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- [학생실적] 2023년 대한기계학회 신뢰성부문 ‘우수학위논문상’, '우수논문상' 수상 (Best thesis Award of 2023 KSME-Reliability Division)
- 2023년 3월 23일, ‘금속 적층 제조 중 제품 휨 예측을 위한 실시간 모니터링 기반 특징 추출’(박사과정 이중언, 지도교수 권대일) 논문이 2023년 대한기계학회 신뢰성부문 우수학위논문상을 수상하였습니다. On March 23, 2023, the paper ‘In Situ Monitoring-based Feature Extraction for Metal Additive Manufacturing Products Warpage Prediction’ (Ph.D student Jungeon Lee, Advisor Professor Daeil Kwon) won the best thesis award 2023 of KSME-Reliability division. 2023년 3월 23일, 대한기계학회 신뢰성부문 춘계학술대회에서 ‘소음 측정기반 스크롤 컴프레서 불량 진단’(석박통합과정 이근일, 연구원 임광섭, 임정묵, 지도교수 권대일) 논문이 우수논문상을 수상하였습니다. On March 23, 2023, the paper ‘Scroll Compressor Defect Diagnosis Based on Noise Measurement’ (Combined Master/Ph.D student Geunil Lee, Researcher Gwangsub Lim, Jungmook Lim, Advisor Professor Daeil Kwon) won the best paper award of KSME-Reliability division on 2023 Spring Conference.
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- 작성일 2023-04-03
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- [일반] 권대일 교수, 대한기계학회 실험역학학술상 수상
- 2023년 3월 23일, 권대일 교수님께서 2023년 대한기계학회 실험역학학술상을 수상하였습니다. 이 상은 ‘PHM-based Wiring System Damage Estimation for Near Zero Downtime in Manufacturing Facilities’ 등 여러 업적을 통한 신뢰성 분야의 실험역학 발전에 기여를 인정하여 수여된 상입니다. On March 23, 2022, Professor Daeil Kwon won the Experimental Mechanics Academic Award 2023 from KSME. This award is to recognize contributions to the advancement of experimental mechanics in the field of reliability through various achievements, including ‘PHM-based Wiring System Damage Estimation for Near Zero Downtime in Manufacturing Facilities’.
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- 작성일 2023-04-03
- 조회수 2053
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- [일반] 이동희 교수, 제10회 SK하이닉스 산학연구과제 포상서 우수상 수상
