6MW급 풍력발전기용 고속축 커플링 복합소재의 설계 및 안정성 향상에 대한 연구 융합공학과(기계공학) : 6MW급 풍력발전기용 고속축커플링 복합소재의 설계및안정성 향상에 대한 연구

김영국 중원대학교 일반대학원 2025 국내석사

6MW급 풍력발전기의 고속축 커플링 설계는 발전기의 장기적 운용에필수적인 안정성과 내구성을 요구하는 분야로, 고하중과 반복적인 회전 응력에 견디며 장기적인 피로 수명을 유지해야 한다. 본 연구는 기존 커플링구조에서 나타나는 공극 형성으로 인한 디본딩 현상으로 인해 기존에 수행된 커플링 구조를 바탕으로 설계 보완 및 핀 삽입에 대한 검증을 수행하였다. 특히 핀 삽입과 스페이서 보완을 통해 고속축 커플링의 구조적 안정성을 강화하고 피로 저항 능력을 향상시키는 방법을 탐구하였으며, 이 과정에서 다양한 마찰계수를 적용하여 성능 변화를 분석하였다. 기존 연구에서는 커플링의 스페이서 복합소재에 본딩으로 결합시켜 구조적 안전성을 확보하는 방법이 제한적으로 제시되었으나, 본 연구에서는 복합소재를 보완하고, 최적화된 핀의 위치를 비롯하여 새로운 설계 방안을 제시하였다. 연구 방법으로는 ANSYS24 R1 해석을 통해 커플링에 가해지는하중 조건에서의 응력 분포와 피로 수명을 정량적으로 평가하였으며, 다양한 시뮬레이션 조건 하에서 핀 보강이 구조적 안전성에 미치는 영향을 측정하였다. 특히 Augmented Lagrange 기법 등을 통해 해석의 정확도를 높이는 동시에, Nonlinear 옵션을 적용하여 실제 접촉 상황을 보다 정확하게반영하였다. 이를 통해 기존의 단순 해석에서 확인하기 어려운 세밀한 응력변화를 포착할 수 있었다. 분석 결과, 복합소재 스페이서에 핀을 적용했을 때 피로 수명이 기존 커플링 스페이서 대비 문제가 없었으며, 응력 집중이 분산되는 효과가 나타났다. 또한, 핀을 설계 방안대로 배치하였을 때 여러 마찰계수에 따라 응력분포와 Tsai-Wu계수, 피로 수명이 적절함을 확인하였다. 이러한 결과는 복합소재 핀의 적용이 풍력발전기 커플링의 내구성 향상에 크게 기여할 수있음을 시사한다. 고속 회전 시에도 안정성을 유지할 수 있는 복합소재 핀설계는 기존 금속 커플링 대비 구조적 안전성과 새로운 기법을 동시에 확보할 수 있는 대안으로, 대형 풍력발전기 시스템의 운용에 있어 필수적인설계 개선 요소로 활용될 가능성이 크다. 본 연구는 커플링 설계의 개선 방향을 제시하며, 이를 통해 장기적 내구성을 확보하고 풍력발전기의 효율적 운용에 기여할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 한다. 다만, 본 연구에서 수행된 시뮬레이션 결과는 실제 운용 환경의 다양한 변수에 대한 완벽한 반영에는 한계가 있으며, 향후 실험적 검증을 통한 추가적인 최적화 연구가 필요하다. 이를 통해 풍력발전기 커플링설계가 보다 실질적인 효용성을 가지도록 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.

