KR20210023057A - 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 레이저 용융 방식의 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법은, 3차원 프린터의 목표 밀도를 포함하는 공정 설정값을 설정하는 단계, 설정된 공정의 변수 구간을 설정하여 상기 목표 밀도에 따라 필터링 조건을 서로 달리 설정한 제1 필터링 및 제2 필터링의 결과에 따라 데이터를 구축하는 단계, 상기 제1 필터링 결과와 상기 제2 필터링 결과가 동일하면 사전에 설정된 오류 범위외의 공정을 제외하는 단계, 상기 오류 범위가 제외된 설정 공정을 최적화 공정으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법{METHOD FOR SETTING OF PROCESS OPTIMAZATION OF THREE-DIMENSIONAL PRINTER}
본 발명은 레이저 용융 방식의 3차원 프린터의 공정 최적화를 설정하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 3차원 프린터는 정밀한 복잡한 제품의 제작이 가능하여 금속 분야에서 널리 사용되고 있다.
이러한 3차원 프린터는 금속 분말이 베이스 플레이트 상에 배출되고 레이저로 특정 지점들을 용융시키는데, 국부적인 범위에서의 용융과 응고 시간이 짧게 일어나 기공 성형, 미용융 등의 문제가 발생할 수 있다.
종래에는 분말과 장치의 종류에 따라 스캔 속도, 레이저파워, 적층 두께 등의 변수를 이용하여, 결함을 평가하였으나 공정을 최적화할 수 있는 방법이 필요하다.
대한민국 공개특허공보 제10-2019-0058955호
본 발명의 일 실시예에 따르면, 레이저 용융 방식의 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법이 제공된다.
상술한 본 발명의 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법은, 3차원 프린터의 목표 밀도를 포함하는 공정 설정값을 설정하는 단계, 설정된 공정의 변수 구간을 설정하여 상기 목표 밀도에 따라 필터링 조건을 서로 달리 설정한 제1 필터링 및 제2 필터링의 결과에 따라 데이터를 구축하는 단계, 상기 제1 필터링 결과와 상기 제2 필터링 결과가 동일하면 사전에 설정된 오류 범위외의 공정을 제외하는 단계, 상기 오류 범위가 제외된 설정 공정을 최적화 공정으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 공정 최적화를 위한 반복횟수를 감소시킬 수 있고, 최적공정을 개발하는 개발 비용을 줄일 수 있으며, 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법의 개략적인 플로우 챠트이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법의 데이터 베이스 구축 단계의 개략적인 플로우 챠트이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법의 데이터 베이스 구축 단계의 제1 필터링 단계의 개략적인 플로우 챠트이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법의 데이터 베이스 구축 단계의 제2 필터링 단계의 개략적인 플로우 챠트이다.
도 6a, 도 6b 및 도 6c는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법에 따른 최적 영역에 추출되는 최적 공정 진행을 나타내는 그래프이다.
도 7은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 장치의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 장치(100)는 3차원 프린터(10)의 공정을 최적화할 수 있다.
이를 위해, 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 장치(100)는 설정부(110) 및 공정 최적화부(120)를 포함할 수 있다.
설정부(110)는 3차원 프린터에 의해 적층되는 분말의 목표 밀도를 입력받을 수 있으며, 더하여 3차원 프린터의 종류, 레이저 조사 타입 등의 장비 정보 및 3차원 프린터의 분말 제조사, 분말 금속 종류 등의 분말 정보를 더 입력받을 수 있다.
공정 최적화부(120)는 설정부(110)로부터의 정보를 자동분석하여 데이터 베이스를 구축하고, 필터링된 데이터 중 사전에 설정된 에러 범위의 공정을 제외하고 나머지 데이터를 최적화 공정으로 설정할 수 있다. 상술한 자동 분석 및 데이터 베이스 구축은 머신 러닝, 딥러닝, 인공 지능, 인공 신경망 등 다양한 기법들이 사용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법의 개략적인 플로우 챠트이다.
도 1과 함께, 도 2를 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법은 설정부(110)가 3차원 프린터에 의해 적층되는 분말의 목표 밀도를 입력받을 수 있으며, 더하여 3차원 프린터의 종류, 레이저 조사 타입 등의 장비 정보 및 3차원 프린터의 분말 제조사, 분말 금속 종류 등의 분말 정보를 더 입력받을 수 있다(S1).
