생산시스템의 요소기술은 단계별로 설계, 가공, 검사에 관한것이 있으며 FMS, CIM과같은 생산시스템에서는 통가공 Cell의 효율을 극대화시키기 위한 기술로 지능화한 지능화기술은 전문가시스템(Expert System), 퍼지 이론 (Fuzzy logic)및 신경회로망(Neural Network)의 도입에 의해 활발히 이루어지고있다. 시스템의 지능화 를 위해서 가장 근간이 되는 기술은 그림 1.에 나타낸 바와 같이 지식(Knowledge) 기술과 센서(Sensor) 응용 기술이 며, 현재의 가공상태에 대한 정보는 전적으로 센서를 통해 얻어지며 상태판단은 축적된 지식을 바탕으 로 행해진다. 센서를 통해 얻어진 외부정보를 외부정보를 처리하는 인식(Recognition)이란 대상물의 존재를 아는 인지(Cognition)의 과정에서 한걸음 더 나아가 구체적인의미나 정보내용을 판정하는 것을 의미한다. 당 연구실에서는 이러한 기법들을 이용한 지능화된 공구마모/파손 감지에대한 연구를 수행중이다. 1차적으로 머시님센타의 엔드밀공정을 중심으로한 연구가 진행중이며 본 논문에서는 현재 연구실 차원에서 사용되고 있는 고가의 센서를 대체 할 수 있는 저가의 신뢰성 있는 센서의 이용에 촛점을 맞추어 패턴인식을 위한 절삭신호특성 분석 및 패턴 특성에대한 연구 결과를 소개하고자 한다.
콘택트렌즈 표면의 미세한 흠집이나 뜯김 등의 흠과 콘택트렌즈 edge부분의 연마상태나 파손여부를 식별하기 위해서는 배율이 커야하며, 또한 왜곡수차와 색수차가 제거되어야만 한다. 본 연구에 사용된 콘택트렌즈 분석기 "CONTACT LENS ANALYZER CA-20"은 표면검사에 적합한 16배의 큰 배율과 왜곡수차가 우선 제거된 우수한 분석기라고 말할 수 있다.
The low velocity impact characteristics of composite laminate curved beams are investigated to increase damage tolerance and reduce the deflection. Drop weight impact tests of the composite curved beam were performed with respect to pre-load, then the damage after impact was measured by macrography. Also, finite element analyses were performed using ABAQUS to investigate the stress state of composite curved beam with respect to pre-load and impact. From the investigation, it was found that pre-load of the composite curved beams had much influence on impact damage of the curved beam, which showed good agreement with the experiment results.
검찰과 경찰에서는 압수수색을 통해 조사를 수행하는데, 기업들은 압수수색 수사를 받기 전에 회계 DB 및 회계 관련 파일 삭제, 파손 및 은닉하는 등의 문제점을 발생시키고 있다. 2008년 삼성화재 비자금 조성 사건과, 2009년 교하 복합커뮤니티 센터의 입찰비리 사건 등 기업회계장부의 포렌식 기술적용방법 문제 등이 발생하고 있다. 본 논문에서는 포렌식 수사 도구인 EnCase, FinalData 등을 연구하고, 기업의 회계 서버에 대해 압수수색 준비와 압수 수색, 획득 증거 분석 등의 절차를 연구한다. 기업의 회계 서버 압수수색 후에 디스크에서 포렌식 증거분석에서 실시되는 증거물 원본 파일보관, 원본성이 입증된 사본생성, 삭제 파일 검사 및 복원, 삭제 내용 확인, 원본 파일과의 대조를 실험을 한다. 본 연구 결과는 포렌식 기술발전에 기여하게 될 것이다.
본 연구는 다이캐스팅 과정 중 발생될 수 있는 비철금속 가공품 내부의 기공 결함을 검출할 수 있는 기술 개발을 위해 진행되었다. 해당 연구를 통해 제품 내부에 발생 가능한 기공을 사전에 검출하여 불량 생산품의 유통을 사전에 차단하고 나아가 유통된 제품의 파손으로 발생 가능한 손실을 감소시키는데 기여하고자 한다.
장섬유 복합재료는 항공우주 구조물, 로봇 팔 등의 구조물에 광범위하게 적용되고 있으며, 복합재료의 비파괴 검사방법에 대한 연구는 구조의 안전성과 신뢰성을 향상시키기 위하여 매우 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 본 논문에서는 AE 선호의 특정주파수 성분을 추출할 수 있는 풍조회로를 가진 AE 신호 분석 장비를 설계, 제작하였다. 제작된 AE 신호 분석 장비에 충격이나 기계적 진동 등과 같은 외란을 가하였을 때 제작된 AE 신호 분석 장비의 잡음레벨은 상용 AE 신호 분석 장비의 잡음레벨보다 매우 낮은 값을 나타내었다. 또한 복합재료 시편의 정, 동적 인장시험 하에서 제작된 AE 분석 장비는 상용 장비와 통일한 수준의 복합재료 파손감지능력을 나타냄을 확인할 수 있었다.