- 시스템경영공학과 이동희 교수가 제10회 SK하이닉스 산학연구과제 우수발명 포상에서 우수상을 수상하였다. 산학연구과제 우수발명 포상은 SK하이닉스와 산학협력을 진행 중인 대학에서 연구과제 수행 중에 출원한 특허 중 우수특허를 선별해 포상하는 제도로 지난 2013년부터 매년 열리고 있다. 우수상을 수상한 이동희 교수는 "웨이퍼 맵 상의 군집성 불량 관리를 위한 공정경로 도출 방법" 과제를 실시하며 웨이퍼 맵 상의 특이패턴 감지 및 특이패턴을 발생시킨 혐의설비를 탐색하는 알고리즘 개발 기술을 개발하였다. 하나의 웨이퍼에는 다수의 반도체 칩이 존재하는데, 웨이퍼 가공(fabrication)이 완료되면 probe test를 통해 웨이퍼에 존재하는 모든 반도체 칩의 검사 정보를 이미지 형태로 표현한다. 이를 웨이퍼 맵이라고 하며, 이를 통해 불량칩의 위치를 한눈에 파악할 수 있다. 웨이퍼 맵 상에서 불량칩이 특정 영역에만 다수 분포하는 등 일정한 패턴을 보이는 경우가 있는데, 이는 가공공정에서 설비고장 등의 문제가 발생했었음을 시사한다. 반도체는 대량 생산 체제이므로 이러한 문제를 적시에 탐지하고 조치하는 것이 피해를 최소화할 수 있다. 이동희 교수는 이번 과제에서 합성곱신경망(Convolutional neural network; CNN)을 이용하여 웨이퍼 맵을 자동으로 분류하였으며, 불량모드의 유사도를 정량화하여 유사도가 높은 불량모드를 가진 불량칩은 유사한 색상으로 웨이퍼 맵에 표현하는 기법을 개발하였다. 또한, 혐의설비를 추적하는 알고리즘을 '패턴 마이닝 기법'을 통해 개발하여 기존에 엔지니어가 발견하지 못한 새로운 특이패턴을 발견하였고 혐의설비를 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다. 이러한 과정을 통해 수백 개의 공정 단계에서 수집 및 분석되는 대량의 공정데이터 중 손쉽게 확보할 수 있는 공정이력데이터를 분석하여 효과적으로 공정경로, 설비효과, 설비진단 등을 수행할 수 있게 되었다. 이동희 교수는 "수상하게 되어 영광이고 SK하이닉스에 감사드린다. 과제를 수행하면서 이론과 현실의 차이를 느끼게 되었고 이를 하나씩 해결하고 괴리를 좁혀가며 현장에 적용시켰던 과정이 보람찼다"고 밝히며 "앞으로도 지속적인 산학과제 수행을 통해 우수한 연구성과를 도출하겠다."고 포부를 밝혔다. 이번 포상식은 코로나19 감염 예방을 위하여 SK하이닉스 담당 조직에서 직접 수상자를 찾아 상패를 전하는 방식으로 진행되었다. ▲ (왼쪽부터) 김준수 SK하이닉스 R&D전략기획 TL, 시스템경영공학과 이동희 교수, 하용수 SK하이닉스 특허 직속 부사장
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- 작성일 2022-12-12
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- [학생실적] 대한산업공학회 추계학술대회 ‘석사논문경진대회 최우수상’ 수상
- 대한산업공학회 추계학술대회에서 “Overconfidence relaxation for out-of-distribution samples via hypersphere embedding and weight regularization” (석사과정: 김태욱, 지도교수: 이종석) 논문이 석사논문경진대회 최우수상을 수상했다. 이 논문에서는 인공지능이 학습하지 못한 패턴에 대응을 할 수 있도록, 학습 외 분포 데이터 탐지를 위한 기법 개발을 개발하였다. 이번 석사논문경진대회에서는 40편 이상의 논문이 투고되었고, 1차 논문 심사 (double-blind 심사), 2차 발표 심사를 거쳐 수상자를 결정하였다.
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- 작성일 2022-11-08
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- [일반] 노상도 성균관대 교수 “스마트 팩토리, 디지털 트윈으로 완성”
- 노상도 성균관대 교수 “스마트 팩토리, 디지털 트윈으로 완성” 4차 산업혁명을 맞이해 산업 경계 구분이 모호해지고 융합된 기술이 경제체제와 사회구조를 급격하게 변화시키고 있다. 제조 산업도 대량 맞춤 생산을 거쳐 개인화 생산도 가능한 모습으로 전환되고 있다. 제품 개인화와 복잡화가 진행되는 과정에서 다품종 적시 적량 생산 실현을 위해 제조업은 기존 대량생산 체제를 탈피하면서도 비용은 적게, 품질은 더 좋게 만들 방법을 모색하고 있다. 실현할 수 있는 핵심 방법으로 '디지털트윈'이 떠오르고 있다. 디지털트윈과 스마트팩토리 분야 최고 권위자로 꼽히는 노상도 성균관대 산업공학과 교수는 “디지털트윈은 스마트팩토리의 '똑똑함'을 실현하는 데 필요한 핵심 기술”이라고 말한다. 노 교수는 관련해 산학협력 연구를 수행했으며, 여러 연구논문 발표와 함께 교육부 BK21 '자율형 스마트공장 교육연구단'을 이끌고 있다. 