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[Tekcite] 볼스크루가 헛도는 0.5 µm, 열팽창 20 µm 속에서 어떻게 찾았을까?Tekcite 2026. 10. 2. 11:04
공작기계의 이송축은 모터가 돌린 만큼 정확히 움직여야 한다. 그런데 오래 쓰다 보면 방향을 바꾸는 순간 아주 조금 헛도는 구간이 생길 수 있다. 이 작은 틈을 백래시(backlash)라고 한다. 문제는 백래시가 아주 작을 때다. 연구진이 잡으려 한 조기 백래시는 2 µm 이하인데, 볼스크루가 뜨거워지면서 생기는 위치 변화는 15~20 µm 수준이었다. 찾으려는 신호보다 열에 의한 흔들림이 훨씬 큰 셈이다. 2025년 Miller 등은 커패시티브 센서와 새로운 경로오차 모델을 이용해 이 작은 백래시를 직접 측정하는 방법을 제안했다. 여기서는 그 논문을 중심으로, 2023년 Pandhare 등의 IMU 기반 상태감시 연구를 보조 자료로 비교한다.이 글의 핵심 질문열 때문에 위치가 수십 µm씩 움직이는 기계에..
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[Tekcite] 공장 무선은 왜 챔버 안에서 다시 실패해야 할까?Tekcite 2026. 10. 1. 13:04
공장에서 무선 장치를 시험한다고 생각해 보자. 빈 교실 같은 곳에서는 잘 연결되는데, 실제 공장에 가져가면 특정 위치에서만 끊기거나 속도가 떨어질 수 있다. 이유는 공장 안에 금속 배관, 장비 프레임, 탱크처럼 전파를 반사하는 물체가 아주 많기 때문이다.이때 문제가 하나 생긴다. 장치가 나쁜 것일까, 아니면 주변 환경이 나쁜 것일까? NIST 연구진의 두 논문은 이 질문을 측정 문제로 바꾼다. 핵심은 실제 공장의 복잡한 전파 환경에서 특징을 뽑아내고, 실험실 안에서 그 특징을 반복 가능한 시험 조건으로 만든 뒤, 장치 성능과 측정 오차를 구분하는 것이다.1. 왜 공장은 무선 신호가 복잡할까?무선 신호는 송신기에서 수신기로 곧장 가는 길만 이용하지 않는다. 벽이나 금속 물체에 부딪혀 여러 번 반사된 뒤 도..
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[Tekcite] 달리는 차량의 무게를 어떻게 검증할까? NIST WIM 잠정 코드Tekcite 2026. 10. 1. 10:06
도로를 달리는 화물차 중에서 정적 계량이 필요한 차량을 어떻게 골라낼까? 이때 쓰이는 기술이 WIM(Weigh-In-Motion), 즉 주행 중 차량의 무게를 추정하는 시스템이다. 하지만 NIST Handbook 44 2026판 Section 2.25가 다루는 WIM은 정지한 차량을 재는 저울과 같은 방식으로 읽으면 안 된다. 이 조항은 정적 계량이 필요한 차량을 선별하기 위한 WIM 시스템의 요구사항을 다루며, 현재도 시험적 지위의 잠정 코드다. 원문은 이 잠정 코드가 2015년에 추가됐다고 밝힌다. 따라서 2026년에 처음 생긴 기준으로 보면 안 되고, NIST Handbook 44의 특정 코드 범위를 국내의 법적 의무나 WIM 기술 전체의 사용 가능성으로 넓혀 해석해서도 안 된다.1. WIM은 무엇..
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[Tekcite] 아라미드 단섬유를 더 빠르게 당기면, 파단 응력과 변형률은 어떻게 달라질까?Tekcite 2026. 9. 28. 14:33
아라미드 섬유 한 가닥을 천천히 잡아당길 때와 수백 초당 변형률로 빠르게 잡아당길 때, 끊어지는 순간의 힘과 늘어난 정도는 같을까? 이 연구는 Aramid A(Kevlar)와 Aramid B(Twaron)의 특정 단섬유 시료를 대상으로, 준정적(QS) 시험과 고변형률 속도(HSR) 시험을 큰 표본으로 비교했다. “빠르면 더 강하다”는 말만으로는 이 연구를 설명하기 어렵다. 고속에서 힘, 변형률, 단면적을 어떻게 재고, 서로 다른 시험 장치에서 얻은 데이터를 얼마나 공정하게 비교할 수 있는지까지 함께 다룬 연구다. 1. 무엇을 비교한 연구일까?연구진은 같은 화학계인 PPTA 아라미드 섬유 두 종류를 Aramid A와 Aramid B로 구분했다. 논문에서 Aramid A는 Kevlar, Aramid B는 T..