기계 시스템의 소형화에 따른 결합 구조물의 동특성 연구

김봉석 아주대학교 2007 국내박사

The advent of microfabrication technologies in the last couple of decades according to advancement of mechanical equipments and scientific technologies has led the beginning of micro machine, micro machining technology, and micro factory. The major technologies applied to produce micro parts and micro components are the micro electronic fabrication technique like micro electromechanical systems and X-ray lithography technology and also micro manufacturing technologies like micro electric discharge machining and focused ion beam process. However, these kinds of technologies have the limitation of materials and shapes. Regardless of the materials and shapes, the mechanical machining of micro/meso-level parts and shapes is carried out by ultra precision machining processes such as diamond turning, micro milling, micro drilling, and micro grinding, but these processes tend to increase high production cost and lengthy production time. In order to overcome the drawbacks and difficulties of such technologies, recently micro/meso machine tool and microfatory system have been materialized due to effective usefulness and efficient system maintenance. One of the most important issues to be considered in development of micro/meso machine tool and micro factory is the effect on dynamic behavior and dynamic characteristics by miniaturization of machine structure from macro to micro system. Therefore, it is the key to find out whether the research on structural analysis accumulated in macro system can be applied to the new concept micro system. This paper is to study that the structure miniaturization has effect on dynamic parameters of bolt-jointed structure to predict the changes in structural characteristics and dynamic behaviors to occur in micro/meso machine and micro factory. The dynamic characteristics of natural frequencies, damping ratios, and mode shapes are identified and compared through modal testing with test models by 4 types of size from macro to micro-size, 2 types of joining conditions like monolithic and bolt-jointed model, and 2 types of materials like SS41 and AL6061. In addition, natural frequencies and mode shapes by using the exact same finite element analysis as is generally applied to conventional macro system are also extracted and compared with the results of modal testing. Based on the results of modal testing and finite element analysis, the natural frequencies according to joining condition and material in macro-size test model are little changes; on the other hands, those in AL6061 micro-size bolt-jointed test model are much lower than we expected. This unusual feature results from the changes of dynamic characteristics in bolt-jointed structure due to the miniaturization from macro to micro-scale, the decrease of joining stiffness in bolt-joints, and the change of material from steel to aluminum. In this research, I suggest the modified natural frequency equation considering weighting factors on the basis of the result of modal testing and predict the natural frequency in micro-size model by using that in macro-size model. Unfortunately, since a study on the structural characteristics according to the scale-down has never been verified so far, the structural test and dynamic analysis to predict dynamic behavior and structural characteristics of micro/meso machine structure in advance is indispensable to new system design and design modification. 기계 장비와 과학 기술이 진보됨에 따라 많은 분야에서 각종 제품과 구성품들의 마이크로/메조 크기로 소형화를 구현시키기 위해 새로운 제조 공정과 가공 기술이 개발되어 계속 진보되면서 기계, 전기전자, 재료 등의 전통산업에서는 경쟁력을 강화시키고 정보통신, 생명과학, 항공우주 등의 첨단 분야의 산업화를 가속화시키고 있다. 현재 마이크로 장치, 구성품, 시스템을 생산하기 위한 기술로 재료와 형상에 제한 없이 마이크로/메조 레벨의 기계적인 가공은 다이아몬드 터닝, 마이크로 밀링, 마이크로 드릴링, 마이크로 그라인딩과 같은 초정밀 기계 가공과정에 의해서 이루어진다. 이 방법은 높은 정확도로 마이크로/메조 크기의 구성품과 형상을 생산할 수는 있지만 필수 정확도를 유지하기 위한 공간과 에너지가 커 생산비가 높아지는 경향이 있다. 이러한 초정밀 가공 공정들의 결점을 극복하고 고정밀 미세 부품과 마이크로 가공을 위하여 마이크로/메조 크기 공작기계 및 마이크로 팩토리 개발이 활발히 진행되고 있다. 이는 신개념의 생산 시스템으로 소비자가 원하는 제품을 현장에서 신속히 제조할 수 있어 공간, 에너지, 노동력을 효과적으로 절감하여 효율적인 시스템의 유지를 할 수 있게 된다. 마이크로/메조 공작기계 및 마이크로 팩토리가 개발되면서 반드시 고려되어야 할 분야 중 하나가 시스템의 소형화에 따른 구조 동특성과 동적 거동에 대한 영향 규명이다. 초기의 마이크로 공작기계는 기존의 매크로 공작기계에 마이크로/메조 크기의 공구를 부착한 시스템이 대부분이었지만 현재는 구조물 자체가 소형화되고 있다. 그러나 불행하게도 현재까지 마이크로/메조 크기로 감소에 따른 구조 특성에 대한 연구는 거의 전무한 실정이다. 기존 매크로 시스템에서 축적된 연구결과가 마이크로 시스템의 특성이나 거동에 적용가능 여부에 대한 의문이 존재한다. 따라서 앞으로 개발될 마이크로/메조 시스템에 대한 동적 성능이나 동적 거동을 예측하기 위한 동적 시험과 구조 해석은 설계와 개발을 위해서 반드시 요구되는 과정이다. 본 논문에서는 매크로 시스템에서 마이크로 시스템으로의 스케일 감소가 볼트 결합부에서의 동특성 파라미터에 미치는 영향에 대한 연구를 수행하였다. 볼트 결합부는 기존 매크로 기계 구조물의 결합방식일 뿐만 아니라 높은 정밀도를 요구하는 소형 공작기계의 부분 구조물 결합에도 널리 적용되고 있다. 기계 시스템에 존재하는 여러 결합부에서의 결합특성은 구조물의 동적 특성에 많은 영향을 주게 되고 특히 많이 사용되는 볼트 결합부에서의 동적 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 마이크로에서 매크로까지 네 가지 크기의 두 가지 재질의 단일 구조와 볼트 결합 구조의 시험 시편 모델로 모달시험을 통하여 시스템의 특성 파라미터 고유진동수, 감쇠비, 모드형상을 추출하여 특성을 파악하였다. 또한 각 시험 시편에 대하여 유한요소 해석을 통해 얻어진 해석 결과와 시험에 의한 결과를 비교하여 매크로 시스템과 마이크로 시스템에서 적합한 방법을 유추해 내었다. 시험에 의한 결과와 유한요소 해석에 의한 결과를 바탕으로 구조물이 마이크로 크기로 소형화됨에 따라 볼트 결합부에서 발생하는 동특성의 변화를 규명하였다. 또한 모달시험 결과를 바탕으로 가중치 인자를 고려한 고유진동수를 제안하여 매크로 모델의 고유진동수를 통해 마이크로 모델의 고유진동수를 예측하여 보았다. 본 논문의 연구 결과는 기존에 연구되지 않은 분야로 기계 구조물의 소형화에 따른 동특성 파라미터에 대한 영향을 규명한 것이다. 이러한 연구는 현재까지 예측하지 못했던 소형 시스템의 동적 거동에 대하여 구조해석을 통해 새로운 제품의 개발이나 설계 변경시 주요 파라미터를 고려할 수 있는 기반을 마련할 수 있고 더 나아가 구조 안정성을 확보하여 초정밀 가공을 수행할 수 있는 근간이 될 수 있을 것이라 기대된다.

