• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.15-21
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• 2019

4차 산업혁명이 주목받고 있다. 특히 스마트 팩토리는 제조 분야에서 그 필요성이 강조되고 있다. 현재 제조 분야에서 CNC(Computerized Numeric Controller: 컴퓨터 수치 제어)에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 국내에서는 CNC 설비에 음향 센서, 진동 센서 등 여러 가지 센서를 부착하여 소음, 진동 등 설비 관련 데이터를 수집하는 방안에 관한 연구가 존재한다. 본 연구는 CNC 머신에서 발생하는 데이터를 중심으로 머신러닝 기법을 활용하여 설비 가동 조건이 공구 마모도에 미치는 영향을 분석한다. CNC 설비에서 발생하는 X축, Y축, Z축의 힘, 이동 속도 등 다양한 데이터를 수집한다. 데이터 탐색 기법을 통해 데이터의 특성 및 분포를 분석하였다. 데이터를 RF(Random Forest), XGB(Extreme Gradient Boost), SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 CNC 설비 가동 조건이 공구 마모도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 CNC 설비 가동에서 최적의 조건을 찾고, 이를 바탕으로 품질 향상 및 기계 손상을 예방하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.249-255
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• 2022

본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.729-730
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• 2009

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.210-212
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• 2022

제조업에서 생산 설비의 상태를 모니터링하기 위해 각종 센서를 부착하고 있으며, 이를 통해 획득된 데이터의 경우 시계열 데이터인 경우가 많다. 생산 설비의 이상 여부를 판단하기 위해서는시계열 데이터로부터 패턴을 추출하는 과정이 선행되어야 하며 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 수집된 다변량 시계열 데이터로부터 패턴을 추출하기 위해 매트릭스 프로파일 알고리즘을 적용하였으며, 이를 통해 현재 CNC 머신으로부터 수집 중인 다중 센서 데이터의 패턴을 추출하였다.

• 기계와재료
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• 제22권1호
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• pp.46-53
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• 2010

공작기계에서 가공정밀도를 저하시키는 가장 큰 요인은 열변형 및 채터진동이다. 본 고에서는 이 중 장시간 가공중 기계의 열변형에 따른 문제점을 자동으로 공작기계 CNC(Computerized Numerical Controller) 제어기상에서 실시간으로 보상하여 주는 장치 및 기술개발 사례에 대한 내용을 언급하고자 한다. 기계가공에서 온도신호의 실시간 데이터 취득 및 열변형에 따른 공작기계 원점(Work Offset)의 자율보정이 가공정밀도 향상 및 가동률 향상에 많은 영향을 끼친다 이에 따라 본 고에서는 온도 데이터의 취득부와 보상을 위한 보정값 추출을 위한 선형회귀법 및 신경회로망의 보정모델을 임베디드화한 디바이스와 CNC상에서 가공중 공작기계 원점 자동보정을 하는 시스템을 개발하였기에 관련내용을 소개하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.181-188
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• 2024

정밀 설비 기술의 발전으로 4축 CNC 정밀 가공 기술의 중요성이 증대되고 있다. 그러나, 복잡한 형상 가공으로 인해 시스템 구동은 어려운 실정이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 4축 제어 구조물을 제작하고, 상용 프로그램을 이용없이 Bresenham's Line Algorithm과 Runspeed Algorithm을 구현하여 정밀 제어 및 효율성을 비교하였다. Runspeed를 적용할 경우 Bresenham 대비 약 12.03%의 오차 개선과 곡률 정밀도 향상이 있었으며, 회전축 A모터를 구동하여 입체 구조물에도 정밀한 가공이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.204-206
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• 2022

