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제품데이터품질(PDQ) 평가에 따른 함정 제품모델의 형상 품질검증 자동화 초기 시스템

Initial System for Automation of PDQ-based Shape Quality Verification of Naval Ship Product Model

海洋環境安全學會誌 = Journal of the Korean society of marine environment & safety, v.20 no.1 = no.60, 2014년, pp.113 - 119  

오대균 (목포해양대학교 조선해양공학과) ,  황인혁 (서울대학교 조선해양공학과) ,  류철호 (인하공업전문대학 조선해양과) ,  이동건 (목포해양대학교 조선해양공학과)

초록
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우리 해군은 함정 제품모델(Naval Ship Product Model, NSPM)을 중심으로 하는 협업 제품개발 환경 구축을 통해 설계 데이터의 재사용성과 M&S의 활용도를 높이고 있다. 그 결과 설계결과의 신뢰성이 높아지고 있으며, 이를 활용한 운영, 건조 시뮬레이션을 통해 소요군의 요구사항이 면밀히 반영되도록 하는 연구도 진행 중에 있다. 이에 따라 설계 데이터의 DB 구축 및 그 품질에 대한 중요성이 부각되고 있으나, 그와 관련된 연구는 초기상태에 머물러 있는 실정이다. 본 연구에서는 저자들의 선행연구 결과인 함정 제품모델의 품질검증 방법론에 기초하여 함정 제품모델을 구성하고 있는 형상요소의 구체적인 품질검증 방안과 이를 자동화하기 위한 연구를 수행하였다. 함정 제품모델 데이터 중 상대적으로 중요하며, 검증과정에 많은 시간이 소요되고 있는 선각모델을 사례연구 대상으로 정의하였으며, 자동차산업에서 사용되고 있는 제품데이터품질(Product Data Quality, PDQ)을 형상검증 기준으로 활용하였다. 최종적으로 선각모델의 형상 품질검증을 위한 기준과 알고리즘을 제안하였으며 이에 기반 한 초기 시스템을 개발하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, R.O.K. Navy is increasing re-usability of design data and application of M&S(Modeling and Simulation) through the establishment of collaborative product development environment focused on Naval Ship Product Model(NSPM). As a result, the reliability of the result of design is getting better...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 디지털 함정의 형상을 구성하고 있는 CAD 모델에 대한 품질검증을 중점적으로 다루고자 하며 이러한 제품형상 모델은 선각, 상부구조물, 선체구조, 선체부가물, 기관, 추진기, 격실, 장비 및 설비 등으로 구분되어진다. 형상 품질검증은 각각의 파트를 구성하고 있는 CAD 모델에 대하여 검수 기준도면 및 핵심 확인사항, 오차허용 범위/용량기준 검토 등의 작업을 통해 이루어진다.
  • 본 연구에서는 디지털 함정 선각 모델의 형상 품질검증을 자동화하기 위한 초기 시스템을 개발하였다. 해군의 3D 함정모델 검수방법과 SASIG의 제품데이터품질 평가기준을 기반으로 선각 모델의 사실성 검증과 CAD 모델의 품질검증을 위한 방안을 제시하였으며, 사례 시스템 개발을 통해 그 효용성을 보였다.
  • 본 연구에서는 저자의 선행연구 결과인 함정 제품모델 검증방안(Oh et al., 2009a)을 기본으로 함정의 형상검증 프로세스를 자동화하기 위한 연구를 수행하고자 한다.
  • 형상 품질검증은 각각의 파트를 구성하고 있는 CAD 모델에 대하여 검수 기준도면 및 핵심 확인사항, 오차허용 범위/용량기준 검토 등의 작업을 통해 이루어진다. 이 중에서도 검수작업량이 많고 모델의 재사용성이 높고 설계자 별로 CAD 모델 결과의 품질차이가 많이 발생하는 아이템이 선각 CAD 모델이며, 본 연구에서는 선각 CAD 모델을 중심으로 형상품질검증 방안을 적용하고자 한다. 선각 모델의 경우 선도 (lines)가 검수 기준도면으로, 구현 확인사항 및 검수방법 등은 해군의 ‘함정 설계/건조 기준 전자화 사양기준’ 3D 함정 모델 검수방법(R.
  • 제품데이터는 CAD 모델의 형상정보뿐만 아니라 CAE(Computer-Aided Engineering), PDM(Product Data Management) 시스템에서도 호환될 수 있는 정보를 포함하고 있으며, PDQ는 이 모두를 다루고 있다. 하지만 현재 모든 부분에 있어 완전한 품질검증 기준이 정의된 것은 아니며, 본 연구에서도 품질검증 대상으로 CAD 모델의 형상데이터 품질만 다루고자 한다. 이에, QVRM에 따라 NSPM의 제품형상을 구성하고 있는 CAD 모델 컴포넌트의 사실성 검증을 수행하고 이후 제품형상 데이터에 대한 품질 평가는 SASIG PDQ가이드라인의 오류판단 기준에 따라 품질기준과 검증방안을 정의 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
함정 제품모델이란? 함정 제품모델(NSPM : Naval Ship Product Model)은 설계, 건조 후 설계, 생산 및 관련 기술자료를 데이터베이스로 구축하기 위한 개념으로 제품 형상(product shape), 제품 데이터 (product data), 프로세스 데이터(process data)를 서로 연계하여 표현된다. 본 연구에서의 검증 자동화 대상은 제품형상을 구성하고 있는 CAD 모델이며, Fig.
성공적인 함정 개발을 위해서는 철저한 사업관리와 높은 데이터 재사용성을 필요로 하는 이유는? 함정 획득사업은 타 무기체계보다 상대적으로 긴 개발기간과 수많은 개발 참여자를 포함하기 때문에 성공적인 함정 개발을 위해서는 철저한 사업관리와 높은 데이터 재사용성을 필요로 한다. 이러한 획득환경에서 철저하고 효과적인 시스템통합 및 획득업무의 협업을 이루기 위해서는 무엇보다 함정 개발과 관련된 기술 데이터의 표준화 및 검증을 필요로 하며, 특히 조선소를 중심으로 이루지는 설계, 건조 업무와 그 결과를 통해 얻어지는 설계 및 각종 기술자료 등 획득 데이터의 표준화 및 검증은 효과적인 함정개발 환경 구축을 위한 필수요소라 할 수 있겠다.
PDQ는 어떤 수단으로써의 역할을 수행하는가? PDQ(Product Data Quality)(SASIG, 2005)는 자동차산업에서 제품데이터의 품질향상에 대한 요구를 충족시키기 위하여 제안되었으며 제품데이터의 공유에 따른 측면, 데이터의 재사용에 따른 측면, 그리고 공학설계변경에 따른 지연시간의 단축 측면에서 CAD 모델의 품질을 접근하고 있다. 이를 통해 모든 제품데이터를 필요로 하는 사람들, 하위 CAD 시스템 또는 협력업체에게 시간과 공간에 제약을 받지 않고 데이터를 제공할 수 있도록 데이터의 정확성과 타당성을 보증 하는 수단으로써의 역할을 수행한다(Yang et al., 2005).
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참고문헌 (7)

