안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
Q. 기계 공학에 있어 미래 트렌드는 무엇인지 궁금합니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.기계공학 분야의 미래 기술 트렌드를 구성하는 부분들을간단히 열거해 보면1. 인공지능(AI) 및 기계 학습AI 기반 인터페이스: 로봇 제조업체들은 생성적 AI 기반 인터페이스를 개발하여 사용자가 코드 대신 자연어 명령을 사용하여 로봇을 프로그래밍할 수 있도록 하고 있습니다. 이는 전문적인 프로그래밍 기술이 필요하지 않게 하여 로봇 공학에 대한 접근성을 높이고 교육 비용과 배포 시간을 단축시키고 있습니다예측 유지보수: 예측 유지보수는 기계의 미래 상태를 파악하기 위해 로봇 성능 데이터를 분석하는 예측 AI를 사용합니다. 이는 기계 다운타임 비용을 절감하고, 정보 기술과 혁신 재단에 의하면 자동차 부품 산업에서 계획되지 않은 다운타임 1시간당 130만 달러(원화로 18억 6천만 원)의 비용이 발생하는 것으로 추정됩니다2. 디지털 트윈가상 복제본: 디지털 트윈은 물리적 시스템의 성능을 최적화하는 도구로 많이 사용되고 있습니다. 공장에서 로봇이 점점 디지털 방식으로 통합되고 있기 때문에 디지털 트윈은 실제 운영 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 실행하고 예상되는 결과를 예측할 수 있습니다. 이는 안전에 영향을 주지 않으며, 스트레스 테스트와 수정이 가능하며 비용도 절감할 수 있습니다3. 협동 로봇협업 애플리케이션: 협동 로봇은 인간 작업자를 위한 새로운 도구를 제공하여 작업자의 부담을 덜어주고 지원합니다. 무거운 물건을 들거나 반복적인 동작이 필요한 작업 또는 위험한 환경에서의 작업을 지원할 수 있습니다. 협동 로봇 팔과 모바일 로봇(AMR)을 결합한 모바일 매니퓰레이터(MoMas)는 수요를 크게 확대할 수 있는 새로운 사용 사례를 제공합니다4. 모바일 매니퓰레이터자재 취급 작업: 모바일 매니퓰레이터는 자동차와 물류 또는 우주 항공과 같은 산업에서 자재 취급 작업을 자동화하고 있습니다. 로봇 플랫폼의 이동성과 매니퓰레이터 암의 민첩성을 결합한 제품으로, 복잡한 환경을 탐색하고 물체를 조작할 수 있어 제조 분야의 애플리케이션에 매우 중요합니다5. 휴머노이드 로봇협업과 유연성: 휴머노이드 로봇은 인간과 유사한 디자인으로 실제로 인간을 위해 만들어진 작업 환경에서 유연하게 사용할 수 있으며, 기존 창고 프로세스와 인프라 등에 쉽게 통합할 수 있습니다. 중국 공업정보화부(MIIT)는 2025년까지 휴머노이드를 대량 생산하겠다는 야심찬 목표를 발표했으며, 이는 휴머노이드가 컴퓨터나 스마트폰처럼 상품 생산 방식과 인간의 생활 방식을 변화시킬 수 있는 또 다른 파괴적 기술이 될 것으로 예측하고 있습니다6. 자율 이동 로봇(AMR) 및 이동 조작기(MoMas)자율 모바일 로봇: 자율 모바일 로봇(AMR)은 생산 생산량 개선이 필요한 다양한 호황 부문에서 급속한 성장을 보이고 있습니다. AMR의 이동성과 로봇 팔의 민첩성을 결합한 모바일 매니퓰레이터(MoMas)는 제조 및 물류 분야에서 광범위한 자재 취급 작업을 처리할 수 있습니다7. 디지털 트윈과 가상 구현위험 평가 및 생산 시간 단축: 로봇 팔의 디지털 트윈은 위험 평가를 가속화하고 생산 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 이는 기업이 제조 조정에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 풍부한 실시간 데이터를 제공함으로써 예측 유지 관리 및 실시간 원격 모니터링을 가능하게 합니다위에 열거된 바와 같이이런 기술 트렌드는 기계공학의 발전을 주도하고 있으며, 산업 및 서비스 로봇 분야의 통합과 업무의 미래를 계속해서 형성하고 있습니다.
