현재 제조업에서 설비 라인 증축 및 최적화를 위해서는 공정 분석과 설비 시스템 테스트가 요구되며, 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 가상의 설비모델을 이용해 설비검증과 라인 테스트를 수행할 수 있는 다양한 CPS(Cyber Physical System)가 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 설비 이해관계자 사이의 상호운용성을 확보하기 위해 독일의 Industry 4.0에서 제안한 표준 설비 명세인 AAS(Asset Administration Shell)를 활용한 CPS 구현을 제안한다. SMT(Surface Mounting Technology) 라인 중 Screen Printer를 대상으로, 총 3개의 서브 모델(Sub model)과 17개의 속성(Property)을 AAS 명세하고 이를 이용한 CPS를 구현하는 사례연구를 수행했다. 제안 방법은 표준명세를 활용한 제조 분야 CPS 구현에 적용될 수 있다.
본 연구는 컴퓨터 지원 제조시스템 (CIM)의 특징 및 의사결정시 고려되어야 할 사항들이 서술되었다. CIM의 복잡성을 표현하기 위해서 목적지향시스템 및 인공지능의 개념·구조가 상세히 설명되었다. CIM하에서 독립적 시스템을 통합하는데 발생되는 통신정보를 표현하기 위해서 목적지향시스템 및 인공지능 기법이 이용되었다.
CAD라 함은 computer Aided Design의 약자로서, 종종 컴퓨터 지원설계로 번역되고 있다. 그리고, CAM도 computer Aided Manufacturing의 약자로서 컴퓨터 지원제조로 번역된다. 컴퓨터가 실용화되고 설계에의 이용이 가능해졌을 당시는 설계의 자동화(DA : Design Automation)에 대한 기대가 컸다. 그러나 현실로는, 설계자가 설계하는데 있어서 컴퓨터와 주변장치들을 가까이 두고 도구로 이용하게 되었으나, 그것은 주로 제한된 비교적 단순한 제품의자동설계로서, DA의 발전은 예상외로 제자리 걸음을 하고 있었다. 인간을 대신하여 컴퓨터에 설계를 시킨다는 것이 얼마나 어렵다는 것, 특히, 그와같은 Software 개발이 어럽다는 것을 인식하게 되었다. 그래서 <생각하는 일>과 <창조하는 일>과 같이 본래 인간의 본질적인 기능 에 속하는 것을 인간(설계자) 이 하고, <설계하는 일> <제도하는 일> 과 같은 기계적 인 일을 컴퓨터에 시키는 분업이 생각하게 되었다. 이것이 컴퓨터 지원설계(CAD)인 것이다. CAC에 있어서, 설계의 주역은 어디까지나 인간(설계자)에 있으며, 컴퓨터는 설계자의 기계적(비인간적)인 일을 도와주는 도구인 것이다. 이와같이 설계에 있어서 컴퓨터의 위치가 정의된다.
다품종소량생산의 특징을 갖고 있는 금형공업에서 컴퓨터통합생산시스템(Computer Integrated Manufacturing System;CIMS)의 실현을 위한 중요한 분야의 하나는 부품설계도면으로부터 최종제품을 생산하는데 필요한 공정계획의 자동화, 즉 컴퓨터를 이용하여 공정계획을 자동적으로 생성하는 자동공정계획시스템(Computer Aided Process Planning;CAPP) 기술의 개발이다. 국내외적으로 CAPP분야의 연구는 컴퓨터 지원에 의한 자동화 기술의 급속한 발전과 더불어 지난 20여년 동안에 기계가공품에 관한 CAPP은 약 150여가지가 개발되었으나, 이는 컴퓨터 지원에 의한 설계의 자동화(Computer Aided Design;CAD)나 컴퓨터 지원에 의한 제조의 자동화(Computer Aided Manufacturing;CAM)분야에 비해 상대적으로 저조한 형편이다. 특히 금형을 대상으로 한 CAPP시스템의 개발은 아직 초기단계에 있기 때문에, 본 연구에서는 사출금형을 대상으로 하여 실용성이 있는 공정설계시스템을 개발함을 목적으로 한다. 일반적으로 공정계획은 "소재로부터 제품을 경제적, 효율적으로 생산하는데 필요한 제조공정의 체계적인 결정"이라고 정의할 수 있다. 공정계획은 제품의 종류와 수량, 재료와 부품의 종류, 보유 생산설비와 제조기술의 수준에 따라 다르나, 공정설계(Process Design)와 작업설계(Operation Design)로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 공정계획을 광의의 공정설계로 정의하고, 공정설계와 공정계획을 동의어로 통용토록 한다. 기존의 CAPP시스템의 개발에 관한 기본적인 접근방법은 변성형방법(Variant method), 창성형방법(Generative method) 및 자동화방법(Automatic method)이 있다. 이들 CAPP시스템을 개발할 때 사용하는 기법은 크게 5가지- (1) GT(group Technology) 접근기법, (2) Bottom-up 접근기법, (3) Top-down 접근기법, (4) AI와 전문가시스템(Expert System) 접근기법, (5) 컴퓨터 프로그래밍 언어 - 로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 전문가시스템 기법을 도입해서 사출금형 공정계획전문가의 지식과 경험을 획득하여 지식베이스를 구축하고, 전문가시스템 셀(shell)중 CLIPS를 이용하여 자동공정계획시스템인 Mold CAPP을 개발하였다.PP을 개발하였다.
