• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1060-1061
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• 2015

국내 공작기계 시장은 일본 화낙사 컨트롤러를 사용하는 비중이 80[%] 전후이며 그 비중이 높다고 할 수 있다. 최근, 기계가공 분야에서도 IoT(Internet of Thins) 환경을 도입하여 공장의 스마트화가 이루어지고 있다. 대부분의 공작기계를 소유하고 있는 산업현장에선 공작기계에 관한 모니터링 시스템에 대한 필요성을 인식하고 있으며, 공작기계의 가동률 체크 뿐만 아니라 가공패턴 및 가공시간 등을 견적서 자료로 활용하려하고 하고 있다. 이러한 요구조건을 충족시키기 위하여 가공기계 분야에도 ERP(Enterprise Resource Planning)시스템을 도입하여 생산 공정관리의 기초 데이터로 활용하고 있다. 이러한 생산 현장을 감안하여 공작기계에 대한 공정 모니터링 기능 및 스마트화가 무엇보 다 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화낙(fanuc)에서 제공하는 FOCAS 라이브러리를 활용하여 공작기계 가동률에 대한 체크가 가능하도록 Wi-Fi 기반의 데이터 전송 모듈을 개발하여 공작기계 모니터링에 필요한 소형의 통신모듈을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.539-540
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• 2015

뿌리산업 중 모든 산업을 뒷받침하고 있는 금형과 소성가공 분야에 대한 핵심분야는 공작기계(NC/CNC)에 있다고 볼 수 있다. 금형과 가공기계 분야 중 금형분야에 적용되는 대부분의 공작기계는 대부분 i-계열(모니터링 기능탑재)이 대부분이며, 지속적 성장세를 보이고 있다. 이러한 추세를 보아 향 후 10년 이내에 가공분야 적용되는 공작기계는 모니터링 기능을 기본적으로 탑제된 시스템이 널리 보급 될 것으로 전망된다. 이러한 산업의 변화에 맞추어 모니터링 프로그램의 활용과 다양한 정보를 요구하고 있지만, 실제 금형산업 현장의 대부분은 모니터링 프로그램을 활용 할 수 없는 오래된 구형장비들로 이루어져 있어 새로운 기능 제품에 대한 도입이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 구형 모델에 대한 단점을 보완하기 위하여 기존의 구형장비를 신형장비와 같이 공작기계의 장업상태를 모니터링 할 수 있는 장비를 연구개발하여 실용화 가능성을 검토하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1175-1182
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• 2017

제4차 산업혁명은 IoT(Internet of Things) 빅데이터(BigData) 인공지능 등 다양한 기술들의 융합을 통하여 스마트 공장(Smart factory) 구현을 목표로 새로운 산업화를 시도하고 있다. 스마트 공장 실현을 위해서 다양한 이종기계들 간의 유연한 데이터 교환 방법이 가능한 통신 기술이 필요하고 표준 기술을 기반 생산 장비의 확장성이 고려될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이종기기를 포함하는 다수의 생산 설비로부터 데이터를 수집 및 통합하고, 모든 생산 장비를 감시할 수 있는 MTConnect기반 이종 공작기계 상태 정보 및 가공 정보 관리시스템을 제안한다. 개발된 시스템 기술은 유연 자동화 생산 라인의 핵심 기술로서 오류 검출, 가공 상태 관리 등 무인 자동화 라인의 중요한 정보를 제공 및 관리하는 기술을 제공할 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2001년도 추계산학기술 심포지엄 및 학술대회 발표논문집
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• pp.95-96
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• 2001

본 논문에서는 스마트재료 및 구조물(smart materials and structures : SMS)들 중 잠재적 응용가치가 가장 큰 것으로 인식되는 전기유동유체(electro-rhelogical fluid 이하 ER유체)의 이론적 근거 및 역학적 거동과 잠재적 응용성에 관한 연구이다. 이를 적용하기 위하여 공작기계의 브레이크에 적용하여 모델링 및 해석, 제어알고리즘 설계하여 정밀도에 양호한 결과를 얻었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.84-90
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• 2022

