• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 1999년도 제13회 학술강연논문집
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• pp.12-12
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• 1999

온도에 따라 물성치가 변화하는 재료의 열응력 예측은 연속주조공정에 의한 제품 생산에서 중요하다. 연속주조공정에서 금속이 급속히 냉각됨으로 인하여 응력이 크게 발생될 뿐만 아니라 금속 내부에 크랙이 발생될 수 있으며, 이는 최종제품의 품질에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 연속주조공정에서 양호한 주조제품을 얻기 위해서는 냉각조건 등과 같은, 주조시 수반되는 여러가지 주조결함의 원인을 제어해 주어야한다. 주조결함에는 주물 주입에 기인하는 결함과 주입 완료 후 응고과정에서 주물의 수축으로 기인하는 결함이 있다. 공기 및 가스의 포집, 개재물의 혼입 등이 전자에 속하며, 응고층 내부의 온도차, 응고수축(solidification shrinkage), 응력변형 등으로 인한 주물변형 및 표면결함 등이 후자에 속한다. 주물의 응고시에 고상화된 영역에서의 온도구배와 시간에 따른 온도변화는 금속내부에서의 열변형으로 인한 열응력을 발생시키고, 이것은 잔류응력이나 크랙 등과 같은 최종제품의 결함의 원인이 될 수 있다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.55.1-55.1
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• 2011

의료용 고속 에어터빈 핸드피스는 주로 치과에서 치아 절삭 및 치료에 사용하는 도구로써 치의학 분야에서 가장 폭넓게 사용되는 의료장비 중 하나이다. 핸드피스용 소재는 황동 혹은 스테인레스 강이 주로 사용되었으나, 최근 고내식성, 인체친화성이 높은 티타늄을 사용한 가벼운 재질의 핸드피스 제품들이 개발되어 독일 및 일본을 중심으로 출시되고 있다. 티타늄으로 제조되는 부분은 헤드와 바디로써, 본 연구에서는 에어터빈의 케이스에 해당하는 헤드부 제조에 있어서 정밀주조 공정 적용의 타당성을 조사하였다. 티타늄은 특히 용융점이 높고 유동성이 좋지 않을 뿐만 아니라 주형과의 반응성이 높기 때문에 주조 시 제품 내/외 부에 결함발생 빈도가 높다. 이와 같은 주조결함 제어를 위하여 상용 유한요소 프로그램인 ProCASTTM을 사용하여 핸드피스 헤드 제조 시 유동 및 응고해석을 수행하였다. 또한 헤드 부 형상에 따른 주조성을 조사하여 이를 바탕으로 최적 주조방안 도출을 위한 정밀주조 공정해석 연구를 수행하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권10호
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• pp.1243-1248
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• 2011

내부결함은 주조제품의 강도 및 피로 수명에 있어 상당한 영향을 미치기 때문에 주조공정에서 주요 관심사 이다. 일반적으로 내부결함은 응력집중을 발생시키며 균열의 시작점이 되므로 피로 수명과 같은 기계적 거동에 있어 수축공과 같은 결함을 이해하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 내부결함을 고려한 인장시편에 대해 피로시험을 수행하고 주조결함을 고려할 때의 특정하중피로노치 계수를 산정하였다. 실제 내부결함은 산업용 CT 장비를 통해서 확인하였으며 확인된 결함은 형상단순화법에 의해 타원체로 단순화 하고 응력해석과 피로해석을 수행하였다. 그 결과 우리가 제안한 방법이 기계적 거동에 있어 내부결함의 영향을 조사하고 피로수명 등을 예측함에 있어 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국주조공학회지
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• 제12권4호
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• pp.285-292
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• 1992

• 한국주조공학회지
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• 제42권4호
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• pp.209-217
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• 2022

본 연구에서는 전통 유기 주조 시 발생하는 미충전 결함을 방지하기 위하여, 주조 공정 조건 선택 방안을 제시하고자 한다. 공정 조건에 따라 발생하는 결함 유무를 학습하여 어떠한 공정 조건이 주어질 때, 결함 발생 여부를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증하였다. 이를 응용하여 적합한 공정 조건을 결정하였고, 추가적인 시뮬레이션의 결과를 상호 비교하여 결정된 조건을 검증하였다. 이를 통해 원하는 사형 모델에서 결함을 방지할 수 있는 주조 공정 조건을 결정할 수 있다. 이와 같은 기계학습 및 전통기술 표준화를 통해 향후 전통 유기의 스마트 공방화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권12호
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• pp.1599-1604
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• 2012

주조공정에서 발생하는 수축공과 같은 내부 결함은 일반적으로 응력집중을 발생시키며 균열의 시작점이 되므로 충격과 같은 기계적 거동에 있어 결함의 영향을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구는 주조 알루미늄 합금의 충격 거동에 대한 내부 수축 결함의 영향을 실험적 방법과 전산 해석을 이용하여 비교 및 평가하였다. 시편의 내부 결함은 주조 후 산업용 CT 장비를 통해 검출하였으며 추출된 결함은 형상단순화법에 의해 타원체로 단순화하고 충격 해석을 위한 전산 해석을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법으로 내부 결함을 포함한 주조품의 충격 거동을 실험과 유사하게 예측함을 확인할 수 있었다.

