인공지능 프로세스 모델에 기반을 둔 기계가공 모니터링

전문가 제언

○ 인공지능을 기반으로 한 기계가공 모니터링은 센서기술, 신호획득 및 신호처리 기술과 인공지능 기법들의 복합적인 기술로서 공정의 자동화 및 무인화에 연관되어 생산성의 제고에 큰 영향을 미친다. 본 기술은 이미 자동차 엔진의 진단, 생체신호를 통한 환자상태 모니터링 등 여러 분야에 널리 사용되고 있다.

○ 우리나라는 기계가공, 특히 정밀가공의 수준이 아직 최고수준에 도달하지 못하고 있다. 자동차산업, 우주항공 산업이나 반도체 산업 등의 발전에 따라 정밀가공의 수요가 증가하고 있다. 또한 수출 주도적 산업수조로서 가공코스트를 낮추어야 할 필요가 높기 때문에 기계가공기술의 발전은 매우 중요한 과제다. 경쟁력 있는 가공기술의 발전을 위해서는 인공지능 모델을 이용한 기계가공 모니터링시스템의 발전이 필요하다.

○ 기계가공 모니터링에서 센서가 차지하는 비중이 크다. 기계가공의 정확도를 위해서는 정확도가 높고 오랜 시간에 걸쳐 신뢰성이 유지되는 센서의 확보가 요구된다. 센서는 동일한 목적이 센서라도 정확도나 신뢰성과 가격이 천차만별이다. 따라서 각 목적별로 센서의 종류, 정확도가 모니터링에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다고 판단된다.

○ 센서의 경제성은 센서의 정확도나 신뢰성과 배치되는 개념이기도 하다. 예를 들어 저자가 지적한 것처럼 다이나모미터는 신호의 신뢰성이 높지만 가격이나 공정 중에 간섭의 가능성이 높다. 이에 반해 전류나 파워센서를 사용하면 가격도 낮고 간섭 가능성도 적지만 신뢰성이 다이나모미터에 비해 매우 낮다. 어떤 센서를 사용할 것인지를 결정하는 가이드라인에 대한 연구가 필요하다.

저자

Jose Vicente Abellan-Nebot

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정밀기계

연도

2010

권(호)

47

잡지명

International Journal of Advanced Manufacturing Technology

과학기술
표준분류

정밀기계

페이지

237~257

분석자

김*훈

분석물

• 인공지능 프로세스 모델에 기반을 둔 기계가공 모니터링.pdf [446,379 byte]

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