KR101230221B1 - 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법, 장치, 시스템 및 이를 위한 기록 매체 - Google Patents

Abstract

실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법, 시스템 및 이를 위한 기록 매체를 공개한다. 본 발명은 샘플 데이터를 획득하기 위한 오프라인 시뮬레이션 단계와 오프라인 시뮬레이션 단계를 통해 획득된 샘플 데이터를 이용하여 신경회로망을 훈련하고, 형상근사함수를 획득하는 트레이닝 단계를 구비하여, 이후 훈련자가 실시간 비드 형상 시뮬레이션 단계에서 컴퓨터 그래픽으로 구현된 가상의 모재에 훈련용 모의 용접토치를 이용하여 용접작업을 수행할 때, 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션하여 출력할 수 있으므로, 용접 훈련의 성과를 극대화 시킬 수 있으며, 훈련 시간을 단축시킬 수 있다.

Description

실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법, 장치, 시스템 및 이를 위한 기록 매체{Welding simulation method, device and system capable of real-time simulation of bead shape, recording medium for the same}

본 발명은 용접 시뮬레이션 방법, 장치, 시스템 및 이를 위한 기록 매체에 관한 것으로, 특히 시뮬레이션 중 연속적으로 가변하는 사용자의 입력과 사용자의 다양한 용접 자세에 따른 비드 형상을 실시간으로 예측 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법, 장치, 시스템 및 이를 위한 기록 매체에 관한 것이다.

용접은 금속, 유리, 플라스틱 등을 열과 압력으로 접합하는 기술로서 선박제조, 자동차 제조, 중공업 플랜트, 건축 등의 다양한 산업분야와 금속조형 등의 예술분야 등에 광범위하게 사용되고 있다.

일반적으로 용접은 매우 높은 온도에서 작업이 이루어지므로 작업 중 반드시 보호용구를 착용해야 하며 작업자의 상당한 주의를 요구하는 위험한 작업이다. 이처럼 용접은 높은 온도에서 작업이 수행되는 위험한 작업이기 때문에 작업자가 용접작업을 수행하기 위해서는 반드시 일정기간동안 숙련자의 감독아래에서 훈련을 받아야 한다. 현재 선박제조업체등의 기업에서는 용접 숙련공의 감독아래에서 훈련자가 훈련용 모재에 직접 용접을 연습하는 방식으로 초보 용접공들에게 용접기술을 훈련시키고 있다. 그런데 이와 같이 실제 모재에 용접작업을 수행함으로써 용접기술을 익히는 훈련방식은 용접연습을 할 때마다 훈련용 모재와, 용접봉 등을 소모해야 하기 때문에 훈련을 시키는데 비용이 많이 소모되고, 용접작업에 숙련되지 않은 훈련자가 용접을 하면서 다칠 수 있는 위험성이 있다. 또한 훈련을 위해서는 용접작업을 위한 별도의 작업공간을 마련해야하고, 훈련자가 원하는 시간과 장소에서 훈련을 할 수 없다는 문제점이 있다.

이러한 현재 용접훈련 방식의 문제점들을 개선하기 위해 가상환경 기반의 용접 시뮬레이션이 개발되고 있다. 가상환경 기반의 용접 시뮬레이션에서 훈련자는 컴퓨터 그래픽으로 구현된 가상의 모재에 훈련용 용접토치를 이용하여 용접작업을 수행하고, 이때 실제 용접 시 작업자가 보는 용접되는 모습을 컴퓨터 그래픽 영상으로 훈련자에게 보여 줌으로써 마치 훈련자가 실제 용접을 하는 것과 같은 느낌이 들도록 한다. 가상환경 기반의 용접 시뮬레이션을 통한 훈련방식에서 훈련자는 언제, 어디서든지 원하는 시간에 원하는 만큼 훈련을 할 수 있고, 용접용 모재와 용접봉 등을 소모하지 않기 때문에 용접훈련에 필요한 비용을 획기적으로 절감할 수 있다. 또한 실제로 용접을 수행하지 않고 가상환경에서 연습을 하기 때문에 안전하게 훈련을 할 수 있다.

이러한 가상환경 기반의 용접 시뮬레이션을 구현하기 하는데 있어서 가장 핵심이 되고 구현하기 어려운 기술은 사용자의 입력에 따라 연속적으로 변하는 용접 조건과 다양한 용접 자세에 따른 용접 비드의 형상을 예측하는 것이다. 실제 용접에서는 용접 시 사용되는 입력전압, 작업자가 조작하는 토치의 움직임, 이송속도, 모재와 용접봉 사이의 거리 등의 용접 조건과 용접 자세에 따라 용접의 결과물, 즉 비드의 형상이 달라지는데, 현실감 높고 훈련효과가 높은 용접 시뮬레이션을 구현하기 위해서는 시뮬레이션에서 훈련자가 주는 용접 조건과 용접 자세에 따라서 비드의 형상을 정확히 생성할 수 있어야 한다.

다양한 용접 조건과 용접 자세에 따른 비드의 형상을 예측하기 위해서는 유체 및 열 유동을 시뮬레이션 해야 하고, 이러한 시뮬레이션을 위해서 주로 유한차분법이나 유한요소법과 같은 수치해석 기법이 이용된다. 하지만 이러한 수치해석 기법을 이용해서 비드의 형상을 정확히 시뮬레이션하기 위해서는 굉장히 많은 계산시간을 필요로 하는데, 용접 시뮬레이션에서는 사용자의 입력에 따라서 연속적으로 변하는 용접 조건 따른 비드의 형상을 실시간으로 예측할 수 있어야 하기 때문에 이러한 수치해석 기법은 용접 시뮬레이션에 적용되기가 어렵다.

