요즘의 라벨은 웬만한 예술작품보다 미적으로 수려한 경우가 많다. 아울러 스크린 인쇄로 제작됐던 다양한 인쇄응용이 디지털 인쇄의 확대와 다양한 후가공 공정으로 실현되고 있다. 디지털 인쇄 방식으로 라벨을 제작하기 위해서는 인쇄기는 물론이고 토너나 잉크, 바니시, 적당한 응용소재, 필요 소프트웨어 솔루션, 알맞은 후가공 장비에 이르기까지 많은 기자재와 부품을 필요로 한다. 최고의 라벨 및 패키지 솔루션은 이러한 모든 조건이 갖춰졌을 때 성공적으로 실현된다.
Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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2011.03a
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pp.111-111
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2011
타월은 소비자가 구매할 때 촉감을 중요시하므로 염색 후 가공 시 유연제를 사용한다. 그러나 반복 세탁 후에는 유연가공제의 탈착으로 초기의 유연성을 잃게 되고, 유연성 유지를 위해 후 가공시 유연제를 다량 사용할 경우 타월의 흡수성을 감소시키게 된다. 유연제는 이온성 별로 다양한 종류가 시판되고 있으나, 수중에서 음으로 하전된 면섬유와 이온결합이 가능한 양이온성 유연제가 가장 많이 사용되고 있다. 양이온성 유연제는 4급 암모늄 화합물로 항균효과도 부수적으로 타월에 부여한다. 본 연구에서는 반응성기를 도입한 양이온성 유연제를 합성하여 시판 유연제와 사용량에 따른 유연효과, 내세탁성을 비교하였으며, 또한 염색 후 유연가공한 타월의 색상변화도 조사하였다. 합성한 양이온성 유연제는 친수성의 특성도 유지하면서, 5회 세척 후에도 개선된 유연효과를 나타내었다.
Kim, Myeong-Sun;Park, Seong-Min;Gwon, Il-Jun;Seo, Mal-Yong;Kim, Hye-Jeong
Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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2011.03a
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pp.103-103
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2011
비스코스레이온(Viscose Rayon)소재는 목재 펄프를 원료로 한 재생섬유(습식방사)로서 Drape성과 반발성은 탁월하나, 습식방사에 따른 분자구조적 불안정성으로 건 습열처리시 형태불안정(치수변화율이 큼)으로 제직(준비) 및 후공정상 여러 가지 Trouble 유발과 완제품 세탁시 수축발생으로 종종 Dry Creanning 해야 하는 문제점들이 내재되어 있다. 또한 수분흡수시 강도저하, 수축과 구김, 염색 불균염 등의 문제점과 섬유공정상 생활취급상에 많은 애로를 가지고 있으며, 구성고분자가 수소결합에 의해 강고하여 "신축문제", 수분흡수시 팽윤(Swelling)에 의한 형태불안, 즉 "수축문제"가 개선해야 할 고질적 문제로 남아있다. 따라서 본 연구에서는 레이온 소재의 형태안정화 제품을 개발하기 위하여 복합사고공 및 염색가공 기술을 개발하고자한다. 신축 및 복합기술에 의한 Rayon DTY, N/R 신축 및 복합기술에 의한 Rayon DTY, N/R 복합가공사를 개발, 제편직 요소기술과 염가공기술을 연구하므로서 형태안정성 레이온 복합소재 제품을 개발하고자 한다. Rayon 소재의 후공정 용이성과 형태안정성을 부여하기 위하여, 레이온 DTY가공사, Rayon-합섬 장(長)-장(長) 복합사를 개발하여 CoolBiz용 냉감소재 및 스포츠 웨어 소재 등으로 활용하고자 한다. 사가공기술에 의한 신도 16%, 수축률 1.6%인 형태안정 Rayon DTY 소재를 개발하였으며, 선연후가공기술에 의하여 N/R 복합가공사를 개발, 신도 18%, 수축률 1.2%인 차별화 레이온 소재를 개발하였다. 이에 기존 Rayon 후가공 및 염색공정과 상이한 개발된 선연후 가연 Rayon DTY가공사 및 T/R혼방사를 활용한 직물에 대하여 최적 전처리, 염색 후가공 공정의 최적 조건을 알아보았다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.198-207
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1994
공작기계부품 가공을 위한 공정표는 가공공정, 공정별 도면 분할, 가공기계 등을 결정하는 공정계획과 한 공정에 대하여 가공방법, 가공공구, 절삭조건, 공수등을 결정하는 작업계획을 통하여 발행된다. 작업계획에서 가공방법과 가공공구의 결정은 절삭조건과 공수에 영향을 주는 중요한 요소이다. 기존의 연구에서는 가공방법과 가공공구를 결정하기 위해 전문가 시스템 쉘(expert system shell)이용한 사례가 많았다. 이 경우, 지식 베이스(knowledge base) 의 구축에 많은 시간이 소요되고, 지식이 변했을 때 수정의 어려움이 있다. 본 연구에서는 표준화되지 않아 변경의 소지가 많은 가공방법과 가공공구 결정에 뉴럴 네트워크(neural network)의 한 종류인 백 프로퍼게이션 (back propagation) 학습 모델을 이용했다. 공정계획 후 분할된 공정별 도면으로부 터 크기 및 정밀도 등과 같은 특징형상(feature) 정보를 추출한 후, 특징형상 의 종류와 크기, 치수공차, 기하공차, 거칠기 등을 입력하여 가공방법 및 가 공공구가 출력되도록 학습패턴을 설정하여 학습시켰다. 학습패턴은 공정설계 전문가와 인터뷰하는 방법과 작업계획 과정을 분석하는 방법을 통하여 설정 했다. 백 프로퍼게이션 모델을 통하여 학습시킨 결과, 학습시킨대로 정확한 가공방법 및 가공공구를 결정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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