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[Tekcite] 로봇을 가볍게 만들면 무엇을 다시 검증해야 할까? 두 위상 최적화 연구의 답Tekcite 2026. 9. 17. 02:20
로봇 구조를 가볍게 만들 때 가장 쉬운 오해는 “재료를 많이 빼면 경량화에 성공한 것”이라고 생각하는 것이다. 하지만 구조가 깨지지 않는 것과, 충분히 덜 휘고 실제 조건에서 오래 쓸 수 있는 것은 서로 다른 문제다. 이번 글은 서로 다른 두 연구를 함께 본다. 하나는 모바일 로봇 매니퓰레이터의 팔 한 구간을 알루미늄에서 3D 프린팅 ABS-M30으로 바꾸려는 연구이고, 다른 하나는 메카넘 휠 운반 로봇의 섀시 상판을 가볍게 만드는 연구다. 두 연구 모두 위상 최적화(topology optimization)를 사용하지만, 시험한 대상과 검증 수준은 분명히 다르다. 1. 같은 위상 최적화라도 무엇을 가볍게 하는지는 다르다위상 최적화는 정해진 설계 공간 안에서 “재료를 어디에 남기고 어디에서 줄일지” 계산하..
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[Tekcite] 열접합한 포장지는 왜 샐까? 다층 폴리에틸렌 필름을 분자 수준에서 본 모델Tekcite 2026. 9. 16. 17:18
포장지를 뜨거운 실링 바 사이에 끼우고 눌렀다고 해서, 빈틈이 자동으로 모두 사라지는 것은 아니다. 특히 접힌 부분이 만나는 지점에는 작은 통로가 남을 수 있고, 이 통로를 녹은 수지가 충분히 메우지 못하면 겉보기에는 붙어 있어도 기밀성이 떨어질 수 있다. 이 논문은 이 문제를 “온도를 몇 도로 했는가?”만으로 보지 않는다. 필름을 이루는 수지의 분자량 분포, 짧은 가지 구조, 녹고 다시 결정화되는 과정, 압력을 받을 때 얼마나 흐르는지를 한 모델 안에서 함께 계산하고, 실제 포장기로 만든 파우치의 기밀시험 결과와 비교했다. 1. 왜 포장지를 눌러도 새는 틈이 남을까?먼저 실제 포장 공정에서 어디가 어려운지 보자. 아래 그림은 수직 성형·충전·실링(VFFS) 공정의 일반적인 모습과, 필름이 접혀 생기는 ..
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[Tekcite] 잘 잡던 로봇이 왜 실패할까? 물체 모양으로 찾는 AI의 약점Tekcite 2026. 9. 15. 02:12
원래 모양의 플러그에서는 성공률이 90.0%였던 로봇이, 변형된 플러그에서는 22.5%까지 떨어졌다. 로봇의 행동 방식을 바꾼 것이 아니라, 다루는 물체의 모양을 바꿔 시험한 결과다. 논문은 이런 약점을 일부러 찾아내는 방법을 제안한다. 핵심 질문은 “로봇이 얼마나 잘하는가?”에서 한 걸음 더 나아간다. “잘하던 로봇도 실패하게 만드는 물체 모양을 자동으로 찾을 수 있을까?” 1. 잘되던 작업이 물체 모양 때문에 실패한다면?로봇이 물체를 보고 다음 행동을 정하는 규칙을 정책(policy)이라고 한다. 이 논문은 이미 학습을 마친 정책이, 원래 시험하던 물체와 모양이 조금 다른 물체를 만났을 때 어떻게 달라지는지 살펴본다. 여기서 레드티밍(red-teaming)은 약점을 찾기 위해 일부러 까다로운 시험 조..
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[Tekcite] 전기차 배터리는 끝난 뒤 어디로 갈까? NIST TLB-R 기준 모델 읽기Tekcite 2026. 9. 14. 22:10
전기차에서 내려온 리튬 기반 구동 배터리는 곧바로 “재활용 공정”으로 들어가는 한 종류의 폐기물이 아니다. 어떤 배터리는 다른 용도로 바꿔 쓸 수 있고, 어떤 배터리는 전기차용으로 재제조할 수 있으며, 어떤 배터리는 소재를 회수하는 재활용으로 가야 한다. NIST의 TLB-R(Traction Lithium Battery Recovery) 모델은 이 복잡한 회수 과정을 한 장짜리 순서도로 단순화한 것이 아니라, 활동과 데이터 흐름을 단계별로 내려가며 볼 수 있게 만든 기준 모델(reference model)이다. 이 보고서는 특정 공정의 회수율이나 성능 향상을 실험으로 입증한 논문이 아니라, 배터리 회수 산업에서 공통으로 논의할 수 있는 구조와 용어를 정리한 보고서다. 1. NIST는 왜 ‘기준 모델’을 ..