기존에 개발된 대표적인 용접시뮬레이션으로는 캐나다 123 Certification사의 Arc+,미국 VRSim사의 SimWelder, 프랑스 CS사의 CSWAVE 등이 있다. 이러한 용접 시뮬레이터들은 시뮬레이션 중 훈련자의 움직임을 추적하기 위한 위치추적 센서들을 갖추고 있고, 용접 중 발생하는 불꽃이나 연기와 같은 효과를 컴퓨터 그래픽으로 현실감 있게 구현하여 사용자가 시뮬레이션에 몰입할 수 있도록 한다. 이러한 기존의 시뮬레이션에서는 사용자의 입력에 따른 비드의 형상을 생성하기위해, 대부분의 경우 실험데이터에 기반 하여 실험에서 사용된 입력조건과 유사한 입력이 들어왔을 때 그러한 입력조건에 해당하는 비드를 생성하는 방식을 택하고 있다. 이러한 실험데이터에 기반한 방법에서는, 여러 입력조건에 대한 비드의 형상데이터를 실험적으로 얻는데 시간과 노력이 많이 소모되고, 또한 시뮬레이션 중 발생할 수 있는 무한한 사용자의 입력조건에 대해서 모든 비드의 형상을 실험적으로 얻을 수 없다는 단점이 있다. 본 발명에서는 이러한 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해 용융액체의 열, 유동 해석을 통해 수치적으로 비드의 형상을 계산하고, 신경회로망 및 형상근사함수를 이용하여 수치적으로 계산하지 못한 입력조건에 대한 비드의 형상까지도 근사할 수 있는 방법을 제안한다.

본 발명의 목적은 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은 상기 목적을 달성하기 위한 용접 시뮬레이션 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 상기 목적을 달성하기 위한 기록 매체를 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 상기 목적을 달성하기 위한 용접 시뮬레이션 시스템을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 용접 시뮬레이션 방법은 샘플 입력 데이터를 인가받아 수치 해석 기법을 이용하여 시뮬레이션하여 샘플 비드 형상을 획득하는 오프라인 시뮬레이션 단계, 상기 샘플 입력 데이터와 상기 샘플 비드 형상을 이용하여 신경회로망을 트레이닝하고, 형상 근사 함수를 획득하는 트레이닝 단계, 및 입력 데이터를 인가받고, 상기 입력 데이터를 상기 트레이닝된 신경회로망과 상기 획득된 형상 근사 함수에 입력하여 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션하여 디스플레이하는 실시간 시뮬레이션 단계를 구비한다.

상기 목적을 달성하기 위한 오프라인 시뮬레이션 단계는 상기 샘플 입력 데이터를 인가받는 단계, 상기 샘플 입력 데이터에 대해 상기 수치 해석 기법을 이용하여 비드 높이, 비드 폭 및 비드 깊이를 포함하는 기본 샘플 비드 형상을 계산하는 단계, 샘플 용접 자세를 인가받는 단계, 및 상기 용접 자세에 따라 상기 기본 샘플 비드를 수정하여 상기 샘플 비드 형상을 획득하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 트레이닝 단계는 상기 샘플 입력 데이터 및 상기 기본 샘플 비드 형상을 인가받는 단계, 상기 샘플 입력 데이터를 상기 신경회로망의 입력노드에 맵핑하고, 상기 기본 샘플 비드 형상을 상기 신경회로망의 출력노드에 맵핑하여 상기 신경회로망을 트레이닝 하는 단계, 및 상기 샘플 용접 자세와 상기 샘플 비드 형상 사이의 상관관계를 분석하여 상기 형상 근사 함수를 획득하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 실시간 시뮬레이션 단계는 훈련자가 훈련 시에 인가하는 입력데이터를 입력받는 단계, 상기 입력데이터를 상기 신경회로망의 상기 입력노드로 인가하고, 상기 신경회로망의 출력노드를 통해 기본 비드 형상을 획득하는 단계, 모재의 배치 및 모재에서의 용접 위치에 따른 용접 자세를 인가받는 단계, 상기 용접 자세에 대응하는 상기 형상 근사 함수를 획득하고, 상기 획득된 형상 근사 함수를 이용하여 상기 기본 비드 형상을 수정하여 최종 비드 형상을 시뮬레이션하는 단계, 및 상기 최종 비드 형상을 디스플레이하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 샘플 입력 데이터 및 입력 데이터 각각은 모재의 재료, 입력 전압, 용접토치 이송속도, 컨택 팁과 모재 사이의 거리 및 용접봉 송급속도를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 다른 목적을 달성하기 위한 용접 시뮬레이션 시스템은 입력 데이터를 발생하는 모의 용접토치, 및 실시간 시뮬레이션 동작을 수행하기 이전에 사용자로부터 샘플 입력 데이터와 샘플 용접 자세를 인가받아 수치 해석 기법을 이용하여 시뮬레이션하여 샘플 비드 형상을 획득하는 오프라인 시뮬레이션 동작과 상기 샘플 입력 데이터와 상기 샘플 용접 자세 및 상기 샘플 비드 형상을 이용하여 신경회로망을 트레이닝하고, 형상 근사 함수를 획득하는 트레이닝 동작을 수행하며, 상기 실시간 시뮬레이션 동작 시에 상기 모의 용접 토치로부터 입력 데이터와 용접 자세를 인가받고, 상기 입력 데이터 및 상기 용접 자세를 상기 트레이닝된 신경회로망과 상기 획득된 형상 근사 함수에 입력하여 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션하는 용접 시뮬레이션 장치를 구비한다.

