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한밭대학교기계공학학과

현장교육과 실습교육에 중점을 둠으로써, 창의적인 사고를 토대로 급속하게 발전하는 최신기계공학분야 산업에 적극적으로 참여하여 선도할 수 있는 고급기술자 양성

현재 산업계에서는 해마다 엄격해지는 법규와 환경규제 하에서 수요구조의 변화와 사용자 요구의 다양화에 대응하면서 수익창출을 해야만 하는 매우 어려운 상황에 처해 있고, 다종다양한 성능요건을 만족시키면서 저비용의 제품을 단기간에 개발하는 것이 더욱 더 중요해지고 있다. 최근 이와 같은 요청에 부응하기 위한 하나의 방법으로서 동시공학(concurrent engineering, CE)의 개념이 제창되어, 제품의 라이프사이클(life-cycle)에 속하는 제과정의 작업을 동시 병행적으로 처리할 필요성이 제시되고 있다.

종래의 설계에서는 <그림 1(a)>에 나타낸 바와 같이 동시 병행적(concurrent)이든 수차 처리적(sequential)이든 초기단계에서 임의의 포인트 값으로 규정되는 설계해(point solution)를 구하고, 그 해가 정확한 요구사양 및 제약을 만족시키는지 여부를 평가하여 평가결과가 부적절한 경우에는 그 해가 설계목표에 도달할 때까지 수정을 되풀이하는 방법이 이용되어 왔다. 그러나, 이러한 종래의 포인트 베이스 설계방식(point-based design approach)에서는 다음과 같은 문제점이 있다.

  • 제품의 초기 설계단계에서는 주어지는 디자인 또는 채용되는 유닛(unit)의 요건뿐만 아니라 시장 환경의 변화에 의해 제품계획 그 자체가 유동적이기 때문에, 정확한 설계 요구사양을 결정하는 것이 곤란하다는 점, 설계자가 유동적인 요구사양으로부터 최적의 단일 설계해를 선정하는 것이 어렵다는 점, 제조 및 조립 치수의 편차, 사용 환경의 변화, 타 부문으로부터의 설계해의 변동 등과 같은 다양한 불확실성(uncertainty, imprecision)이 존재한다. 포인트 베이스 설계방식에서는 이러한 초기 설계단계에서의 다양한 불확실성을 반영할 수 없다.
  • 실제의 설계에서는 초기설계로부터 상세설계로 설계가 진행됨에 따라 이미 얻어진 설계해가 부적절하게 되어 설계해의 수정이나 그 수정에 의한 영향에 의해 이미 결정한 내용을 변경할 필요성이 발생하는 경우가 있다. 특히, 동시공학적 제품개발 프로세스에서는 그 일부의 설계변경이 같은 설계정보를 사용하고 있는 복수의 타 부서에 서로 영향을 미쳐 2차적, 3차적인 연쇄 설계변경을 발생시키며, 수정 정도로 대응할 수 없는 경우에는 각 관련 성능의 설계를 처음부터 다시 할 필요가 있다. 설계의 수정내용과 규모에 따라서는 개발기간 및 비용 등을 증대시킬 리스크가 있는 것이 현실이다.

최근, 이를 개선하기 위해서 <그림 1(b)>와 같이 초기단계로부터 포인트 값이 아니라 다양한 불확실성을 고려하면서 폭넓은 집합으로서의 설계해를 구하고 설계가 진행됨에 따라 점차적으로 현실성이 부족한 해를 제외시킴으로써 최초의 설계해 집합을 축소해 가는 셋 베이스 설계방식(set-based design approach)이 제안되고 있다.

<그림 1> 포인트베이스 설계방식(a)과 셋 베이스 설계방식 (b)

이러한 셋 베이스 설계방식은 종래의 포인트 베이스 설계방식에 비해 설계 초기단계에서는 설계해 집합의 도출에 어느 정도의 시간을 필요로 하지만, 설계의 후기 단계에서는 보다 단시간에 최종적인 해를 수렴시킬 수 있어 종합적으로는 보다 효율적이라고 할 수 있다.

셋 베이스 설계방식에서는 설계해와 요구성능을 규정하는 모든 양(quantity)을 각각 집합(범위 또는 구간)으로 부여하기 때문에 다양한 불확실성을 고려하는 것이 가능하다. 또한, 최종적인 설계해도 집합으로서의 해가 구해지기 때문에 후 공정에서의 설계변경에 의해 설계수정이 필요한 경우에도 이미 얻어진 설계해 집합을 축소(narrowing)시킴으로써 개발을 계속하는 것이 가능하다.