Q. 기계의 유지 보수의 중요성은 무엇인가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.기계의 종류에 따라 특별한 부분들도 있겠으나기계를 관리함에 있어서, 유지보수 관점에서 일반적으로 중요한 요소들을 정리해 보면1. 설명서 읽기제조업체의 지침: 기계 설명서를 읽어 제조업체의 지침과 권장 사항을 숙지해야 합니다. 이는 장비에 특정한 유지 관리 작업, 일정 및 지침을 설명합니다2. 정기 청소먼지 및 이물질 제거: 장비를 깨끗하게 유지하기 위해 정기적으로 먼지, 이물질 및 성능에 영향을 미칠 수 있는 모든 축적물을 제거해야 합니다. 적절한 청소 도구를 사용하여 기계 및 구성 요소를 청소해야 합니다3. 윤활마찰 감소: 일부 기계는 원활한 작동을 위해 정기적인 윤활이 필요합니다. 기계의 다른 부분에 대한 적절한 윤활유 및 윤활 간격을 결정하려면 설명서를 참조해야 합니다. 윤활제를 올바르게 적용하려면 제조업체의 지침을 따르야 합니다4. 검사마모, 손상, 느슨한 부품: 장비에 마모, 손상 또는 느슨한 부품이 있는지 정기적으로 검사해야 합니다. 벨트, 기어, 베어링, 전기 연결 및 움직이는 부품을 점검해야 합니다. 비정상적인 소리, 진동 또는 누출이 있는지 확인하고 문제가 발생하면 즉시 해결해야 합니다5. 교정 및 조정정밀 기기: 특정 기계는 정확도를 유지하기 위해 정기적인 교정 또는 조정이 필요할 수 있습니다. 제조업체의 지침을 따르거나 교정 절차에 대한 전문가의 도움을 받는 것이 좋습니다6. 마모된 부품 교체예비 부품 목록: 시간이 지남에 따라 기계의 특정 부품이 마모되어 교체가 필요할 수 있습니다. 장비별 예비 부품 목록을 유지하고 필요에 따라 마모되거나 손상된 부품을 교체해야 합니다7. 소프트웨어 업데이트최신 소프트웨어 유지: 기기가 소프트웨어 또는 펌웨어와 함께 작동하는 경우 제조업체에서 제공하는 업데이트를 확인해야 합니다. 소프트웨어를 최신 상태로 유지하면 성능을 개선하고 새로운 기능을 추가하며 확인된 문제를 해결할 수 있습니다8. 교육 및 작업자 관리직원 교육: 장비 작업자가 장비를 정확하고 안전하게 작동하는 방법을 이해할 수 있도록 적절한 교육을 제공해야 합니다. 작업자가 기계 작동 중 발견한 모든 문제나 이상을 보고하도록 권장해야 합니다.9. 문서화유지 관리 활동 기록: 검사 날짜, 윤활, 수리 및 부품 교체를 포함한 유지 관리 활동 기록을 유지해야 합니다. 이 문서는 기계의 유지보수 내역을 추적하고 패턴이나 반복되는 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다10. 안전 점검안전 기능: 안전 기능, 비상 정지 버튼, 가드 및 기타 안전 메커니즘을 정기적으로 검사하여 제대로 작동하는지 확인해야 합니다. 이는 작업자 안전을 보장하는 데 중요합니다이러한 요소들은 기계의 유지보수를 효율적으로 관리하고 장비의 수명을 연장하는 데 중요한 역할을 합니다.
