안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
기계공학
Q. 드릴 가공속도와 앤드밀 가공속도는 공구경에 따라서 상관관계가 있나요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.앤드밀 가공작업의 중추적 역할은 적절한 앤드밀 선택인데요.최적의 엔드밀 선택은 가공할 재료, 특정 가공 작업 유형(예: 황삭, 정삭 또는 윤곽 가공), 부품 형상의 복잡성을 포함한 여러 요소에 의해 결정됩니다. 과도한 마모나 공구 파손을 방지하려면 가공물과 공구 재료 간의 재료 호환성이 필수적입니다. 더욱이, 앤드밀의 플루트 수, 플루트 형상 및 코팅과 같은 설계 속성은 재료 제거 효율성, 표면 마감 품질 및 가공 작업 중 열 관리에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 가공 요구 사항과 피삭재 재질 특성에 맞춰 엔드밀을 합리적으로 선택하면 가공 효율성을 크게 향상시키고 공구 수명을 연장하며 가공 부품의 원하는 정확도와 마감을 보장할 수 있습니다.속도 및 피드 최적화를 위해서는속도 및 피드 계산기를 사용해야하는데 이는 가공 매개변수를 최적화하는 데 매우 유용한 도구입니다. 그들은 공구 재료, 공작물 재료, 공구 직경 및 절삭 깊이를 기반으로 최적의 절삭 속도와 이송 속도를 추천하는 알고리즘을 사용합니다. 사용자는 가공 작업에 대한 구체적인 세부 정보를 입력하여 공구 마모를 최소화하고 효율성을 극대화하는 데이터를 빠르게 얻을 수 있습니다. 이 계산기는 표준 데이터를 적용할 수 없는 맞춤형 또는 고유 응용 분야에 유용하며 기계 기술자가 특수 재료 또는 복잡한 형상에 대한 매개변수를 조정할 수 있도록 해줍니다.효율적 가공을 위해 이송 및 속도 차트를 해석해야 합니다.이러한 차트를 올바르게 해석하면 절삭 매개변수를 조정하여 공구 수명, 표면 조도 및 생산 효율성을 최적화할 수 있습니다. 이 차트는 출발점이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 실제 조건에서는 최적의 결과를 위해 권장 값을 조정해야 할 수도 있습니다.속도 및 피드 차트는 제조업체의 권장 사항, 온라인 리소스 또는 도구 공급업체가 제공하는 다운로드 가능한 PDF 파일에서 흔히 찾을 수 있습니다.
기계공학
Q. 현 시점에서의 인공지능 발전은 어느정도인가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.말씀대로 수많은 곳에서 응용 되는 것이 인공지능인데요일단 인공지능의 현 트렌드를 보면인공지능과 사람의 협업인공지능과 사회의 상호작용인공지능과 환경의 조화의 트랜드를 가집니다.인공지능 발전정도를 가늠하기위해서는활용되는 사례를 살펴봄으로써 알 수 있는데요활용사례들을 살펴본다면1, 의료질병진다, 치료계획, 환자 모니터링에 사용의료영상, 유전자검사, 증상 분석등을 통해 다양한 질병 신속진단환자개인정보/의료데이터 기반 맞춤형 치료 계획 수립 / 실행웨어러블 기기/스마트폰/원격카메라 등 통한 환자 모니터링 관리 가능암, 치매, 코로나 등 질병과의 전쟁음성/영상/증상/유전자 등 데이터분석통한 코로나 감염여부/ 위험도 판단기침소리/열화상카메라 통해 탐지 및 환자개인정보 고려하여 치명률 계산영상/ 유전자 데이터 분석 으로 암 종류/단계 진단, 최적 치료방법추천예로, 유방암/피부암 등 영상분석으로 암세포 위치.