• Title/Summary/Keyword: 부품 조립

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조립자동화를 위한 부품 설계의 체계화

  • 목학수
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1991.04a
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    • pp.355-355
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    • 1991
  • 조립의 자동화를 위해 가장 우선적으로 고려되어야할 조립에서의 기술적 사항은 조립될 대상들의 조립용이성에 대한 연구이다. 본 논문에서는 조립될 부품들의 조립용이성을 향상시키는 체계적인 부품 설계의 접근 방법과 조립 제품, 조립군 그리고 부품에 대해 여러 가지 조립 기능의 특성에 따라 부품의 설게원칙들이 구축되었다. 조립용이성은 기본적으로 조립의 주기능 수행 용이성과 부품의 취급용이성, 조립대상으로의 접근용이성 등에 의해 결정된다. 이러한 부품의 설계 원칙들이 제품 개발 초기단계에 이용됨으로써 조립에 소용되는 경비가 절감되고, 제품의 개발 기간이 단축될 수 있을 뿐만 아니라, 조립 자동화의 가능성도 높혀줄 수 있게 될 것이다.

조립순서결정을 위한 조립상태정보 표현에 관한 연구

  • 이창호;조현보;정무영
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 1995.04a
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    • pp.635-642
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    • 1995
  • 조립제품을 생산하기 위해, 부품간의 조립순서를 결정하는 문제는 전체조립공정에 중대한 영향을 미치는 문제이다. 이때 부품간이 조립순서를 결정하기 위해서는 조립상태에 관한 정보가 필요하다. 따라서 효율적인 조립순서를 결정하기 위해서는 조립상태에 대한 효과적인 표현법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 이러한 효과적인 조립정보의 표현법으로서 CCG를 제시한다. CCG는 Component Coupling Graph로서 부품간의 기하학적인 간섭관계에 대한 정보를 접근 방향별로 표현한 그래프이다. 이때 접근방향은 +x,-x,+y,-y,+z,-z의 여섯방향이다. 이 CCG를 이용하면 각 조립상태에 대한 분해가능한 부품을 논리적으로 추론해 낼 수 있게 된다. 부품간의 기하학적인 간섭관계는 coupling 개념을 이용하여 표현하게 되는데, coupling은 각 부품간의 방향별 거리를 나타낸다.

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오차를 갖는 부품간의 조립성 확인을 위한 인터벌 분석

  • 박상호;이건우
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1995.04a
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    • pp.535-543
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    • 1995
  • 조립체를 표현하는 가장 간단한 방법은 각 부품의 좌표간의 변환 행렬을 이용하여 위 치와 방향을 정의하는 것이다. 이때 각 부품은 가공단계에서 발생한 형상 오차를 가질 수 있는데 그 형용영역은 설계단게에서 공차로 지정된다. 이러한 형상 오차나 공차를 갖는 부품들이 조립시 가질수 있는 위치와 방향의 허용영역을 구한여 조립성을 판단할 수 있다. 조립성이란 주워진 위치에서 조립이 가능한 가 하는것과 조립경로가 존재하는 가 하는 것 이다. 본 연구에서는 조립성 확인을 위하여 인터벌 수를 세분하는 방법의 인터벌 분석을 이용한다.

Regional Physical Distribution Systems of Parts Supply for Automobile Assembly in Korea (완성차조립 부품공급의 지역적 물류체계)

  • Han, Ju-Seong
    • Journal of the Korean Geographical Society
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    • v.50 no.6
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    • pp.621-639
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    • 2015
  • The aim of this study is to consider the physical distribution system of assembly supplied from $1^{st}$ supplier and module corporation to automobile assembly plant through analysis of existing literatures and interview survey. The major findings of this study are as follows. Parts supply of automobile are to bind together with many regional parts supplier than using multi frequency and small delivery of JIT. Regional physical distribution center of joint parts and integrated physical distribution information center is to be installed in neighboring region of automobile assembly plant in order to reduce the transport cost by designating and activating multiple physical distribution and transport companies in each automobile assembly plant and turning into effective high volume shipping system.

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WWW상에서의 부품정보 중개시스템 개발

  • 최영상;설현주;김철영;김영호;강석호
    • Proceedings of the CALSEC Conference
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    • 1998.10b
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    • pp.355-364
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    • 1998
  • 인터넷을 사용한 부품 정보 공유 서비스. 부품정보 중개 - 다수 공급자의 참여에 의한 부품 정보 데이터베이스의 구축 - 제품개발자의 요구사항에 따른 부품 검색 및 공급자 선정. 3차원 공동 작업 - 제품설계자의 현재 설계 정보와 선정된 공급자의 부품 정보를 가상 조립, 공동 수정, 평가할 수 있는 기능을 제공 - 가상 조립 결과의 형성 - 조립 결과의 비동기적 전송 및 재현(중략)

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Assembly Part Image-based 3D Shape Retrieval using Attentional View Pooling (Attentional View Pooling을 이용한 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색)

  • Lee, Eun Ji;Kang, Isaac;Kim, Min Woo;Park, Seon Ji;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.72-75
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    • 2020
  • 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.