상기 또 목적을 달성하기 위한 용접 시뮬레이션 장치는 시뮬레이션되는 상기 비드 형상을 디스플레이하기 위한 디스플레이 수단을 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 또 목적을 달성하기 위한 디스플레이 수단은 상기 용접 자세에 대응하여 다양한 각도로 상기 비드 형상을 디스플레이 하는 것을 특징으로 한다.

상기 또 목적을 달성하기 위한 입력 데이터를 발생하는 모의 용접토치, 실시간 시뮬레이션 동작을 수행하기 이전에 사용자로부터 샘플 입력 데이터와 샘플 용접 자세를 인가받아 수치 해석 기법을 이용하여 시뮬레이션하여 샘플 비드 형상을 획득하는 오프라인 시뮬레이션 동작과 상기 샘플 입력 데이터와 상기 샘플 용접 자세 및 상기 샘플 비드 형상을 이용하여 신경회로망을 트레이닝하고, 형상 근사 함수를 획득하는 트레이닝 동작을 수행하며, 상기 실시간 시뮬레이션 동작 시에 상기 모의 용접 토치로부터 입력 데이터와 용접 자세를 인가받고, 상기 입력 데이터 및 상기 용접 자세를 상기 트레이닝된 신경회로망과 상기 획득된 형상 근사 함수에 입력하여 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션하는 용접 시뮬레이션 장치, 및 상기 비드 형상을 디스플레이 창을 통해서 디스플레이하고, 상기 사용자가 장착할 수 있는 용접 훈련용 마스크를 구비한다.

따라서, 본 발명의 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법, 시스템 및 이를 위한 기록 매체는 샘플 데이터를 획득하기 위한 오프라인 시뮬레이션 단계와 오프라인 시뮬레이션 단계를 통해 획득된 샘플 데이터를 이용하여 신경회로망을 훈련하고, 형상근사함수를 획득하는 트레이닝 단계를 구비한다. 그리고 이후 훈련자가 가상 환경을 기반으로 실시간 비드 형상 시뮬레이션 단계에서 용접작업 훈련을 수행할 때, 훈련자는 실시간으로 가상의 비드 형상을 보면서 용접 훈련을 수행할 수 있으므로, 용접 훈련의 성과를 극대화 시킬 수 있으며, 훈련 시간을 단축시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 오프라인 시뮬레이션 단계를 나타낸다.
도 2는 샘플 용접 자세의 일예를 나태내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일예에 따른 트레이닝 단계를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일예에 따른 신경 회로망을 나타내는 도면이다.
도 5는 가변되는 CTWD에 대해 신경회로망을 통해 얻어진 비드 형상을 나타내는 도면이다.
도 6은 가변되는 WFR에 대해 신경회로망을 통해 얻어진 비드 형상을 나타내는 도면이다.
도 7은 가변되는 전압에 대해 신경회로망을 통해 얻어진 비드 형상을 나타내는 도면이다.
도 8은 용접 자세에 따른 비드 형상의 일예를 나타내는 도면이다.
도 9는 모재가 평면 바닥에 배치된 경우에 형상 근사 함수를 이용한 비드 형상 근사를 나타내는 도면이다.
도 10은 모재가 천정에 배치되는 경우에 형상 근사 함수를 이용한 비드 형상 근사를 나타내는 도면이다.
도 11은 모재가 수직으로 배치되고, 용접 위치가 수평 경우에 형상 근사 함수를 이용한 비드 형상 근사를 나타내는 도면이다.
도 12는 실시간 비드 형상 시뮬레이션 단계를 나타내는 도면이다.
도 13은 도 12의 실시간 비드 형상 시뮬레이션 단계를 통해 획득되는 다양한 비드 형상의 일예를 나타낸다.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법, 장치, 시스템 및 이를 위한 기록 매체를 설명하면 다음과 같다.

본 발명에 따른 가상환경의 용접 시뮬레이션을 위한 실시간 비드(bead) 형상 시뮬레이션 방법은 크게 오프라인 시뮬레이션 단계와 트레이닝 단계의 두 단계로 구성된다. 오프라인 시뮬레이션 단계는 수치해석 방법을 이용하여 대표적인 몇몇의 샘플 용접 조건과 샘플 용접 자세에 대해서 용접 비드의 형상을 시뮬레이션하는 것으로, 트레이닝 단계를 위한 샘플 데이터 생성 단계로 볼 수 있다. 그리고 트레이닝 단계는 오프라인 시뮬레이션 단계에서 생성한 샘플 데이터를 기초로 신경회로망(Neural Network)을 훈련하고 형상 근사 함수를 추출하여, 이후 용접 시뮬레이션 동작 수행시에 샘플링되지 않은 용접 조건에 대해서도 비드의 형상을 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있도록 하는 것이다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 오프라인 시뮬레이션 단계를 나타낸다.

도 1에서 오프라인 시뮬레이션 단계는 상기한 바와 같이, 이후 설명할 트레이닝 단계를 위한 샘플 데이터를 생성하기 위한 단계이다.