공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제32권1호
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• pp.9-16
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• 2015

The machining-chatter stands for a sudden relative vibration appeared between a material and a tool while processing with a machine. This chatter is key factor that seriously affects the quality of processed materials as well as being a factor which causes serious damages to the tool and the machine. This study is related to the monitoring and smart control of chatter problem that can compensate machining-chatter faster and produce processed goods with more precision by autonomous compensation. The above-mentioned machining-chatter compensator includes the chatter vibration sensor and the chatter compensator that estimates the compensation value according to the sensor detecting the chatter vibration of machine-tool and the chatter vibration detected from the sensor while having a feature of being organized by interlocking with the machine-tool controller.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.338-343
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• 2018

최근 금형산업과 다양한 산업에서 사용되고 있는 CNC 공작기계는 제품 공정 증가에 따라 작업효율, 생산 품질과 작업자의 안전성이 중요해지고 있다. 특히 4차 산업으로 산업구조가 바뀜에 따라 CNC 공작기계는 기존의 고정밀, 고능률화를 넘어 ICT 스마트 가공에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이에 CNC 절삭가공 시 생산제품의 품질을 균일하게 하고 재현성을 향상시키기 위한 다양한 공구 수명 예측 연구가 진행되어 왔다. 이러한 과정에서 기존의 확장된 Taylor 공구 수명식을 이용하여 공구 수명을 예측하였을 경우 예측결과와 실제 실험 결과와의 오차가 상당하다. 이에 본 논문에서는 공구 수명 관련 가공 실험을 통해 공구 수명에 대한 데이터를 확보 한 후 이를 기초로 유전알고리즘을 이용하여 최적의 공구 수명 매개변수를 추정하였다. 이때 공구 수명에 관련하여 공구 마모 관련 정보를 삽입하여 공구 마모량에 따른 공구 수명을 정확하게 예측할 수 있도록 구성하였으며, 이를 통해 공구 수명식을 보다 정확하게 최적화할 수 있도록 하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-118
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• 2023

스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.165-166
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• 2020

전 세계적으로 제조사들은 가격 및 품질 경쟁력을 향상 시키기 위하여 공수 절감을 하고 제조공정 내(內) 자동화를 위하여 많은 노력을해 왔다. 대부분 디지털 및 아날로그 입출력 기반의 PLC를 중심으로 각종 공작기계나 컨베이어 등 다양한 설비들을 운용하고 있고 최근 4차혁명의 흐름에 맞추어 ICT 융합기술을 구현하기 위한 노력을 하고 있다. 또한 스마트물류에 앞서 아직까지 제조업에서 자동화를 적용하지 못한 분야가 많고 대표적으로 제조공장 내(內) 제조물류를 예로 들 수 있다. 본 연구는 제조업에 초점을 두어 비용, 공간, 시간 등 모든 측면의 효과를 따졌을 때 제조업의 사내물류가 자동화에 있어 취약한 이유와 효과성 분석을 통한 해결방안을 도출하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.651-653
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• 2015

Arduino, Raspberry Pi, BeagleBone Black 등 임베디드 보드가 세상에 보편화 되어 임베디드 보드를 활용하여 홈 스마트 시스템, 공작 기계 등 여러 제품들이 만들어 진다. 최근 시약이나 위험물등 위험한 재료를 관리하여 다루는데 있어 사고 및 화재 발생 시 미리 알지 못해 방치되어 큰 피해가 빈번히 일어나고 있다. 이에 본 논문에서는 임베디드(BeagleBone Black)보드, 센서, 그리고 RFID를 활용 하여 실시간으로 위험 재료들을 보관하여 관리하는 시스템을 제안한다. 이는 문제 발생 시 관리자에게 즉시 정보를 제공하여 안전사고를 미연에 예방 할 수 있을 것으로 판단된다.