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Development of Scheduling and Operation system for multi-manufacturing line of the assembly parts (조립부품 다중 제작라인의 일정계획 및 운영 시스템 개발)

  • Lee, Sang-Hyeop;Min, Sang-Gyu;Lee, Byeong-Yeol;Ha, Jae-Tae;Lee, Won-Tae;Jo, Jeong-Ho
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.425-428
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    • 2005
  • 본 연구는 건설장비 차량 조립부품을 제작하는 가공공장의 계획 및 운영 시스템 개발에 대한 내용이다. 연구의 대상은 건설장비 차량인 굴삭기, 휠로더, 지게차의 조립부품을 제작하는 공장으로 제작품별 제작라인이 구성되어 있다. 그리고 각 제작라인에는 여러 개의 공정이 있으며, 일부 공정은 작업자에 의해 작업이 이루어지고, 용접 및 가공 등은 자동화된 장비 및 설비에 의해 작업이 된다. 가공공장에서 관리 및 운영의 주요 관점은 이후 공정인 조립공장의 조립 착수일에 늦지 않게 제작된 부품을 공급하는 것이다. 그리고 공장 자체적으로 제작라인 내의 재공재고 감소, 작업일간 작업부하평준화, 자동화 장비 및 설비의 효율 극대화 등이 공장의 주요 관리 사항이다. 따라서 본 연구에서는 가공공장에서 제작되는 조립부품의 납기일 준수, 재고 감소, 부하 평준화, 장비효율의 극대화를 위해 공장을 체계적으로 관리하기 위한 계획 및 운영 시스템을 개발하였다. 개발시스템에는 제작라인별 제작 착수 및 자재발주${\cdot}$입고 관리, 공정별 실적관리, 실시간 작업 진행 관리, 용접 불량 관리 기능 등이 있다. 시스템은 MSSQL 서버, 오라클과 Visual Basic, Visual C# ASP로 개발되었다.

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조립 용이화를 위한 구조 설계

  • 목학수;정남수
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 1990.04a
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    • pp.209-219
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    • 1990
  • 커피 포트는 60여개의 부품으로 조립되어 있는 제품으로써, 다품종 대량 생산되는 제품이다. 이러한 제품을 설계할 때에는 소비자의 기호에 맞게 모델을 다양화 하여야 하며, 제품과 품질, 성능등 제품측면과 서비스, 가격등 판매측면에서도 세심한 전략이 필요하다. 이는 제조 기업 대부분이 해결해야 할 과제이다. 그러므로, 작업자의 임금 상승, 경쟁 회사와의 가격 경쟁 등 기업 내외적 원가 상승 요인에 효과적으로 대처하여야 한다. 그 한 방법으로 제품을 구성하고 있는 부품을 분석, 검토하여 부품수를 줄이고 자동화 정도를 높이며, 조립의 용이성과 유연성을 갖는 제품의 구조적 재설계를 수행하여 조립 경비를 줄이는 것을 들 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 커피포트를 대상으로 조립의 용이화를 위한 구조 설계를 할 때 고려되어야 할 여러가지 설계 단계와 영향 요소등을 체계적으로 고려하여 작업자, 공정, 조립기계, 재료등 조립 수행 측면에서의 비용을 절감할 수 있는 방향을 제시하고자 한다.

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UV Mapping Based Pose Estimation of Furniture Parts in Assembly Manuals (UV-map 기반의 신경망 학습을 이용한 조립 설명서에서의 부품의 자세 추정)

  • Kang, Isaac;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.667-670
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    • 2020
  • 최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.

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렌더링 비교 뉴럴넷 기반 가구 조립 설명서 부품의 6D 자세 추정

  • Park, Jaewoo;Kang, Isaac;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • fall
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    • pp.100-105
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    • 2021
  • 본 논문에서는 뉴럴넷 기반 렌더링 비교 방식을 사용하여 가구 조립 설명서에 표기된 부품의 자세를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 부품의 자세를 임의로 가정한 후, 가정한 자세로 투사한 부품의 영상과 설명서의 부품 영상을 비교하여 두 영상의 부품을 일치시키는 자세 변화를 추정하는 방식으로 진행된다. 또한, 설명서에 반복적으로 모델을 적용하여 부품의 자세를 점차적으로 정확하게 보정하는 방식을 사용하였으며, 네트워크의 구성 및 자세 추정에 사용되는 목표 함수를 다양하게 실험하여 성능을 비교하였다. 본 연구에선 IKEA 의 Stefan 의자 조립 설명서의 부품 데이터셋으로 실험을 진행하였으며, 해당 데이터셋에 대하여 제안하는 방법이 정확하게 자세를 보정함을 확인하였다.

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