오프라인 시뮬레이션 단계는 먼저 샘플 입력 데이터를 인가받는 단계(S11)를 구비한다. 샘플 입력 데이터를 인가받는 단계에서는 사용자가 샘플로 설정하는 다양한 모재의 재료, 입력 전압, 용접토치 이송속도, 컨택 팁과 모재 사이의 거리(Contact Tip to Work Distance : 이하 CTWD), 용접봉 송급속도(Wire Feed Rate : 이하 WFR) 등의 샘플 용접조건을 입력한다. 용접 시뮬레이션 프로그램은 샘플 입력 데이터를 유체 및 열 유동해석 시뮬레이션을 수행하여, 기본 샘플 비드 형상을 계산한다(S12). 여기서 기본 샘플 비드 형상에는 비드 높이, 비드 폭, 비드 깊이 등이 포함된다. 그리고 유체 및 열 유동해석 시뮬레이션을 수행하기 위해서 상기한 바와 같이 유한차분법이나 유한요소법과 같은 수치해석 기법을 이용할 수 있다.

기본 샘플 비드 형상이 계산되면, 다양한 샘플 용접 자세를 인가받는다(S13). 샘플 용접 자세에 대한 상세한 설명은 후술하도록 한다.

그리고 샘플 용접 자세에 따라 기본 비드 형상을 수정하여 수정 비드 형상을 계산한다(S14). 샘플 용접 자세에 따른 비드 형상 시뮬레이션은 용접 과정에서 용접부에 부착한 용착금속 혹은 용접 작업에서 모재와 용접봉이 용해되고, 용착금속 혹은 용접 작업에서 모재와 용접봉이 용해된 용해물이 중력의 영향에 의해 다양한 형태의 비드로 형성되는 형상을 표현하기 위해 기본 비드 형상을 수정하는 시뮬레이션 과정이다.

도 2는 샘플 용접 자세의 일예를 나태내는 도면이다.

본 발명에서 용접 자세는 곧 모재의 배치 및 모재에서 용접 위치를 일컫는다. 용접 작업자는 모재의 배치 및 모재에서 용접 위치에 따라 다양한 자세로 용접 작업을 수행해야한다. 도 2(a)와 같이 모재가 평면 바닥에 배치된 경우와 도 2(b) 및 도 2(d)와 같이 모재가 수직으로 배치되는 경우 및 도 2(d)와 같이 모재가 천정에 배치되는 경우 각각에 대해 작업자는 서로 다른 자세로 용접 작업을 수행해야 한다. 그리고 각각의 모재의 배치 위치에 따라 용해된 용착금속 또는 모재와 용접봉이 중력에 의해 받는 영향은 서로 다르고, 결과적으로 다른 비드 형상을 나타내게 된다.

예를 들어, 도 2(d)와 같이 모재가 천정에 배치되는 경우의 비드 형상은 도 2(a)와 같이 모재가 평면 바닥에 배치되는 경우보다 중력의 영향으로 두꺼워 질 것이다. 특히 도 2(b) 및 도 2(d)는 모두 모재가 수직으로 배치되지만, 용접 위치가 수평인지 수직인지에 따라 다른 비드 형상을 나타내게 되므로 별도로 나타내었다.

따라서 모재의 배치 및 모재에서 용접 위치에 따라 용접 작업자의 자세가 달라져야하고, 이에 따라 비드 형상이 변화하게 되므로 본 발명에서는 모재의 배치 및 모재에서 용접 위치를 용접 자세로 표현한다. 그리고 도 2에서는 4가지 샘플 용접 자세만을 예로서 나타내었으나, 다양한 용접 환경에 대응하여 실제 시뮬레이션의 경우에는 더 많은 용접 자세가 이용 될 것이다.

도 1에서 기본 비드 형상을 계산하기 위해 수행하는 유체 및 열 유동해석 시뮬레이션은 수치해석 기법을 이용하고, 수치해석 기법은 굉장히 많은 계산시간을 필요로 하기 때문에 실시간 시뮬레이션에 직접 적용할 수 없다. 그러나 본 발명에서 오프라인 시뮬레이션은 샘플 데이터를 생성하기 위한 단계이며, 실시간 시뮬레이션을 수행하는 단계가 아니므로, 수치해석 기법을 사용할 수 있다.

오프라인 시뮬레이션 단계에 의해 생성되는 기본 샘플 비드 형상과 샘플 비드 형상은 실제 트레이닝 단계를 수행하기 이전에, 샘플 입력 데이터와 함께 용접 시뮬레이션을 수행하기 위한 용접 시뮬레이션 프로그램에 저장되거나 별도의 기록 매체 또는 용접 시뮬레이션 프로그램을 실행하는 시스템에 저장될 것이다. 그리고 도1 에서는 오프라인 시뮬레이션 단계를 단순히 1회만 수행하는 것으로 도시하였으나, 오프라인 시뮬레이션 단계는 용접 시뮬레이션의 정확도를 높이기 위해 다양한 용접 조건의 샘플 입력 데이터 각각 대해 기본 샘플 비드 형상과 샘플 비드 형상을 획득할 것이다. 즉 복수개의 샘플 입력 데이터를 인가받아 복수개의 기본 샘플 비드 형상과 복수개의 샘플 비드 형상을 획득한다.

도 3은 본 발명의 일예에 따른 트레이닝 단계를 나타낸다. 트레이닝 단계는 도 1의 오프라인 시뮬레이션 단계를 통해 획득된 기본 샘플 비드 형상과 샘플 비드 형상을 기초로 시뮬레이션 프로그램이 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션할 수 있도록 시뮬레이션 프로그램을 트레이닝하는 단계이다.