이러한 의미로 요구특성이나 제약이 많고 동시에 복잡한 프로세스를 통해 개발이 진행되는 자동차와 같은 제품 설계에 있어서는 셋 베이스 설계방식의 도입이 효과적이라 할 수 있다.

이와 같이 종래의 포인트 베이스 설계방식에 비해 여러 가지 이점이 있지만, 셋 베이스 설계방식의 모든 개념과 원리를 컴퓨터에 의해 실장 가능한 방법은 이제껏 확립되어 있지 않았다.

최근, 본 실험실에서는 셋 베이스 설계의 모든 구조의 실현과 그것의 컴퓨터 실장을 목표로 한 새로운 셋 베이스 설계이론으로서 PSD(preference set-based design) 기법을 개발하였다. PSD 기법은 초기 설계단계에서의 다양한 불확실성에 대응하고 설계자의 경험, 의사나 기업 방침 등을 반영하면서 다종다양한 성능 요건에 강건하고 최적인 설계해 집합을 효율적으로 도출할 수 있다.

<그림 2>는 PSD 기법에 의한 설계 프로세스를 나타낸다.

  • 먼저, 설계자는 입력 변수와 출력 성능변수의 관계성을 나타내는 이론식 또는 근사식(analytical or approximate formulae)을 준비한다.
  • 다음으로, 포인트 베이스 설계방식과 같이 설계변수 및 성능변수에 대하여 단일의 설계해와 정확한 요구사양을 규정하는 것이 아니라, 설계내용에 관계하는 모든 양을 임의의 범위로서의 값으로 표현한다(SET REPRESENTATION). 이것은 초기 설계단계에 있어서는 목적과 기능이 명확하더라도 그것을 표현하는 기구나 물리현상의 선정에는 대안(alternatives)이 복수 존재한다는 것과 대안이 결정되어 있어도 다루어야 할 요구 성능이나 설계변수에 관한 모든 값에는 기본적으로 불확실성이 존재하기 때문이다. 또한, 각각의 범위에 대해 범위 내에서 어느 부분을 보다 중요시할 것인가와 같은 설계자의 의도를 나타내는 함수(선호도 함수(preference function)라 부름)를 설정한다. 또한, 취급하는 변수에는 설계자에 의해 제어 가능한 변수(controllable variable)와 제어 불가능한 변수(uncontrollable)가 존재한다. 예를 들면, 제조에 관한 오차나 다른 담당자에 의해 결정되는 해 등은 설계자에 있어서 제어 불가능한 변수이다. 즉, PSD 기법에서는 불확실한 설계해나 요구 성능을 표현하기 위해서 범위, 선호도 함수 및 제어가능성을 이용한다.
  • 이와 같이 설계변수와 성능변수에 대하여 설계해 집합이나 요구성능 집합이 정의되면, 다음은 준비된 이론식이나 근사식을 이용하여 초기 설계해 집합에 의해 달성될 수 있는 성능 값을 구한다(SET PROPAGATION). 이 때, 설계해 집합이 선호도와 같이 분포로서 규정되기 때문에 그것에 의한 성능 값도 분포로서 얻어진다(가능성 분포(possibilistic distribution)라 부름).
  • 모든 성능변수에 있어서의 가능성 분포와 요구성능 집합 사이에 공통집합이 존재하면(Is there overlapping region?) 초기 설계해 집합 안에 유효해(feasible solutions)가 있다고 판단할 수 있다. 그러나, 하나의 성능변수에서라도 공통집합이 존재하지 않는 경우에는 최초에 설계자에 의해 규정된 설계해 집합을 수정할 필요가 있다(SET MODIFICATION).
  • 모든 성능변수에 있어서 공통집합이 존재하는 경우에도 모든 가능성 분포가 요구성능 집합의 부분집합이 아닐 경우(가능성 분포 전체가 요구성능 집합 안에 들어가 있지 않은 경우), 즉 가능성 분포의 어느 부분이 요구성능 집합으로부터 벗어나 있을 경우에는 초기 설계해 집합 안에 유효하지 않은 해(infeasible solutions)가 존재한다고 판단할 수 있다. 따라서, 초기 설계해 집합으로부터 점차적으로 유효하지 않은 해의 집합을 제거함으로써 설계해 집합을 축소해 간다(SET NARROWING).
  • 그 설계해 집합의 축소 프로세스에서는 초기 설계해 집합의 부분 집합의 조합을 작성하고, 각각의 조합에 의한 성능의 가능성 분포와 요구성능 집합에 대한 만족도나 강건성(robustness)을 평가함으로써(Satisfy performance requirements?) 최종적인 설계해 집합(feasible solution set)을 선정한다. 이와 같은 최종 설계해는 다양한 불확실성에 대해 강건한 집합으로서의 해가 얻어지기 때문에 후 공정에서 발생할 수 있는 설계변경에 유연하게 대응할 수 있고, 또한 설계자의 선호도를 가장 높게 만족시키고 있는 설계해라고 할 수 있다(robust, flexible & preferred solutions).

