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지능형 제조공정 및 정밀 가공 기술

Intelligent Manufacturing Processes and Precision Machining

연구 내용

용접·절단·적층제조 공정의 물리적 특성을 계측하고 영상·인공지능·수치해석 기반 제어를 적용하여 제조 품질과 가공 정밀도를 향상하는 연구

제조공정의 안정성과 품질을 확보하기 위해 용접, 절단, 적층제조 및 공구 가공을 대상으로 공정 변수와 제품 특성의 관계를 분석합니다. Gas–Metal Arc Welding에서는 용융풀 영상을 실시간으로 취득하고 용접 전류·전압 신호를 Short-Time Fourier Transform으로 변환하여 Convolutional Neural Network 기반 용입 상태 판별을 수행합니다. 또한 초후판의 Gas–Laser Hybrid Cutting과 LASOX 절단 조건을 분석하고, 980 MPa급 고강도 강판의 성형성을 평가합니다. 3D 프린팅과 공구 고정·측정 장치, 스핀들 밸런싱 및 자동 정지 장치를 연계하여 공정 계측과 설비 안전을 함께 확보하는 차별성을 보유하고 있습니다.

관련 연구 성과

관련 논문

6편

관련 특허

8건

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

초기 연구는 CNC 플라즈마 절단 작업테이블, 용접 보조 지그, 자동 면취기와 같은 제조 장비의 구조해석 및 기능 구현에 집중되었습니다. 이후 알루미늄 용융 압출과 대형 3D 프린터, 멀티컬러 프린터의 설계로 적층제조 공정과 장비 제어 범위를 확장했습니다. 최근에는 Gas–Laser Hybrid Cutting과 초후판 절단의 공정 조건을 분석하고, 용접 영상 및 전기 신호를 활용한 실시간 품질 모니터링으로 연구가 심화되었습니다. 현재는 디지털 계측, 인공지능 판정, 정밀 가공 제어를 결합한 제조 시스템으로 발전하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

  • 용접 용입 상태 실시간 판별 시스템
  • 용접 용융풀 영상 기반 품질관리
  • 초후판 가스-레이저 하이브리드 절단 장비
  • 원전 압력용기 해체용 LASOX 절단 공정
  • 금속 적층제조 공정 최적화
  • 고강도 강판 성형성 예측
  • 공구 마모 및 형상 자동 측정
  • 스핀들 진동 및 불평형 보정
  • 제조장비 이상상태 자동 정지
  • 중소기업 맞춤형 스마트 제조 컨설팅

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