첨단산업기술인 반도체, LCD 등 제조의 핵심공정인 클린룸은 생산제품의 성능 및 품질에 절대적인 영향을 미치는 가장 중요한 공정이다. 그러나 국내는 방화공학적인 측면에서 과학적이고 종합안전대책에 대한 체계적인 연구가 제대로 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 LCD 제조공정 클린룸에 설치하는 제연시스템의 성능 및 문제점을 파악하여 이에 대한 개선방안을 도출하기 위하여 여러 시나리오를 고려한 화재시뮬레이션과 피난시뮬레이션을 통하여 분석하였다. LCD 제조공정의 클린룸 화재 및 연기확산에 대하여 분석한 결과 화재시 공조기의 연동정지는 반드시 필요하며 연기의 부력을 고려하여 FAB 상부에 배연을 할 수 있도록 하여야 한다. 또한 대규모 클린룸의 경우 화재특성상 스프링클러헤드의 집열 성능이 떨어지므로, 조기반응형 헤드의 설치 및 작동시간을 빠르게 하기 위한 보조장치를 설치하여야 한다. 특히, 대공간 클린룸은 자동화 공정으로 거주밀도가 낮지만, 복잡한 생산장비의 배치와 방진복을 착용하고 근무해야하는 환경특성 때문에 화재시 피난안전성능 확보가 어렵기 때문에 공정 내 위험요소의 철저한 관리 및 주기적인 교육과 훈련이 필요하며, 방재선진국의 기준에 준하는 수준의 국내 관련기술 기준을 정립할 필요가 있다.
본 논문은 제품 교체 주기가 비교적 짧고 정기적인 IT 제품의 조립 공정 맞춤형 그리퍼 개념 설계에 관한 내용을 담고 있다. 제조 현장에서 쓰이는 그리퍼는 대부분 1~2 자유도로 간단하게 구성되고 한 번에 다양한 물체가 아닌 정해진 것만 다룬다. 또한 가격이 중요한 비중을 차지한다. 만약 공정에 적합한 그리퍼를 빠르고 쉽게 개발 할 수 있다면 제품 및 공정의 잦은 변경에 따른 자동화의 어려움을 일부 해소할 것으로 기대한다. 연구에 필요한 조립 공정은 재조사의 기밀인 관계로 공정 분석 진행 절차와 방법을 정의하고 기술하였다. 공리적 설계를 이용해 테블릿 PC 조립을 위한 그리퍼의 기능 요구와 설계 파라미터를 도출하였다. 이러한 파라미터를 결정함으로써 그리퍼의 개념 설계가 이루어질 수 있도록 설계 방법을 제안하였다. 타당성 검토를 위해 특정 공정을 선택하고 그리퍼 설계 진행 과정을 예재로 기술하였다. 그리퍼 설계 지침에 관한 연구가 있지만 고려 사항이 너무 일반적이고 아이디어 도출의 자유도가 높은 문제가 있다. 본 논문은 제품 및 자동화 시장이 활성화 된 IT 제품의 조립 공정을 바탕으로 그리퍼의 기능을 정의하였다. 이를 통해 물체를 잡는 것에 그치지 않고 조립 과정을 반영한 설계를 목표로 하였다.
중소·중견기업을 대상으로 하는 정부의 스마트 팩토리 추진 사업에 따라서 전국에 10,000개 이상의 지능형 공장이 구축 완료 또는 구축 예정으로 되어 있고 정부주도로 2022년까지 10만명의 전문 인력 육성을 목표로 하고 있다. 스마트 팩토리는 자동화된 제조현장에 효율적 자원관리 체계와 ICT 기술이 융합되는 형태로 각 지방 정부와 일부 대학, 공공단체 소속 훈련기관등이 중심이 되어 공급자 입장에서 수많은 종류의 교육훈련 과정을 소개하고 있으나 산업계 직업훈련의 표준이라고 할 수 있는 NCS와는 연계성이 부족한 상태로 그 방향성과 적정성은 재고의 여지가 있어 보인다. K 대학의 일학습병행제에 참여 중인 수도권과 충남권 학습기업을 대상으로 스마트 팩토리 도입 희망 여부와 수요를 파악하고 직무 매칭을 통하여 기업 내에서 스마트 팩토리 기술 도입의 창구 역할을 하게 될 실무자를 정의하여 커리어 패스를 감안한 육성목표를 설정하고 스마트 팩토리를 도입 및 운영에 적정한 훈련 필수능력단위와 선택능력단위의 수준, 훈련 시간을 포함하는 NCS 기반 자격 설계 안을 제시하고자 한다.