Visual LISP을 이용한 極小型 機械部品 設計 및 加工 프로그램 開發

이승수 東亞大學校 2003 국내박사

본 연구에서는 극소형 기계부품의 설계 및 가공에 관한 시스템을 통합하기 위한 방법의 하나로 각 시스템에 공통적으로 적용될 수 있는 3D 솔리드 모델을 자동 생성하는 기계요소 자동설계 프로그램 및 NC 코드를 생성해주는 CAM 소프트웨어를 AutoCAD 기반의 개발프로그램인 Visual LISP을 이용하여 개발하였다. CAD/CAM시스템의 설계 및 가공방법은 제품 설계, 도면화, 제작검증, NC코드 생성, 가공 및 측정의 순서로 이루어져 왔다. 여기서 제작검증, NC코드 생성 및 가공의 분야가 통상 CAM으로 분류되어졌으며 CAD와 CAM은 각각 일정한 분야를 가지고 있다. 그러나 하드웨어의 비약적인 발전과 소프트웨어 개념들의 진화로 3차원 설계는 전 산업에서 서서히 현실화되어가고 있을 뿐만 아니라 CAD 내에서 기본적인 CAM 기능을 수행함으로 공정단축 및 생산성 향상을 가져오고 있다. 특히 초정밀부품에 대한 요구에 의해 전기, 화학적인 나노가공 방법 등이 소개되고, 절삭에 의한 마이크로가공이 수행되고 있다. CAD 분야는 제품설계 및 도면작업시 사용되는 CAD 시스템의 경우 복잡한 도형이나 단순 도형의 반복적인 작업에 시간소모와 인력낭비의 문제점을 가지고 있다. 그리고 상용 CAM 소프트웨어는 화려한 GUI, 다양한 기능 및 모의 가공 시뮬레이터 등을 탑재하여 고가로 판매되고 있으며 CAM 소프트웨어 기능학습에 따른 시간문제도 가지고 있다. 특히 메이커의 지속적인 업그레이드에 따른 고정비용 지출에 대한 부담감을 가지고 있기 때문에 일반생산업체의 경우 CAM에 대한 투자의욕을 절감케 하는 요인으로 작용하였다. 뿐만 아니라 상용 CAM 소프트웨어의 경우는 범용적인 가공에 초점을 맞추어 제작되었기 때문에 1/1000mm 이하의 공차는 무시하고 NC코드를 생성하게 된다. 극단적인 경우는 가공 공차를 1/100mm로 두었을 때 1mm 이하의 원호보간은 직선보간방법으로 절삭하기 때문에 초정밀가공이나 마이크로 가공에는 부적합하다. 그래서 고속가공 전용기를 생산하는 메이커에서는 별도의 CAM 소프트웨어를 개발하여 고가의 비용으로 제공하고 있다. 그리고 초정밀가공인 마이크로 가공을 위해선 고가의 전용기와 전용기를 구동할 수 있는 컨트롤러가 필요하며 공구 역시 극소형 기계부품의 가공에 적합한 전용공구를 사용해야 하기 때문에 일반 생산업체에서는 극소형 기계부품을 정밀하게 가공한다는 것은 불가능하다. 뿐만 아니라 가공된 극소형 기계 가공품의 결합 역시 해결해야하는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 CAD와 CAM부분에서의 문제점을 극복하고 나아가 범용공작 기계 상에서 극소형 기계부품을 하기 위해 고안된 것들 중에 하나가 ADS(automatic design system)이다. ADS는 제품설계에 대한 기초적인 지식만으로 2D, 3D 형상을 손쉽게 제작할 수 있으며, 생성된 개체의 검증뿐만 아니라 극소형 기계 부품의 가공용 데이터까지 생성할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그리고 기계에서 측정된 데이터의 수학적인 검증과 공학용 계산에도 활용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 자동설계에 대한 기본적인 활용을 제시함으로 설계분야가 가지고 있는 문제점을 극복하고 나아가 공학용 계산뿐만 아니라 측정된 데이터의 검증을 ADS를 통해 제시하였다. 이를 위해 자동설계 프로그램, 공학용 계산프로그램 및 LSM, LSC 프로그램을 개발하였다. 그리고 범용공작기계를 통한 극소형 기계부품 가공에 대한 가능성을 확인하고자 상용 CAM 소프트웨어가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 ADS상에 구현되는 CAM 소프트웨어를 개발하였고 이를 검증하기 위하여 상용 CAM 소프트웨어에서 생성되는 NC 코드와 형상정밀도를 비교하였다. 그리고 극소형 기계부품 가공을 위해 주축증속기와 미세공구를 사용하여 범용공작기계 상에서 본 연구에서 개발된 CAM 소프트웨어를 이용하여 3mm 직경을 갖는 스퍼기어를 가공하였다. The CAD/CAM system is composed of product design, manufacturing confirmation, NC code creation, manufacturing and measurement function. This study is to develop the application programing for CAD/CAM system which can be adopt to micro machining effectively. Automatic design system for 3D solid model is newly suggested program in manufacturing process, micro-machining of gear teeth is conducted in milling process. The file conversion program which can be adopted to curve fitting calculation and RP system is developed by Visual LISP based on AutoCAD. The advanced CAM system which can control contour precisely is proposed, and it is confirmed that the performance and precision is superior to commercial CAM system. The NC code generation by developed program is applied to spur gear machining specified as module 0.25, pressure angle 20", number of teeth 10. To machine micro spur gear, high speed spindle attachment is equipped in conventional machine and micro-tool is designed newly. By measuring tooth contour, it is obtained that deviation is whitin 2.6㎛ and the dominant parameter in surface texture is feedrate in micro-machining. The suggested program can be adopted effectively to manufacturing of small-scale machine elements as design and processing program.

