전력계통의 증대에 따라 변전소용 변압기도 대용량화되어 가고 있다. 변전소용 대용량 변압기의 경우 최대문제가 되는 것은 철도운송의 경우 운송한계에 있다. 일본의 철도는 협궤이기 때문에 운송능력이 작고 275KV 변압기의 경우 조립운송할 수 있는 한계용량은 종래 300MVA라고 되어 왔지만, 최근 기술의 진보와 신뢰성 향상 시책에 따라 450MVA까지도 철도운송을 하는 것이 가능케 되었다. 이와같은 사정때문에 당사는 이번에 중부 전력.북풍전변전소에 3상 60Hz, 275/15 4/31.5KV, 450/450/135MVA 변압기를 납품하였다. 본기는 초고압 변전소용으로는 일본에서 최대급의 것으로 여러가지의 특징을 가지고 있다. 그 주요점을 들면, (1) 철도에 의한 조립운송을 가능케 했다. 더우기 부하시 TAP 절환기를 본체 TANK에 조립해서 운통한다. (2) 일차 초고압 권선에는 선로단을 중앙에 배치한 HISERCAP 권선을 채용한다. (3) 당초 65Phon, 장래 55Phon의 저소음사양을 만족시키기 위해서 고효율의 송유풍냉식 저소음방열관을 사용했다. (4) 기기의 신뢰성을 높이기 위해 설계, 제조, 시험 검사 각면에 만전을 기했다. 그러나 그외에도 여러가지 연구가 추진되고 있으며 다음에 개요를 설명하고져 한다.
오늘날 다양한 고객욕구를 충족시키기 위해 재공품재고 없이 단일조립라인에서 다양한 제품들을 생산하는 혼합모델조립(MMAL)방식이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 MMAL은 모든 일감에 대해 동일한 작업장, 작업시간이 동일한 여러가지 사양중 하나를 선택할 수 있는 작업장, 그리고 작업시간이 상이한 작업들을 수행하는 작업장으로 구성되어 있다. 첫째 유형의 작업장에서의 작업순서결정은 전혀 문제가 되지 않는다. 그러나 두번째 유형의 작업장에서는 작업순서에 따라 작업준비비용이 달라지게 된다. 세번째 유형의 작업장에서는 필요로 하는 작업유형의 종류와 양에 따라 원활한 흐름에 변화를 가져온다. 조립라인의 일괄작업순서가 작업장의 처리능력보다 많은 부하를 초래하면 후속 작업장의 원활한 작업을 위하여, 해당 작업장의 작업자들을 지원하는 보완작업(utility work)을 행하여야 하나, 타 작업장에서 해당조립품의 작업시간에 따라 해당작업장의 부하는 평활화될 수 있으므로 보완작업량은 통제가능하다. 따라서 준비비용과 보완작업 비용의 합을 최소화하는 일정계획이 요구된다. 이에 관한 연구들이 행해져오고 있으나, 두가지 비용의 합을 최소화하는 연구는 아직 많이 진척되지 못하고 있는 실정이다. 선행연구들에서 이미 제시된 TSP개념을 이용한 비선형2진 혼합정수계획모델인 수리모델을 이용할 수 있다. 그러나 이 모델은 너무 복잡하여 현실문제를 적용할 경우 계산이 불가능하다. 따라서 단시간에 최적에 가까운 해를 구하기 위한 휴리스틱 기법의 개발이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 이를 위한 기초연구로서 우선 준비비용을 고려하지 않는 경우의 휴리스틱기법을 개발하는데 초점을 맞추었다. 특히 본 연구에서는 작업장에서 행해지는 작업유형은 기본작업과 여러가지 선택작업이 있을 수 있으므로 선행연구를 확장하여 기본작업과 두가지의 선택작업이 행해지는 경우에 촛점을 맞추었다. 그리하여 다작업장의 휴리스틱에 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.
이제까지의 생산 시스템 컨트롤은 여러 개의 계층을 통해 상위 컨트롤러가 하위의 컨트롤러를 관리하는 계층적/감독(hierarchical$^{ervisory}$)컨트롤 방식이 일반적이었다. 그러나 생산 시스템의 규모가 증가하고, 이를 운용하는 컨트롤 소프트웨어가 복잡해짐에 따라 전통적인 계층적/감독 컨트롤 방식은 몇 가지의 문제점을 가지게 되었다. 첫째, 계층간의 관리 구조가 복잡해짐에 따라 현장의 생산 정보가 의사결정을 하는 상위의 시스템에 즉시 전달되지 못한다. 이는 실시간 의사결정이 필요한 많은 컨트롤 문제를 야기시킨다. 둘째, 생산시스템의 레이아웃 및 운영 방식에 변화가 생겼을 때 컨트롤 소프트웨어를 신속히 수정하기가 어렵다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방법으로 수평적/협동(heterarchical/cooperative) 컨트롤 방식이 제시된다. 이는 신속한 의사결정과 변화에 따른 수정이 용이하도록 가공, 조립, 물류등 생산 시스템의 여러 단위 요소의 자율적인 컨트롤러가 계층이 없이, 서로 동등한 입장에서 협동을 통해 컨트롤이 이루어진다. 본 연구에서는 수평적/협동 컨트롤 방식하에서 조립 시스템이 가져야 할 기능과 컨트롤 방법을 제시한다. 아울러, 조립 시스템 컨트롤러가 다른 컨트롤러들과 교환하는 정보 및 컨트롤 대상을 규명한다.