Q. 모터 연결하려고 하는데 걱정됩니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.모터 연결 시 감속비를 결정할 때, 모터 토크를 우선시해야 하는 것은 중요하지만, 단순히 모터 토크만을 고려하는 것은 충분하지 않습니다. 감속비를 결정할 때도 여러 요인을 고려해야 합니다. 고려해야할 부분들을 나열해 보면1. 모터 토크와 감속비의 관계토크 계산 공식: 모터 토크는 다음과 같이 계산됩니다:토크=9550×모터 출력÷모터 입력 회전수×속도비×사용 계수토크 =9550×모터 출력÷모터 입력 회전수×속도비×사용 계수이 공식은 모터의 동력, 속도비, 사용 계수를 고려하여 토크를 계산할 수 있습니다2. 감속비의 결정감속비의 개념: 감속비는 기어 감속기에서 입력 속도와 출력 속도의 비율을 나타내며, 기호 "i"로 표시됩니다. 예를 들어, 입력 속도가 1500r/min이고 출력 속도가 25r/min이면 감속비는 i=60:1입니다감속비의 계산 방법:기어비 공식: 감속비 = 입력 속도 ÷ 출력 속도기어열의 계산 방법: 감속비 = 종동 기어 수 ÷ 종동 기어 수 (다단 기어 감속의 경우)벨트, 체인 및 마찰 휠 감속비 계산 방법: 감속비 = 구동 휠 직경 ÷ 구동 휠 직경3. 감속비와 모터 토크의 상관관계감속비가 클수록 토크가 증가: 감속비가 클수록 기어 모터의 출력 토크가 커지고, 감속기의 부하 용량이 커집니다. 따라서, 감속비를 결정할 때는 모터 토크와 함께 감속기 용량을 고려해야 합니다4. 12.45Nm의 회전 시 감속비12.45Nm의 회전 시 감속비 50:1의 적합성: 12.45Nm의 회전을 시킬 때, 감속비 50:1을 사용하는 것은 적합한 선택이 아닙니다. 감속비를 결정할 때는 모터 토크와 함께 필요한 출력 축 회전수를 고려해야 합니다. 일반적으로 감속비는 1/5~1/30, 1/31~1/90 범위로 선택됩니다■ 결론모터 연결 시 감속비를 결정할 때, 모터 토크를 우선시해야 하지만 단순히 모터 토크만을 고려하는 것은 충분하지 않습니다. 감속비를 결정할 때는 여러 요인을 고려해야 하며, 필요한 출력 축 회전수와 함께 감속기 용량을 고려해야 합니다. 따라서, 12.45Nm의 회전 시 감속비 50:1을 사용하는 것은 적합하지 않으며, 더 적절한 감속비를 선택해야 합니다.
Q. 엔트로피는 항상 증가하는데 클라우지우스 부등식이 왜 0보다 작은가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.엔트로피는 항상 증가한다는 조건에서, 비가역 상태에서 클라우지우스 부등식이 0보다 작은 이유를 아래에 열거해 보자면■ 클라우지우스 부등식의 의미클라우지우스 부등식은 열역학 제2법칙을 표현하는 데 사용되는 중요한 도구입니다. 이 부등식은 다음과 같이 표현됩니다δQrevT≥0TδQrev≥0여기서 δQrevδQrev는 가역적 열량, ( T )는 절대온도입니다. 이 부등식은 모든 열역학적 과정에서 성립하며, 특히 비가역적 과정에서 엔트로피의 증가를 설명합니다■ 비가역 상태에서의 엔트로피 증가비가역 상태에서 클라우지우스 부등식이 0보다 작은 이유는 엔트로피의 증가 때문입니다. 엔트로피는 열역학적 상태량으로, 시스템의 열역학적 상태에 의해 결정됩니다. 비가역적 과정에서는 시스템의 내부 에너지와 주변 환경의 에너지가 상호 작용하여 엔트로피가 증가합니다엔트로피의 정의와 클라우지우스 부등식엔트로피 ( S )는 다음과 같이 정의됩니다dS=δQrevTdS=TδQrev이 식에서 ( dS )는 엔트로피의 변화량, δQrevδQrev는 가역적 열량, ( T )는 절대온도입니다. 비가역적 과정에서는 ( dS > 0 )이므로, 클라우지우스 부등식이 0보다 작아지는 이유는 엔트로피의 증가 때문입니다■ 열전달 과정을 예로 들면열전달 과정은 대표적인 비가역 과정입니다. 열전달 과정에서 열이 시스템에서 주변 환경으로 전달되며, 이는 엔트로피의 증가를 의미합니다. 예를 들어, 뜨겁게 달궈진 철 덩어리가 호수 속에 들어가서 식는 과정에서, 철 덩어리의 엔트로피는 감소하지만, 호수의 엔트로피는 증가합니다. 이러한 과정에서 클라우지우스 부등식이 0보다 작아지는 이유는 호수의 엔트로피가 증가하기 때문입니다■ 결론클라우지우스 부등식이 0보다 작은 이유는 엔트로피의 증가 때문입니다. 비가역 상태에서 열역학적 과정은 항상 엔트로피의 증가를 의미하며, 이는 클라우지우스 부등식이 0보다 작은 이유를 설명해주는 근거가 됩니다.