가교결합 조건변화에 의한 인공관절용 초고분자량폴리에틸렌의 기계적 성질 향상

김동훈 한양대학교 공학대학원 2008 국내석사

급속하게 증가하는 노령인구의 증가로 인하여 관철치환술은 나날이 증가하는 추세이다. 이로써 인공관절의 수명척도로 생체재료에 대한 관심이 부각되어지기 시작하였으며, 인공관절 부품으로는 티타늄(Ti-6Al-4V ELI), 코발트크롬몰리브덴 합금(Co-Cr-Mo), 세라믹, 지르코늄과 초고분자폴리에틸렌(UHMWPE) 등이 사용 되어지고 있다. 초고분자량폴리에틸렌은 관절의 회전체 역할을 하는 메탈재질과 접촉하기 때문에 마모에 대한 성능이 중요하게 부각 되어져 왔다. 마모를 통해 일어나는 마모입자들은 골용해현상을 일으켜 결국 환자의 극심한 고통을 초래하게 되어 재수술을 요구하게 된다. 인공관절은 생체내에 삽입 되어지는 의료부품이므로 반드시 멸균을 필요로 한다. 의료부품 멸균은 감마선 조사를 통해 일반적으로 이루어진다. 감마선 조사방법은 멸균에 대한 신뢰성 및 저온에서 조사가 가능한 장점을 가지고 있기 때문에 많이 이용되는 기법이다. 감마선 조사는 초고분자량폴리에틸렌 재료에 가교(Crosslinking), 분할 (Scission), 산화(Oxidation)를 발생시킨다. 가교는 초고분자폴리에틸렌의 기계적 특성을 향상시키는 것으로 알려져 있다. 그러나 감마선 조사선량에 대한 기계적 특성변화에 대한 정량적인 수치가 제시되지 못하고 있다. 또한 감마선 조사를 통해 발생된 프리래디컬(free radical)은 공기와 접촉하여 산화를 일으킨다. 이러한 산화를 방지하기 위해서는 프리래디컬을 제거해야 하는 열처리를 필요로 한다. 이처럼 감마선 조사선량과 열처리 조건에 대한 물리화학적 및 기계적인 특성에 대한 고찰은 초고분자량폴리에틸렌 부품의 신뢰성을 획득할 수 있는 기초가 될 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 가교 조건 변화에 따른 초고분자량폴리에틸렌의 특성변화를 검토하고자 하였다. 먼저 감마선 조사가 초고분자량폴리에틸렌의 가교, 분할, 산화를 일으키는 것을 검증하기 위하여 감마선 조사를 가진 초고분자량폴리에틸렌 시편을 가지고 FT-IR 고분자 시험을 실시하였다. 또한 감마선 조사선량에 따른 기계적 특성을 파악하기 위해 각각 시험규격에 따른 인장, 압축, 경도시험편을 제작하여 시험을 실시하였다. 이와 같은 시편을 가지고 감마선 조사선량에 따른 기계적 시험을 통하여 힘-변위의 관계를 측정하였고, 응력-변형률 곡선으로 변환하여 항복강도와 극한강도, 연신율을 구하였다. 감마선 조사선량에 따른 기계적 성질이 우수하게 나타난 조사선량을 선정한 후 감마선 조사가 산화를 일으키는 지를 확인하기 위해 FT-IR분석으로 산화여부를 분석하였다. 초고분자량폴리에틸렌의 산화를 억제하기 위한 열처리 조건에 대한 기계적 특성변화를 고찰하기 위해 감마선 조사된 초고분자량폴리에티렌 환봉을 열처리하였다. 열처리온도 조건은 초고분자량폴리에틸렌의 열변형온도가 125∼138℃이므로 Annealing 온도와 Remelting온도 범위를 구분하여 선정하였다. 열처리된 시편은 기계시험 규격에 따른 크기로 시편을 제작하여 기계적 특성변화를 관찰하였다. 결론적으로 초고분자폴리에틸렌의 기계적 특성에 영향을 미치는 감마선 및 열처리 공정에 대한 기계적인 특성 관계를 검토하였으며, 유효화된 구성화 모델을 수립하였다. 이로써 정량적인 기계적 특성에 대한 수치를 제시하였으며 이는 다양한 인공관절 부품의 설계 및 재료의 변형에 대한 기초적인 자료를 제시하는 토대가 될 것으로 판단한다. The population of older generation is rapidly increasing in daily due to the increasing trend of joint replacement surgery. In the lifetime of artificial joints as a measure interest in biomaterial that has been emerging recently, mainly Titanium (Ti-6Al-4V ELI), Cobalt- Chromium-Molybdenum alloy (Co-Cr-Mo), Ceramics like zirconium, ultra high molecular weight polyethylene (UHMWPE) is being used. The UHMWPE has been emerging as wear resistant for articulation of artificial joint because of its contact to the metal directly. Wear and tear of UHMWPE leads to a patient's fraying osteolosis particles that are causing severe pain, demanding revision surgery. Artificial joints are inserted within the biometric devices, as it must be sterilized as per medical needs. Sterilized medical devices are typically achieved through gamma ray irradiation process. For reliability, and gamma ray irradiation low-temperature sterilization method is possible in the irradiation because it has many advantages of the techniques used. Gamma ray irradiation causes cross-linking, scission, oxidation to UHMWPE material. Consequently, it improves the mechanical properties of UHMWPE. However, the gamma ray dose irradiates quantitative changes in the mechanical properties and this picture is not clear yet. It also rises through a gamma ray survey of the free radical oxidation contact with the air crash. In order to prevent this free radical oxidation and remove it, heat treatment is necessary. The heat treatment for the condition and the gamma ray dose investigate chemical, mechanical and physical characteristics of ultra high molecular insights about the reliability of parts is based on standard values. This paper describes the changes in the conditions of cross-linking process for ultra-high molecular polyethylene. First, FT-IR testing has been conducted for the polymer like crosslinking, scission, causing oxidation by gamma ray irradiation. In addition, mechanical properties of gamma ray dose irradiation to determine the standards for each test tensile, compression, hardness specimens was produced by conducting the test. Also, mechanical properties for each gamma ray irradiation dose are checked through the relationship of loaddisplacement, stress-strain converting the yield curve and extreme intensity, measuring elongation. UHMWPE bar has heat treatments in order to consider mechanical properties changing about heat treatment conditions for reduce oxidation. Annealing temperature condition choose below 138℃ and re-melting temperature conditions choose upper 138℃. Because melting point of UHMWPE was approximately 138℃. Specimen for heat treatment is made according to the mechanical testing standard to record the change in mechanical properties. Through these testing it is verified that the gamma ray dose effect UHMWPE mechanical properties. Hence it could be set up validated constructive model. For quantitative figures presented by the mechanical properties of artificial joints to various parts of the design and material variation from the basic (virgin) materials for a standard that will be presented to judge this issue.

Machine Fault Diagnosis and Condition Prognosis using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Classification and Regression Trees : 기계 결함진단 및 예지를 위한 ANFIS 와 CART