이후, 공정 최적화부(120)는 설정된 공정의 변수 구간을 설정하여 상기 목표 밀도에 따라 필터링 조건을 서로 달리 설정한 제1 필터링 및 제2 필터링의 결과에 따라 데이터를 구축하고(S2), 상기 제1 필터링 결과와 상기 제2 필터링 결과가 동일하면 사전에 설정된 오류 범위의 공정을 제외하며(S3), 상기 오류 범위에서 제외된 설정 공정을 최적화 공정으로 설정할 수 있다(S4).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법의 데이터 베이스 구축 단계의 개략적인 플로우 챠트이다.
도 1 및 도 2와 함께 도 3을 참조하면, 공정 최적화부(120)는 설정된 공정의 변수 구간을 설정하여 상기 목표 밀도에 따라 필터링 조건을 서로 달리 설정한 제1 필터링 및 제2 필터링의 결과에 따라 데이터를 구축하는데 있어(S2), 변수 구간을 설정하는 단계(21), 설정된 변수 구간의 변수간의 제1 관계식을 설정하는 단계(S22), 3차원 프린터의 레이저 빔 지름과 상기 레이저 빔의 스캔 중첩 거리를 측정하는 단계(S23), 상기 제1 관계식에 따라 단위 에너지 밀도(Volume Energy Density; VED)를 측정하는 단계(S24), 사전에 설정된 제1 범위 중 상기 목표 밀도보다 높은 단위 에너지 밀도를 갖는 공정 설정을 필터링하는 제1 필터링 단계(S25), 사전에 설정된 제2 범위 중 상기 목표 밀도보다 높은 단위 에너지 밀도를 갖는 공정 설정을 필터링하는 제2 필터링 단계(S26)를 진행할 수 있다.
상기 변수간의 제1 관계식은
Figure pat00001
여기서, VED는 단위 에너지 밀도, P는 레이저 파워, v는 3차원 프린터의 레이저 빔 스캔 속도, σ는 3차원 프린터의 레이저 빔 지름, t는 3차원 프린터의 적층되는 분말 두께일 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법의 데이터 베이스 구축 단계의 제1 필터링 단계의 개략적인 플로우 챠트이다.
도 4를 참조하면, 제1 필터링 단계(S25)는 사전에 설정된 제2 관계식에 따라 보정된 단위 에너지 밀도를 구하는 단계(S251), 보정된 단위 에너지 밀도에 따라 제1 필터링 범위를 설정하는 단계(S252, S253, S254, S255, S256, S257, S258), 상기 제1 필터링 범위 내의 데이터를 저장하는 단계(S259)를 포함할 수 있다.
상기 변수간의 제 2관계식(MVED')은 상기 제1 관계식의 단위 에너지 밀도를 보정하기 위하여 레이저 스캔의 중첩 간격, 레이져 빔의 크기를 계산하여 일정크기의 상수에 비례한 지수함수로 곱해서 얻어낸 관계식이다. 상술한 제2 관계식은 레이저 스캔 중첩 간격이 레이저 빔의 크기 보다 작은 경우에만 해당되며, 상술한 제2 관계식은 렌즈를 통하여 왜곡되어 상기 분말에 형성되는 레이저 빔의 크기에 대한 보정값도 포함할 수 있다.
상기 보정된 단위 에너지 밀도에 따라 제1 필터링 범위를 설정하는 단계는 보정된 단위 에너지 밀도에 따라 제1 필터링 범위를 설정하고(S252, S253, S254), 설정된 범위에서의 밀도와 목표 밀도에 따라 설정된 기준값(C1)을 비교하여(S256, S258) 그 결과에 따라 범위를 갱신하고(S255, S257), 갱신된 범위에서의 밀도가 목표 밀도에 따라 설정된 기준값(C1)보다 높은 갯수가 낮은 갯수보다 적다면 갱신된 범위의 데이터를 저장(S259)할 수 있다.
