• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.197-207
• /
• 2018

다품종 소량생산체제인 중소기업 제조공장은 고객의 니즈를 대응하기 위해 제품을 대량생산하여 판매하는 형태이다. 이는 기업이 재고 부족에 따른 손실을 줄이기 위해 과도한 양의 자재 수급을 의미하고 높은 재고 유지비용이 발생한다. 그리고 수요 대응에 실패한 제품은 관리 창고에 쌓여 있어 재고 보관비용이 발생하는 현실이다. 본 논문은 이러한 문제를 보완하기 위해 시계열 분석 기법인 ARIMA모형을 이용하여 계절적 요인과 같은 시간적인 변동성을 찾아 수요를 예측하고 이를 통해 경제적 주문량 모형 기반의 수요예측 모델을 개발하여 재고 부족 위험을 예방한다. 또한 시뮬레이션을 수행하여 개발 모델의 효용성 평가하고 향후 중소기업에 적용하여 개발 모델의 효과를 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.177-186
• /
• 2015

본 논문은 21세기에 접어들어 다품종 소량생산으로 변화하고 있는 추세에 맞추어 가구디자인 분야가 이바지 할 수 있는 방향성을 3D프린팅을 이용한 가구디자인 제작 사례를 분석함으로써 제시하는 것에 목적을 두고 있다. 본 논문은 3D 프린팅으로 제작된 가구 및 조명의 사례를 3가지 분류로 분석하였다. 첫째 3D프린팅 방식과 재료의 연관성에 따른 분류, 둘째 3D프린팅 가구디자인의 8가지 조형적 특징에 따른 분류, 셋째 실용성, 사용성, 내구성에 따른 기존 가구디자인과 3D 프린팅 가구 디자인의 경쟁력 비교분석이다. 본 연구를 통해 얻어진 가구디자인 분야에서 3D 프린팅 기술이 가져다주는 경쟁력은 다음과 같다. 첫째, 개인 취향에 맞춘 다품종 소량생산이 가능하다. 둘째, 디지털을 통한 가구의 전송, 운송이 편리해 졌다. 셋째, 가구디자인 생산에 변혁을 가져다준다. 넷째, 3D 프린팅과 사물인터넷의 융합을 통해 스마트가구디자인 분야로의 발전 가능성이 있다. 다섯째, 지속가능한 친환경 가구디자인이 용이해진다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제22권4호
• /
• pp.481-493
• /
• 2018

Ultrasonic guided waves have attracted increasing attention for non-destructive testing (NDT) and structural health monitoring (SHM) of bridge cables. They offer advantages like single measurement, wide coverage of acoustical field, and long-range propagation capability. To design defect detection systems, it is essential to understand how guided waves propagate in cables and how to select the optimal excitation frequency and mode. However, certain cable characteristics such as multiple wires, anchorage, and polyethylene (PE) sheath increase the complexity in analyzing the guided wave propagation. In this study, guided wave modes for multi-wire bridge cables are identified by using a semi-analytical finite element (SAFE) technique to obtain relevant dispersion curves. Numerical results indicated that the number of guided wave modes increases, the length of the flat region with a low frequency of L(0,1) mode becomes shorter, and the cutoff frequency for high order longitudinal wave modes becomes lower, as the number of steel wires in a cable increases. These findings were used in design of transducers for defect detection and selection of the optimal wave mode and frequency for subsequent experiments. A magnetostrictive transducer system was used to excite and detect the guided waves. The applicability of the proposed approach for detecting and locating wire breakages was demonstrated for a cable with 37 wires. The present ultrasonic guided wave method has been found to be very responsive to the number of brokenwires and is thus capable of detecting defects with varying sizes.

• 한국기계가공학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.51-56
• /
• 2016

High brittleness is a characteristic of glass, and in many cases it is broken during the process of machining due to processing problems, such as scratches, chipping, and notches. Machining defects occur due to the vibration of the equipment. Therefore, design techniques are needed that can control the vibration generated in the equipment to increase the strength of tempered glass. The natural frequency of the machine tool via vibration analysis (computer simulation) must be accurately understood to improve the design to ensure the stability of the machine. To accurately understand the natural frequency, 3D modeling, which is the same as actual apparatus, was used and a constraint condition was also applied that was the same as that of the actual apparatus. The maximum speeds of ultrasonic and high frequency, which are 15,000 rpm and 60,000 rpm, respectively, are considerably faster than those of typical machine tools. Therefore, an improved design is needed so that the natural frequency is formed at a lower region and the natural frequency does not increase through general design reinforcement. By restructuring the top frame of the glass processing, the natural frequency was not formed in the operating speed area with the improved design. The lower-order natural frequency is dominant for the effects that the natural frequency has on the vibration. Therefore, the design improvement in which the lower-order natural frequency is not formed in the operating speed area is an optimum design improvement. It is possible to effectively control the vibrations by avoiding resonance with simple design improvements.

