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- 저자 : 최낙훈(Nak-Hun Choi) (검색결과 3 건)
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머신러닝을 활용한 자동차 시트용 폴리우레탄 발포공정의 불량 예측 모델 개발
최낙훈(Nak-Hun Choi),오종석(Jong-Seok Oh),안종록(Jong-Rok Ahn),김기선(Key-Sun Kim) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.6
최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다. With recent developments in the Fourth Industrial Revolution, the manufacturing industry has changed rapidly. Through key aspects of Fourth Industrial Revolution super-connections and super-intelligence, machine learning will be able to make fault predictions during the foam-making process. Polyol and isocyanate are components in polyurethane foam. There has been a lot of research that could affect the characteristics of the products, depending on the specific mixture ratio and temperature. Based on these characteristics, this study collects data from each factor during the foam-making process and applies them to machine learning in order to predict faults. The algorithms used in machine learning are the decision tree, kNN, and an ensemble algorithm, and these algorithms learn from 5,147 cases. Based on 1,000 pieces of data for validation, the learning results show up to 98.5% accuracy using the ensemble algorithm. Therefore, the results confirm the faults of currently produced parts by collecting real-time data from each factor during the foam-making process. Furthermore, control of each of the factors may improve the fault rate.
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전기차 내장 감성 조명용 CRASH PAD GARNISH BODY 제조기술에 관한 연구
전오환(Oh-Hwan Jeon),전상권(Sang-Kwon Jeon),김옥환(Ok-Hwan Kim),한수현(Su-Hyeon Han),최낙훈(Nak-Hun Choi) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.4
본 논문은 전기차를 위한 감성 조명용 Crash Pad Garnish Body 부품을 사출할 때, 뒤틀림이나 휨이 적도록 하는 기술에 관한 것이다. 물성치 시험을 통하여 부품에 적절한 소재를 선정하였고, 이 재료를 적용하여 사출 유동 해석을 하였으며, 해석으로부터 유동 압력, 온도 분포, 각부의 변형 등의 사출 조건을 구하였다. 유동 압력은 게이트 입구에서 최대 압력 85.51MPa을 보이며, 온도 분포는 최고 온도는 중앙 하부와 우측 끝 부위에서 약 300℃이고, 좌측 부위는 270℃이었다. 해석한 결과를 토대로 시험용 부품과 그에 대한 금형을 설계하고 제작하였으며, 제작된 금형을 이용하여 시험 사출을 하고, 시험 사출된 제품을 검사하였다. 검사 내용으로 외관검사, 휨과 뒤틀림 변형량, 무게 검사를 하였으며, 검사를 통하여 시제품의 품질을 확인하였다. 또한, 최근 이슈되는 유해물질 검사를 통하여 환경적 문제 유무를 검토하였다. 그 결과 모든 항목이 적합함을 보였다. This paper reports a technology to reduce distortion or bending when injecting Crash Pad Garnish Body parts for emotional lighting for electric vehicles. Appropriate materials for the parts were selected through the physical properties test. Injection flow analysis was performed by applying these materials, and injection conditions, such as flow pressure, temperature distribution, and deformation of each part, were obtained from the analysis. The flow pressure showed a maximum pressure of 85.51 MPa at the gate entrance, and the temperature distribution was approximately 300°C at the lower center and the right end and 270°C at the left side. Test parts and molds were designed and manufactured based on the analysis results, and test injection was performed using the manufactured mold, and the test-injected products were inspected. As for the inspection contents, appearance inspection, amount of deformation of bending and distortion, and weight inspection were performed, and the quality of the prototype was confirmed through inspection. In addition, the presence or absence of environmental problems was reviewed through the recent hazardous substance inspection. The results showed that all items were adequate.
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