사출성형은 플라스틱 제품의 대량생산에 적합한 제조기술이지만 사출성형공정에서 사출품의 휨 변형이 항상 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 전자동 정제분류 포장시스템의 호퍼 제품을 기존의 ABS 수지에서 PP 수지로 변경하는 경우에 생기는 사출품의 휨 변형을 최소로 하는 것을 목적으로 하였다. Moldflow 소프트웨어를 이용하여 호퍼의 사출성형 공정을 해석하여 호퍼의 휨 변형을 최소로 하기위한 게이트의 형상과 리브 형상을 결정하였으며 실 제품의 사출성형을 통해 사출성형 해석결과의 타당성을 입증하였다. 결정성 수지인 PP 재료의 사출성형 시에는 유동선단의 면적이 넒은 경우가 유리하며 리브를 보강하는 것이 휨 변형을 줄일 수 있다는 것을 알 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권4호
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pp.460-469
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2010
우리나라의 수산 양식과 어로기술은 세계적 수준임에도 불구하고, 가공기술은 상대적으로 낙후되어 있다. 수산가공품은 냉동품, 통조림, 염장식품(젓갈), 연제품(어묵) 등이 대부분으로, 특히 부가가치가 가장 높은 고품질의 수산 건제품은 매우 적다. 이러한 문제는 단적으로 건조기술의 부족에 기인한다고 사료된다. 본 논문은 부패하기가 쉽지만 향후 대량 생산이 계획되어 있는 고가 수산물의 고품질 건조 가공이 기능하게 하기 위한 에너지 절약형 진공건조장치의 건조열전달특성에 관하여 수행한 실험적 결과를 보고한 것이다.
자동공급조절기를 사용하는 기업체에서는 대량 생산을 위해 여러 대의 피더를 근접해서 사용하고 있다. 이런 경우, 피더를 독립적으로 사용할 때와 달리, 비동기화로 인한 공진현상이 발생하여 이송품이 서로 부딪히거나 한쪽으로 쏠려서, 다음 프로세스로 운송되지 못하게 된다. 불안정한 공진현상이 일어날 때마다, 작업자는 각각의 피드컨트롤러의 값을 다시 설정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 피드를 여러 대 사용하는 자동공급조절기에 적합한 동기화 알고리즘을 제안하고, 성능 개선을 확인하고자 한다.
품질검사는 중간상품이나 최종상품을 품질관리 표준을 만족하는 양품과 불량품으로 분리하는 일을 수행한다. 대량생산체계에서 품질을 수작업으로 검사하는 것은 일관성과 효율성을 저하시키므로 대량으로 생산되는 상품의 품질을 검사하는 것은 다수의 공정에서 기계에 의한 자동 확인과 분류를 포함하게 된다. 생산공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 공정을 개선하고 최적화하려는 선행 연구들이 많았음에도 불구하고, 실시간에 많은 데이터를 처리하는데 있어서의 기술적인 한계로 인해 실제 구현에서의 제약이 많이 있었다. 최근 빅데이터에 관한 연구에서는 데이터 처리기술을 개선하였고, 실시간에 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정을 가능하게 하게 하고 있다. 본 논문에서는 품질검사를 위한 빅데이터 적용의 단계와 세부사항을 제안하고, 유제품 산업에 적용 사례를 제시하려고 한다. 먼저 선행 연구들을 조사하고, 제조 부문에 적용할 수 있는 빅데이터 분석절차를 제안하며 제안된 방법의 실현가능성을 평가하기 위해서, 유제품 산업 분야의 품질검사과정 중 하나에 회선신경망(Convolutional Neural Network) 기술 및 랜덤포레스트(Random Forest) 기술을 적용하였다. 품질검사를 위해 제품의 뚜껑 및 빨대의 사진을 수집, 처리, 분석하여, 결함 여부를 판단하고, 과거 품질 검사결과와 비교하였다. 제안된 방법은 과거에 수행되었던 품질검사에 비해 분류 정확성 측면에서 의미 있는 개선을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 유제품 산업의 빅데이터 활용을 통한 품질검사 정확도 개선 가능성을 확인하였다.
다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.
중국이 개혁개방을 한 이후 가공무역은 중국의 경제성장에 커다란 공헌을 하였으며 대외경제발전의 원동력이 되었다. 그러나 산업분포의 불균형에 따라 노동집약형 제품의 과잉생산이 확대되었고 그에 따른 저부가가치 생산품의 대량 수출로 인해 무역마찰은 심각해졌다. 또한 이러한 제품은 환경오염을 일으키며 자원낭비를 초래했다. 이에 중국 정부는 가공무역의 고도화 전략으로 제도를 정비하기에 이른다. 본 연구에서는 가공무역제도 변경에 따른 대응책으로 보세구역의 활용성을 제시하였다. 첫째, 자사의 품목이 금지품목이나 제한품목에 해당한다 할지라도 보세구역을 활용하면 기업활동을 할 수 있다. 둘째, 비보세구역에서 보증금 적립의무를 부담해야 하는 기업이라 할지라도 보세구역을 활용하면 보증금을 적립할 의무가 없어진다. 셋째, 가공무역을 위해 수입하는 설비에 대해서도 비보세구역보다 보세구역을 활용하면 세제상의 혜택을 받을 수 있다.
