가호공정은 제직 중 생산효율 및 제품의 품질에 큰 영향을 미치는 중요한 준비공정으로서 최근 기계의 고속화 및 자동화, 직물의 고부가가치화, 품질수준의 고급화 등으로 인하여 그 중요성이 더욱 강조되고 있는 실정이다. 따라서, 가호공정의 합리화와 기술향상을 도모하기 위해서는 알맞은 가호공정 조건의 설정 뿐 아니라 원사의 다양화 및 섬유의 복합화 추세에 따른 적합한 호제 재료의 선택, 호제의 조합 등이 매우 중요하다. (중략)
동해안의 수산 가공업은 전체 가공 산업의 30% 가량을 차지하지만, 그 규모면에서 본다면 매우 영세하며 가내 수공업의 수준에서 벗어나지 못하고 있다. 이러한 원인은 수산물이라는 특수한 원료에서 오는 여러 가지 한계들 특히, 가공 특성이 다른 농산물과는 다르기 때문에 대용량의 자동화 시스템을 갖춘 공장화는 어렵기 때문이기도 하다. 또한, 다양한 먹거리의 등장으로 명태알포, 조미오징어의 매출 단가의 하락과 함께 매출도 아주 줄어들어 영동 지역 수산업이 매우 큰 위기상황이다. (중략)
본 발표에서는, 초정밀 연마기의 고성능화와 자동화를 위한 개념설계, 적절한 요소부품의 선택, 그리고 연마공정제어 및 형상오차보정 기술에 대해 설명한다. 초정밀 Polishing 공정이 기존의 개념과는 달리 표면품질의 개선 외에 형상정밀도의 유지 또는 향상 측면에서 기술적 접근이 요구되는 사실에 대해 초점을 맞추었다. 이제 초정밀 연마기는 Nano-meter 수준의 표면 품질과 동시에 형상정밀도 달성의 가능성을 열고 있다.
유망 첨단 기술/제품의 수요 전망 시리즈
본고는 유망 첨단 기술에 관한 기술 수요 및 관련 제품의 시장 수요 전망 자료로서 우리 나라의 기술 수준과 기술 개발 현황을 파악하고, 연구 개발의 타당성을 점검하고자 STEPI가 특정
연구 개발 사업으로 수행한 연구 결과의 일부이다. 앞으로 총 10회에 걸쳐 다음과 같은 테마를 연재할 예정이다. (편집자 주)
1. 화합물 반도체(GaAs)
2. 통합 생산 자동화(CIM) 기술
3. 생명 공학 기술을 이용한 의약품
4. 반도체 제조 장비
5. 레이저 기술
6. 지능형 컴퓨터
7. 중급 항공기
8. 파인 세라믹 소재
9. 신고분자 소재
10. 신금속 소재
현대중공업은 1972년 설립이래 조선, 해양, 엔진, 프랜트, 중전기, 중장비 등의 부문에서 각종 선박, 초대형 해양구조물, 선박 및 발전용 엔진은 물론 각종 화학.공정 프랜트, 산업용기계, 공장자동화설비, 산업용 로봇, 대형 발전설비, 중장비 등을 생산하는 종합중공업 회사로 성장하여 왔다. 현대중공업은 이들 품목의 설계 및 생산기술수준 제고 및 구조안전성을 확보하기 위하여 구조해석분야에 많은 인원과 비용을 투자하였으며, 그 결과 회사의 대외 경쟁력 제고에 커다란 기여를 하였다. 본 고를 통하여 현대중고업의 구조해석 시스템에 대한 사용 현황과 향후 활용계획을 간략히 소개하고자 한다.
고분자 및 복합재료 성형기술의 향상은 다른 재료의 생산기술에서 요구되는 것과 같이 고정밀 도를 성취하기 위한 기술, 전산기를 이용한 가공공정의 자동화, 풍부한 데이터베이스 및 소프트 웨어의 개발, 재료 및 성형장비의 표준화, 고급인력의 양성 등이 절대적인 필수조건이다. 필자는 아직 국내의 사정에 익숙하지 못해서 여러면에서 부족한 국내의 산업수준을 고려할 때 국내의 고분자관련산업도 많은 발전을 요구한다고 판단된다. 자동차, 전기전자, 우주항공 등 첨단산업 으로부터 장난감, 스포츠용품까지 널리 사용되는 고분자 재료의 가공기술 개발에 과감한 투자를 하여야 할 것으로 확신한다.
전제제품 조립산업은 자동차 조립산업과 더불어 국내산업용 로봇 적용의 가장 큰 분야이다. 특히 우리나라의 전자제품 조립회사들의 특징으로서 대량생산을 들 수 있다. 국내 대표적인 전자제품 조립회사들의 수준은 현재 조립 자동화를 위한 1차 로봇 적용 단계를 지나 라인 합리화단계와 공장 정보통합화단계에 있다. 이와 더불어 난이도가 높은 공정의 로봇화가 완만히 진전되는 상 황으로 필자는 보고 있다. 이 원고에서는 우선 국내 기존 전자제품 조립공정에서의 로봇 응용 상황을 간단히 알아 본 후 앞으로 확장될 또는 확장되고 있는 몇 가지의 새로운 분야들에 관해 서술코자 한다.
전자, 자동차 등 엔지니어링 컨버전스 산업이 발전함에 따라 임베디드 S/W 테스트의 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 일반적인 S/W 테스트 방법을 그대로 이용할 경우 임베디드 디바이스의 특성으로 인해 일반적인 품질 수준의 테스트 결과를 얻기 위해 상대적으로 더 많은 비용과 시간을 필요로 하게 된다. 따라서, 다양한 임베디드 시스템의 환경에 적용하기 쉽고, 임베디드 디바이스의 특성에 잘 대응하는 테스트 방법이 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 Data-Driven 기법을 이용한 효과적인 임베디드 테스트 자동화 기법을 제안한다.
지능형 시스템의 수요가 증가하면서 영상인식의 중요성이 부각되고 있다. 사람이 직접 물체 인식 과정을 모델링하는 방식을 넘어 최근에는 기계학습을 이용하여 이를 자동화하는 방법이 주를 이루고 있다. 그 중 딥러닝은 빅데이터를 활용하는 각종 분야에서 놀라운 성능을 보이며 기계학습 수준을 한 단계 진화시킨 기술로 평가 받고 있으며 영상 인식의 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 글에서는 딥러닝을 이용한 물체 검출 기법의 동향을 살펴보고 이를 차량 전면부 인식에 적용한 사례를 소개한다.
한국은 부족한 기술 축적에도 불구하고 지난 수년간, VLSI가공기술에 괄목할 만한 발전을 보여 이대로의 추세라면 가까운 미래에 세계의 수준에 오를 수 있을 것이다. 이를 위해서는 정부와 기업의 과감한 투자와 기술 방향의 설정이 잘 이루어져야 할 것이다. 즉, 기술의 고급화와 반도체 생산의 자동화가 그것이다. 그리고 이들을 주도 할수 있는 고급인력의 양성을 위한 대학의 역할 및 산학협동의 중용성도 강조되어야 겠다. 그리고 부언할 점은, 전체적인 반도체 기술의 발전을 위하여 미세가공기술만이 아니라 설계기술과 CAD등의 발전, 그리고 Discrete소자도 같이 포함되어야 한다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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