이와 같이, PSD 기법은 집합표현법(set representation method), 집합전파법(set propagation method), 집합수정법(set modification method) 및 집합축소법(set narrowing method)의 네 가지 방법에 의해 구성되고 각각의 구체적 내용에 대해서는 관련 문헌을 참고하기 바란다.

<그림 2> psd기법에 의한 설계 프로세스

<그림 3>에 나타낸 바와 같이 본 실험실에는 PSD 기법에 기초한 설계지원 시스템이 개발되어 있다.

  • 현재, Excel과 같은 표계산 소프트웨어는 계산에 사용되는 입력치의 변경에 따라 출력의 계산결과가 자동적으로 갱신된다는 점이나 사용 편의성 등의 이점으로부터 설계자 사이에서 폭넓게 사용되고 있고, 설계 작업에 있어서 유용한 도구가 되고 있다. 특히, Excel은 Microsoft사의 Office 제품에 패키지화되어 있기도 하고 일반적으로 PC 사용자라면 사용해본 가능성이 높다.
  • 그러나, Excel을 포함한 대표적인 표계산 소프트웨어는 입력치로서 포인트 값밖에 취급할 수 없고 PSD 기법에서 제안하는 설계 선호도수(design quantified preference number)나 요구 선호도수(performance quantified preference number)의 정의나 그것을 이용한 연산에는 그대로 적용할 수 없다(선호도수란 범위, 선호도 함수 및 제어가능성을 통합한 의미)
  • 이와 같은 관점으로부터 <그림 3>과 같이 Excel의 매크로 언어인 Visual Basic을 이용하여 PSD 기법에서의 집합표현법, 집합전파법, 집합수정법 및 집합축소법에 대응한 PSD 시스템을 개발하였다.
  • 먼저, 설계자는 <그림 3(a)>와 같은 통상의 Excel Sheet와 (b)와 같은 GUI를 이용하여 설계 선호도수, 요구 선호도수, 관계식 등을 정의한다. 다음으로, 메뉴로부터 Set Propagation을 클릭함으로써 초기 설계 선호도수에 의한 성능의 가능성 분포가 구해지고 모든 성능변수에 대한 요구 선호도수와 가능성 분포가 새로운 Sheet에 표시된다. 그 결과로부터 모든 성능변수에 있어서 공통영역이 존재하는 경우에는 Set Narrowing을 위한 인터페이스를 이용하여 설계 선호도수의 축소에 사용되는 실험계획법이나 각종 평가지표의 산출방법 등을 입력함으로써 모든 요구성능을 만족시키고 설계자의 선호도에 대한 만족도와 설계안의 강건성의 관점으로부터 최적인 설계해 집합이 산출된다.
  • 이와 같이 설계자는 시스템의 구조를 새롭게 이해할 필요가 없이 통상 Excel을 사용하는 경우와 같이 시스템을 이용할 수 있도록 되어 있다.

<그림 3> excel을 베이스로 한 psd 시스템

이러한 PSD 기법의 유효성을 검증하기 위하여, 최근에 일본의 세계적 자동차 메이커인 TOYOTA, NISSAN, HONDA 등의 중앙연구소 연구원들로 구성된 일본 자동차기술회(society of automotive engineers of Japan, JSAE)의 구조형성 기술 부문 위원회와 공동으로 <그림 4>와 같이 구체적인 차체 구조의 사례를 선정하여 PSD 기법의 초기 설계단계에서의 다목적 최적설계로의 적용을 검토해 왔다.

<그림 4> psd기법의 자동차 사이드 도어 임팩트 빔(a)과 자동차 사이도어 어셈블리(b)로의 적용 사례

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