Van Tung Tran 부경대학교 대학원 2009 국내박사

Sustaining the productivity is a key strategy of manufacturers to exist on the drastic competition of global market. In order to keep up the productivity, manufacturers need to reduce the manufacturing costs by using maintenance due to its major part of the total costs of the manufacturing process. Consequently, a good maintenance strategy plays a crucial role in the existence and development of the organizations. Additionally, in accompany with the fast development of technology, the equipment becomes more and more complex. The traditional maintenance strategies such as corrective maintenance and prescheduled maintenance cannot guarantee the functional operation of equipments and are progressively replaced by intelligent maintenance strategies in which condition based maintenance is one of the delegates. Condition-based maintenance has been defined as maintenance actions which are based on actual conditions of equipments obtained from nondestructive inspections, operations and condition measurements. This means that the equipment condition is accessed under operation for making conclusions whether that equipment will be failed and the effective maintenance actions are necessary to avoid the consequences of that failure or not. The use of condition-based maintenance systems ensures that the condition of equipment is always monitored and alarm limitations can be indicated if the condition exceeds predefined levels. In condition-based maintenance system, fault diagnosis and condition prognosis are crucial components which have been considerably received much attention from the community of researchers and maintainers. Fault diagnosis is the ability to detect fault, isolate the component which is failure, and decide on the potential impact of failed component on the health of the system; while condition prognosis is defined as a capability to foretell the future states, predict the remaining useful life ? the time left for the normal operation of machine before breakdowns occur or machine condition reaches the critical failure value. In this study, classification and regression trees (CART) and adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS) will be developed as an effective intelligent system for performing machine fault diagnosis and condition prognosis. CART is known as one of the illustrious techniques of the decision tree induction and used for the purpose of either classification or regression depending on the output variable which is categorical or numerical. CART recursively partitions the entire data into binary descendant subsets which are as homogeneous as possible with respect to the response variables. High effective computation and reliability are the remarkable advantages of this algorithm. In the second technique, ANFIS is an excellent integration of the adaptive capability of neural networks and the modeling human knowledge ability of fuzzy logic. During the learning process, the parameters of fuzzy membership functions initially determined by experts are adapted to the relationship between the input and output. That combination makes the ANFIS model more systematic and less dependent on the expert knowledge. For implementing the fault diagnosis, CART and ANFIS are combined with another technique so-called feature-based technique. This technique is one of the powerful techniques to represent the raw data as features which are representatives of values indicating the machine condition. By using features, the encountered problem in data transfer and data storage could be effortlessly solved. Feature-based technique consists of data acquisition, data preprocessing, feature representation, feature extraction, feature selection and classifiers. In the proposed system for fault diagnosis, CART is used as a feature selection tool to select pertinent features which can characterize the machine conditions from the whole feature set whilst ANFIS plays a role as a classifier. In order to be evaluated, this system is applied to diagnose the faults of induction motor, which is an indispensable part in several industrial applications. The high performance results indicate that this system offers a potential for machine fault diagnosis. Foretelling the future states of machine has become more and more significant in modern industry. It assists maintainers or system operators in monitoring, inspecting the machines? operating conditions, and detecting the incipient faults so that they could opportunely perform remedial actions to avoid the catastrophic failures. Furthermore, it enables the scheduled maintenance to be more effective. In this study, the future machines? operating conditions are predicted by using CART and ANFIS model in combination with time series techniques. These time series techniques consist of methods which are utilized to determine the optimal observations and the steps ahead as the inputs and outputs of predictors, respectively. The trending data of a low methane compressor is used to validate the proposed method. The predicted results show that CART and ANFIS predictors are reliable and promising tools in machine condition prognosis. 세계 시장 경쟁체제에서 생산성은 중요한 경영전략이다. 경영자들은 생산성을 유지하기 위해서 전체생산비용에서 많은 부분을 차지하는 설비유지보수 전략을 이용하여 생산비용을 줄이는 것이 필요하다. 다시 말해서, 좋은 설비유지보수 전략이 현재 중요한 역할을 하고 있다. 게다가 빠른 기술발전과 함께, 기계들은 계속해서 복잡해지고 있다. 과거의 사후정비, 예방정비는 기계의 기능적인 작동을 보장할 수 없고, 대표적인 상태기반정비인 인공지능 기법을 도입한 설비유지보수로 점차 대체되어가고 있다. 상태기반 정비는 비파괴검사, 기계작동과 상태로부터 실제 기계의 상태에 근거하여 설비유지보수를 하는 것으로 정의된다. 이것은 기계의 파손이 일어나지 않도록 기계의 파손여부와 효과적인 정비방법에 대한 의사결정을 할 수 있다는 것이다. 상태기반의 정비를 사용한다는 것은 기계상태가 항상 모니터링(Monitoring)되고, 미리 설정된 알람(Alarm) 레벨을 나타낼 수 있어야 한다. 상태기반정비에서 결함진단과 예지는 연구자들과 엔지니어들에게 관심받을만한 중요한 요소이다. 결함진단은 결함을 감지하는 것으로 시스템의 잠재적인 결함요소를 결정하는 기술이다. 그리고 예지진단은 기계의 미래의 상태에 대해서 정상상태부터 파손이 일어나기 전까지의 잔여유용수명을 예측할 수 있는 것으로 정의된다. 이 연구에서는 기계결함진단과 예를 위해 CART(Classification and Regression Trees)와 ANFIS(Adaptive Neuro-fuzzy Inference System)가 개발되었다. CART는 결정목(Decision Tree) 기술중의 하나이고 명확하고 수치적인 결과변수에 의존하여 분류하거나 회귀할 목적으로 사용한다. CART는 전체 데이터를 반복적으로 반응할 변수에 대해 가능한 상동하도록 이진 하위집합을 분할한다. 이 알고리즘은 효율적인 계산과 신뢰성이 장점이다. 다음으로 ANFIS 는 뉴럴 네트워크의 적응능력을 통합할수 있고, 퍼지논리의 인간지식을 모델링할 수 있다. 학습하는 동안에는 전문가에의해 초기화된 퍼지 멤버십 함수의 파라미터는 입력과 출력 사이의 관계로 적응하게 된다. 그것이 ANFIS 모델을 시스템적이고 전문가 지식에 의존하지 않게 만드는 요소이다. 결함진단에 사용하기 위해 CART와 ANFIS는 특징기반의 기술과 결합하였다. 이 기술은 원래의 신호를 기계의 상태를 나타낼 수 있는 특징값으로 나타내는 강력한 기법이다. 특징을 이용하여 데이터 전송과 저장문제가 효과적으로 해결된다. 특징기반의 기술은 데이터취득, 데이터 전처리, 특징계산, 특징추출, 특징선택과 분류로 구성되어 있다. 결함진단을 위해 제안된 CART는 기계상태를 특징지을 수 있는 특징선택에 사용되었고 ANFIS는 특징분류에 사용되었다. 이 기술을 평가하기 위해 산업계에서 아주 중요하게 사용되고 있는 유도전동기에 적용하였다. 고성능의 분류결과는 기계결함진단에 잠재력이 있다고 판단된다. 기계의 미래상태를 예지하는 것은 현대 산업계에서 더욱더 중요해지고 있다. 그것은 엔지니어, 시스템관리자에게 도움을 주며, 재해를 예방할 수 있는 기회를 제공한다. 게다가 설비유지보수 계획을 할 때 더욱 효과적으로 할 수 있다. 이 연구에서는 미래의 기계상태를 CART와 ANFIS를 시간신호 예측에 사용하였다. 이 기술은 예측할 때 최적의 예측구간을 결정하는 방법을 포함하였다. 메탄 압축기의 경향데이터는 제안된 시스템을 검증하는 좋은 예이다. 예측된 결과는 CART와 ANFIS가 예지도구로서 신뢰할만한 도구인 것을 입증한다.