크기파악, 유전자정보 바탕으로 개인화된 면역치료/항암선택뇌영상/음성/행동패턴 분석 통산 치매증상/원인파악/ 발병예측/예방조언 가능 2, 교육학습컨텐츠, 평가, 피드백 등에 사용자연어처리, 음성인식, 컴퓨터 비전등 기술로 다양항형태 학습컨텐츠 생성가능또한 학습자수준,성향,목표 등 분석으로 최적화된 학습컨텐츠 제공개인화된 학습/온라인교육/스마트 캠퍼스 가능 ( 일명 어뎁티드 러닝을 통한 학습)학습자의 수준/성향/목표/선호 등 파악하여 맞춤형 학습경로 방법 제시 지원학습자의 진도,성취, 피드백 등 실시간추적 조정으로 최적의 학습효과 도출웹캠, 마이크,스피커 통한 챗봇, 가상조교 등 형태로 온라인교육 상호작용/참여도 상승 가능IoT , 클라우드, 빅데이터 등 기술과 연계로 얼굴인식 출석, 감정분석 통한 학생 학습태도/만족도 파악 등의스마트 캠퍼스 구축가능3, 보안 얼굴/지문/음성 인식 등에 사용얼굴인식으로 본인인증 통해 기업보안/병원 수술환자/의사인증, /휴대폰보안/ 렌터카 계약자 확인증 가능CCTV분석 통한 수사,성범죄예방 등 활용지문인식 통한 금융서비스, 출입제어, 여권발급, 범죄현장 조사 등 활용음성인식 통한 개인식별 은행전화거래, 스마트카, 콜센터,범죄수사 등 활용4, 범죄예방, 수사, 법정 판결 등 사용CCTV영상분석, 얼굴인식, 행동분석, 위험요인 탐지등 활용지문인식, DNA분석, 음성인식, 거짓말탐지 등 기술 활용법정판결 판례분석, 판결예측, 판결 작성 등 기술 활용5, 게임게임케릭터 지능부여로 사용자와 상호작용 실감나게 가능게임스토리 창의성/다양성 배가게임그래픽에 현실감과 섬세함 상승게임대회 성적바둑에서 알파고 통한 인간 최고수 이김스트크래프트2 에서 인간 최고수 이김도타2 에서 인간최고수 이김이렇게 인공지능은 의료, 보안, 게임 등 여러분야에 활용되고많은 장점과 가능성을 가집니다만여러 도전과 한계에 직면 중입니다.데이터와 알고리즘의 윤리와 품질인간의 역할과 관계인공지능의 취약성과 보안 등의 문제가 해결되야 합니다.또한 복잡한 문제에 대한 학습과 평가사용자의 만족도나 난이도의 균형인공지능의 윤리와 사회적 영향 등의 문제가해결되야하는 난제로 있습니다.이상으로 현시점 인공지능의 상황에 대해 나열해 보았습니다.
기계공학
Q. 3D 프린팅이 제조업에 미치는 영향은 무엇인가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.3D 프린팅은 제조산업에 혁명을 일으키는 상황인데요영향을 나열해 보면1, 비용 절감과 생산성 향상 생산과정에서 금형제작 등 추가비용이 안들기에 기존방식 대비 비용절감 복잡한 형태 제품/부품 제작 시 생산성 향상2, 설계자유도 향상 설계 자유도 향상으로 더 복잡한 형태 제품 쉽게 제작 기존방식으로 힘든 형태도 3D프린팅으로 쉽게 제작3, 생산속도 및 유연성 향상 생산속도가 빨라지고 유연성이 향상되어 시장변화에 신속대응 가능 시제품 신속 제작하고 개선사항을 즉시 반영가능하여 개발/ 생산 기간의 단축 가능응용분야를 더불어 나열해본다면1, 의료분야 맞춤형 의안/임플란트 제작, 조직공학/생체공학 재료 개발등 활용 인고장기 조직 프린팅 통한 이식수술 활용2, 항공우주분야 부품제작 엔진부품 ,주조물, 고압 산소밸브, 열도성 부품 등 다양한 제품제작가능 기존 제조공정에서 불가능한 복잡한 형태 부품 쉽게 프린팅3, 경량화복잡한 내부 구조물 제작통한 경량화로 비행기 및 우주선 경량화로 연료소비량 감소 및 비행성능 향상4, 디자인혁신 복잡한 부품/구조물 및 새로운 디지안 아이디어 구현 가능5, 시제품/실험 제작 새로운기술/ 제품 개발 과정에서 신속한 시제품 제작/실험 가능 연구 / 개발 과정을 효율화 가능6, 유지 / 보수 보품 손상/ 고장 시 프린팅으로 필요부품 즉시 제작 가능통한 유지보수 수리 효율화7, 건설분야 모형제작, 건축자재 제작까지 가능으로 건축물 내부구조물 제작 효율화 가능8,자동차 자동차 부품 제작/개발 활용으로 , 특히 엔진부품 경량화/디자인 개선에 응용이와 같이 여러 분야에 응용되고또한 금형을 통한 대량 생산에 기대는 대기업 제조방식에서3D프린팅을 통한 커스터마이징 소량 생산에도 능동적 대처가 가능한 흐름이 생겼다고할 수 있습니다.
