In this paper, we aim to improve the output quality of a food 3D printer through optimized component design and implementation. Existing 3D printers produce customized outputs according to consumer needs, but have problems with output speed and poor quality. In this paper, we aim to solve this problem through optimized design of unit parts such as the extruder, nozzle, guide, and external case. Fusion 360 was used for element design, and in the performance evaluation of the implemented system, the average precision was 0.06mm, which is higher than the non-repeatable precision of ±0.1㎜ of other products, and the feed speed of the existing system was evaluated to be more than twice as fast, from 70mm/s to 140mm/s. In the future, we plan to continuously research output elements that can produce texture and color and device control methods for convenience.

최근 해상 교통량 증가 및 연안 중심의 레저활동으로 인해 다양한 해양사고가 발생하고 있다. 그 중 선박사고는 인 명 및 재산 피해를 유발할 뿐만 아니라 기름 및 위험·유해물질 유출을 동반한 해양 오염사고로 이어질 가능성이 크다. 따 라서 해양사고 대비 및 대응을 위한 지속적인 선박 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 해상 선박 모니터링 체계 구축을 위한 초분광 원격탐사 기반의 항공 실험 수행 및 선박탐지 결과를 제시하였다. 한반도 서해 궁평항 인근 해역을 대상으로 초분광 항공관측을 수행하였으며, 사전에 다양한 선박 갑판에 대한 분광 라이브러리를 구축하였다. 탐지 방법으로는 spectral correlation similarity (SCS) 기법을 사용하였으며 초분광 영상과 선박 스펙트럼 사이의 공간 유사도 분포를 분석하 였다. 그 결과 초분광 영상에 존재하는 총 15개의 선박을 탐지하였으며 최대 유사도에 기반한 선박 갑판의 색상도 분류하 였다. 탐지 선박들은 고해상도 digital mapping camera (DMC) 영상과의 매칭을 통해 검증하였다. 본 연구는 해상 선박탐지 를 위한 항공 초분광 센서 활용의 기초로서 향후 원격탐사 기반의 선박 모니터링 시스템에 주요 역할을 할 것으로 기대된 다.

A Smart factories are systems that enable quick response to customer demands, reduce defect rates, and maximize productivity. They have evolved from manual labor-intensive processes to automation and now to cyber-physical systems with the help of information and communication technology. However, many small and medium-sized enterprises (SMEs) are still unable to implement even the initial stages of smart factories due to various environmental and economic constraints. Additionally, there is a lack of awareness and understanding of the concept of smart factories. To address this issue, the Cooperationbased Smart Factory Construction Support Project was launched. This project is a differentiated support project that provides customized programs based on the size and level of the company. Research has been conducted to analyze the impact of this project on participating and non-participating companies. The study aims to determine the effectiveness of the support policy and suggest efficient measures for improvement. Furthermore, the research aims to provide direction for future support projects to enhance the manufacturing competitiveness of SMEs. Ultimately, the goal is to improve the overall manufacturing industry and drive innovation.

충청남도농업기술원 화훼연구소에서 2021년에 개발된 ‘Pinky Lang’은 분홍색 홑꽃 타입의 스프레이 국화 신품종 이다. ‘Pinky Lang’은 2016년 10월에 육종 하우스 내에서 2016년에 순백색의 진한 녹심이 매력적인 품종으로써 선발 된 백색 홑꽃의 ‘Bodre’ 품종을 방임 수분하여 48개의 종자 를 채취했다. 채취한 종자를 2017년 파종한 뒤 우수개체로 선발되어 2017년부터 2020년까지 4년간 촉성, 억제, 자연개 화 작형별 주년생산성 검정을 수행하여 선발된 우수계통을 ‘SP17-425-01’이라 계통명을 부여하였다. 2020년 최종적으 로 우수한 계통으로써 평가 및 심의를 받은 뒤 ‘충남SP-68 호’로 명명하였고, 당해 년도 12월 직무육성 신품종 선정위원 회를 통과하여 품종명은 ‘Pinky Lang’으로 하였다. ‘Pinky Lang’은 고온기에 화색이 변하지 않고 녹심이 매우 진하며 줄 기가 튼튼한 품종이다. 여름철 흰녹병에도 강하여 고온기 수출 품종으로 적합하다고 판단되었다. ‘Pinky Lang’은 연중 3 작기 재배테스트에서 단일처리 후 개화소요일수는 자연개화 작형 52일, 촉성작형 49일, 억제작형 50일이었고, ‘Yes Luna’ 는 각각 51일, 52일, 52일로 전반적으로 개화소요일수가 짧 았다. ‘Pinky Lang’의 절화장과 줄기굵기는 각각 104.5cm, 4.71mm으로 ‘Yes Luna’가 109.5cm, 4.25mm인 것에 비 해 5cm정도 짧았고 줄기굵기는 0.46mm 더 굵었다. ‘Pinky Lang’의 꽃 크기는 5.6cm이고 ‘Yes Luna’는 6.8cm로 1.2cm 작았다. ‘Pinky Lang’의 한 줄기에 달리는 꽃의 수와 한 송이 당 꽃잎수는 각각 27.7개, 30.9매였고, ‘Yes Luna’ 는 각각 18.0개, 37.0매인 것으로 착화수는 9.7개 많았고 꽃 잎수는 6.1매 적었다. 여름철 재배테스트를 통해 확인해본 결 과 흰녹병 저항성이 높은 경향을 확인하지만, 1~10% 정도의 병반을 보여 완전저항성을 가지진 못하는 것으로 사료된다. 자연개화 작형에서 절화수명의 경우는 24.5일로 ‘Yes Luna’ 에 비해 2.1일 길었다. ‘Pinky Lang’은 과습한 경우 줄기가 연약해질 수 있기 때문에 생장억제제인 Daminozide를 처리 하여 줄기를 강건하게 하고 절화 품질의 균일도를 높여 고온 기 재배에 안정적인 생산이 가능하여 수출할 수 있다.

