친환경 원격 레이저 용접 가공 조건 예측을 위한 신경망 모델 개발
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원격 레이저 용접(Remote Laser Welding; RLW)은 공정 시간의 감소, 용접 품질의 향상, 유연성 있는 공정 등의 장점을 가지고 있기 때문에 제품 생산 공정에서 각광받는 새로운 기술 중에 하나이다. 뿐만 아니라, 에너지 소비량에 있어서 효율성, 친환경적인 공정 등으로 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 원격 레이저 용접은 운영 시스템의 한계로 인하여 레이저 용접 공정 도중에는 제품의 결점 및 용접 공정 에러 여부를 판단할 수 없다는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 친환경 원격 레이저 용접시 가공 조건을 예측하기 위하여 신경망을 활용한 원격 레이저 용접 가공 조건 예측 모델을 개발 및 제안한다. 제안된 예측 모델은 레이저 용접 시 레이저 온도, 세기 등을 실시간을 관측하여 불량 및 결점을 줄일 수 있도록 실시간으로 레이저 용접 가공 조건을 변화 시킬 수 있도록 하기 위한 것이며 이를 위해 인공 신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 사용한다. 제안된 모델은 원격 레이저 용접에 필요한 컨트롤 모듈로 활용될 수 있으며 제품 결점 및 불량률 감소, 에너지/자원 소비량 감소, 생산성 향상에 많은 도움일 될 것으로 예상된다.