본 논문에서는 Smart Factory의 자동 공정에서 결함의 분류를 실시간으로 시도하여 자동 공정 제어를 위한 결함 분류 딥러닝 기법을 제안하고, Pooling 종류에 따른 분류 성능을 비교한다. Smart Factory 구축에 있어서 CNN을 이용한 공정 제어를 통해 제품 생산에 있어서 생산량의 증가와 불량률의 감소를 이루어내는 것이 가능하다. Smart Factory는 자동화 공정이므로 결함의 분류 속도가 중요하지만, 생산량의 증가와 불량률의 감소를 위해서는 정확하게 결함의 종류를 분류하여 Smart Factory의 공정을 제어하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 Pooling을 Max Pooling과 Averrage Pooling을 복합적으로 설정하였을 때 높은 성능을 보였다.
PVA필름은 휴대폰, 카메라폰, 컴퓨터모니터, LCD TV등 편광필름이 사용되는 TFT-LCD 제품에는 반드시 필요한 핵심부품으로, 최근 인조대리석 제조용 필름, 분리필름, 내(耐)산소투과성 포장필름 등에도 활용범위를 넓혀가고 있는 신소재이다. 그러나 PVA필름은 일본이 PVA특성조절기술을 갖고 있어 그동안 일본에서 전량 수입해 사용해 온 것이 현실. 지난 1990년 설립된 이래, 국내 최초로 순수국내 기술로 고온수용성 부직포를 개발하며, 생산해 온 (주)텍스테크(대표이사 신재균)가 폐 부직포를 재활용해 LCD용 폴리비닐알코올(PVA) 필름을 제조하는 기술을 개발, 업계의 주목을 끌고 있다. 신재균 사장을 만나 폐부직포를 이용한 PVA 필름제조 기술개발 경위와 기대효과를 들어보았다.
본고에서 언급한 내용은 대부분이 우리나라의 케이블 관련 연구 및 운용현장에서는 전혀 적용하지 않고 있는 기술로서 다른 분야의 활발한 연구사황과는 달리 국내의 전력케이블 분야에 대한 컴퓨터 적용기술은 매우 낙후되어 있다고 할 수 밖에 없다. 이는 케이블의 제조 및 포설과 이에 관련된 여러가지 시험에도 연구해야 할 분야가 많고 각종 Data도 부족하여 컴퓨터 적용까지는 많은 거리감이 있을지도 모르지만 또한 고전압분야의 각종 관련시험만으로 족하다는 연구 안주경향도 문제라고 할 수 있다. 이제 국내에서도 전력케이블 연구회도 조직되어 본격적인 연구의 협력체제에 들어갔고 이 분야의 연구인력과 사용자 등 관련자도 증가하고 있으므로 하루가 다르게 발달하고 여러가지 효용성을 제공하고 있는 컴퓨터를 이용한 관련기술을 전력케이블에 적용하여 실제 현장에서의 전력케이블 운전에 크게 기여하게 될 것을 기대한다.
본회와 IDC KOREA는 한해동안의 컴퓨터 보급현황을 기종별ㆍ수요처별로 조사하고 그 원인을 분석하여 이를 관련 업계의 마케팅 활동과 정부 등 관계기관 정보화 촉진의 정책기초 자료로 제공코자 컴퓨터 제조업체 및 유통업체 150여개사를 대상으로 지난 3월 1일부터 4월 30일까지 61일간 조사하였다. 조사품목으로는 Desk-Top PC, Note-Book PC, 워크스테이션, PC서버, 범용컴퓨터이고, 조사방법으로는 보급업체 실적 조사 및 관련 매체 발표자료 조사, 통계자료 조사 등이 이용되었다.
생산 제조기술에서 고부가가치를 창출해 고급 정보화에 접근하고 있는 한국과학기술연구원 기전연구부의 캐드캠팀, 이 연구팀은 컴퓨터를 이용해 디자인 또는 설계하는 CAD와 컴퓨터로 각종 생산기계를 제어해 자동으로 제품을 생산하는 CAM을 국내에서 처음으로 개발해 연구를 선도해 가고 있다.
현재 4차 산업 혁명 시대에서 가장 중요한 화두는 빅데이터(Big Data), 인공지능이며, 이를 이용한 분야로 생산, 제조 분야에서도 인공지능 영상 인식 기술을 활용한 생산품을 자동으로 분류하고 나아가 품질검사도 할 수 있도록 개발하고 있다. 또한, 로봇을 공장의 생산라인에 운영하여 노동력 감소에 따른 보완이 되고, 제조과정의 효율성 증가와 생산시간 감소로 생산성을 높일 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 실시간 객체감지 기술인 YOLO-v3 알고리즘을 이용해서 PCB보드 인식, 분류할 수 있는 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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