해수의 탁도는 수중의 부유 물질이나 생물에 의해 혼탁해지는 정도를 정량적으로 나타낸 변수로 연안 환경을 이해하는 데 중요한 해양 변수이다. 한반도의 서해안은 얕은 수심, 조류, 하천 유래 부유 퇴적물의 영향으로 광학적으로 강한 시공간 변동성을 가지고 있어서 인공위성 자료를 활용한 탁도 산출은 해양학적으로 다양한 활용 가능성을 가 진다. 본 연구에서는 경기만을 연구 해역으로 설정하고, 해수의 탁도 산출 알고리즘 개발을 위하여 2018년부터 2023년 7월까지 해양환경공단의 해양수질자동측정망 기반 현장 관측 탁도 자료와 Sentinel-2 인공위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) Level-2 자료를 사용하여 위성-현장 관측치 사이의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 이전의 다양한 탁도 산출식을 조사하여 정확도를 상호 비교하였고 경기만 해역에서 최적 파장대를 조사하고 분석하였다. 그 결과 녹색 밴드 (560 nm)를 기반으로 한 탁도 산출식이 0.08 NTU의 상대적으로 작은 평균 제곱근 오차를 보였다. 인공위성 광학 자료 를 기반으로 산출된 탁도는 해수의 광학적 특성과 연안 환경의 변동성을 이해하고 다양한 해상 활동에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 부산신항에서 스크러버를 장착한 선박이 세정수를 배출하였을 때 인근 해역에 미치는 영향을 검토하기 위해 확산예측을 수행하였다. 세정수에 포함된 용존무기탄소(DIC)의 농도를 통제한 채로 세정수의 pH 조건별로 해역에 미치는 영향을 대조기 와 소조기로 나누어 평가하였다. 선박 1대에서 24시간 동안 세정수를 배출할 때, pH가 최대 0.076, 0.083 감소하였다. DIC의 경우 0.561mg/L, 0.612mg/L 증가하였다. 부산신항에 수용가능한 선박수인 24대를 전부 가정하여 실험하였을 경우 pH는 0.200, 0.545 감소하였고, DIC는 1.464mg/L, 3.629mg/L 증가하였다. 일반적으로 스크러버가 세정수를 처리하였을 때 pH 6.1인 것을 감안하여 선박 1대에서 pH 6.1인 조건으 로 24시간 동안 세정수를 배출하는 경우 우리나라 연근해의 연간 pH 변화량보다 약 33.7배 더 큰 폭으로 감소하는 것으로 계산되었다. 선 박이 24대일 경우에는 하루이상 표층의 성층화를 유발하고 수심 4m까지 영향을 주는 것으로 예측되었다.