무대장치용 플라스틱 활차의 기계적 특성 분석

유정훈 한양대학교 공학대학원 2018 국내석사

무대 공간에서는 공연, 연극, 뮤지컬 등에 무대기계를 사용하여 특수 연출 효과를 극대화시켜 관람객들에게 제공하고 있다. 이 특수 연출 효과에 많이 사용되는 무대기계 구성요소인 활차는 금속소재로 현재 국내 제작이 어려워 국외 제품을 사용함으로서 수급 및 정비 부분에서 많은 어려움이 발생하고 있어 국산화 기술 확보가 필요하였다. 그래서 본 논문에서는 무대장치용 플라스틱 활차의 기계적 특성 및 시험방법을 개발하고 이에 대한 검증을 수행하였다. 구체적으로 활차에 적용할 플라스틱 소재에 대한 기계적 물성을 조사 후 ABS 플라스틱이 적합한 것으로 판단되어 선정하였다. 기계적 물성 검증을 위해 시험편을 제작하여 소재 시험을 진행한 결과 인장강도는 최소 53.74 ~ 55.27 MPa, 굴곡강도는 최소 88.05 ~ 88.49 MPa, 충격강도는 최소 186.46 ~ 207.37 , 밀도는 1.03 로 활차 제작이 가능한 소재로 판단하였다. ABS 플라스틱으로 실제 제품을 제작하기 전에 활차의 안전성을 확인하기 위하여 활차 홈에 하중을 작용시키고 고정 축 면은 고정하여 시뮬레이션을 수행한 결과 12.57 MPa로 안전율 4이상을 확보한 것으로 확인되었다. 그리고 국내에는 무대장치용 활차 홈 압축강도 시험을 위한 시험방법이 없어 타 국내 국가표준을 인용하여 활차 홈에 압축하중을 인가할 수 있는 시험방안을 개발하여 적용한 결과 ABS 플라스틱 활차보다 와이어로프 및 와이어로프 소켓의 파손이 먼저 나타났다. 하지만 활차 홈에는 와이어로프 눌림 자국만 발생하였다. 이를 바탕으로 플라스틱 활차는 최소 56,830 N의 하중을 견딜 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 무대장치용 활차의 플라스틱 소재 적용과 기계적 특성에 있어 활차 홈의 압축강도 시험방법을 다루었다는 것에 의의를 가지고 있다. 무대 공간에서는 공연, 연극, 뮤지컬 등에 무대기계를 사용하여 특수 연출 효과를 극대화시켜 관람객들에게 제공하고 있다. 이 특수 연출 효과에 많이 사용되는 무대기계 구성요소인 활차는 금속소재로 현재 국내 제작이 어려워 국외 제품을 사용함으로서 수급 및 정비 부분에서 많은 어려움이 발생하고 있어 국산화 기술 확보가 필요하였다. 그래서 본 논문에서는 무대장치용 플라스틱 활차의 기계적 특성 및 시험방법을 개발하고 이에 대한 검증을 수행하였다. 구체적으로 활차에 적용할 플라스틱 소재에 대한 기계적 물성을 조사 후 ABS 플라스틱이 적합한 것으로 판단되어 선정하였다. 기계적 물성 검증을 위해 시험편을 제작하여 소재 시험을 진행한 결과 인장강도는 최소 53.74 ~ 55.27 MPa, 굴곡강도는 최소 88.05 ~ 88.49 MPa, 충격강도는 최소 186.46 ~ 207.37 , 밀도는 1.03 로 활차 제작이 가능한 소재로 판단하였다. ABS 플라스틱으로 실제 제품을 제작하기 전에 활차의 안전성을 확인하기 위하여 활차 홈에 하중을 작용시키고 고정 축 면은 고정하여 시뮬레이션을 수행한 결과 12.57 MPa로 안전율 4이상을 확보한 것으로 확인되었다. 그리고 국내에는 무대장치용 활차 홈 압축강도 시험을 위한 시험방법이 없어 타 국내 국가표준을 인용하여 활차 홈에 압축하중을 인가할 수 있는 시험방안을 개발하여 적용한 결과 ABS 플라스틱 활차보다 와이어로프 및 와이어로프 소켓의 파손이 먼저 나타났다. 하지만 활차 홈에는 와이어로프 눌림 자국만 발생하였다. 이를 바탕으로 플라스틱 활차는 최소 56,830 N의 하중을 견딜 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 무대장치용 활차의 플라스틱 소재 적용과 기계적 특성에 있어 활차 홈의 압축강도 시험방법을 다루었다는 것에 의의를 가지고 있다.

AI 기반 공학교육 설계 모델에 관한 실증적 연구

윤경빈 남부대학교 일반대학원 2026 국내석사

AI 기반 공학교육 설계 모델에 관한 실증적 연구 윤경빈 지도교수: 윤봉식 기계공학과 남부대학교 일반대학원 본 연구는 인공지능(AI)을 공학교육 설계에 활용하여 4차 산업혁명 시대에 요구되는 창의적 문제해결력과 공학 설계 역량을 향상시키기 위한 교육적 방안을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기계공학·전기전자공학·자동차공학 전공 학 생들을 대상으로 전통적 강의 중심 수업과 ChatGPT, GitHub Copilot, CAD 기반 생성형 설계 도구 등을 활용한 AI 기반 학습모형을 비교·분석하였다. 연구 결과, AI 기반 수업에 참여한 학생들은 창의성 및 루브릭 기반 설계 점수에서 전통적 수업보다 유의미하게 높은 성과를 보였다(p<0.05). 또한 인지부하와 학습만족도 간에는 부적 상관관계가 나타났으며(r = -0.41), AI 리터러시는 학습성과와 만족도 간의 매개 변인으로 작용하였다. 중요도-성과 분석(IPA) 결과, AI 기반 수업에서 ‘창의성 유발’, ‘피드백 속도’, ‘윤리적 인식’이 우선 개선 요소로 도출되었다. 이러한 결과는 AI 기반 공학교육이 단순한 자동화 도구의 제공을 넘어, 학습자의 비판적 사고와 설계 창의성 증진에 기여함을 시사한다. 향후 연구에서는 산업체의 실제 데이터를 활용한 산학협력 기반 AI 프로젝트로 확장하여, 보다 실제적이고 적응적인 공학교육 환경을 구축할 필요가 있다. A Study on Engineering Education Design Utilizing Artificial Intelligence Yun, Gyeong Bin Advisor : Yun, Bong Shik Department of Mechanical Engineering Graduate School of Nambu University Graduate School of Nambu University This study aims to explore the integration of Artificial Intelligence (AI) into engineering education design to enhance students’ creative problem-solving and design competence in the era of the Fourth Industrial Revolution. A comparative analysis was conducted between traditional lecture-based classes and AI-assisted learning models employing ChatGPT, GitHub Copilot, and CAD generative design tools among students majoring in mechanical, electrical, and automotive engineering. The results revealed that students in AI-assisted classes achieved significantly higher creativity and rubric-based design scores (p<0.05). A negative correlation was observed between cognitive load and learning satisfaction (r = -0.41), while AI literacy served as a mediating variable between learning performance and satisfaction. The Importance–Performance Analysis (IPA) identified “Creativity Induction,” “Feedback Speed,” and “Ethical Awareness” as priority improvement areas in AI-driven classes. These findings suggest that AI-supported engineering education not only automates learning processes but also fosters critical thinking and design creativity. Future research should extend this model into industry-academia cooperative AI projects, leveraging real industrial data to construct more authentic and adaptive learning environments.