본 논문은 최근 3D 프린터가 새로운 창작툴로 디자이너들에게 관심을 받고 있으나 수익창출과 연결될 수 있는 비즈니스 모델에 대한 정보는 부족하다는 판단 하에, 커스터마이징(customizing)된 제품의 소량생산이라는 3D 프린터의 강점을 활용, 기존의 대량생산 체제에서는 작은 시장규모로 인하여 연령에 따른 다양한 크기를 시장에 제공치 못하고 있는 현 미취학 유아동 선글라스 제품을 3D 프린터로 실제작, 소규모 비즈니스 모델로의 확장이 가능한 실질적 예를 제시하는 것에 연구의 목적이 있다. 이를 위해 3D 프린팅 기술에 대한 기본정보와 선글라스의 기본구조를 요약한 후, 시력교정용 안경사이즈표를 분석하여 유아동 선글라스 제작을 위한 사이즈표를 도출하고 일련의 작업들을 진행한 뒤, 최종적으로 실제품을 제작비용과 함께 제시, 본 연구의 결과가 시장에서 경쟁력 있는 제품으로서 소규모 비즈니스 모델로의 확장이 가능한 실질적 예가 될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 지역의 문화콘텐츠의 제작기술과 인프라를 기반으로 스토리텔링 중심의 캐릭터 브랜드 상품의 부재로 인하여 지역 문화자원의 재구성 및 상품화가 필요하다고 판단되어 전통적 문화소재인 캐릭터를 발굴하여 문화산업 기념품으로 개발하였다. 스토리텔링 기반의 캐릭터 상품 개발에 대한 차별화 전략을 통해 발전된 사업기반을 확립할 수 있는 토대가 되어, 다양한 콘텐츠 제작의 밑거름과 더불어 발전된 도예 상품들의 공급 확대에 기여할 것으로 보여 진다. 또한, 수작업 기반의 제작으로 인해 소량 생산만 가능하고 제작기간이 길어지는 반면 3D 프로그램 및 3D 프린팅을 통한 목업 제작으로 석고 틀 제작 기간이 단축되었으며, 대량생산의 발판이 마련되어 기존의 전통적인 도자기 인형에서 벗어나 다양하고 풍부한 도자기 제품 개발에 효과가 있었다.
우리나라에서 단일품목으로 가장 큰 수출품인 마른 김은 현재 우리나라의 시장 사정상 대량생산에 중점을 둔 상황이다. 이는 자연스럽게 마른 김의 품질하락으로 이어졌다. 따라서 본 논문에서는 마른 김 생산 시에 기존에 사용자의 경험에 의존하여 김 혼합 비율을 맞추는 방식을 포토센서(IR sensor)를 이용한 보다 효율적으로 조절하는 방식을 제안하였다. 또한 광원을 발생시키는 IR LED Lamp와 농도를 검출하는 포토센서 등을 통하여 얻어진 1차 영상정보들을 바탕으로 실시간으로 김 혼합물 농도를 판단할 수 있는 임베디드 측정 시스템을 개발하였다. 이 방식에서는 정밀한 데이터를 실시간으로 수집 저장함으로써 매년 겨울마다 반복되는 작업 환경에서 이전 연도의 데이터를 확인하여 보다 손쉽게 대처할 수 있게 한다.
본 연구는 축산농가에서 가축의 세균성 질병의 예방과 치료 및 성장촉진을 목적으로 주로 사용되고 있으며, 축산물과 유가공품에 잔류 가능성이 높은 sulfamethazine(SMZ)을 검출할 수 있는 직접경쟁 효소면역분석법(direct competitive ELISA)의 개발과 이를원유 및 시판우유 분석에 이용하는 것을 목적으로 하였다. 면역항원의 합성은 hemiglutarate와 hemisuccinate를 이용하여 SMZ-hemiglutarate(SMZ-HG)와 SMZ-hemisuccinate(SMZ-HS) hapten을 유도한 후 단백질 KLH와 STI를 결합시켜 마우스 면역에 사용하였고, SMZ-HG-KLH를 이용하여 면역한 마우스에서 가장 높은항체 생성정도를 나타내었다. 세포융합과 cloning을 실시하여 총15종의 hybridoma cell line을 확보하였고 그 중 가장 경쟁성이 뛰어나고 민감도가 높은 1H11-5 hybridoma를 선택하고 대량 생산하였다. 생산된 항체는 sulfamethazine에만 54%의 교차 반응성을 나타내었고, 다른 설파계 항생제와는 반응을 하지 않는 특이성이 높은 항체로 확인되었고 이를 이용하여 확립된 direct competitive ELISA법은 검출범위가 0.1-100 ppb 수준으로 기존에 보고된 ELISA보다 민감도가 높았다. 민감도와 특이성이 높은 direct competitive ELISA를 이용하여 원유와 시판우유를 분석하기 위한 전처리법을 확립하여 회수율을 확인한 결과 원유의 경우 82-121%까지 회수가 되는 것으로 나타났으며, 시판유의 경우는 82-97%까지 회수가 되는 것으로 나타나 우유 샘플 중에 미량 잔류하는 SMZ를 신속하고 정확하게 분석할 수 있을 것으로 사료되었다. 이러한 연구결과를 종합해 볼 때 확립된 direct competitive ELISA법은 우유 시료뿐만 아니라 모든 축산물에 잔류 가능성이 높은 SMZ의 분석을 신속하고 정확하게 분석이 가능할 것으로 사료되었고 확립된 direct competitive ELISA법의 안정화 조건을 확립하고 응용한다면 외국으로부터 생산 및 수입되는 ELISA kit을 대체할 수 있는 저가형 국산화 ELISA kit의 상용화가 가능할것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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