• 대한공업교육학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.66-84
• /
• 2014

이 연구는 중학교 제조기술과 자동화 단원을 위한 STEAM 체험활동 과제를 개발 하는데 있다. 이 연구는 준비, 개발, 개선 단계에 따라 진행되었다. 준비단계에서는 STEAM 체험 활동의 필요성에 대한 요구분석과 준비 단계로서 체험활동 목표를 설정하였다. 개발단계에서는 체험활동 과제를 선정하고 적절한 수업 모형을 이용하여 최종 과 제를 개발하였다. 개선단계에서는 개발된 체험 활동 과제에 대하여 전문가 집단의 타당도 검사와 중 학생을 대상으로 예비시험과 현장시험을 통해 수정 보완하였다. 개발된 STEAM 체험 활동은 스마트폰용 접사&망원경 KIT, 목제품을 이용한 판화 만들기이며, 각 체험 활동의 구성은 설계 개요, 재료, 평가 기준, 수업과정안, 포트폴리오 등으로 구성하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 개발된 STEAM 체험활동 과제가 중학교 제조기술 단원의 실습은 물론 방과후학교, 발명반, 과학교실, 창의적 체험활동, 동아리 활동 등 에서 널리 활용하기를 바란다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제25권3호
• /
• pp.369-384
• /
• 2020

A wavefield sparse reconstruction technique based on compressed sensing is developed in this work to dramatically reduce the number of measurements. Firstly, a severely underdetermined representation of guided wavefield at a snapshot is established in the spatial domain. Secondly, an optimal compressed sensing model of guided wavefield sparse reconstruction is established based on l₁-norm penalty, where a suite of discrete cosine functions is selected as the dictionary to promote the sparsity. The regular, random and jittered undersampling schemes are compared and selected as the undersampling matrix of compressed sensing. Thirdly, a gradient projection method is employed to solve the compressed sensing model of wavefield sparse reconstruction from highly incomplete measurements. Finally, experiments with different excitation frequencies are conducted on an aluminum plate to verify the effectiveness of the proposed sparse reconstruction method, where a scanning laser Doppler vibrometer as the true benchmark is used to measure the original wavefield in a given inspection region. Experiments demonstrate that the missing wavefield data can be accurately reconstructed from less than 12% of the original measurements; The reconstruction accuracy of the jittered undersampling scheme is slightly higher than that of the random undersampling scheme in high probability, but the regular undersampling scheme fails to reconstruct the wavefield image; A quantified mapping relationship between the sparsity ratio and the recovery error over a special interval is established with respect to statistical modeling and analysis.

• 한국기계가공학회지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.29-35
• /
• 2019

The structure of the machinery industry due to the 4th industrial revolution is changing from precision and durability to intelligent and smart machinery through sensing and interconnection(IoT). There is a growing need for research on prognostics and health management(PHM) that can prevent abnormalities in processing machines and accurately predict and diagnose conditions. PHM is a technology that monitors the condition of a mechanical system, diagnoses signs of failure, and predicts the remaining life of the object. In this study, the vibration generated during machining is measured and a classification algorithm for normal and fault signals is developed. Arbitrary fault signal is collected by changing the conditions of un stable supply cutting oil and fixing jig. The signal processing is performed to apply the measured signal to the learning model. The sampling rate is changed for high speed operation and performed machine learning using raw signal without FFT. The fault classification algorithm for 1D convolution neural network composed of 2 convolution layers is developed.

• 한국기계가공학회지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.44-53
• /
• 2021

As environmental issues have emerged worldwide, emission gas regulations have been strengthened. In the construction machinery sector, studies have been actively conducted to utilize the power source of electric motors owing to the increasing demand for zero emissions. In this study, the gear specifications of an electric axle for construction machinery were selected by considering the specifications of the motor, gear tooth contact pattern, and face load factor. The gear strength evaluation was performed at the system level using the simulation model. The bending and contact strength of the spiral bevel gears and the bending strength of the planetary gear set showed a safety factor of 1 or more. However, the contact strength of the planetary gear set showed a safety factor of 0.92. Conservative results were derived by performing the analysis under the rated load condition of the motor. However, the ratio of the equivalent torque to the rated torque of the motor was 45% or less, hence, it was determined that no difficulties should arise regarding the durability of the axle.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.47-52
• /
• 2021

최근 제조 산업에서 생산공정 관리에 대한 인공지능 솔루션 수요가 증가하고 있다. 그러나, 제조산업의 AI 솔루션 적용을 통하여 POP, MES와 같은 레거시 스마트공장 솔루션의 한계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 이미지 인식 시스템에 인공지능 개념인 지도학습을 적용하여, 생산관리 효율을 향상시키고자 하였다. 시스템 흐름에서는 As_is To be를 구분하여 실제 업무 흐름을 적용하였으며, 전체 생산성 효율을 위하여 프로세스 개선을 하였다. AI 지도학습을 위한 사전 전처리 계획을 수립하고 관련 AI 모델 설계, 개발, 시뮬레이션을 수행하여, 그 결과로는 97%의 인식률을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1243-1248
• /
• 2018

금속분말 야금은 금속이나 금속산화물의 분말을 금형에 넣어 프레스로 압축 성형한 후에 고온으로 가열 소결하면 굳어지는 현상을 이용하여 독특한 모형의 부품이나 일정한 형태의 제품을 만드는 제조 기술이다. 분말 야금 프레스 장비는 자동차, 전자 부품 등의 핵심 정밀 부품을 만드는데 사용되기 때문에 이를 위하여 정밀한 서보 모터를 사용하여 제작되는 경우가 대부분이다. 본 논문에서 설계 및 구현한 지능형 정밀 서보제어 분말 성형 프레스 시스템은 상부 램 부분은 기계식 캠축을 사용하고 하부 램 부분은 고정밀 서보 시스템을 활용하여 정밀하게 제어함으로써 가격대를 낮추면서도 정밀도를 유지할 수 있는 장점을 가진다. 또한 OPC 기반의 모니터링 및 공정 데이터 수집 시스템을 설계 및 구현함으로써 향후 빅 데이터를 활용한 스마트 제조 관리 시스템에 적용될 수 있는 확장성을 제공한다.