우리나라 해양환경에 유출되는 위험·유해물질(Hazardous Noxious Substances, HNS)의 해양환경 및 사회환경 영향평가 결과 와 HNS 확산 영역, 해양환경 정보, HNS 실태조사 결과 등 관련 연구 결과 및 자료를 정책결정자와 연구자들에게 공유할 수 있는 HNS 국내 용 플랫폼을 구축하고자 한다. 국내의 HNS 관리 및 배출 체계 마련을 위한 의사결정 지원이 가능하고 국내 실정에 적합한 플랫폼의 설계 를 위하여 유해물질의 데이터 관리 및 유출 시 대응 도구, 기초적인 정보 등 플랫폼에 관련된 기술동향을 분석하는 등 국내·외의 플랫폼 개발 사례를 고찰하였다. 유속 벡터의 전처리 기능 개발, 전처리 결과에 따른 동적 시각화 구현, 해양산업시설 배출 HNS의 유출량과 유출 범위의 전처리 모듈, HNS 해양환경 영향평가 연산 모듈 프로토타입을 개발하였다. HNS 해양환경 영향평가를 위한 국내용 HNS 플랫폼은 초기 위해성을 평가하고 대응 및 관련 법제화 시 과학적인 기초 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This research was conducted to reduce the defect rate caused by nozzle clogging of printing heads used in binder jet 3D printers. The binder jet 3D printing technology may adhere to the printing head nozzle by dispersing powder due to mechanical operation such as transferring the printing head and supplying powder, and may cause nozzle clogging by natural curing at the nozzle end depending on the type of binder used. To solve this problem, this study created a cleaning module exclusively for printing heads to check whether the durability of printing heads is improved through analysis of printing results before and after using the cleaning module. To this end, this research used a thermal bubble jet printing head, and the used powder was studied using gypsum powder.

Among the Additive Manufacturing (AM) technologies, the Binder-Jetting printing technology is a method of spraying an adhesive on the surface of powder and laminate layer by layer. Recently, this technique has become a major issue in the production of large casting products such as ship-building, custom vehicles and so on. In this study, we performed research to make actual mold castings and increase mechanical property by using special sand and water-based binders. For use as a mold, it has a strength of more than 3MPa and permeability. Various experiments were carried out to obtain suitable them. The major process parameters were binder jetting volume, binder types, layer thickness and heat treatment condition. As a result of this study, the binder drop quantity was measured to be about 60 pico-liter, layer thickness was 100μm and the heat treatment condition was measured about 1,000℃ and compressive strength were measured to be more than 5MPa. The optimum condition of this experiment was established through actual casting of aluminum. The equipment used in this study was a Freeforms T400 model (SFS Co., Ltd.), and the printing area of 420 * 300 * 250mm and resolution of 600dpi can be realized.

Manufacturing process mining performs various data analyzes of performance on event logs that record production. That is, it analyzes the event log data accumulated in the information system and extracts useful information necessary for business execution. Process data analysis by process mining analyzes actual data extracted from manufacturing execution systems (MES) to enable accurate manufacturing process analysis. In order to continuously manage and improve manufacturing and manufacturing processes, there is a need to structure, monitor and analyze the processes, but there is a lack of suitable technology to use. The purpose of this research is to propose a manufacturing process analysis method using process mining and to establish a manufacturing process mining system by analyzing empirical data. In this research, the manufacturing process was analyzed by process mining technology using transaction data extracted from MES. A relationship model of the manufacturing process and equipment was derived, and various performance analyzes were performed on the derived process model from the viewpoint of work, equipment, and time. The results of this analysis are highly effective in shortening process lead times (bottleneck analysis, time analysis), improving productivity (throughput analysis), and reducing costs (equipment analysis).

국내외 해상 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances, HNS) 물동량이 증가함에 따라 HNS 유출 사고의 위험성이 점차 높아지고 있다. 해상에 유출된 HNS는 해양생태계 파괴를 비롯한 해양환경 오염 및 인명피해를 유발하며, 화재 및 폭발 등을 동반한 2 차 사고 발생 가능성도 존재한다. 따라서 해상 HNS의 신속한 탐지와 각 물질 특성에 적합한 방제전략을 수립해야 한다. 본 연구에서 는 초분광 원격탐사에 기반한 지상 HNS 유출 실험 과정 및 탐지 알고리즘 적용 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해 프랑스 브레스트 지역의 야외 풀장에서 스티렌을 유출한 후 초분광 센서를 활용한 동시 관측을 수행하였다. 순수 스티렌 및 해수 스펙트럼은 주성분 분 석(principal component analysis, PCA) 및 N-Findr 기법을 적용하여 추출하였으며, 또한 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM)을 포함한 분광정합 기법을 적용하여 초분광 영상 내 화소들을 스티렌 및 해수로 분류하였다. 그 결과 SDS 및 SSV 기법이 우수한 스티렌 탐지 결과를 보여주었으며, 스티렌 총 면적은 약 1.03 m2로 추정되었다. 본 연구는 해상 HNS 모니터링에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.