절삭가공을 주제로 하는 생산 시스템에서는 생산의 원활화, 가공능률의 향상, 원가의 저감을 목적으로 지속적인 연구가 수행되어오고 있다. 기계공업의 발전에 따라 많은 분야에서 자동화를 이룩할 정도로 기술이 진보되고 정밀가공이 행하여지는데 따라서 정밀도의 향상, 가공표면의 양질화를 위한 절삭조건의 개선이 요구되고 있는 한편, 특히 이러한 내용을 만족시키기 위해 근래에는 수치제어 또는 전용 공작기계가 채용되면서 CIM 시스템이 구축되고, 나아가 생산시스템의 우인화, FA 시스템화를 이룩하기 위한 목표로 기계가공의 전 분야가 급속하게 발전하고 있다.
최근 약 10년 동안 마이크로 유체 시스템은 다양한 세포연구에 광범위하게 활용되며 생물학과 의학 분야에 새로운 전기를 가져왔다. 마이크로 유체 시스템 내의 유동현상을 설계하고 연구에 적용하는 일은 기계공학도가 중추적인 역할을 해야 하는 분야이다. 유동장 내에서 관찰되는 세포의 반응은 매우 흥미로울 뿐 아니라 학술적으로 막대한 파급력있는 결과를 가져오기도 한다. 이 글을 통해 전통적인 접근법으로는 성취하기 힘들었던 세포연구들이 마이크로 유체 시스템을 이용하여 어떻게 효과적으로 수행되는지 소개하고자 한다.
진단 시스템에 대한 필요성과 관심이 높아가고 있는 가운데 진단 방법의 수준과 진단 시스템의 조건 등을 살펴보았다. 물론 언급되어진 사항들이 일률적으로 모든 진단 시스템에 적용이 된다고는 말할 수는 없다. 왜냐하면 진단 시스템은 진단 의 대상, 진단의 종류 등에 따라서 각각 최선의 방법이 따로 존재하기 때문이다. 그러나 고통적인 사항은 진단 신호를 얼마나 잘 재생해 내는가에 따라 진단의 성공 여부가 달려 있다는 사실이다. 기계진단 신호 처리의 예에서 살펴보았듯이 신호 처리 방법에 따라 재생된 신호의 정확도는 달라질 수 있다. 계속적인 새로운 진단 기술의 개발과 응용으로 안전적이고 경제적인 공장 운영과 공장의 자동화에 크게 기여할 수 있기를 바라며, 좀 더 많은 관심을 갖고 기계 진단의 기술을 활용할 수 있기를 기대한다.
설계, 가공, 조립, 검사기술로 대표되는 생산시스템의 근간 기술은 공작기계에 의한 부품가공 소위, 기계 가공 기술이다. 가공에 필요한 NC 프로그램의 효율적인 관리를 위해 이용되던 종래의 DNC(Direct Numerical Control) 는 가공 Cell 의 효율을 높이기 위해, CNC 가공기 및 주변기기에 대한 실시간 감시/제어기능을 가진 분산제어시스템( DNC(Distributed Numerical Control)으로 발전하고있다. 본 연구에서는 이기종 CNC로 이루어진 가공 Cell에 적합 하고, 경제성, 범용성 및 확장성을 고려하여 RS485 Network 및 RS232C를 이용하여각 CNC 공작기계 및 주변기기와 연결 해서 실시간(Real Time) 동시작업(Multi Tasking) 가능한 DNC 시스템을 개발하였다.
In this study, the spray pattern of a centrifugal fertilizer distributor with two shutter holes was analyzed and an effective driving width that satisfies proper spray uniformity was derived. The centrifugal fertilizer distributor was mounted on a tractor with a rated power of 23.7 kW and static and dynamic spray pattern tests were performed according to the standard procedure proposed by the American Society of Agricultural and Biological Engineers Standard ASAE S341.5. The height of the fertilizer distributor was 80 cm from the ground and the PTO (power take-off) shaft speed of the tractor was fixed at 540 rpm. The fertilizer scattered in space was collected using 275 evenly spaced collectors at shutter opening ratios of 25%, 50%, 75%, and 100%. The spray pattern was analyzed via the amount of sprayed fertilizer at each collector location and the coefficient of variation was used as an indicator of spray uniformity. Using the analyzed spray pattern, the effective driving width that satisfied less than 15% of the coefficient of variation was derived for different tractor driving patterns (race track mode, back and forth mode). From the results, spray uniformity increased as the shutter opening ratio decreased. The largest effective driving width was 8 m at a shutter opening ratio of 25% for both driving patterns.
최근 국내외 많은 국가들이 블록체인을 활용하여 관련 응용분야에 활용하고 있다. 기업 중심의 경제가 아닌, 개인이 주체가 될 수 있는 공유 경제의 개념도 확산되었다. 그러나 농업분야의 공유 경제 실현에 필요한 시스템 구축은 아직 미비하다. 현재 농업정책 중 농업기계 임대사업은 국가가 주체가 되어 시행되는 사업으로 지자체에서 비치하여 제공하기 때문에 한정된 수량과 자원으로 제한적이다. 고가의 농업기계의 경우 바쁜 농번기에는 수량이 한정되어 있기 때문에 임대 물량이 부족한 현실이다. 본 논문에서는 농업기계 소유주 개개인을 연결하여 한정된 수량의 농업기계를 블록체인 기술을 이용하여 개인의 농업기계를 경작자에게 차용해주는 공유 시스템을 제안한다. 따라서 본 시스템은 한정된 수량의 농업기계 자원을 해결하고 경작자 모두에게 안전한 서비스와 같은 분산 시스템을 제공한다.
국내 공작기계 시장은 일본 화낙사 컨트롤러를 사용하는 비중이 80[%] 전후이며 그 비중이 높다고 할 수 있다. 최근, 기계가공 분야에서도 IoT(Internet of Thins) 환경을 도입하여 공장의 스마트화가 이루어지고 있다. 대부분의 공작기계를 소유하고 있는 산업현장에선 공작기계에 관한 모니터링 시스템에 대한 필요성을 인식하고 있으며, 공작기계의 가동률 체크 뿐만 아니라 가공패턴 및 가공시간 등을 견적서 자료로 활용하려하고 하고 있다. 이러한 요구조건을 충족시키기 위하여 가공기계 분야에도 ERP(Enterprise Resource Planning)시스템을 도입하여 생산 공정관리의 기초 데이터로 활용하고 있다. 이러한 생산 현장을 감안하여 공작기계에 대한 공정 모니터링 기능 및 스마트화가 무엇보 다 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화낙(fanuc)에서 제공하는 FOCAS 라이브러리를 활용하여 공작기계 가동률에 대한 체크가 가능하도록 Wi-Fi 기반의 데이터 전송 모듈을 개발하여 공작기계 모니터링에 필요한 소형의 통신모듈을 제시하고자 한다.
The Fourth Industrial Revolution has led to the development of drones for commercial and private applications. Therefore, the malfunction of drones has become a prominent problem. Failure mode and effect analysis was used in this study to analyze the primary cause of drone failure, and blade breakage was observed to have the highest frequency of failure. This was tested using a vibration sensor placed on drones along the breakage length of the blades. The data exhibited a significant increase in vibration within the drone body for blade fracture length. Principal component analysis was used to reduce the data dimension and classify the state with machine learning algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbor, Gaussian naive Bayes, and random forest. The performance of machine learning was higher than 0.95 for the four algorithms in terms of accuracy, precision, recall, and f1-score. A follow-up study on failure prediction will be conducted based on the results of fault diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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