• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.53-66
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• 2023

본 연구에서는 대규모 지반굴착 조건에서 흙막이 벽체로 적용된 벽강관말뚝의 탄소성보 해석, 유한요소 해석 및 최적화 설계 등의 결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 고강도 내해수강 벽강관의 경우 부식에도 유리하고 허용응력이 커 구조적으로 우수하여 흙막이 벽체로써 활용성이 높고, C-Y형 이음부의 경우 기존 P-P형 대비 인장강도와 강성이 크게 개선되었음을 알 수 있었다. 또한, 시공 중 벽체 누수나 결함이 발생하더라도 용접, 덧댐 시공 등으로 확실한 보수가 가능한 장점이 있는 것으로 조사되었다. 벽강관 연속벽의 경우 CIP나 Slurry wall 대비 변위 순응 구조임과 동시에 동일 수평변위에 대하여 허용 휨응력이 매우 커 대심도 흙막이 측면에서 가장 우수한 것으로 평가되었다. 대규모 편토압 조건에서의 지반굴착임을 고려하여 탄소성보해석 및 유한요소 해석을 실시하고, 그 결과를 상호 비교한 결과, 굴착 시 전체적인 거동, 벽체의 변위나 부재력 등 각 항목별 발생 최대값에 대해서도 두 방법간에는 정량적 수치가 유사한 것으로 나타나 추후 설계 시 두 해석방법 모두 적용가능한 것으로 나타났다. 마지막으로, 동일 직경에서 가장 두꺼운 두께의 중공형보다는 가장 얇은 두께에 콘크리트로 속채움하는 방법, 그리고 변위와 부재력의 급격한 변화가 없는 깊이 즉, 정상성 검토를 통한 근입길이 결정 시 경제적인 설계가 가능함을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.16-22
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• 2019

로봇을 적용한 자동화 생산 라인에서 로봇 셋업 시 시뮬레이션을 통한 Off-Line Programming(OLP)과 로봇 캘리브레이션은 작업 시간을 단축하고 양산 전부터 생산 품질을 관리하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 상용 3D 스캐너를 사용하여 생산 라인의 CAD 데이터와 현장의 3차원 측정 스캔 데이터를 정합하는 로봇 캘리브레이션 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 통해 두 개의 3차원 점군 데이터를 정합하여 로봇을 교정한다. 정합은 3단계로 수행한다. 먼저 CAD 데이터로부터 3개의 평면으로 연결된 꼭짓점을 특징점으로 추출한다. 추출한 특징점 주변에 위치한 스캔 점군데이터로부터 평면을 재구성하여 대응하는 특징점을 생성한다. 마지막으로 ICP 알고리즘을 통해 추출한 특징점들 간의 거리를 최소화하여 위치 변환 행렬을 계산한다. 자동차 차체 조립라인의 스팟용접 로봇 설치에 제안한 방법을 적용한 결과 스팟용접에서 일반적으로 요구하는 정밀도 1.5mm 수준으로 로봇의 위치 및 자세를 캘리브레이션 할 수 있었으며, 기존에 레이저 트래커를 사용하면 로봇 한 대당 5시간 이상 소요되던 셋업 시간은 40분 이내로 단축할 수 있었다. 개발한 시스템을 사용하면 차체 스팟 용접에 필요한 정밀도를 유지하면서 자동차 차체 조립 라인의 OLP 작업시간을 단축하여, 로봇 정밀 티칭 시간을 단축하여, 생산제품의 품질 향상 및 불량률을 최소화할 수 있다.