Q. 자율주행자동차 비오거나 기상악화때 안전한가요
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.기상악화 상황이나 도로차선이 눈 등으로 안보이거나 물리적 훼손이 이뤄진 상황에서도 자율주행 자동차는 문제없이 자율주행 안전성을 보장할 수 있는 것은 아닙니다. 이러한 상황에서 자율 주행 자동차는 다양한 문제를 겪을 수 있으며, 특히 눈 오는 상황에서 센서 신호의 정확도가 저하될 수 있습니다.■ 기상악화와 자율 주행 자동차센서 신뢰도 저하:눈 오는 상황: 눈이 쌓이면 센서 신호에서 정보를 처리하려고 할 때 인식 알고리즘의 신뢰도 저하를 일으킬 수 있습니다. 이는 접근하는 물체를 감지하지 못하거나 실제로 존재하지 않는 물체를 잘못 감지할 수 있습니다각 센서의 특성:카메라: 가시성 및 대비 감소로 인해 정확도가 저하될 수 있습니다.라이다: 신호 산란, 흡수 및 감쇠로 인해 데이터의 품질이 저하될 수 있으며, 거짓 결과를 발생시킬 수 있습니다.레이더: 물체를 감지할 수 있지만 올바르게 분류할 수 없을 수 있습니다■ 해결 방안시뮬레이션 테스트:디지털 테스트: 실제 정확도로 무한한 모델을 생성하여 물리적 프로토타입에 관한 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 시뮬레이션은 엔지니어가 무한한 날씨 및 시나리오 변수를 모델링할 수 있도록 지원하여 악천후 시 자율 주행 차 동작을 효과적으로 테스트하고 개선할 수 있습니다고성능 센서 개발:LG이노텍의 고성능 라이다: 기상 악화 시 탐지 거리가 기존 대비 3배 늘린 '고성능 라이다'를 개발했습니다. 이는 가시거리가 2 m인 극심한 안개 상황에서 45 m 거리까지 물체를 감지할 수 있으며, 특정 각도가 아닌 모든 시야각에서 균일하게 고해상도 구현이 가능합니다.교통안전 인프라 협력:자율 협력 주행: 교통 인프라와 협력 없이는 안전 주행의 한계가 오랜 시간 지속될 것으로 예상됩니다. 따라서, 자율 주행 차량이 교통 환경을 인지하고 판단하기 위해 실시간으로 수동식·능동식 교통 안전 시설물의 안전 정보를 전달받는 정보 체계를 구축하는 것이 중요합니다■ 결론여려 요인에 의한 차선 인지 불능 상황에서자율 주행 자동차는 완전한 자율 주행 안전성을 보장할 수 있는 것은 아닙니다.. 그러나 고성능 센서 개발과 시뮬레이션 테스트, 교통 안전 인프라 협력 등을 통해 이러한 문제를 해결하고자 하는 연구와 노력이 계속해서 진행되는 단계입니다.