디지털트윈은 실제 세계에 존재하는 하나의 시스템을 그대로 가상 세계로 옮겨놓은 '쌍둥이'를 말한다. 거기서 끝나는 게 아니라 옮겨진 모델이 실제 세계와 연결돼 있어 실제 세계에서 변동이 일어날 때마다 '동기화'가 이뤄지는 것을 전제로 한다. 디지털트윈과 동기화된 여러 데이터가 사물간 데이터를 공유하는 '초연결'을 통해 실시간으로 수집되고, 디지털트윈을 통해 다양한 분석과 시뮬레이션을 수행한다. 노 교수는 “세상의 데이터 수집과 분석을 통해 과거에 있었던 일과 현재는 물론 앞으로 일어날 일까지 예측이 가능한 디지털트윈은 '타임머신 모델'으로도 불린다”고 말했다. 디지털트윈은 대규모 인프라나 스마트시티 등 실제를 구현하기 곤란한 상황에서 주로 사용되며, 최근 제조 혁신 핵심 요소로 떠올랐다. 기존 제조 혁신은 대부분 '공장 자동화'로 추진됐다. 공장 자동화는 일정한 범위 제품과 공정을 대상으로 사용되는 로봇이나 장비 등을 컴퓨터가 자동으로 제어, 운영해 효율성과 신뢰성을 높인 것이다. 공장 자동화는 작업자가 직접 수행해야하는 작업을 줄이고, 변동에 따른 입력이나 생산, 품질 관리 등으로 축소시켜 생산성과 품질, 납기 향상 측면에서 각광 받았다. 한 발 더 나아간 스마트팩토리는 관리하지 못하던 변동 대응까지도 똑똑하게 수행해주는 자율 생산 체계를 말한다. 디지털트윈을 통해 알 수 있게 되는 과거와 현재, 미래를 기반으로 제품 변경, 수요 변동에 따른 공급량 결정과 공정의 변화, 품질 관리 등 여러 가지 의사결정을 컴퓨터가 대신 한다. 노 교수는 “정해진 범위에서 자동으로 운영되는 공장 자동화와 달리 스마트팩토리는 예상 못했던 변동에도 자율로 판단, 대응해 고객 맞춤형 제품까지도 최소한 비용과 시간으로 생산할 수 있다”면서 “모든 것은 디지털트윈을 통한 진단 분석 예측 최적화에 기반해 스마트팩토리 핵심은 디지털트윈이라 해도 과언이 아니다”라고 강조했다. 모든 공장이 똑같은 모습의 스마트팩토리로 전환을 필요로 할까. 노 교수는 “제조하는 제품과 생산시스템 성질에 따라 다르다”고 말한다. 초코파이같이 큰 변동 없이 대량으로 꾸준히 생산되는 제품, 또 연속 수행되는 화학과 철강 공정, 반도체처럼 장비 중심으로 고정된 생산시스템은 온도, 속도 등 제한된 조정 가능 범위로 우선 적용 범위가 정해지게 된다. 맞춤형 생산을 위한 스마트팩토리 도입이 필요한 대표 분야로는 자동차, 가전 등이 있다. 과거에는 전용 라인에서 적은 종류 제품을 대량으로 만들었지만 현재는 소비자 요구를 만족시키기 위해 품목당 생산량이 크게 줄었다. 과거 100만개를 만들던 라인에서 이제는 2000개씩 500가지를 생산해야 경쟁력을 갖출 수 있게 된 것이다. 제조에서 변동이 극심할 때 디지털트윈을 만들면 실제 생산하지 않고도 문제를 예측하고 대응이 가능하다. 생산 과정에서도 실시간으로 연동되는 디지털트윈을 통해 발생되는 여러 문제에 효율적인 대처가 가능하다. 노 교수는 “스마트팩토리가 모든 공장에 도입될 것은 분명하다. 다만 업종과 상황에 따라 도입 시점 차이가 존재할 뿐”이라고 말했다. 스마트팩토리 실현을 위한 디지털트윈은 이미 일부 선도기업이 도입하거나 도입을 추진하고 있다. 그러나 대다수 기업이 디지털트윈을 도입하는 데 있어 경제·기술적으로 어려운 것이 현실이다. 각양각색 설비와 인터페이스 데이터를 수집해 디지털트윈을 구축, 운영하는 것이 녹록지 않기 때문이다. 따라서 이런 데이터를 한데 모아 활용할 수 있는 플랫폼 중요성이 강조되고 있다. 플랫폼 안에 필요한 정보가 실려 있으면 이를 활용해 디지털트윈을 구축하고 운영하는 것이 훨씬 용이해진다. 플랫폼은 설비나 인터페이스에 대한 데이터의 수집에서 시작해 각종 정보시스템과 연계해 디지털트윈을 구축하며, 이후 제품·공장설계, 생산계획, 품질관리 등 여러 의사결정에 관여할 수 있다. 모든 정보와 데이터는 플랫폼을 통해 어디에서나 사용할 수 있도록 상호운용성을 갖춘다. 노 교수는 “디지털트윈이 미래 스마트팩토리를 실현시키는 데 중요한 역할을 할 것”이라면서 “더 많은 공장이 디지털트윈을 접하기 위해서는 플랫폼 역할이 매우 중요하다”고 강조했다. 디지털트윈과 플랫폼, 데이터 수집 솔루션 이야기는 1월 20일 오후 2시에 개최되는 '스마트제조 디지털트윈 플랫폼' 웨비나를 통해 더욱 심도 있게 다뤄진다. 이호기자 dlghcap@etnews.co.kr 출처: 노상도 성균관대 교수 “스마트 팩토리, 디지털 트윈으로 완성” - 전자신문 (etnews.com)