최근 터빈 로타 디스크 키웨이에서 많은 응력부식균열이 발견되었으며, 터빈설비의 중대한 파손을 예방하기 위해 이러한 균열은 조기에 검출 및 평가되어야 한다. 본 연구에서는 초음파탐상의 RF(radio frequency) 신호를 역전파 알고리즘에 근거한 신경회로망에 적용하여 키웨이 주변의 균열에 대한 위치, 크기 및 방향성을 평가하였다. 각 반사영역에서 수신된 여러개의 피크로 나타나는 RF 신호를 각 반사영역에 대해 하나의 최대 피크를 가지도록 처리한 후, 트랜스듀서의 위치 정보와 각 반사파의 도달시긴이 들어있는 주사 데이터를 작성하였다. 이 주사 데이터로부터 각 반사영역 사이의 시간차이와 트랜스듀서의 위치 정보를 신경회로망에 적용한 결과 키웨이에서 시작된 균열의 위치, 크기 및 방향성을 평가하는데 유용함을 알 수 있었다.
최근 공정 및 계측기술이 발전함에 따라 밀링, 그라인딩, 브로칭 등 공정작업의 온라인 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 온라인 모니터링 시스템은 공구의 마모나 파손 등과 같은 공정변화를 가급적 조기에 발견함으로써 설비를 보호하고 불필요한 비용의 발생을 억제하는 데 그 목적을 두고 있다 본 논문에서는 온라인 공정관측 데이터가 프로파일로 주어질 때 웨이블릿변환을 이용한 $T^2$-검정과 신경회로망의 모니터링 성능에 대해 고찰한다. 2006년 Axinte가 제시한 절삭력 데이터를 이용하여 수치실험을 수행한 결과, 웨이블릿기반 $T^2$는 양호한 검출력을 나타냈지만 그 검사특성은 자기상관에 매우 민감하게 반응하였다. 반면, 자기상관의 존재 하에서도 신경회로망은 $T^2$-검정에 비해 매우 안정적인 검사특성을 갖는 것으로 나타났다. 이는 웨이블릿기반 $T^2$-검정에 노이즈분석을 위한 적응적인 요소가 필요하다는 점을 시사한다
일반적으로 회전기기의 저어널 베어링 부분은 윤활유 공급의 부족이나 윤활층에 이물질이 혼입되면 시스템의 고장이나 가동중단 등의 원인이 되기도 한다. 따라서 베어링 손상에 기인하는 사고와 관련된 안전운전 문제와 유지비용의 절감을 위해 여러가지 파괴 및 비파괴시험법들이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 저어널 베어링에서 가장 발생하기 쉬운 윤활층에의 이물질 혼입에 의해 야기되는 베어링 파손의 조기검출을 위해 음향방출 기술을 적용하였으며, 전보의 연구에 이어 좀더 정량적이고 체계적인 실험을 수행하였다. 실험실용으로 직접 제작한 모의 베어링 시스템을 이용하여 여러 형태의 인위적인 이물질 혼입 상태를 만들어 실험하였으며 베어링 손상 및 결함 형태의 해석을 위해 AE rms level, 파형분석, AE 변수 등의 여러 파라메터를 사용하여 분석 고찰하였다. 그 결과 AE rms level의 변화가 이물질 혼입의 영향에 민감함을 보여주었으며 AE 변수 등 다른 정보들로부터 손상 원인별로 신호형태를 확인할 수 있었다.
복합재 구조물에서 발생하는 저속 충격에 의한 손상은 대부분 복합재의 내부나 충격을 받은 면의 반대 면에서 발생하기 때문에 검출이 쉽지 않아 시간이 지날수록 구조물이 위험에 처할 확률이 높아진다. 하지만 기존의 비파괴검사 방법은 일정한 주기에 따라 수행되기 때문에 즉각적으로 충격 손상을 감지할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고자 비파괴검사 장비를 구조물 내에 탑재하여 실시간으로 구조물의 건전성을 확인하는 개념인 구조 건전성 모니터링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중의 하나인 충격 모니터링 시스템은 운용 중에 발생한 충격 이벤트를 감지하고 그 위치 및 손상 정도에 대한 정보를 제공해 주어야 한다. 이를 위한 첫 번째 단계로 본 연구에서는 복합재 평판 및 복잡한 복합재 시편 구조물에 FBG 센서를 부착하여 충격 위치 검출 시험을 수행하였고, 이와 같은 복합재 시편에 대해 충격 파손 시험을 수행하여 손상 발생 유무를 예측하는 시험을 수행하였다. 저속 충격에 의해 발생하는 음향 파는 (주)파어버프로에서 개발한 고속 FBG interrogator를 사용하여 4개의 다중화된 FBG 센서로부터 동시에 취득하였고, 신경회로망을 이용한 학습을 거쳐 충격 발생 위치를 검출하였다. 또한 충격 파손 시험으로부터 취득한 음향 파의 웨이블릿 변환을 통해 충격 손상의 발생 유무 예측 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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