도 4를 참조하면, 제1 필터링 범위를 설정하는 단계에서 제1 필터링에 사용될 상수 K는 장비의 종류, 분말의 종류, 공정 변수 등에 의해 달라질 수 있으며 각각의 최적의 상수를 갖는다. 상수의 범위는 0.6보다 크고 1보다 작은 크기를 가진다. 최초의 최적 공정의 진행에서는 임의의 상수를 기초로 하여 사용한다. 임의의 상수는 목표밀도 이상을 갖는 VED 범위에서의 최소밀도와 최대 밀도의 범위에서 구할 수 있는 상수로 설정한다. 최초 수행이 아닌 반복 수행 시 유사 데이터를 사용자가 기초로 하여 사용할 수 있게 하며, 상수 K의 경우 사용자에 의한 임의 설정하여 사용될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법의 데이터 베이스 구축 단계의 제2 필터링 단계의 개략적인 플로우 챠트이다.
도 5를 참조하면, 제2 필터링 단계(S26)는 상기 제1 필터링 단계의 최종 데이터를 입력받아(S261), 사전에 설정된 제3 관계식에 따라 2차 보정된 단위 에너지 밀도를 구하는 단계(S262), 2차 보정된 단위 에너지 밀도에 따라 제2 필터링 범위를 설정하는 단계(263, S264, S265, S266, S267, S268), 상기 제2 필터링 범위 내의 데이터를 저장하는 단계(S269)를 포함할 수 있다.
상기 변수상의 제 3관계식(AMVED'')은 3차원 프린터의 출력 레이저 파워와 실시간 적으로 렌즈에 의해 형성되는 분말 표면의 에너지 파워 및 레이저 빔의 크기를 보정할 수 있도록 설정된 상수를 상술한 제 2관계식에 의해 구한 보정 에너지 밀도에 곱하여 구한 에너지 밀도를 국부적으로 작용하는 범위의 레이저 스캔 면적의 단위 이동 속도 또는 가속도로 계산한 관계식이다.
상기 보정된 단위 에너지 밀도에 따라 제2 필터링 범위를 설정하는 단계는 보정된 단위 에너지 밀도에 따라 제2 필터링 범위를 설정하고(S263, S264), 설정된 범위에서의 밀도와 목표 밀도에 따라 설정된 기준값(C2)을 비교하여(S266, S268) 그 결과에 따라 범위를 갱신하고(S265, S267), 갱신된 범위에서의 밀도가 목표 밀도에 따라 설정된 기준값(C1)보다 높은 갯수가 낮은 갯수보다 적다면 갱신된 범위의 데이터를 저장(S269)할 수 있다.
상술한 제 2관계식 및 제 3관계식에서 구해진 상수들은 실험적인 반복수행 및 머신 러닝 딥 러닝, 인공지능, 인공신경망을 통한 회귀분석 등의 수행으로 변경 될 수 있으며 반복작업 시에 사용자가 입력한 장비, 분말, 변수의 설정에 따라 변경하여 사용할 수 있다.
도 4, 5에 사용되는 필터링 범위(S255, S257, S265, S267)는 변경할 수 있으며 미세할수록 정확한 필터링의 결과를 얻을 수 있어 입력 데이터의 양 및 사용하는 컴퓨팅 디바이스 및 시스템의 성능에 따라 조정할 수 있다.
도 6a, 도 6b 및 도 6c는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법에 따른 최적 영역에 추출되는 최적 공정 진행을 나타내는 그래프이다.
도 6a를 참조하면, 상기 제1 관계식에 따른 각 공정의 단위 에너지 밀도 그래프를 볼 수 있으며, 도 6b를 참조하면, 제1 필터링 단계(S25)에 의한 각 공정의 보정된 단위 에너지 밀도 그래프를 볼 수 있으며, 도 6c를 참조하면, 제2 필터링 단계(S26)에 의한 각 공정의 2차 보정된 단위 에너지 밀도 그래프를 볼 수 있다.
도 7은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다. 여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 네트워크(1200)을 통하여 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다. 여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다.
상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크에 의해 상호접속될 수도 있다.