  1. DS CAA Website (Component Application Architecture Version 5), http://www.3ds.com/plm-glossary/caa-v5/ 

  2. Lee, P. L., H. Y. Lee, I. H. Hwang, C. H. Ryu, D. K Oh and J. G. Shin(2010), A Study on the Evaluation Criteria for Automatic Verification Hull of Naval Warship, Proceeding of the Society of CAD/CAM Engineers, p. 78. 

  3. Oh, D. K., J. G. Shin and Y. R. Choi(2009a), A study of product information quality verification in database construction of naval ship product models, Journal of the Society of Naval Architects of Korea, Vol. 46, No. 1, pp. 57-68. 

  4. Oh, D. K., J. G. Shin, Y. R. Choi and Y. H. Yeo(2009b), Development of a naval ship product model and management System, Journal of the Society of Naval Architects of Korea, Vol. 46, No. 1, pp. 43-56. 

  5. R.O.K. Navy(2009), Criteria for Digital Data Acquisition, DAPA(Defense Acquisition Program Administration). 

  6. SASIG(2005). Product Data Quality Guidelines for the Global Automotive Industry. 

  7. Yang, J. S., S. H. Han, S. H. Park and G. S. Jang(2005), Investigation of product data quality in the korean automotive industry, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, Vol. 10, No. 4, pp. 274-283. 

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