기계공학
Q. 기계공학에서 인공지능이 쓰이는 경우를 알려주세요
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.기계공학에서 인공지능이 활용되는 부분이라면기계공학의 로봇공학 측면에서 활용되는 부분이 주류를 이루는데요1, 제조산업 로봇분야 응용 고도로 자동화된 생산시스템을 구축하여 생산성향상/비용절감에 기여 반복작업/정확성과 속도 우수/ 제조공정 자동화 면에서 AI 접목2, 의료분야 응용 수술보조, 재활치료, 의료검진 및 정밀 수술 수행가능, 환자 재활치료, 환자상태 모니터링, 수집데이터 재활전문가/의사 측 정보제공3, 스마트 농업 응용 정확한 시기 물공급, 작물 자동 수확, 품질 유지, 재배 /가공 등에 인공지능 드론/ 로봇 등 투입으로 농업 생산성 향상, 식량부족 문제 해결에 기여4, 우주탐사 / 군사분야 응용 우주선 유지보수, 탐사 장비 조작 임무 수행 군사 폭탄제거 /탐지, 위험지역 정찰, 인명구조 등 작전에 투입이렇게 기계공학 로봇분야가 인공지능과의 융합을 통해로봇의 지능과 자율성 향상 으로 더욱 인간과의 협업이 강화되고다양한 분야에서 응용이 가능할 것입니다.
기계공학
Q. 인공지능 학습관련하여 어댑티브 러닝이 무엇인가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.둘다 빅데이터를 통한 머신러닝 이라는 부분은 동일 합니다만딥러닝이라는 것은학습 부분에 초점을 두고 본다면관련 분야에 대한 모든 문제들을 빅데이터를 통해 살피고관련분야에 대한 전체회원들의 취약적 부분, 난이도 등을 파악하는 관점이라면어뎁티드 러닝은 모든 문제들에 대한 빅데이터를 기반으로 하긴 하나초점을 학습자의 수준과 학습유형에 맞춘다는 점이 다릅니다.인공지능과 빅데이터 분석을 통해개개인의 학습을 분헉하고 학습자의 이해도를 객관적으로 측정/ 판단하여분석 결과에 맞춰서 적절한 학습내용을 제공하고 과제를 내어보다 효율적이고 효과적인 개인 맞춤 과외 방식이라 볼 수 있는데여기에 IT기술이 적극적으로 활용된다 보시면 되겠습니다.이는 기업에도 활용가능합니다.직원 개개인 자질 성형 분석 후인재교육 및 관리에 활용가능하고 개인별 작업능력 개발 분야 에서도 활용 가능하겠습ㄴ디ㅏ,인사조직에서는 적응학습과 빅데이터 기반 학습 분석방법 사용으로생산성 높고 우수한 사원들에 대한 분석 및 이직자 그룹에 대한 데이터 분석으로사원 육성과 기존사원 이직 방지에도 활용 가능합니다.