본 명세서에서 사용되는 "설정부", "공정 최적화부" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다. 예를 들어, 구성요소는 프로세서 상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터 상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 금속 제품의 건전성 확보를 위하여 높은 밀도의 공정의 검출률을 향상할 수 있으며, 도 6a 내지 도 6c와 같이 최대 오류 값의 개수를 줄여 공정 최적화를 위한 반복횟수를 감소시킬 수 있고, 새로운 분말 및 금속 3차원 프린팅 장비의 내부 조건 변경 시 최적공정을 개발하는 개발 비용을 줄일 수 있으며, 동일장비 동일 분말의 경우에도 새로운 장소에 설치 시 최적화하는 공정이 필요할 때 많은 반복작업을 통해 검증해야 하지만 최적공정의 가이드를 제공하는 알고리즘을 위해 시간의 단축이 가능할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고 후술하는 특허청구범위에 의해 한정되며, 본 발명의 구성은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 그 구성을 다양하게 변경 및 개조할 수 있다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 쉽게 알 수 있다.
100: 3차원 프린터의 공정 최적화 설정
110: 설정부
120: 공정 최적화부

Claims (8)

  1. 3차원 프린터의 목표 밀도를 포함하는 공정 설정값을 설정하는 단계;
    설정된 공정의 변수 구간을 설정하여 상기 목표 밀도에 따라 필터링 조건을 서로 달리 설정한 제1 필터링 및 제2 필터링의 결과에 따라 데이터를 구축하는 단계;
    상기 제1 필터링 결과와 상기 제2 필터링 결과가 동일하면 사전에 설정된 오류 범위외의 공정을 제외하는 단계; 및
    상기 오류 범위가 제외된 설정 공정을 최적화 공정으로 설정하는 단계
    를 포함하는 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 공정 설정값은 레이저 프린터 장비 정보 및 분말 정보를 더 설정하는 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터를 구축하는 단계는
    변수 구간을 설정하는 단계;
    설정된 변수 구간의 변수간의 제1 관계식을 설정하는 단계;
    3차원 프린터의 레이저 빔 지름과 상기 레이저 빔의 스캔 중첩 거리를 측정하는 단계
    상기 제1 관계식에 따라 단위 에너지 밀도(Volume Energy Density; VED)를 측정하는 단계;
    사전에 설정된 제1 범위 중 상기 목표 밀도보다 높은 단위 에너지 밀도를 갖는 공정 설정을 필터링하는 제1 필터링 단계; 및
    사전에 설정된 제2 범위 중 상기 목표 밀도보다 높은 단위 에너지 밀도를 갖는 공정 설정을 필터링하는 제2 필터링 단계
    를 포함하는 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 변수간의 제1 관계식은
    Figure pat00002

    여기서, VED는 단위 에너지 밀도, P는 에너지 밀도, v는 3차원 프린터의 레이저 빔 스캔 속도, σ는 3차원 프린터의 레이저 빔 지름, t는 3차원 프린터의 적층되는 분말 두께인 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제1 필터링 단계는
    사전에 설정된 제2 관계식에 따라 보정된 단위 에너지 밀도를 구하는 단계;
    보정된 단위 에너지 밀도에 따라 제1 필터링 범위를 설정하는 단계; 및
    상기 제1 필터링 범위 내의 데이터를 저장하는 단계
    를 포함하는 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제2 관계식은 상기 제1 관계식의 단위 에너지 밀도를 보정하기 위하여 레이저 스캔의 중첩 간격, 레이져 빔의 크기를 계산하여 일정크기의 상수에 비례한 지수함수를 곱해서 보정 에너지 밀도를 구하는 관계식인 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 제2 필터링 단계는
    상기 제1 필터링 단계의 최종 데이터를 입력받아 사전에 설정된 제3 관계식에 따라 2차 보정된 단위 에너지 밀도를 구하는 단계;
    2차 보정된 단위 에너지 밀도에 따라 제2 필터링 범위를 설정하는 단계; 및
    상기 제2 필터링 범위 내의 데이터를 저장하는 단계
    를 포함하는 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제3 관계식은 3차원 프린터의 출력 레이저 파워와 실시간으로 렌즈에 의해 형성되는 분말 표면의 에너지 파워 및 레이저 빔의 크기를 보정하도록 설정된 상수를 상기 제2 관계식에 따라 계산된 보정 에너지 밀도에 곱하여 구한 에너지 밀도를 국부적으로 작용하는 범위의 레이저 스캔 면적의 단위 이동속도 또는 가속도 중 하나로 계산하는 관계식인 3차원 프린터의 공정 최적화 설정 방법.

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