자동화 시스템이 일반화되면서 제품 관리를 위한 라벨지(label)의 수요는 증가하고 있으며, 다양한 환경에서 사용할 수 있는 기능성 라벨지 개발이 빠르게 진행되고 있다. 인쇄회로기판의 경우 제작 과정에서 $300^{\circ}C$ 이상의 리플로우 솔더링 공정과 여러 차례의 세정 공정을 거치기 때문에 열적 화학적 안정성을 갖는 바코드 라벨지(barcode label)가 사용되고 있으나 황변(yellowing) 현상 발생으로 인한 인식률 저하의 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 실리카 무기 바인더와 이산화티탄 백색안료를 사용한 복합 코팅층을 개발하고, 열적 화학적 안정성을 확보한 기능성 라벨지 연구를 진행하였다. 졸-겔 공정으로 제조한 실리카 무기 바인더는 기재(substrate)로 사용하는 폴리이미드 필름과 우수한 밀착성과 내마모성 특성을 갖는 것으로 확인하였다. 또한 이산화티탄 백색안료와 혼합하여 폴리이미드 필름에 백색의 코팅층을 제조할 수 있었으며, 복합 코팅층은 $400^{\circ}C$ 이상의 고온에서도 우수한 백색도와 광택도를 특성을 유지하는 것을 알 수 있었다. 또한 산성(pH 1.6)과 염기성(pH 13.6) 세정제를 통한 화학 처리 후에도 백색도와 광택도 변화가 일어나지 않는 우수한 화학적 안정성을 확인하였다.
제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
Paper mulberry fibers have been used as fibrous raw materials for manufacturing traditional handmade paper, hanji for a long time. Compared to wood pulp fibers, pulp fibers from mulberry bast tissue have some benefits in physical and chemical properties due to their high D.P (degree of polymerization), M.W (molecule weight) and long fiber length. Specially, Korean handmade hanji shows outstanding characteristics in mechanical tensile strength, folding endurance, flexibility and long sustainable conservation properties. Therefore, hanji is widely applied to daily supplies, hygienic goods, medical supplies, clothing industries and so on. Recently, the potential demand of mulberry pulp fibers is more and more increased on the strength of high application fields. This study was focused on the possibility of wastewater recycling in unit operation systems for the development of automated mass production line. The properties and environmental loads of wastewater from debarking, cooking, bleaching and screening process were analyzed by means of COD, conductivity, turbidity and solid materials. The wastewater from debarking and cooking process was comparatively high in pollution load, and would be treated by additional approaches of chemico-physical method.
작업자-로봇 간 협업은 다품종 소량생산 기반의 스마트팩토리에서 중요한 요소가 된다. 기존 제조 공장을 스마트화하기 위해 AI 기반의 기술이 도입되고 있지만 이 경우 단기적 생산성 향상에 그친다. 이를 해결하기 위한 협업 지성은 인간의 팀워크, 창의력 등과 AI의 속도, 정확성 등이 결합되어 서로의 단점을 적극적으로 보완 할 수 있다. 그러나 현재 자동화설비는 돌발사태 발생 시 재해강도가 높기 때문에 안전대책이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 작업자 및 설비를 가상 세계에 구현하고, 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 판별하는 공장 안전 제어 시스템을 설계하고 구현한다.
본 연구는 직류모터를 이용한 단결정 성장제어 시스템의 개발에 관한 것이다. 수동동작에서 샘플링된 매 시간에서의 변위값들을 일련의 명령어로 변환하여 컴퓨터의 제어 신호로서 직류모친의 위치를 조작하여 동작하도록 하는 것이다. 실제 실험에 있어서 기술상의 문제였던 가스의 정밀조정이 가능하였고 조작이 간편하여 사용상의 편리성을 얻을 수 있었다. 또한 자동 가스 조절용 직류모터의 실시간 모니터링 시스템을 연구, 개발함으로써 제품의 품질을 향상 시 킬 수 있었고, 단결정 제조 설비의 개발 또한 용이 할 것으로 사료된다.
최근 제품 생산 과정의 효율성을 높이기 위해서 공장 내 설비 및 기기의 자동화가 진행되고 있으며, ICT, IoT 기술을 이용한 스마트팩토리의 구축이 이루어지고 있다. 스마트팩토리에서 발생하는 많은 문제를 유기적으로 해결하기 위해 설비 및 기기 간의 무선통신 기능과 스마트팩토리의 제조공정 환경을 모니터링하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트팩토리의 공정 환경을 원격으로 모니터링 하기 위해 블루투스 모듈, 온습도 센서와 미세먼지 센서를 활용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 아두이노의 센서 값을 블루투스 통신을 통해 무선으로 수집한다.
자동차, 조선, 발전설비 및 산업기계 등 거의 전 산업분야의 제품 생산단계에 용접기술이 사용되고 있다. 본 연구에서는 구조용 금속제품 제조공장에서 많이 사용되어지는 PLC $CO_2$ 자동용접 시스템의 설계 및 구현에 관해 조사하였다. 이를 위해 시스템의 구동부 지지대에 대해 구조해석을 수행하였으며 전력절약형 시스템의 구현을 위해 자동전압조정기의 사양선택, 시스템의 상호인터페이스 및 회로도 설계를 고안하였다. 그 결과 용접 구동부 지지대의 설계가 안전함을 확인하였으며, 또한 PLC $CO_2$ 자동용접 시스템은 다품종 소량 생산형 구조물 제조공장의 용접자동화에 적합하며 생산성 향상, 품질안정 및 전력 절약에 기여할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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