에 대하여 모델별.낱장별로 그룹화하고 모델별 조립작업순서와 열처리공정의 투입순서 및 투입량, 열간작업에 대한 작업순서를 결정하여 전체의 생산공정이 평준화 될 수 있는 생산통제방안을 제시한다. 아울러 이 생산통제 방안들의 타당성을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 분석도 행하였다.
이종의 컴포넌트 개발 플랫폼 및 다양한 구현 기술의 발달로 이들간의 상호 운용성 및 통합을 지원하기 위하여 OMG에서 채택한 MDA(Model Driven Architecture) 기반 소프트웨어 개발이 대두되고 있다. MDA 기반 소프트웨어 개발 방법에서 기본적으로 고려하고 있는 것은 새로운 컴포넌트 생성을 초점으로 하고 있어 이미 개발되어 있는 컴포넌트의 조립에 대한 고려도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 MDA의 중심 개념인 플랫폼독립 모델(PIM: Platform Independent Model)과 플랫폼 종속 모델(PSM: Platform Specific Model)의 분리와 매핑을 통한 변환에 대해 조립하고자 하는 EJB 컴포넌트를 고려하여 플랫폼 독립 모델을 생성하고 이를 플랫폼 종속 모델로 변환하는 방법을 제안한다.
In this study, Automatic design program creates 3D solid models and constructs them. The method of making assembly model is two. One assembles the element made in automatic design program with hand, the other develops the automatic design program for creating assembly model. Automatic design program improves the convenience of user. In creating gears, involute ewe and Trochoidal fillet curve are made by mathematical development.
조립재료는 댐, 철도, 교량 구조물 건설시 제체, 성토재, 뒤채움재, 배수재 등으로 널리 사용되고 있으며, 이러한 구조물의 거동해석을 위한 수치해석을 위해 구성모델에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 조립재료의 거동을 예측하기 위해 개발된 구성모델에 대한 변수 연구를 수행하였다. 구성모델은 한계상태이론에 근간한 bounding surface 모델로서 한 세트의 모델 정수를 활용하여 배수 조건, 구속압, 간극비에 상관없이 조립재료의 거동을 구현할 수 있는 장점을 지니고 있다. 구성모델은 탄성 파라미터, 한계상태 파라미터, 모델 고유파라미터를 활용하여 재료의 거동을 분석하며, 본 연구에서는 모델 고유 파라미터에 대한 변수 연구를 수행하였다. 변수 연구를 통해 구성모델이 조립재료의 가장 큰 특징인 비관계유통법칙(non-associative flow rule)에 따른 체적팽창 및 응력경로 변화에 따른 이동경화 현상을 적절히 모사할 수 있음을 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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