금형가공에 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서 버가 생성되며, 이러한 버의 생성에 따라 작업효율 감소 및 생산비의 비효율적 낭비를 가져오게 된다. [l]밀링 작업시 버가 생성되는 메카니즘을 파악하여 임의의 형상을 가진 공작물을 밀링작업할 때의 버의 형태와 Exit 각 등을 제공하는 프로그램을 개발하려 한다. 여기에서 핵심적인 피삭재의 형상 데이터 인식, 절삭영역 인식, 공구와 피삭재의 접점 및 그 Exit 각을 결정하는 알고리즘을 소개한다. 이러한 과정을 통해 Exit 버 알고리즘에 대한 연구를 수행하고자 하며, concave를 포함한 여러가지 형상의 피삭재를 대상으로 Exit 버에 대한 접근을 시도하여 실제 작업에선 와 유사한 환경에 대해 고려함으로써 버의 감소 및 작업 효율성의 증가를 위한 기초 연구를 수행한다. 또 이를 이용하여 Windows 환경에서의 버 예측 프로그램을 개발한다.
금형가공에서 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서는 절삭가공의 잔유물인버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 작업효?ㅘ 정밀도를 감소시키며 후처리과정(Deburring)을 야기시키는 원인이 된다. 그러므로 정밀도와 작업효율을 극대화하기 위해서는 이러한 버의 생성원리를 파악함과 동시에 Exit 버 판별을 하여 최적의 가공조건을 맞추어 주어야 하는데, 이에 밀링가공을 통해 생성되는 버의 형태와 Exit 각 등을 파악, 알고리즘으로 개발하여 좀 더 효율적인 가공조건을 제시하고자 한다. 본 연구는 이제까지 개발된 실제 가공에서 사용되는 임의형상의 데이터를 통해 점, 선, 원 및 원호(Arc)에 이르는 형상을 인식하는 Exit 버 판별시스템을 소개하고자 한다. 아울러 실제 가공과 더욱 유사한 환경을 만들기 위해 단일 경로에서부터 다중경로에 이르는 복합적인 환경 구현은 물론 점과 선으로 이루어진 도형과 원(구멍)형태의 피삭재 환경을 통합, 두 가지 다른 형태의 환경이 복합적으로 존재할 경우의 Data를 인식하고 아울러 다양한 방향성을 가진 선으로 이루어진 형상에 이르기까지의 다양한 피석재 Data를 구현하고, 입력된 절삭조건을 해석하여 임의형상을 가진 다양한피삭재에서의 단일 및 다중 가공 경로 상에서 발생될 버를 해석하고 최소화 및 최적 절삭가공공정을 찾아 작업 효율성을 극대화하는 목적의 해석 알고리즘을 Windows 프로그램으로 구현하고자 한다.
금형가공에 있어서 밀링머신의 가공에서는 절삭가공의 잔유물인 버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 가공의 정밀도를 감소시킬 뿐만 아니라 후처리과정(Deburring)을 야기시킴으로 인해서 작업효율의 감소 및 생산성의 비효율적 낭비를 가져오게 된다. 따라서, 정밀도와 작업효율을 극대화하긴 위해서는 버의 생성원리를 파악하고, Exit Burr의 생성부분을 미리 예측하여 버의 생성을 최소화 할 수 잇는 작업 가공계획을 설계하여야 한다. (1)기존의 Burr Exit System에서는 피삭재의 단면형상인 Line과 Are처럼 단순한 형상뿐만 아니라, Line과 Are가 연결되어있는 복잡란 형상에 대해서도 버를 판별한다. 그리고, 가공 후 버가 생성되는 부분을 예측하고, 이때의 Exit Angle을 계산하여 이에 해당하는 기 실험결과 DataBase와 연동하여 생설될 버의 형상과 크기 등의 결과를 제공하여 준다. 더불어, 피삭재의 단면형상이 여러 가지 복합적인 형상으로 이루어져 있는 경우와 다양한 공구 경로까지 고려하여 실제가공과 거의 유사란 상황을 적용할 수 잇는 알고리즘으로 개발하였다. 본 논문에서는 이제까지 개발된 다양한 형상에 대한 Exit Burr 판별 알고리즘을 이용하여 임의형상을 가진 피삭재의 다중가공경로 상에서 발생 가능한 버를 예측하고, 버의 길이나 가공시간 들을 정?화 하여 최적화하는데 필요란 요소를 추출해 보고자 한다. 또한, 이를 인용하여 Face Windows에서의 버의 발생을 최소화 할 수 있는 최적 절삭가공 공구경로를 제시하여, 작업 효율성을 극대화하는 알고리즘을 Windows 응용 프로그램으로 구현하고자 한다.생성하기보다는 기존에 발생된 구매 지시의 우선적 사용과 기존 구매 지시의 납기 일자를 고객 납기에 가장 잘 맞출 수 있도록 변경하는 방안을 제시한다. 이렇게 함으로써 최대한 고객 납기를 만족하도록 계획을 수립할 수 있게 된다. 본 논문에서 제시하는 계획 모델을 사용함으로써 고객 주문에 대한 대응력을 높일 수 있고, 계획의 투명성으로 인한 전체 공급망의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다. 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을
절삭 작업과정에서 발생하는 버는 공구와 피삭재가 만나는 상태에 따라 그 형상이 결정되어진다. 공구와 피삭재 사이의 각, 공구의 회전속도, 이송속도, 피삭재의 종류등은 이러한 버의 형상을 결정하는데 결정적인 역할을 하므로, 실험에 의해서 생성된 단계별 자료를 CAD 및 CAM 데이터와 연관시켜 효율적인 알고리즘을 만들고자 한다. 특별히 공장자동화에 따른 작업의 자동화뿐 아니라 관리 체계의 정립을 위하여 전문가 시스템의 도입 역시 시급히 요구되고 있는 실정이다. 여기서 CAD 데이터는 피삭재에 대한 특징 형상의 정보를 포함하고 있기 때문에 피삭재의 형상에 대한 정보를 얻을 수 있다. 인식된 형상에 대하여 Exit 버 형성시 접점과 Exit Angle을 계산하기 위해 도형의 방향인식이 필요하며, 이를 통해 공구와 피삭재와의 관계를 산출하여 Exit 버의 판별을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 과정을 수행하는 프로그램을 개발한다.