건설기계산업의 직업능력개발에 따른 모순점 해결 방안 연구 : 300인 미만의 중소기업 인력문제 해결 방안을 중심으로

이재실 아주대학교 산업대학원 2007 국내석사

건설기계란 건설공사에 사용하는 모든 기계로서 대통령령이 정하는 기계를 말하며, 건설기계를 자산으로 취득한다던가, 건설기계를 이용하여 사업 등의 행위를 하기 위해서는 건설기계관리법(1966.12.23제정, 9장44조로 구성)을 근거하여 모든 활동이 이루어져야 한다, 건설기계사업으로는 건설기계제조업, 건설기계임대업, 건설기계 정비업, 건설기계 매매업, 건설기계 폐기업이 있고, 건설기계관련 단체로는 제조사업주 단체 인 건설 기계공업협회, 임대 사업주 단체인 건설기계협회, 정비사업주 단체인 건설기계 정비협회, 조종사 단체인 건설 기계조종사협회가 있으며, 교육훈련기관으로는 제조업 자체에서 운영하는 교육기관, 조종사를 양성하는 일부 실업계고교 그밖에 개인의 사업 화 목적으로 운영하는 직업 전문학교 및 학원에서 필요인력을 양성하고 있다. 관련 자격으로는 조종사 분야와 정비사 분야로 나뉘어서 도저, 굴삭기, 로우더 등의 조종사 자격과 정비기능사, 산업기사, 기사, 기능장, 기술사로 구분되는 정비 분야의 자격이 있으며 대한민국 내에서의 건설기계 정비행위나, 조종을 하기 위해서는 자격이나 면허를 소지하도록 규정하고 있다. 또한 국내 건설기계 산업의 시장동향은 건설기계의 등록장비328,055대 (2006. 6월 말 기준)에서 대여업체 161,542개에227,315명, 정비사업체 1,250개소에 12,555명, 매매업체는 767개에 1,918명, 폐기업체는 203개에 609명, 제작업체 90개에 4,133명의 근로자가 소속되어있다, 특히 건설기계정비 사업체와 제작업체 중 대기업 3개를 제외한 87개는 현업은 첨단화 장비의 대중화로 고도의 기술력을 요구하고 있으나, 취약한 인력 구성과 중량물의 이동, 대기에 노출된 작업장 등의 열악한 작업 환경과 대기업에 비해 격차 폭이 큰 급여의 지급 등으로 기술자를 확보하기 어려울뿐 아니라 구인한다고 하더라도 사업자들은 높은 이직률과 국내 경기침체, 운전자금의 압박 등의 3중고를 겪고 있어 경영에 상당한 압박을 받고 있는 실정이다. 이에 본 연구를 통하여 건설기계산업의 총체적인 인력수요와 공급 및 중소기업 현장의 문제를 분석하여 사업자들에게 안정적 사업 경영이 될 수 있도록 재직근로자들의 직무능력 향상과 고급수준의 신규인력 공급을 지속적으로 공급하여 경영 합리화에 기여 하고자 한다.

Development of machine learning models for material classification and predic tion of mechanical properties using FDM 3D printing outputs

김수현 인하대학교 대학원 2024 국내박사

3D 프린팅은 고분자 소재 필라멘트를 사용하여 다양한 형태의 제품 을 성형하는 혁신적인 기술이다. 이러한 3D 프린팅 출력물의 기계적 특 성은 출력 조건에 따라 큰 변화를 보이는 것으로, 기존의 정형화된 제조 방식인 사출성형에 의해 생산된 제품과 비교하여 필라멘트 소재 및 출력 조건이 최종 제품의 기계적 성능에 직접적인 영향을 주는 요소로 작용한 다. PLA, ABS 등 다양한 필라멘트 소재의 선정과 온도, 노즐 크기, 출력 속도, 적층 방향, 베드 온도 등의 출력 조건에 따라 결정되는 3D 프린팅 출력물의 기계적 성능에 대한 정량적 분석과 그 결과를 예측하는 기술을 필요로 한다. 이를 위한 3D 프린팅에 적용 가능한 출력물의 기계적 성능 을 예측할 수 있는 기술의 개발은 부품의 신뢰성을 크게 향상시킬수 있 을것으로 생각되며 이에 적합한 기술의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 기존의 인장시험에 의한 기계적 특성 분석을 예측할 수 있는 새로운 접근법을 제시하고자 하였다. 우선 FDM 3D 프린팅 출력물을 이용한 기계적 특성 파악을 위해 인장시험을 실시하였고, 여기에서 얻어진 tensile test dataset 과 영상 데이터셋에 PCA, LSTM, CNN 을 적용하여 3D 프린팅 출력물의 기계적 특성을 분석 하였다. 그리고 이들 custom machine learning model 이 실제 실험에 의한 기계적 특성과 매우 유사한 결과를 예측할 수 있음을 확인하였다. 이로 부터 본 연구가 다소재 3D 프린팅 출력물의 기계적 특성 연구에 대해 새로운 접근 방법을 제시함으로서 향후 발전 가능한 공학 분야에서 중 요한 첫걸음이 되었다고 할 수 있다. 아울러 3D 프린팅 분야에서 높은 정확성과 일관성에 기반하는 상용화된 기계적 특성 분석 방법론이 요 구되는 상황에서 이 연구의 결과는 매우 중요한 의미를 갖는다. 3D printing is an innovative technology that uses filaments of polymeric materials to mold products of various shapes. The mechanical properties of these 3D printed outputs show significant changes depending on the output conditions, and compared to products produced by injection molding, a conventional structured manufacturing method, filament material and output conditions are factors that directly affect the mechanical performance of the final product. It is necessary to quantitatively analyze the mechanical performance of 3D printing output, which is determined by the selection of various filament materials such as PLA and ABS, and the output conditions such as temperature, nozzle size, output speed, stacking direction, and bed temperature, and to predict the results. For this purpose, the development of a technology that can predict the mechanical performance of the output applicable to 3D printing is expected to greatly improve the reliability of parts, and it is necessary to develop a suitable technology. To solve this problem, this study aims to present a new approach to predict the mechanical properties of 3D printed parts by tensile test. First, we conducted a tensile test to identify the mechanical properties of FDM 3D printed parts, and then applied PCA, LSTM, and CNN to the obtained tensile test dataset and image dataset to analyze the mechanical properties of 3D printed parts. We found that these custom machine learning models can predict the mechanical properties of the 3D printed parts very closely to the actual experimental results. This study provides a new approach to the study of mechanical properties of multimaterial 3D printing prints, which is an important first step in the field of engineering that can be developed in the future. Furthermore, the results of this study are of great significance as the 3D printing field requires a commercialized mechanical characterization methodology based on high accuracy and consistency.