스마트 팩토리(Smart Factory) 고도화의 핵심으로 평가되는 디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계의 자산과 동일한 속성 및 기능을 가지는 디지털 복제본을 가상의 세계에 구현하는 기술이다. 디지털 트윈 기술이 적용된 스마트팩토리는 생산공정의 실시간 모니터링, 생산공정 시뮬레이션, 생산설비 예지보전 등의 서비스를 지원할 수 있어 생산비용 절감 및 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다. AAS(Asset Administration Shell)는 디지털 트윈을 구현하기 위한 필수 기술로, 현실의 물리적 자산을 디지털로 표현하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 스마트팩토리 내 생산설비를 자산으로 간주하여, 운용 중인 실시간 CNC(Computer Numerical Control) 모니터링 시스템에서 활용할 제조 데이터 수집을 위한 AAS를 설계하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권3호
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• pp.16-23
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• 2014

Most of metal cutting and processing companies are going through the difficulties such as frequent downtime and high failure rates by missing times to replace parts of CNC equipment. The reason is that the correct operation times of expensive CNC equipment can't be calculated. In this paper, to solve this problem, we try to construct the intelligent production information system for a case company and analyze its expected effects. The effects are as follows. First, it saves money about 3 million won each year during the useful life of three years by reducing downtime and failure rates, and increasing production rates etc. Second, it makes easily find and fix the cause of faulty through traceability of the production process, and enables to perform a systematic facility management through the calculation of reliable equipment's overall efficiency. This case can be easily applied in similar industries, and will contribute greatly to enhancing the competitiveness of related industries.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.193-198
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• 1994

다축가공은 3축 이상의 동시제어축을 이용하여 복잡한 형상을 효율적으로 가공할 수 있는 첨예의 기술인 반면, 가공 설비의 고가로 인해 실제현장에 보급되지 못하고 있는 실정이다. 부가축 방식에 의한 저축화 가공방식은 이러한 현실적 문제에 대처할 수 있는 강력한 방식으로서, 본 연구팀에서는 3축 CNC 공작기계에 부가축 테이블 방식을 이용하여 5축 곡면가공을 구현한 바 있으며, 정삭가공 알고리즘을 개발한 바 있다. 본 연구에서는 부가축 환경하에서 황삭가공 알고리 즘을 다루며, 기존의 전축환경의 황삭가공에 비해공구자세를 인텍싱 형태로 변화시킬 수 있다는 차이가 있으며, 이에 따라 자세조정횟수의 초소화가 생산성 지표로 부각된다. 본 연구에서 개발된 황삭경로 알고리즘은 자세조정횟수를 포함 하여 공구접근영역, 공구교환횟수, 피드조정을 통하여 전체적을 황삭가공시간의 최소화로 접근하였다. 연구된 알고리즘 은 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 검증하였으며, 실제절삭을 통한 검증이 추진중에 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 추계학술대회 논문집
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• pp.351-356
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• 1993

최근의 프로세스 공업화에 있어서 생산Line의 장치나 기계류는 점차 대형화, 고속화,연속화,복잡화되고 있다. 또한, 기계가공공업,자동차공업,기계,전자부품의 가공조립등의 생산설비는 각설비가 고도로 자동화되고 있는 실정으로 공장 전체의 유기체적인 제어 및 감독을 필요로 하고 있다. 마찬가지로 기계부품제작산업도 CNC.FMS등으로 점차 조작화,자동화됨에 따라 공작기계 장치나 기계류등의 이상이나 고장으로 생산 및 품질에 미치는 영향도 종래와 비교할 수 없을 정도로 중요시 되고 있는 실정이다, 이와같이 설비의 안전성을 도모하고 고신뢰도를 부여하기위해서는 기계설비의 이상 및 고장진단이 필수적이며, 공장 자동화와 함께 공작기계자체의 고장 및 이상진단을 실시하고, 검출된 신호의 크기등으로 고장상태를 판정해야만 한다. 공작기계에서 동적인 회전시스템을 이루는 주축용베어링의 손상은 제작하고자 하는 제품의 정밀도 표면거칠기등의 저하 뿐만아니라 시스템 전체의 기능까지도 떨어뜨리는 요인이 될수 있으므로 베어링 상태를 진단하여 송상유무를 판단하는것은 필수적이라 생각된다.