트레이닝 단계는 먼저 오프라인 시뮬레이션 단계에서 사용된 복수개의 샘플 입력 데이터와 복수개의 샘플 입력 데이터에 응답하여 오프라인 시뮬레이션 단계에서 출력되는 복수개의 기본 샘플 비드 형상 및 복수개의 샘플 비드 형상을 인가받는다(S21). 그리고 인가된 복수개의 샘플 입력 데이터와 복수개의 기본 샘플 비드 형상 및 복수개의 샘플 비드 형상 중 복수개의 샘플 입력 데이터와 복수개의 기본 샘플 비드 형상을 이용하여 신경회로망을 트레이닝 한다(S22). 신경회로망(Neural network)은 인간의 뇌기능의 특성을 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델로서 신경망이라고도 한다. 이후 트레이닝 단계는 오프라인 시뮬레이션에서 사용한 샘플 용접 자세와 샘플 비드 형상을 인가받는다(S23). 그리고 인가된 샘플 용접 자세와 샘플 입력 데이터, 기본 샘플 비드 형상 및 샘플 비드 형상을 분석하여 형상 근사 함수를 획득한다(S24). 신경회로망을 트레이닝하는 방법과 형상 근사 함수에 대해서는 후술하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일예에 따른 신경 회로망을 나타내는 도면이다.

도 4에서는 4개 노드를 갖는 입력층과 각각 20개와 60개의 노드를 갖는 2개의 은닉층 그리고 3개의 노드를 갖는 출력층으로 구성되는 신경회로망을 도시하였다. 본 발명에서는 도 4의 신경회로망을 트레이닝하기 위해, 총 81개의 샘플링된 샘플 입력 데이터와 샘플 입력 데이터에 대해 오프라인 시뮬레이션 단계에서 수치해석을 통해 얻어진 기본 샘플 비드 형상을 사용한다. 즉 서로 다른 용접조건으로서 81 개의 샘플 입력 데이터 각각의 입력 전압, 용접토치 이송속도, CTWD, WFR을 입력층의 4개의 노드에 각각 맵핑한다. 그리고 81 개의 샘플 입력 데이터 각각에 대해 오프라인 시뮬레이션 결과로 출력되는 81 개의 기본 비드 형상에 포함되는 비드폭, 비드 높이, 비드 깊이를 출력층의 3개의 노드에 각각 맵핑한다. 그리고 81개의 샘플 입력 데이터가 입력층의 4개의 노드를 통해 인가될 때, 출력층의 3개 노드의 최소 자승 오차가 정해진 기준값(예를 들면, 0.001)이하가 될 때까지 신경회로망을 트레이닝한다.

도 5 내지 도 7은 가변되는 입력 데이터에 대해 신경회로망을 통해 얻어진 비드 형상을 나타내는 도면으로, 도 5는 가변되는 CTWD에 따라 가변되는 비드 형상을 나타내고, 도 6은 가변되는 WFR에 따라 가변되는 비드 형상을 나타내며, 도 7은 가변되는 입력 전압에 따라 가변되는 비드 형상을 나타낸다. 그리고 도5 내지 도7은 상기한 바와 같이 출력층의 3개의 노드는 각각 비드 형상에서 비드폭, 비드 높이, 비드 깊이를 출력하므로, 입력층의 각 노드로 인가되는 입력 데이터 각각에 대응하여 비드폭, 비드 높이, 비드 깊이가 변화하는 것을 도시하고 있다.

신경회로망의 트레이닝이 잘 수행되었다면, 신경회로망에 연속적으로 변하는 입력 데이터를 주었을 때 트레이닝에 사용된 샘플 입력 데이터에 대한 기본 샘플 비드 형상을 정확히 지나면서 그 사이의 값들을 연속으로 근사할 수 있어야 한다. 즉 연속적으로 가변하는 입력 데이터가 오프라인 시뮬레이션에서 사용된 샘플 입력 데이터에 매치되는 값을 가질 때, 출력층의 노드들을 통해 출력되는 기본 비드 형상의 비드폭, 비드 높이, 비드 깊이는 오프라인 시뮬레이션에서 계산된 기본 샘플 비드 형상의 비드폭, 비드 높이, 비드 깊이와 지정된 범위 이내의 오차를 가져야 한다. 기본 비드 형상과 기본 샘플 비드 형상의 오차가 지정된 범위보다 큰 경우에는 신경회로망의 트레이닝이 제대로 되지 않았으므로 추가적인 트레이닝을 수행하거나, 새로이 트레이닝을 수행한다.

도 5 내지 7에서 점으로 표시된 부분은 신경회로망의 트레이닝에 사용된, 오프라인 시뮬레이션을 통해 얻어진 샘플 입력 데이터에 대한 기본 샘플 비드 형상의 값을 나타낸다. 도 5 내지 7에 도시된 바와 같이 가변되는 입력 데이터에 대해 훈련된 신경회로망을 통해 얻어진 기본 비드 형상이 오프라인 시뮬레이션 결과들을 정확히 지나면서 그 사이의 입력 데이터에 대한 비드 형상을 연속적으로 근사하는 것을 확인할 수 있다.

도 8은 용접 자세에 따른 비드 형상의 일예를 나타내는 도면이다.

본 발명에서는 도 8에 도시된 바와 같이 오프라인 시뮬레이션을 통해 여러 용접자세에 대해 비드의 형상데이터를 얻는다. 그리고 이러한 비드의 형상을 형상근사함수를 이용하여 근사하여 온라인 시뮬레이션에 이용한다. 형상근사함수를 구성하기 위한 첫 번째 단계는 비드의 형상을 대표하는 파라미터를 정의하는 것이다.