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- 작성일 2022-01-26
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- [학생실적] 산업공학과 스마트공장트랙, 산업디지털전환(DX) 우수논문경진대회 산업통상자원부 장관상 3연패와 프로젝트 경진대회 수상 등 쾌거
- 산업공학과 스마트공장트랙, 산업디지털전환(DX) 우수논문경진대회 산업통상자원부 장관상 3연패와 프로젝트 경진대회 수상 등 쾌거 산업공학과 스마트공장운영설계트랙 연구팀이 2021년 산업디지털전환(DX) 우수논문 경진대회에서 산업통상자원부 장관상(대상)과 한국전자기술연구원 원장상(최우수상)을, 스마트공장 운영설계 전문인력양성사업 프로젝트 경진대회에서 한국산업지능화협회 회장상(우수상)을 수상하였다. 산업디지털전환(DX) 우수논문경진대회 대상은 2019년, 2020년에 이어 3연패로, "자동차 부품 생산라인을 위한 CPS 플랫폼과 디지털트윈 개발 및 적용" (석사과정 최종환, 임주희, 박사과정 양진호, 지도교수: 노상도) 논문이 수상하였다. 특히 이 논문은 EU의 다자간국제공동연구 프로그램인 EUREKA Smart Manufacturing의 지원으로 왕립공과대학(KTH), 스카니아, 에릭슨, HDW 등과의 글로벌 산학협동을 통하여 우리나라의 유라, 덱스타, KAIST와 산학협동으로 진행한 연구로서 사이버물리시스템과 디지털트윈을 실제 현장에 적용할 수 있는 플랫폼과 필요 기술을 개발, 실제 적용한 점에서 높은 평가를 받았다. 아울러 최우수상을 수상한 "자동물류시스템의 설계 검증 및 운영을 위한 디지털트윈 개발 및 적용" (석사과정 송승현, 이찬혁, 박사과정 이동건, 지도교수: 노상도) 논문은 LG전자 생산기술연구원과의 산학협동연구를 통해 스마트제조 현장의 물류 장비에 대한 디지털트윈을 설계, 개발하였으며, 실제 현장 적용을 통하여 그 효과를 검증한 실용적인 연구로 높은 평가를 받았다. 스마트공장 운영설계 전문인력양성사업 프로젝트 경진대회에서는 "디지털트윈 기반 시뮬레이션을 통한 설비 이상 탐지 및 공정 관리 모델 개발" (석사과정 조강연, 김동훈, 최종환, 송호준, 이재민, 손종욱, 이선빈, 지도교수: 강석호, 노상도, 이종석, 신완선) 프로젝트가 우수상을 수상했다. 이 프로젝트에서는 트랙에서 운영한 '데모공장 IIoT 시스템 및 실습' 수업을 통해 교육받은 OPC UA 기술 등을 활용, 설비 이상 탐지와 공정 관리에 디지털트윈을 설계, 구현하였다. 올해로 4회를 맞는 “산업디지털전환(DX) 우수논문경진대회”는 산업디지털전환과 스마트제조의 핵심 기술과 고도화된 운영설계에 대한 연구 진흥을 위해 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원, 한국전자기술연구원, 한국생산성본부, 한국산업지능화협회, 한국산업기술대학교 등의 후원으로 매년 진행되고 있다.
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- 작성일 2021-12-16
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- [학생실적] PHM ASIA PACIFIC conference "우수 논문상"수상
- 2021 PHM ASIA PACIFIC conference 에서 "Lifetime Estimation of Steering Roll Connector Modules under Automotive Field Environment" (석사과정 강문식, 지도교수 권대일) 논문이 우수 논문상을 수상했다. 이 논문에서는 자동차 부품의 고장을 분석하고, 해당 고장에 영향을 미치는 환경요인 식별 및 이에 기반한 가속수명시험을 통해 다양한 환경 조건에서의 부품 수명을 추정하였다.
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- 작성일 2021-12-02
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