• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.161-164
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• 2001

본 연구는 영상 이미지로 가공물을 획득하는 가공기에서 기계적인 충격이나 그 외의 요인으로 인한 가공기의 좌표공간과 CCD(Charge couple Device)카메라 상의 획득영상과의 좌표의 변화가 생기게 된다. 이에 그러한 변화에 둔감하고 유연한 좌표변환 계수를 제어기가 획득하게 함으로써 시스템의 신뢰성을 향상시키는데 그 목적이 있다. 본 논문은 이러한 좌표왜곡에 대한 수정 파라메터를 퍼지 논리에 의해 수정 하도록 하고 이를 어류가공기에 적용하여 그 효과가 나오도록 하는데 초점을 두었다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.30 no.1
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• pp.74-81
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• 2007

절삭가공에서 가공조건은 가공비용의 감소와 제품 품질의 향상에 영향을 주는 주요 요인 중의 하나이다. 본 논문에서는 밀링작업을 대상으로 가공조건을 보다 효율적으로 수정하고 이를 지속적으로 향상시킬 수 있는 방법론과 이를 기반으로 개발된 작업설계시스템을 소개한다. 개발된 시스템은 (1) 표준 가공조건을 세부 공정별 요구 사항이 만족되도록 수정하고, (2) 퍼지아트맵 신경회로망 모델을 이용하여, 생성된 가공조건을 온라인(incremental) 학습한 후, (3) 보다 효율적인 새로운 가공조건이 생성되었을 때 이를 교체알고리즘이라 불리는 제안된 알고리즘을 이용하여 기존의 가공조건을 대체하는 3가지 핵심 기능으로 구성된다. 우선 새로운 방법론이 적용된 작업설계시스템의 전반적인 내용을 소개한 후, 다음으로 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 성능을 예시한다. 마지막으로 실제부품에 적용한 실행 결과를 기술하고 토의한다.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.21 no.6 s.78
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• pp.116-121
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• 2006

In metal cutting processes, cutting conditions have an influence on reducing the production cost and deciding the quality of a final product. Process planners usually make modification to recommended cutting parameters obtained from machining data handbooks in order to satisfy requirements for individual operation. The modified cutting parameters also need to be examined for the safe machining. In this paper, a new operation planning system that allows the generation and check of modified cutting parameters is proposed for the milling process. A neural network methodology is introduced to identify mathematical models for generation of the modified cutting parameters, and several simplified rules and equations are presented for the check of the cutting parameters. Finally, the results are demonstrated with an example part.

• Proceedings of the Korean Society of Laser Processing Conference
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• 2004.10a
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• pp.18-21
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• 2004

• Laser Solutions
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• v.15 no.1
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• pp.6-9
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• 2012

In TFT-LCD manufacturing process, various defects are generated by manufacturing machine trouble or particle. These defects can be repaired through the TFT-Laser repair process that only can't be automated in TFT-LCD manufacturing Process. In this Paper, we propose auto defect algorithm for TFT-LCD laser repair machine using image processing algorithm in order to automate process. Proposed algorithm can detect very small defects (< 2um) in 98% success ratio, and generated laser repair path guarantee highly precise position accuracy. Through proposed system, much of the work still done the old-fashioned way, by hand, can be automated and manufacturing company can be strengthed the competitiveness of cost.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.199-199
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• 2003

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2005.05a
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• pp.107-110
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• 2005

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2005.05a
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• pp.151-153
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• 2005

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1994.04a
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• pp.198-207
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• 1994

공작기계부품 가공을 위한 공정표는 가공공정, 공정별 도면 분할, 가공기계 등을 결정하는 공정계획과 한 공정에 대하여 가공방법, 가공공구, 절삭조건, 공수등을 결정하는 작업계획을 통하여 발행된다. 작업계획에서 가공방법과 가공공구의 결정은 절삭조건과 공수에 영향을 주는 중요한 요소이다. 기존의 연구에서는 가공방법과 가공공구를 결정하기 위해 전문가 시스템 쉘(expert system shell)이용한 사례가 많았다. 이 경우, 지식 베이스(knowledge base) 의 구축에 많은 시간이 소요되고, 지식이 변했을 때 수정의 어려움이 있다. 본 연구에서는 표준화되지 않아 변경의 소지가 많은 가공방법과 가공공구 결정에 뉴럴 네트워크(neural network)의 한 종류인 백 프로퍼게이션 (back propagation) 학습 모델을 이용했다. 공정계획 후 분할된 공정별 도면으로부 터 크기 및 정밀도 등과 같은 특징형상(feature) 정보를 추출한 후, 특징형상 의 종류와 크기, 치수공차, 기하공차, 거칠기 등을 입력하여 가공방법 및 가 공공구가 출력되도록 학습패턴을 설정하여 학습시켰다. 학습패턴은 공정설계 전문가와 인터뷰하는 방법과 작업계획 과정을 분석하는 방법을 통하여 설정 했다. 백 프로퍼게이션 모델을 통하여 학습시킨 결과, 학습시킨대로 정확한 가공방법 및 가공공구를 결정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1991.10a
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• pp.116-123
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• 1991

사각 patch로써 곡면을 표현하는 일반적인 CAD/CAM시스템에서 NC가공을 위한 가공데이타를 생성할 때에는 보통 두가지 가공방법을 사용한다. 그 하나는 isoparametric가공이며 다른 하나는 cartesian가공이다. 금형부에서 사용하는 CAD/CAM시스템인 catia에서도 위의 두가지 NC가공방식을 모두 사용할 수 있다. 그런데 isoparametric가공의 경우, 공구간섭처리를 위한 곡면모델의 수정에 많은 시간이 소요되며, NC프로그래머의 실수로 인한 가공불량 발생의 가능성도 크고 황삭가공에도 매우 불편하다. 이러한 문제는 cartesian가공방법으로 해결이 가능하며, catia의 경우 parallel plane machining기능이다. 그러나 이 기능을 catia에서 통상적인 방법으로 modeling된 곡면에 적용할 경우에 그 신뢰성이 매우 낮다. 따라서 금형부에서는 그 방식은 cartesian으로 하되 신뢰성이 높은 NC가공 S/W를 개발하게 되었다. 이는 catia시스템에서 modeling된 곡면으로부터 NC 가공데이타를 생성하는 S/W로서 VS Fortran으로 작성되었다.