도 9는 모재가 평면 바닥에 배치된 경우에 형상 근사 함수를 이용한 비드 형상 근사를 나타내는 도면이다.

모재가 평면 바닥에 배치된 경우의 용접 자세를 플랫 용접(flat welding) 자세라고 부르며, 플랫 용접 자세에서 비드의 형상은 좌우 대칭이며 위쪽으로 볼록한 형상을 갖는다. 이러한 비드의 형상을 대표하기 위해 비드의 폭과 높이의 비로 정의되는

을 플랫 용접 자세의 비드형상을 대표하는 파라미터로 정의하였다. 그리고 비드의 형상근사함수의 독립변수를

으로 정의하여 특정

을 갖는 비드의 플랫 용접 자세에서의 형상을 근사할 수 있도록 하였다. 플랫 용접 자세에서는 비드가 볼록한 형상을 갖기 때문에 간단한 2차함수로 형상함수를 정의 할 수 있고, 플랫 용접 자세의 형상근사 함수는 수학식 1과 같다.

도 10은 모재가 천정에 배치되는 경우에 형상 근사 함수를 이용한 비드 형상 근사를 나타내는 도면이며, 도 11은 모재가 수직으로 배치되고, 용접 위치가 수평 경우에 형상 근사 함수를 이용한 비드 형상 근사를 나타내는 도면이다.

모재가 천정에 배치되는 경우의 용접 자세는 오버헤드 용접(overhead welding) 자세라 하고, 모재가 수직으로 배치되고, 용접 위치가 수평 경우의 용접 자세는 수평 용접(horizontal welding) 자세라 한다. 도 10 및 11과 같이 오버헤드 용접 자세와 수평 용접 자세 각각에 대해서도 플랫 용접 자세와 유사하게 형상근사함수를 정의할 수 있다.

도 12는 실시간 비드 형상 시뮬레이션 단계를 나타내는 도면이며, 도 13은 도 12의 실시간 비드 형상 시뮬레이션 단계를 통해 획득되는 다양한 비드 형상의 일예를 나타낸다.

본 발명에 따른 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법은 상기한 도 1의 오프라인 시뮬레이션 단계를 수행하여 트레이닝 단계를 수행하기 위한 샘플 데이터를 획득하고, 도 3의 트레이닝 단계를 수행하여 오프라인 시뮬레이션 단계에서 획득된 샘플 데이터를 기초로 용접 시뮬레이션 프로그램이 다양한 환경의 용접 조건에 대해서 실시간 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 용접 시뮬레이션 프로그램을 트레이닝한다.

오프라인 시뮬레이션 단계와 트레이닝 단계와 트레이닝 단계를 거친 용접 시뮬레이션 프로그램은 이후 사용자가 인가하는 다양한 용접 조건의 입력 데이터에 대해 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있다.

실시간 비드 형상 시뮬레이션 단계는 먼저 시뮬레이션 하고자하는 용접 조건인 입력 데이터를 입력한다(S31). 여기서 입력 데이터는 사용자가 데이터로서 입력할 수도 있으나, 본 발명은 용접 훈련을 위하여 가상환경 기반의 용접 시뮬레이션을 제공할 수 있다. 따라서 사용자인 훈련자는 모재의 재료나 일부 입력 데이터는 별도로 입력할 수 있으나, 입력 전압, 용접토치 이송속도, CTWD, WFR 등의 입력 데이터는 용접 시뮬레이션 장치가 사용자의 동작을 감지하여 자동으로 입력 할 수 있다. 도 13에 도시된 입력 데이터는 용접 시뮬레이션 장치가 사용자의 동작을 감지하여 자동으로 입력할 수 있는 입력 데이터이다.

입력 데이터가 입력되면, 용접 시뮬레이션 프로그램은 트레이닝 단계에서 트레이닝된 신경회로망을 이용하여 기본 비드 형상을 계산한다(S32). 상기한 바와 같이 오프라인 시뮬레이션 단계와 같이 수치해석 기법을 이용하여 기본 비드 형상을 계산하면, 많은 시간이 소요되어 실시간으로 기본 비드 형상을 계산할 수 없다. 그러나 트레이닝된 신경회로망을 이용하면, 기본 비드 형상을 계산하기 위한 시간이 매우 짧으므로 실시간으로 기본 비드 형상을 계산 할 수 있다.

그리고 훈련자는 용접 자세를 인가한다(S33). 용접 자세가 모재의 배치 및 모재에서 용접 위치에 따른 입력 데이터이므로, 용접 자세는 훈련자가 훈련을 수행하기 전에 미리 입력될 수도 있으나, 상기한 바와 같은 가상환경 기반에서는 용접 시뮬레이션 장치가 비드형상의 위치 및 각도를 분석하여 자동으로 입력 할 수 있다.

용접 자세가 인가되면, 용접 시뮬레이션 장치는 용접 자세에 대응하는 형상 근사 함수를 획득하고, 획득된 형상 근사 함수에 기본 비드 형상을 대입하여 최종 비드 형상을 계산하여 사용자에게 디스플레이 한다.

따라서 본 발명에 따른 용접 시뮬레이션 장치는 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있다.

도 14는 본 발명에 따른 용접 시뮬레이션 시스템의 일예를 나타내는 도면이다.

도 14에 도시된 용접 시뮬레이션 시스템(100)은 모의 비드형상(20)와 시뮬레이션 장치(70)로 구성된다. 시뮬레이션 장치(70)는 터치스크린(10)을 구비하고, 훈련자는 터치스크린(10)에 표시된 가상 용접물체 이미지에 모의 비드형상(20)를 대고 가상으로 용접을 수행할 수 있다. 그리고 모의 비드형상(20)는 3축 모션 센서 및 근접도 센서를 내장하여 가상의 용접을 수행할 수 있다.