최근 3D 프린터의 보급과 함께 3D 모델에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 3D 모델의 생성은 숙달된 전문가가 전문 소프트웨어를 이용하여 작성하여야 한다. 본 연구는 한 장의 2차원 정면 얼굴사진으로 부터 3D 모델링하는 방법에 대한 것으로 일반인들도 쉽게 3D모델을 생성할 수 있도록 한다. 사진으로부터 배경과 전경을 분리하고 분리한 전경 영역에 일정간격으로 2차원 상에 버텍스를 배치하고 배치한 버텍스 위치를 이미지의 계조 값과 눈썹과 코 등의 특성을 고려하여 버텍스를 3차원으로 확장한다. 전경과 배경을 분리하는 방법으로 에지정보를 사용하였으며 눈과 코의 위치를 찾기 위하여 Haar-like feature를 이용하는 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다. 알고리즘으로 생성한 3D 모델은 수작업에 의한 후처리가 필요하지만 3D 프린터를 위한 콘텐츠 제공에 매우 유용하게 활용될 것이다.
Real time monitoring of exit burr formation is critical in manufacturing automation. In this paper, acoustic emission (AE) was used to detect the burr formation during drilling. By using wavelet transform (WT), AE data were compressed without unnecessary details. Then the transformed data were used as selected features (inputs) of a back-propagation artificial neural net (ANN). In order to validate the in process AE monitoring system, both WT-based ANN and cutting condition (cutting speed, feed, drill diameter, etc.) based ANN outputs were compared with experimental data.
Detection of exit burr is very important in manufacturing automation. In this paper, acoustic emission(AE) was used to detect the burr formation during milling. By using wavelet transformation, AE data was compressed without unnecessary details. Then the transformed data were used as selected features (inputs) of a back-propagation artificial neural net. In order to validate the proposed scheme, the wavelet based ANN results were compared with cutting condition(cutting speed, feed, depth of cut, etc.) based ANN results.
This paper describes the characteristics of micro-burr formation in the cross hatch and deburring in honed surfaces. Two types of micro-burrs formed in the cross hatch were defined as upper edge burr (type A) and side edge burr (type B). The size of micro-burrs were measured for the honed surfaces of several cross hatch angle. Deburring mechanism and system using magneto-electrolytic process including the abrasive pad for mechanic deburring effects together were introduced. Deburring experiments and analysis were carried out to confirm the effectiveness of the deburring process.
3D 스캐너의 보급으로 3차원 모델 생성이 가능하게 되었으나 결과로 얻은 형상이 아직 사진에서와 같은 사실적 묘사에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 3D 스캔 데이터에 효율적인 텍스처 매핑을 통해 사실적 렌더링 결과를 얻을 수 있는 방법을 기술한다. 3D 얼굴 스캔 데이터와 얼굴의 사진 이미지의 좌표를 정확하게 맞추어 3D 스캔 데이터와 얼굴 이미지의 버덱스를 매치시켜주고, 얼굴 이미지의 해당 버텍스에 들어 있는 칼라 값을 3D 스캔 데이터의 버텍스에 넘겨주는 텍스처 매핑을 구현한다. 본 논문에서는 정면, 좌측, 우측 3장의 이미지를 이용하여 간단히 멀티텍스처 매핑을 수행하는 방법과 이 때 발생하는 사진 간의 경계선에서 발생하는 문제 해결에 대해 기술한다.
Ye Jun Lee;Yong Kuk Kim;Da Young Kim;Jeongtack Min;Min-Kyu Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권8호
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pp.43-51
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2024
본 논문은 수중 활동을 주로 하는 다이버를 대상으로 특수 목적용 다이버 마스크를 이용해서 안구 데이터를 획득 및 분석하고, 이를 이용해서 사용자의 시선을 추적하는 방법에 대해 제안한다. 안구 데이터 분석을 위해 자체 제작한 안구 데이터 셋을 구축하였고, YOLOv8-nano 모델을 활용해서 학습 모델을 생성하였다. 학습 모델의 프레임 당 소요 시간은 평균 45.52ms를 달성하였고, 눈을 뜬 상태와 감는 상태를 구별하는 인식 성공률은 99%를 달성하였다. 안구 데이터 분석 결과를 바탕으로 현실 세계 좌표를 매칭할 수 있는 시선 추적 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘의 검증 결과 x축은 약 1%, y축은 약 6%의 평균 오차율을 나타내는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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