초정밀급 공작기계용 기포억제 쿨런트펌프 케이싱 최적설계 및 CFD해석에 관한 연구

김상유 조선대학교 대학원 2020 국내석사

최근 IT기술의 발전과 전기자동차의 발전으로 초정밀급 가공의 필요성이 증가하였다. 초정밀가공은 형상정도와 표면조도를 모두 만족시키기 위해 가공 정밀도의 한계를 추구하는 최고의 가공정밀도를 갖는 가공법이라 할 수 있다. 2000년대 들어서는 1나노미터 전후의 가공정밀도를 보이고 있으나, 절삭가공이라는 관점에서 보면 원자의 격자 간 간격인 0.3나노미터 까지가 최대한계라고 볼 수 있다. 초정밀급 가공의 필요성으로 최근 들어 곡면 상에 미세 구조를 생성하는 기술을 필요로 하는 응용분야가 발생하고 있다. 공작기계의 구성장치 중 쿨런트펌프는 공작기계의 절삭 보링 및 그라인딩 작업 시 가공물과 공구를 냉각시키고 절삭된 칩을 분산시키거나 세척하기 위한 절삭유를 작업테이블 또는 가공 위치 등에 공급하여 가공물의 품질과 표면조도에 직접적인 영향을 주는 장치이다. 공작기계에서 가공물을 공작 시 쿨런트펌프를 이용하여 절삭유의 배출하는 과정에서 공기와 접촉하고, 다시 절삭유탱크로 순환하는 과정에서 공기가 함유하게 되며, 쿨런트펌프 내에 함유된 절삭유에 의해 기포가 발생하여 쿨런트펌프의 토출량이 감소하게 된다. 그 결과 절삭된 칩의 제거 감소 및 가공물의 냉각이 감소하여 가공물의 품질저하 와 표면조도가 감소하는 문제점이 발생한다. 또한, 절삭유에 함유된 공기에 의해 절삭유 부패현상이 발생하여 악취 및 환경오염에 원인이 된다. 그 결과 절삭된 칩의 제거 및 냉각성능이 감소하여 가공물의 품질과 표면조도가 저하되는 문제점이 발생한다. 현재 이와 같은 문제점의 해결책으로 30분 동안 공작기계를 가동 중지하여 해결하고 있다. 공작기계의 가동 중지로 생산성이 감소하게 되어 직접적인 문제 해결법이 아니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기포억제가 가능한 공작기계용 쿨런트펌프를 설계하고자 한다. 기존에는 공작기계용 쿨런트펌프의 성능개선을 위하여 주로 임펠러 입구각의 변경과 같이 임펠러의 구조개선을 통하여 최적설계를 하고 있다. 본 연구에서는 쿨런트펌프 케이싱을 구조개선하여 기포억제가 가능한 쿨런트펌프를 설계를 고려하고 있다. 쿨런트펌프를 1차적 설계검증을 위해 CFD해석을 고려하고 있다. CFD해석 신뢰성 검증으로 쿨런트펌프의 성능실험을 진행하였다. k-epsilon Realizable, k-epsilon RNG, k-omega SST 이 3가지 난류모델을 이용하여 CFD해석을 진행하였다. 쿨런트펌프 성능실험결과 k-omega SST 난류모델을 이용하여 해석을 진행하였을 때, 가장 오차율이 적었으며, 3.31% 이내의 오차율을 가졌다. 본 연구에서는 이전 쿨런트펌프의 성능개선 방법인 임펠러 구조개선이 아닌 쿨런트펌프 케이싱의 구조개선으로 공작기계용 쿨런트펌프의 성능, 양정 증가 및 기포억제가 가능하였고, 쿨런트펌프 성능실험 결과와 CFD해석을 비교분석한 결과 단순한 모델링일수록 해석오차율은 줄어들며, k-omega SST 난류모델은 쿨런트펌프와 같은 터보기계의 설계검증으로 CFD해석을 진행 시 난류모델에 적합하다는 것을 확인 할 수 있었다. Recent developments in IT technology and the development of electric vehicles have increased the need for ultra-precision. Ultra-precision machining is a machining method with the highest machining precision that seeks the limit of machining precision to satisfy both shape and surface illumination. In the 2000s, the precision of processing was around 1 nanometer, but from the perspective of cutting and processing, 0.3 nanometer, which is the gap between the lattices of atoms, can be seen as the maximum. The need for ultra-precision machining has recently led to applications that require technology to create fine structures on curved surfaces. Among the components of ultra-precise machine tools, the role of the coolant pump is used to cool the workpiece, such as cutting and boring, or to distribute and clean the cut chips. The factors that directly affect the quality and surface illumination of the workpiece. In the process of discharging cutting oil using a coolant pump during machining in a super-precision machine, air is in contact with the air, air is contained in the process of circulating the cutting oil tank again, Cavitation occurs due to the cutting oil contained in the pump, and as a result, the removal of cut chips and cooling performance are reduced, resulting in a problem of poor quality and surface conditioning of the workpiece. In addition, the air contained in the cutting oil causes decay, causing odors and environmental pollution. As a result, the removal and cooling performance of the cut chip are reduced, resulting in the problem of the quality and surface illumination of the workpiece. As a solution to this problem, the machine tool has been shut down for 30 minutes. It is not a direct solution to the problem as the shutdown of the machine tool reduces productivity. Currently, three types of turbulence model corrosion protection are applied in the CFD analysis of the turret system such as the coolant pump. There are k-epsilon Realizable, k-epsilon RNG, k-moga SST. The CFD analysis is conducted using the turbulence model equation to check the performance of the pump and the pressure of the impeller in the pump, and verify the air bubble suppression capability by comparing the existing and improved coolant pumps. The design of the six holes with a diameter of 8mm in pumping casing showed that the performance of the pump had the maximum increase rate of discharge in the positive 10m, and increased by about 72.41%. In addition, the performance improvement effect could be checked at the limit of 11m of positive crystal to 12m. CFD analysis has been verified with design verification of pump casing improvement. In CFD analysis, k-epsilon Realizable, k-epsilon RNG, and k-mega SST were analyzed using three turbulent models. As a result of the pump performance test, when the analysis was conducted using k-mega SST turbulence model, the error rate was the lowest, and the error rate was within 3.31%. In the pump experiment for air bubble suppression, it was confirmed that unlike the existing coolant pump for machine tools in the cutting oil environment that contains air bubbles, the clean pump for improved machine tools can suppress air bubbles and discharge transparent coolant. In this study, it was possible to control the performance, positive increase and bubble of the coolant pump for machine tool by improving the structure of the pump casing rather than improving the impeller structure, and the comparison and analysis of the pump performance test result with CFD analysis showed that the k-omega SST turbulence model was suitable for the CFD turbulence model of the turret system such as the coolant pump by checking the error rate within 3.31%.