시뮬레이션 장치(70)는 먼저 모재의 재료나 형태, 배치 등에 대한 입력 데이터를 인가받아 터치스크린(10)으로 디스플레이하고, 모의 비드형상(20)로부터 입력 전압, 용접토치 이송속도, CTWD, WFR등의 입력 데이터를 인가받아 도 12에 도시된 실시간 비드 형상 시뮬레이션 단계를 수행하여 터치스크린(10)에 디스플레이되고 있는 모재에 비드 형상을 추가로 디스플레이한다.

그리고 시뮬레이션 장치(70)의 터치스크린(10)은 다양한 용접 자세에 대응할 수 있도록 다양한 각도로 배치될 수 있도록 가동 될 수 있다. 즉 훈련자가 다양한 용접 환경에 대응할 수 있도록, 도2 에 도시된 샘플 용접 자세뿐만 아니라 도시되지 않은 용접 자세를 제공할 수 있도록 설계될 수 있다.

또한 시뮬레이션 시스템(100)은 컴퓨터(200)를 추가로 구비할 수 있다. 컴퓨터(200)는 훈련 감독자가 훈련자를 훈련시키기 위한 다양한 조건을 시뮬레이션 장치를 통해 제공할 수 있으며, 훈련자의 훈련 상황을 컴퓨터 상의 모니터를 통해 실시간으로 감독할 수 있다.

상기에서는 시뮬레이션 장치(70)가 터치스크린(10)을 구비하는 것으로 설명하였으나, 터치스크린(10)이 아닌 별도의 모니터를 구비할 수도 있다. 또한 모의 비드형상(20)는 상기한 바와 같이 3축 모션 센서 및 근접도 센서를 내장할 수도 있으나, 적외선 등과 같은 다양한 센서를 이용하여 구현 될 수 있다.

도 15는 본 발명에 따른 용접 시뮬레이션 시스템의 다른 예를 나타내는 도면으로 시뮬레이션 마스크를 나타내는 도면이다. 도 15에 따른 용접 시뮬레이션 시스템도 도 14와 마찬가지로 시뮬레이션 장치(70)와 모의 비드형상(20)를 구비하지만, 도 14에 도시되어 있으므로 생략하였다.

도 14에서는 시뮬레이션 장치(70)가 터치스크린(10)을 구비하는 것을 예로 들어 설명하였다. 그러나 터치스크린(10)이나 별도의 모니터는 디스플레이의 편의성은 있으나, 실제 용접 작업시에 작업자는 용접 마스크를 쓰고 용접 작업을 수행하게 될 것이다. 따라서 용접 훈련 또한 실제와 유사하게 용접 마스크를 쓰고 작업을 수행하는 것이 더욱 실제 용접 작업과 유사한 효과를 낼 수 있다. 따라서 본 발명의 용접 시뮬레이션 시스템의 다른 예는 훈련자가 용접 작업 시뮬레이션 결과를 용접 훈련용 마스크(300)의 디스플레이 창(310)을 통해 디스플레이하여 훈련자가 더욱 실제와 같은 훈련을 수행하게 할 수 있다. 용접 훈련용 마스크(300)는 디스플레이 창(310)만을 구비하여 훈련자가 디스플레이 창을 보고 훈련을 수행할 수있도록 한다. 그러나 마스크(310)의 디스플레이 창을 통해 실제와 유사한 가상 환경을 모두 구현하기 위해서는 많은 비용과 높은 기술적 뒷받침을 필요로 한다. 따라서 저비용으로 간단하게 실시간 시뮬레이션을 제공 할 수 있도록 도 15에서는 디스플레이 창(310) 이외에 일반적인 투명창(320)을 추가로 더 구비하여, 훈련자가 실제의 용접 시뮬레이션 장치(70)와 모의 비드형상(20)를 투명창(320)을 통해 보고, 비드 형상은 디스플레이 창(310)을 통해 보면서 작업 할 수 있도록 할 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (15)

1. 샘플 입력 데이터를 인가받아 수치 해석 기법을 이용하여 시뮬레이션하여 샘플 비드 형상을 획득하는 오프라인 시뮬레이션 단계;
   상기 샘플 입력 데이터와 상기 샘플 비드 형상을 이용하여 신경회로망을 트레이닝하고, 형상 근사 함수를 획득하는 트레이닝 단계; 및
   입력 데이터를 인가받고, 상기 입력 데이터를 상기 트레이닝된 신경회로망과 상기 획득된 형상 근사 함수에 입력하여 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션하여 디스플레이하는 실시간 시뮬레이션 단계를 구비하는 용접 시뮬레이션 방법.
   
2. 제 1항에 있어서, 상기 오프라인 시뮬레이션 단계는
   상기 샘플 입력 데이터를 인가받는 단계;
   상기 샘플 입력 데이터에 대해 상기 수치 해석 기법을 이용하여 비드 높이, 비드 폭 및 비드 깊이를 포함하는 기본 샘플 비드 형상을 계산하는 단계;
   샘플 용접 자세를 인가받는 단계; 및
   상기 용접 자세에 따라 상기 기본 샘플 비드를 수정하여 상기 샘플 비드 형상을 획득하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 방법.
   