본 연구에서는 선박 건조 공정 중 블록조립공정을 다룬다 블록과 정반(bay)의 정보가 주어져 있을 때, 각 블록의 조립작업을 하게 될 정반과 조립작업을 시작하는 시작시점을 결정해야 한다. 정반에서 중요하게 고려할 두 가지 자원은 바로 면적과 시수이다. 본 연구에서 다루는 문제의 목적식은 정반에 할당피지 못하거나 작업시점을 결정하지 못해 작업을 할 수 없게 된 실패 블록의 수를 죄소화시키는 것과 시수 부하의 부하평준화를 이루는 것이다. 이 문제를 풀기 위해 제약만족기법(CSP)에 기반을 두는 알고리듬을 제안한다. 그리고 이 알고리듬은 실제 데이터를 가지고 실험을 하게 되며 그 결과와 기존의 일정계획 결과와 비교 분석하게 될 것이다.
컴포넌트 개발은 시스템을 이해하고 분석하기 위한 컴포넌트 모델링 방법이 중요한 부분을 차지하고 재사용성을 높이는 방안으로써 받아들여지고 있다. 컴포넌트는 일반적으로 컴포넌트를 개발하는 사람과 그것을 조립하여 사용하는 사람이 다르며 이에 따른 계약의 내용과 목적이 다르기 때문에 대규모의 컴포넌트 시스템을 개발하는데 있어서 그 역할에 따라 두 가지 유형으로 구분하는 것이 중요하다. 이것이 현실화되기 위해서는 명확한 컴포넌트와 인터페이스 명세가 필요하며 조립자와 개발자 간의 서로 다른 관점에서의 컴포넌트 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 컴포넌트 조립자와 개발자의 계약관계에 기반하여 조립자 관점의 컴포넌트 모델과 개발자 관점의 컴포넌트 모델을 정의하며 이를 위해 UML을 화장한다. 그리고 이를 적용하여 그 효용성을 검토한다.
유압호스는 건설기계, 자동차, 항공기 등 각종 기계의 유압장치에서 동력을 전달하기 위한 배관으로 사용된다. 산업의 전분야에서 에너지를 전달하기 위한 배관의 한 종류로서 진동이나 충격 등으로부터 시스템을 보호하는 역할을 한다. 여러 가지 외부 환경 조건으로부터 시스템을 유지하기 위해서는 호스 조립체에서 온도와 압력 등의 외부 환경 조건에 대한 내성을 가지고 있어야만 한다. 본 연구에서는 기존에 호스 조립체에 대해 온도 또는 압력 중 한 가지 인자를 고려한 가속모형을 제시한 연구는 있었지만 두 가지 인자를 동시에 고려한 가속모형은 제시하지는 못하였으므로, 호스 조립체의 압력과 온도를 모두 고려한 복합가속 모형식을 제안하는 것을 목적으로 한다.
조립 부품 이미지에 해당하는 3D CAD 모델 매칭 기술은 최근 로봇 조립 기술의 발전으로 필요성이 대두되고 있다. 이미지 기반 3 차원 모델 매칭 연구는 진행되어 왔지만 가구 부품 이미지와는 특성이 다른 RGB[5] 이미지나 스케치 이미지를 다루는[1] 접근들이었다. 딥러닝을 사용하는 스케치 이미지 기반 3 차원 물제 검색 연구에서는 대부분 3 차원 이미지를 다각도에서 렌더링한 view 이미지들에서 feature를 추출하고 pooling 하여 하나의 feature를 출력한다. 그러나 기존의 view pooling 방식은 단순한 평균 방식으로, 부품 이미지에 따른 view를 반영하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색을 위해 query 부품 이미지에 따라 다른 view 이미지에 집중할 수 있는 방식의 attentional view pooling을 제안한다. 또한 조립 부품 데이터의 특성 상 class 당 CAD 모델이 하나인 상황이므로 학습 데이터가 터무니없이 부족하여 이를 해결하기 위한 학습 데이터 증강 방법을 제안한다. 실험은 의자 부품 11가지에 대해 진행하였고 이를 통해 제안하는 방식의 성능을 입증하였다.
자기조립 단분자막 (self-assembled monolayers, SAMs)은 주어진 기질의 표면에 자발적으로 입혀진 규칙적으로 잘 정렬된 유기 분자막이다 (그림 1). SAMs의 제조에 이용되는 계면 활성제 분자는 그림 2에서 보여주듯이 세 개의 부분으로 이루어져 있다. 먼저 기질과 결합하는 머리 부분의 반응기, 규칙적인 분자 막 형성을 가능하게 하는 몸통 부분의 긴 알칸사슬, 그리고 분자 막의 기능을 좌우하는 꼬리 부분의 작용기로 나누어진다. 가장 간단한 작용기로는 알킬 그룹이 있으나 분자 막에 특수한 기능을 부여하기 위해서는 여러 가지 다른 그룹들 (예:NH$_2$, OH, COOH 등)이 이용되고 있다. (중략)
블록공중합체를 한 블록에 대해서만 선택적인 용매에 용해시키면 자발적인 상분리에 의하여 크기가 50 nm에서 200 nm 정도인 마이셀 구조로 자기 조립되며, 그 크기와 형태는 벌크상에서와 마찬가지로 블록공중합체의 분자량, 각 블록의 부피비, 각 블록간과 블록과 용매간의 Flory-Huggins 상호작용계수 ($\chi$)등에 의해서 결정된다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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