고생산성 스마트공장을 실현하고 섬유 공정간 소량 및 대량 생산 요구에 대응할 수 있는 공장간 협업 기능성을 위해서 ICT개념이 도입되고 있다. ICT 기반의 협업 생산과 제조공정 최적화를 통해 제품 개발기간과 원가, 품질, 납기를 개선하여 고생산성 섬유제품을 생산 할 수 있는 ICT 융합형 모니터링 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 봉제기 밑실 부분에 실제 장착 가능한 비접촉식 디지털 광 화이버 센서를 이용하여 밑실잔량을 센싱하여 IoT기반 라떼판다 보드 디스플레이에 표출하는 시스템 설계를 제안하고 구현 하였다. 이는 기존 밑실잔량 센싱 장치에 비해 소형화 되어 봉제기에 적용 우수한 성능을 확보할 수 있다.
본 논문에서는 원자로 제어봉제어계통에서의 제어 소프트웨어의 신뢰성평가 내용을 기술한다. 안전필수 플랜트의 하나인 원전에 사용되는 제어기기는 높은 수준의 신뢰성을 요구하고 있는데 지금까지 하드웨어에 대한 신뢰성은 객관적인 평가 방법이 제시되어 활용되고 있으나 소프트웨어의 타당한 신뢰성 평가는 여전히 난제로 남아 있다. 본 논문에서는 기존의 평가 모델의 하나를 적용하여 원자로 제어봉제어계통의 전력함 소프트웨어를 평가해본다. 그러나 평가방법에서 예측되는 바와 같이 평가결과의 불확실 정도의 크기로 비추어 볼 때 실제 안전필수 산업분야에서의 실적용을 판단하기 위한 객관적인 신뢰성 척도로 사용되기는 여전히 어렵다고 판단된다.
봉제 공정에서 노루발 압력 센싱이 중요한 이유는 적정 압력 조건으로 봉제원단을 눌러주지 못할 경우 봉제 스티치의 불량 및 최종 마감 원단의 손실로 이어져 납기시간 증가 및 원가상승에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점을 사전 예방하여 적기생산 및 양품 생산 데이터를 획득 양산시 반영하도록 하여 궁극적으로 CPS환경의 스마트 팩토리를 실현하는데 본 연구가 필요하다.
본 사례는 염색 공장의 생산성 향상을 위해 시뮬레이션 기법을 사용한 것이다. 두 가지 시뮬레이션 분석이 실시되었다. 첫 번째는 봉제라인 모델을 개발하여 버퍼 크기와 작없시간 편차가 생산성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 두 번째 모델은 건조기, 표백기 등과 같은 염색 설비의 투자 효과 분석에 대한 것이다. 본 사례에서 작업시간의 확률분포를 추정하는 새로운 방법을 제시하였다. 모델 개발과 분석을 위해 AIM (Analyzer for Improving Nanufacturing)이 사용되었다. AIM은 Pritsker 사가 개발한 제조 시스템 전용 시뮬레이션 소프트웨어이다. AIM은 대화방식의 모델 개발 및 시뮬레이션이 가능하고 자동적인 애니메이션 작성과 강력한 그래프 기능을 제공하므로 AIM을 이용하면 모델 개발기간이 대폭적인 단축과 시뮬레이션의 커뮤니케이션 기능을 향상시킬수 있다.
의류산업은 대표적인 노동집약적인 산업 중 하나로 의류 제조의 기본 공정인 봉제 작업은 인력에 대한 의존도가 매우 높다. 의류 생산비용은 라인의 효율성에서 큰 영향을 받는데, 생산비용의 절감을 위해서는 생산 속도를 조절하여 라인의 균형 유지하는 것이 중요하다. 그러나, 현재 의류 생산라인에서 활용되고 있는 인력에 의한 생산 실적 집계 방식은 이를 위한 부수적인 인력의 소요 등으로 인한 추가 비용이 소요되어 중소기업들이 직접 적용하기 쉽지 않다. 완제품의 인력에 대한 의존도는 집계 시간의 추가 소요와 인적 오류가 크게 잠재되어 생산비용의 증가와 함께 효율성의 저하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 에너지 소비 데이터를 수집하고 이를 CNN (Convolutional Neural Network) 기법을 적용하여 분석함으로써 재봉 작업을 통하여 생산한 제품의 수량을 추적하고 자동으로 집계할 수 있는 봉제 작업 생산 추적 시스템을 제안한다. 개발된 시스템을 통하여 2종의 재봉 작업을 테스트 한 결과, 최대 98.6 %의 정확도를 보이며 재봉 작업을 감지할 수 있었다. 개발도상국에서 의류봉제산업은 매우 중요한 산업이나, 위에 언급한 문제들을 해결하기 위하여 고가의 첨단기술을 적용하는 등 많은 자본을 투입하는 것은 크게 제한된다. 적정 기술을 적용한 본 기술은 이러한 개발도상국의 의류산업에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
의상 시뮬레이션과 렌더링 계산 비용은 메쉬의 종류와 그 품질에 크게 좌우 된다. 일반적으로 정확도와 효율성 면에서 삼각메쉬 보다 사각메쉬가 더 선호된다. 본 논문은 재귀 기하 분할법에 기초한 의복 패턴의 사각화 방법을 기술한다. 논문에서는 기존의 방법에서 두 가지 개선점을 제안한다. 첫째, 제안 방법은 기존의 방법보다 향상 된 회귀 기하 분해 알고리즘을 사용한다. 제안된 방법에서 의복패턴의 물리적 도매인은 보다 더 간단하고 맵핑 가능한 형태로 분해된다. 둘째, 본 논문에서는 정점 분류 알고리즘의 유효성 확인작업을 수행한다. 제안 알고리즘을 이용하여 인식 되지 않은 정점 분류에 대한 유효성을 검증 할 수 있다.
본 연구에서는 경사와 위사의 장력에 기인되는 감성 봉제용 직물의 마찰특성을 KES-FB 계측기를 이용하여 분석하였다. 직물의 마찰특성은 직물표면의 마찰계수, 마찰계수의 평균편차, 그리고 표면요철도를 측정하였다. 이들 표면특성치를 분석하기 위해서 75d/36f PET 필라멘트를 경사로 사용하고 100d/192f PET 필라멘트를 위사로 사용하여 5매 주자직 직물을 Omega와 Picanol 직기에서 각각 제직하고 이들을 같이 연결하여 염색가공 공정을 진행시켰다. 이들 가공된 직물의 직물표면특성은 제직시 측정된 경사와 위사의 장력특성과 함께 분석되어 졌으며 직물의 중앙부위와 양 셀베지 부분의 직물 위치에 따른 표면특성의 차이가 분석되어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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