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김천욱 대한기계학회 1978 大韓機械學會誌 Vol.18 No.1
1972년 기계설계학과의 창설에 대한 논의가 분분할때 기계설계란 무엇인가 하는 오래된 질문에 제기되었다. 기계설계란 기계를 구성하고 있는 각 요소를 분석하고 이들의 역학적 특성과 제작상 의 문제점을 해결한다고 하여 완성되는 것이 아니고 과거의 경험적 토대위에 새로운 아이디어를 구현시키는 창조활동이다. 따라서 대학에서 강의하는 기계요소가 기계설계의 전부가 될 수는 없 다. 더우기 기계제도와 기계설계를 혼동하는 것은 있을 수 없는 일이다. 우리나라의 공과대학기계 공학과에서의 기계설계교육은 서울대학교공과대학을 비롯한 수개의 대학에서 실시되어온 패턴에 많은 영향을 받았다. 특히 1950년대 미국에서 일기 시작한 기계요소설계의 필수과목 제외로 인하 여 국내에서도 기게제도와 설계과목들이 축소되었다. 더우기 1975년에 와서 본격화된 실험대학프 로그램에 의한 140학점으로의 축소로 이들 과목들은 더욱 위축되었다. 앞으로의 기계설계교육은 어떻게 하여야 할 것인가를 생각하기 위해 외국에서의 동향과 우리나라 기게공업계의 현황 및 설계교육개선방안에 대하여 달하려고 한다.
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김태완(Taewan Kim),이승철(Seungchul Lee) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.4
데이터 기반 예후의 성능은 측정치로부터 뽑아낸 특징 인자(feature)의 성능에 의존한다. 높은 수준의 예후 성능을 달성하기 위해서는, 기계의 건강 상태를 잘 나타내도록 특징 인자들이 잘 디자인하여야 하며, 특징 인자들은 일반적으로 원 신호에서 계산되거나 통계적 신호처리 기법들을 통해 얻어진다. 이렇게 만들어진 특징 인자들은 그 자체로 건강 지표로 사용되거나, 또는 다른 특징 인자들과 함께 새로운 건강 지표를 구성한다. 그러나 기존의 많은 건강 지표들은 기계의 종류마다 만들어지는 방식이 다르며, 높은 수준의 도메인 지식이 요구된다. 이러한 단점을 해결하기위해, 우리는 데이터 기반 방법인 적대적 오토 인코더 [1] 기반 건강 지표 (AAE-HI)를 추출할 수 있는 일반적인 방법론을 제안한다. PRONOSTIA [2]에서 수집된 된 구름 베어링의 가속 열화 실험의 데이터셋을 사용하여 AAE-HI를 검증하였다. AAE-HI는 원 신호에서 높은 수준의 단조성 (monotonicity)과 시간에 대한 상관성 (trendability)을 가진 건강 지표를 뽑아낼 수 있었으며, 이를 구름 베어링의 잔존 수명과 비교하여 열화 과정에 대한 정보를 충분히 담고 있다는 것을 보였다. The performance of data-driven prognostics heavily depends on the features extracted from measured raw signals. Therefore, in order to enhance the prognostic performance, features must be carefully designed to represent the machine’s health condition. Conventional key features are often obtained by statistical signal processing techniques. Then, these features themselves are used as health indicators (HI) or fed to construct HIs. However, many conventional HIs are heavily relying on the type of machine components and expert domain knowledge. To solve these drawbacks, we propose a fully data-driven method, that is, the adversarial autoencoder-based health indicator (AAE-HI) [1]. Accelerated tests of bearing degradation collected from PRONOSTIA [2](open dataset) were used to justify the proposed AAE-HI method. It is shown that our proposed AAE-HI can autonomously learn and find features which well represent monotonicity and trendability of bearing degradation process. Finally, the performance of AAE-HI in RUL prediction is compared with other traditional HIs.
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대교수웅 대한기계학회 1989 大韓機械學會誌 Vol.29 No.1
본고는 작년 11월 대한기계학회 추기학술대회에 초청되어 행한 특별강연의 내용에 따라서 정 리한 것이다. 기계공학교육의 총론이라기 보다 오히려 동경대학 기계계학과의 실상소계에 그 치고 있으나 한국의 동료제형의 참고가 되면 다행으로 생각한다. 이를 계기로 기계공학교육의 분야에서도 한. 일교류와 상호이해가 한층 진전되는 것을 기대한다. 마지막으로 본고의 번역을 위하여 수고해 주신 이택식 대한기계공학회 전회장께 심심한 감사의 뜻을 표한다.
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이봉진 대한기계학회 1978 大韓機械學會誌 Vol.18 No.2
최근 기계공업분야에서 수직제어공작기계란 말이 매우 주목을 끌게 되었다. 그래서 기계공업의 형태에 있어서는 NC기술과 NC공작기계가 매우 중요한 역할을 하리라 예상된다. 그 까닭은 현 재 공산품의 질과 재료에 있어서 NC공작기계가 그 주역을 담당해 가고 있기 때문이다. 다년간 인간이 경험적으로 축적해온 종래의 기계체조기술에다 최근 쉴새없이 진행되는 기술혁신과 특히 비약적인 발전을 거듭하는 전자기술 그리고 그 제품들을 기계에 활용하므로써 NC공작기계 는 드디어 두뇌산업의 기수라고 해도 과언이 아닐 것이다. 따라서 NC기술과 NC공작기계가 그렇게 중요시되는 이유와 전망을 살펴보기로 한다.
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