• 한국주조공학회지
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• 제41권3호
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• pp.241-251
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• 2021

7000계 알루미늄 합금은 다른 Al 합금에 비해 강도가 우수하여 주목을 받고있으며, 7000계 알루미늄 빌렛은 일반적으로 Direct-Chill (DC) 주조 공정을 통해 제조된다. DC 주조 공정으로 제조된 알루미늄 빌렛의 표면 결함은 주로 Exudation과 Meniscus freezing 현상과 관련이 있으며, 이는 합금 성분, 주조 속도 및 주조 온도의 영향을 받는다. 특히, 7000계 알루미늄 합금은 응고 과정에서 응고 온도 범위가 넓어 주조 결함이 발생하기 쉽다. 본 연구에서는 DC 주조 공정에 의해 제조된 Al-8Zn-2Mg-2Cu 합금 빌렛에 대한 표면 결함 변화에 대하여 조사하였다. 빌렛의 표면은 "Wavy" 또는 "Dot" 표면으로 관찰되었다. Wavy 표면은 낮은 주조 속도(200mm/min)와 온도(655℃)에서 Meniscus freezing 현상에 의해 형성되었으며, Concave 영역에서 Meniscus freezing 현상으로 인한 조성작 과냉으로 인해 미세한 수지상 조직이 관찰되었다. 반면에, 주조 온도가 높은 조건(675℃)에서는 Dot 표면이 기공 형성에 의해 형성되었으며, 높은 주조 속도(230mm/min)에서 제조된 Dot 표면을 갖는 빌렛에서는 높은 금속 수두압에 의해 Exudation 층이 형성되었다. Exudation 층의 Dot 영역과 Smooth 영역은 각각 미세한 수지상 형태와 주상정 형태의 조직이 관찰되었으며 이는 Dot 영역에서 가스 기공의 형성에 의한 결과이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.169-176
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• 2017

주조의 공정으로는 왁스패턴(wax pattern), 매몰(Investment), 탈왁스(Dewaxing)와 소성(Curing), 주물(Casting)등으로 나눌 수 있으며, 이러한 공정이 하나라도 소홀하게 되면 좋은 결과를 얻을 수 없게 된다. 2000년 이후, 3D 프린터가 발전되고 사용 횟수가 증가하였으나, 왁스 방식보다 광경화수지 방식의 프린터를 선호함으로 그의 따른 주물 결함이 더 심해지고 있다. 이러한 결함을 해결하기 위해 기존 왁스방식의 주조 결함을 선행논문을 통해 제시하였고, 특히 광경화수지 방식의 결함은 매몰과 탈왁스, 탈수지와 소성에서 기존과 다른 차이를 보였다. 이에 주조 실험을 통해 결과를 제시 하였으며, 특히 기존 방식의 승온곡선이 아닌 광경화수지만의 승온곡선을 제시하였다. 마지막으로 다이렉트 주조가 되지 못하는 것을 분류하고 형틀(Mold)제작에 대하여 제시하였다. 이에 본 연구를 통해 3D 프린터를 사용하는 사용자 또는 광경화수지를 다이렉트로 주조하려는 이들에게 조금이나마 도움이 되고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1546-1552
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• 2016

일반적으로 치과용 주조기는 불때를 이용하여 합금을 용해하기 때문에 합금의 적절한 용융온도 및 주조시간을 조절하기 어렵고 이로 인해 가스공이나 핀홀과 같은 주조결함을 발생시키며 과열로 인한 보철물의 결함을 보이고 있다. 또한 합금이 용융된 후 주조 시 대부분 투시창이나 비접촉식 온도센서를 부착하여 적절한 주조온도가 되면 작업자가 원심력을 발생하는 버튼을 눌러 도가니에 용융된 합금을 주조링에 주입한다. 이러한 결과로 대부분 주조온도가 너무 높거나 낮아서 주조결함을 많이 발생하고 있으며 균일한 주조체를 얻지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 외부의 비접촉식 온도 센서를 이용한 온도계측이 아닌 실제 합금의 사용 온도를 계측할 수 있는 단일 온도센서를 이용한 치과용 고주파 주조기를 개발하였다.

• 한국주조공학회지
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• 제41권6호
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• pp.521-527
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• 2021

본 연구는 고압 다이캐스팅 공정에서 제품 결함을 사전에 예측하기 위한 기계 학습 기반의 공정 관리 모델 개발에 관한 연구이다. 모델은 이전 사이클에서의 온도를 입력받고, 사이클에 걸쳐서 나타나는 특징을 인식하여 다음 사이클의 결함 발생 여부를 예측한다. 기어 박스 형상에 대하여 제안된 알고리즘을 적용하여, 3 사이클의 정보를 통해서 98 .9%의 정확도와 96.8 %의 재현율로 제품 수축 결함을 사전에 예측하였다.