3. 제 2항에 있어서, 상기 트레이닝 단계는
   상기 샘플 입력 데이터 및 상기 기본 샘플 비드 형상을 인가받는 단계;
   상기 샘플 입력 데이터를 상기 신경회로망의 입력노드에 맵핑하고, 상기 기본 샘플 비드 형상을 상기 신경회로망의 출력노드에 맵핑하여 상기 신경회로망을 트레이닝 하는 단계; 및
   상기 샘플 용접 자세와 상기 샘플 비드 형상 사이의 상관관계를 분석하여 상기 형상 근사 함수를 획득하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 방법.
   
4. 제 3항에 있어서, 상기 실시간 시뮬레이션 단계는
   훈련자가 훈련 시에 인가하는 입력데이터를 입력받는 단계;
   상기 입력데이터를 상기 신경회로망의 입력노드로 인가하고, 상기 신경회로망의 출력노드를 통해 기본 비드 형상을 획득하는 단계;
   모재의 배치 및 모재에서의 용접 위치에 따른 용접 자세를 인가받는 단계;
   상기 용접 자세에 대응하는 상기 형상 근사 함수를 획득하고, 상기 획득된 형상 근사 함수를 이용하여 상기 기본 비드 형상을 수정하여 최종 비드 형상을 시뮬레이션하는 단계; 및
   상기 최종 비드 형상을 디스플레이하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 방법.
   
5. 제 4항에 있어서, 상기 샘플 입력 데이터 및 입력 데이터 각각은
   모재의 재료, 입력 전압, 용접토치 이송속도, 컨택 팁과 모재 사이의 거리 및 용접봉 송급속도를 포함하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 방법.
   
6. 제 5항에 있어서, 상기 입력 데이터 중 일부 입력 데이터는
   상기 훈련자의 동작을 감지하여 자동으로 생성하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 방법.
   
7. 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 따른 용접 시뮬레이션 프로그램 명령어가 기록된, 컴퓨터가 판독가능한 기록매체.
   
8. 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 따른 용접 시뮬레이션 방법을 수행하는 용접 시뮬레이션 장치.
   
9. 입력 데이터를 발생하는 모의 용접토치; 및
   실시간 시뮬레이션 동작을 수행하기 이전에 사용자로부터 샘플 입력 데이터와 샘플 용접 자세를 인가받아 수치 해석 기법을 이용하여 시뮬레이션하여 샘플 비드 형상을 획득하는 오프라인 시뮬레이션 동작과 상기 샘플 입력 데이터와 상기 샘플 용접 자세 및 상기 샘플 비드 형상을 이용하여 신경회로망을 트레이닝하고, 형상 근사 함수를 획득하는 트레이닝 동작을 수행하며, 상기 실시간 시뮬레이션 동작 시에 상기 모의 용접 토치로부터 입력 데이터와 용접 자세를 인가받고, 상기 입력 데이터 및 상기 용접 자세를 상기 트레이닝된 신경회로망과 상기 획득된 형상 근사 함수에 입력하여 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션하는 용접 시뮬레이션 장치를 구비하는 용접 시뮬레이션 시스템.
   
10. 제 9항에 있어서, 상기 용접 시뮬레이션 장치는
    시뮬레이션되는 상기 비드 형상을 디스플레이하기 위한 디스플레이 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 시스템.
    
11. 제 10항에 있어서, 상기 디스플레이 수단은
    상기 용접 자세에 대응하여 다양한 각도로 상기 비드 형상을 디스플레이 하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 시스템.
    
12. 제 11항에 있어서, 상기 모의 용접토치는
    하나 또는 그 이상의 서로 다른 센서를 구비하여 입력 전압, 용접토치 이송속도, 컨택 팁과 모재 사이의 거리 및 용접봉 송급속도를 포함하는 상기 입력 데이터를 상기 용접 시뮬레이션 장치로 인가하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 시스템.
    
13. 제 12항에 있어서, 상기 용접 시뮬레이션 시스템은
    모재의 재료 및 모재에서 용접 위치를 포함하는 추가 입력 데이터를 상기 용접 시뮬레이션 장치로 인가하고, 상기 디스플레이 수단과 동일하게 상기 비드 형상을 디스플레이하는 컴퓨터를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 시스템.
    
14. 입력 데이터를 발생하는 모의 용접토치;
    실시간 시뮬레이션 동작을 수행하기 이전에 사용자로부터 샘플 입력 데이터와 샘플 용접 자세를 인가받아 수치 해석 기법을 이용하여 시뮬레이션하여 샘플 비드 형상을 획득하는 오프라인 시뮬레이션 동작과 상기 샘플 입력 데이터와 상기 샘플 용접 자세 및 상기 샘플 비드 형상을 이용하여 신경회로망을 트레이닝하고, 형상 근사 함수를 획득하는 트레이닝 동작을 수행하며, 상기 실시간 시뮬레이션 동작 시에 상기 모의 용접 토치로부터 입력 데이터와 용접 자세를 인가받고, 상기 입력 데이터 및 상기 용접 자세를 상기 트레이닝된 신경회로망과 상기 획득된 형상 근사 함수에 입력하여 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션하는 용접 시뮬레이션 장치; 및
    상기 비드 형상을 디스플레이 창을 통해서 디스플레이하고, 상기 사용자가 장착할 수 있는 용접 훈련용 마스크를 구비하는 용접 시뮬레이션 시스템.
    
15. 제 14항에 있어서, 상기 용접 훈련용 마스크는
    상기 사용자가 상기 용접토치를 직접 볼 수 있도록 투명창을 더 구비하는 것을 특징으로 하는 용접 시뮬레이션 시스템.

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